⾃然⾔語処理技術を⽤いた新型コロナウイルスに関する
新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―
A Preliminary Analysis of Newspaper Editorials on COVID-19 Using Natural
Language Processing Technologies-Differences among Newspapers and Further Research-

星野 雄介（武蔵野⼤学 経営学部 准教授）1

Abstract
This paper aims to analyze newspaper editorials on COVID-19 using
natural language processing techniques, especially topic modeling, sentiment
analysis, and sentence similarity, and to identify the effectiveness andlimitations of the techniques and the prospects for research. The results ofeditorials related to COVID-19 from January 2020 to October 2021 shows that(1) the issues related to COVID-19 are diverse, and the reaction ofnewspapers varied. The results suggest that the tone of the newspapers are
not necessarily in line with existing “liberal-conservative” axis. (2) However,some problems with natural language processing are stressed, such asproblems derived from fine-tuning in topic modeling and similarity analysis,
probabilistic methods in topic modeling, and accuracy problems in sentiment
analysis. (3) However, quantifying using natural language processing
technologies showed the possibilities to analyze media trends in more detailby incorporating external variables such as the number of COVID-19 cases orsevere cases, and by comparing newspaper editorials from years other than
2020-2021.

p.113

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

キーワード：新型コロナウイルス、社説、⾃然⾔語処理、トピック・モデリン
グ、感情分析、極性分析、⽂書類似度、コサイン類似度
Keywords: COVID-19, Newspaper Editorial, Natural Language Processing,
Topic Modeling, Sentiment Analysis, Polarity Analysis, Document Similarity,
Cosine Similarity

１．はじめに本論⽂の⽬的は、新型コロナウイルス（以下、COVID-19）に関する新聞社説
を、⾃然⾔語処理技術、特にトピック・モデリング・感情分析・⽂書類似度分析を⽤いて分析し、⼿法の有効性と限界、研究の展望を明らかにすることである。具体的には、COVID-19 に関する社説には、①どのようなトピックが含まれているのか。②COVID-19 ⾃体、そして政府に対してどれくらいポジティブなのか。③どのような場合に内容が近寄るのか、について明らかにしたうえで、研究の限界と展望について考察していく。
COVID-19 は 2019 年 11 ⽉に確認され、2020 年に⼊ると、世界的に拡⼤を始めた。2020 年 3 ⽉には WHO が、COVID-19 の感染拡⼤がパンデミックであるとの認識を⽰し、各国に対して対策強化を求めた。その後、COVID-19 は世界中で何度も流⾏と終息を繰り返している。2022 年 2 ⽉ 4 ⽇時点では、世界のCOVID-19 感染者は 3 億 8803 万⼈、死者は 571 万⼈であり、⽇本でも感染者数
3019 万⼈、死者 1 万 9054 ⼈に達している 2。
収束しない COVID-19 に対して、様々な対応がとられている。第 1 が⼊院やワクチンといった医療対応である。第 2 が、活動制限であり、⽇本においては 4
回の緊急事態宣⾔、地域ごとにまん延防⽌等重点措置が実施された。休校やテレワーク、オンライン講義、飲⾷店の営業時間短縮によって⼈々の活動に制約がかかった。第 3 が経済政策であり、各種の給付⾦や経済キャンペーンなどがあげられる。2020 年前半の定額給付⾦や、旅⾏や観光などの需要を喚起する⽬的の「Go To キャンペーン」、事業者に対する各種給付⾦などが代表的である。
このような状況下で、様々な世論が⽣じている。古くから存続するメディア
である新聞・雑誌・ラジオ・テレビに加え、2010 年代に流⾏したソーシャル・
メディアにおいても、様々な⽴場の⼈々が様々な意⾒を述べており、それは世

p.114

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―論を形作っている。⽇本における COVID-19 に関する新聞報道について、Parvin
et al.（2020）らは 2020 年 1 ⽉から 3 ⽉の英字新聞である China Daily と Japan

Times のディスコースを⽐較し、3 ヶ⽉の間に「健康と対策」から「経済・政治・
社会福祉」へと焦点が移ったことを明らかにした。ソーシャル・メディアの分析として、⿃海（2020）は、2020 年 1 ⽉ 17 ⽇から 4 ⽉ 30 ⽇の間の Twitter
でのツイートを分析し、COVID-19 は 2 ⽉末に⼀般化したことや、「気のゆるみ」が 3 ⽉の連休中に観測されたことを明らかにしている。
そのような世論を⽣み出すメディアにおいて、新聞は重要な位置を占める。
Scheufele と Tewksbury（2007）によると、新聞は 3 つの⽅法で⼈々の認識や意思決定に影響を与える。第 1 の⽅法がフレーミング（framing）であり、⼈々が物事を理解する枠組みを形作ること、第 2 がアジェンダ・セッティング（agenda setting）であり、⼈々がどのような点に注⽬すべきかを、報道量や頻度によって指⽰することである。第 3 がプライミング（priming）であり、特定の論点がメディアによって強調されることによって、有権者が政権や政治的リーダーを評価する際の基準としてのその論点が機能する、という考えである。
そして、そのような新聞の中でも、新聞社の主張、すなわち社論が強く反映されているのが、社説である。社説はその新聞社の論説委員会で議論し、論説委員会が執筆するといわれており、社論の中核をなす（⾼⽊ 2004）。それゆえ、既存研究でも社説を世論の典型事例として取り上げられてきた。⽥中と藤井（2015）は 1950 年代からの公共事業に対する新聞論調の変遷を分析している。
伊藤（2012）も、福島第⼀原発事故後の新聞社の論調を、社説を通して分析している。COVID-19 に関して、新聞社説を分析した研究としては、星野と平尾（2021）が挙げられる。星野と平尾（2021）によると COVID-19 に関する新聞
社説のテキストマイニングによって、第 1 に感染者数の増減にかかわらず、感染や医療に関する論点が減少し、社会や経済に関する論点が⾼⽌まりしている
こと、第 2 に、「朝⽇新聞」と「読売新聞・毎⽇新聞・⽇本経済新聞」というクラスタに分類でき、クラスタ間で重視する論点の相違がみられた。
従来、新聞社説に関する研究⼿法として、内容分析やテキストマイニングが⽤いられることが多かった。内容分析は、「社会調査によって得られる質的デー
タを分析する⽅法」（樋⼝ 2006, p.3）と定義される。データの各部分あるいは

p.115

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全体に、特定のコードを割り当てることで、分析していく⽅法であり、19 世紀
から 20 世紀初頭、新聞の印刷部数が増⼤したことを背景に広まったといわれている。質的研究の⼀種であるが、付与されたコードは量的にも分析される。テキストマイニングとは「テキスト（⽂章）をマイニング（情報発掘）することであり、定性的な特徴を持つテキストを定量的に分析すること」（⼩⽊ 2015,p.31）と定義でき、多様な研究が発表されている。
他⽅で、近年、⾃然⾔語処理という技術が普及始めている。北中（2020）に依拠しながら、これを簡単に整理していこう。⾃然⾔語とは我々が⽇常的に⽤いている⾔語であり、プログラミング⾔語や論理式などの⼈⼯⾔語・形式⾔語などと対⽐できる。⾃然⾔語処理とは、このような⾃然⾔語を処理する技術の総称である。主な処理内容としては⽂書分類・機械翻訳・⽂書要約・質問応答・対話などがあげられる。2022 年時点で実装されているサービスとしては、
Google の Google アシスタント、Apple の siri、Amazon の Alexa、Microsoftの cortana などがあげられる。また、⾃然⾔語処理を得意とするベンチャー企業が多様なサービスを提供している。
これらの⾃然⾔語処理技術には様々なものがある。代表的な技術として、⽂書を構成するテーマを確率論的に明らかにする「トピック・モデリング」、⽂書の感情（ネガティブかポジティブ。あるいは喜怒哀楽のような感情）を明らかにする感情分析、⽂書の類似度を明らかにする「⽂書類似度分析」、単語をベク
トル化して単語の持つ⽂脈を明らかにする「Word2Vec」などがあげられる。
これらの⾃然⾔語処理は近年、⼈⽂学や社会科学にも普及を始めている。筆者が専⾨とする経営学分野でも、経営情報を扱う経営情報学会や、多様なバッ
クグラウンドを持つ⼈々が参加する研究イノベーション学会で論⽂が発表され
るのみならず、2021 年には、⽇本における経営学分野の中⼼的学会誌である『組織科学』においても新たな分析⽅法として⾃然⾔語処理が紹介された（例えば、村瀬他 2021; ⼭⼝2021）。しかしながら、COVID-19 の新聞分析においては、

いまだ⾃然⾔語処理技術が⽤いられていないようである。そこで本論⽂では、各新聞社の社論を⾃然⾔語処理技術を⽤いて分析したうえで、発⾒事実と研究の展望を考察する。
本論⽂の構成は以下のとおりである。次節において、トピック・モデリングp.116

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―を⽤いて新聞社説を構成するトピックの時系列変化や新聞社ごとのトピックの偏りを明らかにしていく。第 3 節において、感情分析を⽤いて社説の論調を分析する。この説では社説を構成する⽂書を 1 ⽂ごとに分割して分析しており、
内容分析との関連がみられる。第 4 節において、同じ⽇の各新聞社の社説間の類似度を測定することで、どういう場合に論点が⼀致するのか、を明らかにしていく。第 5 節は、得られた結果を整理し、今後の研究の展望を議論する。

２．トピック・モデリングを⽤いた分析
第 2−4 節では共通して、①その節で⽤いられる⼿法の紹介、②データの範囲・
取得⽅法・データ概要、③分析⽅法、④結果、⑤⼩括という構成をとる。

①

トピック・モデリング
本節では、「トピック・モデリング」を⽤いた新聞社説の分析を⾏う。トピッ

ク・モデリングとは、確率論的アルゴリズムに基づいて話題やテーマといったトピックを抽出する⼿法である。トピック・モデリングの⼿法としては、潜在的意味解析（Latent Semantic Index：LSI)や LSI を確率⽣成モデルとした確率的潜在意味解析（Probabilistic Latent Semantic Indexing：PLSI)、潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation：LDA）が代表的である。本論⽂では LDA を⽤いたトピック・モデリングを⾏う。LDA とは、「⽂書は複数のトピックから構成されるということを前提としたモデルである。単語は潜在的にトピックを持ち、同じトピックを持つ語同⼠は共起しやすい、という考え⽅に基づき、単語のトピックを確率的に求める⼿法」（⼟村 2017, p.178）である。

②

データ
本論⽂では、朝⽇新聞・毎⽇新聞・読売新聞という⽇本を代表する全国紙と、同じく⽇本を代表する経済専⾨紙である⽇本経済新聞（以下、⽇経新聞）の、
合計 4 紙の新聞社説をデータとする。もちろん、⽇本においては、これらの新聞以外にも全国紙・地⽅紙・専⾨紙が数多く発⾏されているものの、本論⽂で選択された 4 紙は、⼀般的に⽇本において主要な新聞とみなされているから、

p.117

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⼗分な分析が⾏えると判断される。
分析期間は、2020 年１⽉ 1 ⽇から 2022 年 10 ⽉ 31 ⽇とした。COVID-19 は2019 年 11 ⽉に発⽣しているものの、⽇本で初の COVID-19 の感染者が発⾒されたのは 2020 年 1 ⽉ 15 ⽇であり、開始時点として 2020 年 1 ⽉を設定することに⼀定の妥当性があると思われる。また、終わりを 2022 年 10 ⽉末としたのは、図 1 のように 2021 年 7-9 ⽉のいわゆる第 5 波の流⾏も終息したタイミング
であるためである。

図1

⽇本の COVID-19 感染者数推移（⽇次）

出所：厚⽣労働省特設サイト 3。

データは、星野・平尾（2021）と同様に、朝⽇新聞・毎⽇新聞・読売新聞・
⽇経新聞の各紙のオンラインデータベースである「聞蔵Ⅱビジュアル」
（朝⽇新
聞）、
「毎索」
（毎⽇新聞）、「ヨミダス歴史館」（読売新聞）、「⽇経テレコン２１」（⽇経新聞）から、「新型肺炎」「コロナ」の 2 種類のキーワードで検索した。
この検索⽅法では、記事タイトルのみならず、本⽂のなかに 1 回でも「新型肺炎」「コロナ」という単語が含まれる記事が検索される。そのため、COVID-19
を中⼼論点としていない記事も多く抽出されるが、COVID-19 は我々の社会の多⽅⾯に影響を与えていることから、むしろより現実を説明できると思われる。
検索された記事の中から社説のみを取得した。その後、タイトルと本⽂を接合、

p.118

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

すなわち、タイトルを第 1 ⽂とみなし、分析を進めていった。
以上の⼿順で取得された社説は、全 2612 本であった。内訳は、朝⽇新聞 574
本、毎⽇新聞 667 本、読売新聞 709 本、⽇経新聞 662 本であり、⽉ごとの社説
本数の推移は図 2 のようになっている。⼀⾒して明らかなように、学校が休校となった 2020 年 3 ⽉や、緊急事態宣⾔が発出された 2020 年 4-5 ⽉に社説本数が増加している。その後、2021 年 1 ⽉の 2 度⽬の緊急事態宣⾔発令時に⼀時的に本数が上昇するものの、2021 年 6 ⽉までは緩やかに減少し、第 5 波と呼ばれる、2021 年 7-9 ⽉に再び上昇している。

図2

新聞社説の推移

注：積み上げ式の折れ線グラフである。

③ 分析⽅法
分析は LDA を⽤いている。LDA を問わず機械学習においては、各種のパラメ
ターのファインチューニングが極めて重要である。そこで、分析するにあたり
以下のように各種パラメターを調整した。

ストップワード
ストップワードとは、⾃然⾔語処理にあたり処理対象外とする単語のことで

p.119

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―ある。通常は、あまりに⼀般的すぎ、かつ出現回数が多いため、⽂脈を捉えるのに不都合な単語、例えば「する」「ある」「ら」などをストップワード対象とする。⽇本語のストップワードとしては、國府他が作成したものなどがある（國府他 2013）が、本論⽂では、⽇本語のストップワードとしては最もポピュラーな Slothlib の⽇本語ストップワードを⽤いている 4。さらに、Slothlib ⽇本語ス
トップワードには登録されていないものの、分析を通して不要だと思われる単語（「期」「か⽉」「年度」など）を追加でストップワードとして登録している。

品詞
本論⽂では分析に当たり、品詞を名詞のみに限定した。既存研究（例えば、
吉⽥ 2020）と同様に、社説が取り扱っている内容に焦点を当てるためである。

単語の出現回数によるスクリーニング
本論⽂では分析に当たり、50%以上の社説で出現する単語は除外した。あまりに頻繁に出現する単語を分析に含めることで、むしろトピックの広がりがわか
りにくくなると考えられるためである。さらに、50 回以下しか出現しない単語も除外している。これら 2 つの処理は、ストップワードのような辞書作成したのではなく、プログラム上で実現した。ただし、これらの処理が持つ問題については、第 5 節で議論する。

形態素分析
⽇本語は英語などと異なり、「スペース」で単語ごとに区切られているわけではない。そのため、⽂字が連続している⽂書から⽂法や品詞情報に基づき単語単位で切り出す必要がある。このことを形態素分析という。⽇本語の形態素分
析ツールとしては、「MeCab」「ChaSen」「JUMAN」などが代表的である（伝2009）。また、プログラミング⾔語 Python においては、MeCab の辞書である
ipadic を利⽤した「Janome」5 や、株式会社リクルートの AI 研究機関と国⽴国語研究所との共同研究によって⽣み出された「GiNZA」6 があげられる。本論⽂では、次に⾒る最新の辞書を使⽤するために、MeCab7 を⽤いている。

p.120

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辞書
MeCab で形態素分析を⾏う際、専⽤の辞書を参照する。通常の MeCab では
ipadic という MeCab に同梱された辞書を参照しているが、この ipadic に含まれている単語は多くなく、また、新しい単語に対応していない。COVID-19 に関しては、「三密」や「コロナ禍」といった⾔葉が⽣み出されているが、ipadic ではこれらに対応することができないのである。そこで、本論⽂では、この問題に 対 応 す る た め に 、「 mecab-ipadic-NEologd 」 8 と い う 辞 書 を ⽤ い る 。
mecab-ipadic-NEologd は、ipadic では正しく分割できない固有表現などの語を300 万語以上採録しており、週に 2 回⾃動的に更新される。そのため、2020 年以降に普及した単語についても分析可能となる。分析は 2022 年 2 ⽉上旬であり、COVID-19 に関連した単語も含まれている。

トピック数
トピック・モデリングにおいて、⽂書にどれだけのトピックが含まれているのかは、事前に決定する必要がある。その際は、Perplexty と呼ばれる指標に着⽬することが多い。そこで本論⽂では以上の条件をもとに、予備的に分析し、Perplexity の観点からトピック数を 40 とした。

ライブラリ
LDA の実⾏には「Gensim」9 を⽤いた。Gensim は⼤規模なコーパスを⽤いたトピック・モデリングや⽂書インデックス作成、類似度分析のための Python
ライブラリであり、トピック・モデリングでは頻繁に⽤いられていることから（例えば、de Oliveira Capela& Ramirez-Marquez 2019）、本論⽂でもこれを採
⽤する。

④ 結果
トピックと構成単語
LDA を実⾏しトピックと構成単語が得られた。その構成単語から、筆者⾃⾝の判断でトピック名をつけた。構成単語のすべてが 1 つのトピックを、必ずしも⽰しているわけではないが、⼀定の範囲で⽂脈を想定できると思われる。そp.121

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―の結果が表 1 である。

表1
トピック番号

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

トピック・トピック名・構成単語
トピック名

構成単語

学校, 地域, コロナ, 支援, 子ども, 中国, 日本, 米, 問題, バイデン
日本, 中国, ロシア, 首相, 官僚, 予算, 保有,
東アジア情勢要求, 強化, 会議
選手, 国民, 五輪, 事件, 議員, 首相, 説明,
政治と五輪
日本, 東京五輪, 自民党
大会, 子ども, 五輪, 選手, 組織, 開催, パラリ
五輪開催
ンピック, 委, コロナ, 支援
デジタル, 庁, 社会, 課題, デジタル化, 国民,デジタル
行政, 企業, データ, 問題
企業, 制度, 問題, コロナ禍, 国会, 議論, 雇
企業経営
用, 首相, 対応, 人材
感染, 中国, ＷＨＯ, 調査, 対応, 米, 日本, 協
国際的対応
力, ウイルス, 現地
中国, 日本, 首相, 米国, 政権, 世界, 総裁選,
日米中
米, 経済, 安定
女性, 企業, 大学, コロナ禍, 日本, 制度, 社
社会保障
会保障, 雇用, 支援, 仕事
首相, 給付, コロナ禍, 国民, 政治, 危機, 自与党
民党, 感染, 問題, 選挙接種, ワクチン, 自治体, 感染, 高齢者, 支援,
ワクチン接種（運用面）
影響, コロナ, コロナ禍, 子ども
企業, 回復, 製造業, 感染, 改善, 景気, 需要,
景気回復
リスク, ３月, 経済
子ども, 文化, 日本, 中国, 社会, 地域, 企業,
若年層の生活若者, 感染, コロナ禍首相, 政権, 問題, 安倍, 国民, 政治, 自民党,
総裁選
総裁選, 情報, 自民党総裁
経済, 米, 米国, ドル, 成長, 政権, 日本, 株
米国金融
価, コロナ禍, 政策
コロナ, 感染, 問題, 経済, 議論, 対応, 政策,
政策対応
政権, 予算, 首相
学校, 負担, 感染, 国民, 子ども, 判断, 問題,
学校制度, 課題, 自治体
企業, 引き上げ, 投資, 経営, 賃金, 価格, 支
経済活動
援, 制度, コロナ禍, 成長
自治体, 患者, 施設, 価格, 接種, 利用, 確保,
自治体による医療対応
高齢者, 医療, 企業
コロナ, 感染, 企業, 日本, 経済, 縮小, 対応,
経済縮小
回復, 需要, 米
地域と学校

トピック番号

トピック名

21

米国経済

22

経済回復

23

ワクチン接種（国）

24

世帯支援

25

自治体による支援

26

地域社会

27

衆院選

28

休校と五輪

29

宣言と効果

30

子どもへの対応

31

地域支援

32

ワクチン開発33

緊急事態宣言34

五輪と感染対応

35

米中対立

36

首相動向

37

地域医療体制38

感染拡大抑止

39

新卒採用

40

国民生活

構成単語

米国, 米, 工場, 企業, 世界, バイデン, 日本,
生産, 巨大, 社会
経済, 感染, 日本, 回復, 拡大, コロナ, ワクチ
ン, 中国, 対応, 状況
接種, ワクチン, 企業, 米, 日本, 世界, 支援,
中国, 経済, 証明
子ども, 経済, 中国, 検討, 支援, 国民, 世帯,
首相, 案, 香港
自治体, 支援, 地域, 地方, コロナ, 対応, 制度, 首相, コロナ禍, 住民
影響, 子ども, 予算, コロナ禍, 自治体, 社会,経済, 支援, 今後, 対応首相, 国民, 政権, 衆院選, 政策, 選挙, 政治,
コロナ, ワクチン, 野党
選手, 休校, 北朝鮮, 感染, 影響, 地域, 学校,
対応, 参加, 五輪
国民, 宣言, 延長, 感染, 対応, 支援, 首相,
効果, 企業, 感染対策
コロナ, 感染, 自治体, 子ども, 医療, 対応, 避難, 学校, 入院, 家庭
自民, 需要, 首相, 地域, 支援, 生産, 感染,
供給, 経済, 衆院選
ワクチン, 接種, 開発, 日本, 体制, コロナ, 経済, 米, 感染拡大, 供給
感染, 宣言, 緊急事態宣言, 解除, 発令, 事業者, 防止, 措置, 協力, 首相
選手, 大会, 五輪, 開催, 競技, 観客, 無観客,
会場, 感染, ＩＯＣ
中国, 国民, 暴力, 投票, 市民, 党, 米国, 批
判, 野党, 事態
首相, 日本, 地域, 問題, 米国, 政権, 合意,
企業, 国民, 目標
接種, 感染, ワクチン, 医療, 体制, 病床, コロ
ナ, 重症, 患者, 自治体
飲食店, 自治体, 要請, 再編, 金融機関, 政策, 業者, コロナ, オンライン, 知事
学生, 企業, 情報, 採用, 外国人, 国会, 調査,
オンライン, 不安, 対応
国民, コロナ, 五輪, 予算, 首相, 経済, 社会,開催, コロナ禍, 政策

例えば、トピック 5 は、「デジタル, 庁, 社会, 課題, デジタル化, 国⺠, ⾏政,企業, データ, 問題」という単語で構成されていることから、デジタル庁の発⾜と社会のデジタル化を⽰していると思われる。もちろん、COVID-19 に関連したトピックも多くみられる。例えば、トピック 4「⼤会, ⼦ども, 五輪, 選⼿, 組織,
開催, パラリンピック, 委, コロナ, ⽀援」とあり、コロナ禍での五輪開催だと思われる。他にもワクチン接種に関するトピック（トピック 11、23）、⼈々の⽣活にかかわるトピック（トピック 13、28、30、39、40）などがみられる。
この 40 のトピックは、さらにいくつかのカテゴリに集約することができよう。
筆者の判断で 40 のトピックを「コロナ対応」
「医療」
「⽣活」
「経済」
「国際」
「政
治」
「五輪」の 7 つに分類した結果が、表 2 である。国内での COVID-19 の感染拡⼤に対する影響や対策を多⾓的に検討しているといえよう。

p.122

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表2

トピックのカテゴリ

カテゴリ

トピック

【コロナ対応】

9_社会保障・16_政策対応・29_緊急事態宣言と効果・33_緊急
事態宣言・38_感染拡大抑止【医療】

11_ワクチン接種（運用面）・19_自治体による医療対応・23_ワ
クチン接種（国）・32_ワクチン開発・37_地域医療体制【生活】1_地域と学校・13_若年層の生活・17_学校・24_世帯支援・25_
自治体による支援・26_地域社会・28_休校と五輪・30_子どもへの対応・31_地域支援・39_新卒採用・40_国民生活【経済】

6_企業経営・12_景気回復・15_米国金融・18_経済活動・20_経済縮小・21_米国経済・22_経済回復【政治】

3_政治と五輪・5_デジタル・10_与党・14_総裁選・27_衆院選・36_首相動向【五輪】

4_五輪開催・34_五輪と感染対応【国際】

2_東アジア情勢・7_国際的対応・8_日米中・35_米中対立

トピックの時系列推移
40 のトピックの出現率を⽉単位の時系列で整理することで、各トピックが、どのような変遷をたどったかが明らかになる（図 3）。例えば、トピック 4「五輪開催」について、2020 年から 2021 年へと 1 年延期された五輪については、
やはり延期が決まった 2020 年序盤と、東京五輪組織委員⻑の森会⻑による失⾔と辞任、後任⼈事が発⽣した 2021 年 2-4 ⽉に出現頻度が増加している。また、トピック 5「デジタル」では、2020 年 9 ⽉に発⾜が決定し、2021 年 9 ⽉に設置された「デジタル庁」に関する議論だと考えることができる。また、トピック
13「若年層の⽣活」という論点では、2020 年よりも 2021 年のほうが、全般的に出現率が⾼くなっている。これは、コロナ禍が⻑引き、⼦どもを含めた若年層への影響が⼤きくなってきており、それに対応することの必要性を⽰唆していると思われる。

p.123

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図3

p.124

トピックの時系列推移

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新聞社ごとのトピックの偏り
最後に、トピックごとの単語の出現率を新聞社ごとのトピックの偏りを整理した（図 4）。⼀⾒して明らかなように、4 紙ともトピック 8「⽇⽶中」、トピッ
ク 37「地域医療体制」について⽐較的頻繁に⾔及されていることが分かる。次
いで、トピック 27「衆院選」、トピック 34 五輪と感染対策、トピック 32「ワクチン開発」などに⾔及されている。逆にトピック 31「地域⽀援」、トピック 13「若年層の⽣活」、トピック 24「世帯⽀援」などについては、相対的に⾔及の頻度が少ないといえる。新聞社ごとでは、毎⽇新聞はトピック 5「デジタル」、朝⽇新聞はトピック 22「経済回復」について、読売新聞はトピック 11「ワクチン接種（運⽤⾯）」について、他紙よりも⾔及頻度が⾼い。本論⽂のサンプルのうち、唯⼀の経済専⾨誌である⽇経新聞は、トピック 12「景気回復」、トピック
27「衆院選」、トピック 35「⽶中対⽴」、トピック 39「新卒採⽤」などに着⽬していることが明らかとなった。

p.125

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

図4

p.126

新聞社ごとのトピック

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―⑤ ⼩括
本節では、トピック・モデリングという⽂書中に含まれるトピックを明らかにする⾃然⾔語処理を⽤いて分析を⾏った。分析の結果、COVID-19 に対する影響を多⾯的に検討していること、⼀部のトピックについては、時系列変化の背景も⽐較的容易に考察できること、そして、新聞社ごとに着⽬するトピックが異なっていることも明らかとなった。従来、朝⽇新聞と毎⽇新聞はリベラルあるいは左派とみなされてきた（⼩林＆⽵本 2016）。しかしながら、本結果をみると、同じリベラル派であっても着⽬する論点が異なっていることが分かる。

３．感情分析
①感情分析について
本節では COVID-19 に関する新聞社説を、感情分析という⾃然⾔語処理の⼿法によって分析していく。⾃然⾔語処理における感情分析とは、もともとはテキストに対してポジティブやネガティブといった評価極性を判定する極性分析が主流であった。例えば Koyano et al.（2021）はオンラインミーティング上での発⾔の感情をポジティブ−ネガティブに分析している。他にも評価極性の代
わりに、感情を Ekman の 6 種類の基本感情などに分類する⽅法も開発され、実際に研究に⽤いられている（難波&福⽥ 2021）。例えば、ML-ASK というプログラムでは、「哀・恥・怒・厭・怖・驚・好・昂・安・喜」という 10 感情で⽂書を分析することができる。⿃海（2020）は、この ML-ASK を改良した pymlask10を⽤いて、COVID-19 に関するツイートの感情を分析している。このような感情
分析は、経営学においてはトピック・モデリングとならんで活⽤されていると指摘されている（村瀬他 2021）。本節では感情分析のうち、ポジティブ−ネガ
ティブを測定する極性分析を⽤いて、新聞社説に含まれる COVID-19 と政治に対する新聞社の感情を分析している。

③ データ
本節で⽤いるデータは、第2節と同様に、朝⽇新聞・読売新聞・毎⽇新聞・⽇本経済新聞の4紙において2020年1⽉1⽇から2021年10⽉31⽇までに発表された、

p.127

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2612本の社説である。社説タイトルを第１⽂とみなしたことも、第2節と共通している。ただし、分析に当たり、第2節では1つの社説全⽂を分析対象としていたが、本節の感情分析では1⽂ごとに分割して分析していく。1⽂ごとに分割する理由は2つある。第1が、内容分析の⼿法と関連させるためである。内容分析
では「line-by-line」と⾔われるように、1⽂ずつどのような内容なのかをコーデ
ィングしていく。そのため、1⽂ずつ分割することは、内容分析とのつながりを考慮するのであれば、妥当だと思われる。第2に、分析に⽤いるライブラリの都合である。本節では、以下に述べるように2つの感情分析ライブラリを⽤いるが、そのうちの1つである「daigo/bert-base-japanese-sentiment」11は、分析できる⽂字数が500⽂字に制限されている。他⽅で、新聞社説は平均して972⽂字であることから、社説を分割する必要があった。機械的に社説を分割するよりも、1⽂ごとに分割したほうが、前後の⽂脈をすべて無視できるという点で望ましいと判断した。なお、2⽂単位、3⽂単位で分割・分析しても結果に⼤きな違いが⽣じなかった。1⽂ごとに分割した結果、7万106⽂を取得した。
続いて、⽂単位で COVID-19 関係、政治関係の 2 種類にコーディングしていく。しかしながら、7 万⽂を超えていることから、⽬視でコーディングしていくのは困難を伴う。そこで、本節では「コロナ」「肺炎」という 2 つの単語のうちいずれかが含まれている⽂を「COVID-19 関連⽂」、「⾸相」「総理」「内閣」「政権」「与党」「⾃⺠」「⾃公」「政府」のうちいずれかが含まれている単語を「政府関係⽂」とみなした。
「COVID-19 関連⽂」は全 6202 ⽂、「政府関連⽂」は全9180 ⽂取得できた。時系列推移と新聞ごとの⽂数は図 5 と図 6 となっている。

p.128

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図5「COVID-19 関連⽂」「政府関連⽂」出現数（時系列推移）

図6「COVID-19 関連⽂」「政府関連⽂」出現数（新聞社ごと）④ 分析⽅法
本節では感情分析のために 2 つの Python ライブラリを⽤いる。1 つ⽬は、池上有希乃⽒が作成した「oseti」12 という感情分析ライブラリである。このライ
ブラリは、東北⼤学の乾・鈴⽊研究室が作成した「⽇本語評価極性辞書」
（⼩林

p.129

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―他 2005; 東⼭他 2008）を⽤いて、⽂中に含まれる単語の極性を判別する。例
えば、oseti では⽂書中に、ネガティブな単語が 2 つ、ポジティブな単語が 3 つあった場合、「ポジティブ：3、ネガティブ：2、トータル：+1」というように分析される。また、oseti は否定形にも対応しており、例えば「悲しくない」という⽂は、「悲しい（ネガティブ）」+「ない（否定形）」と判断され最終的にポジティブと判定される。しかしながら、元の辞書の都合上、ポジティブ・ネガテ
ィブの度合いを分析することはできず、また、複雑な⽂に対応するのが難しい
ものの、既存研究（例えば、Koyano et al. 2021; Adach & Negishi 2020）でも⽤いられており、⼀定の妥当性があると思われる。本節では、ポジティブ、ネ
ガティブ、ポジティブ−ネガティブ差分（ポジティブ単語数−ネガティブの単語数）の 3 つの数値を⽤いる。
2 つ ⽬ の ラ イ ブ ラ リ は ydaigo ⽒ が 開 発 し た「daigo/bert-base-japanese-sentiment」（以下、daigo/bert）である。このラ
イブラリは東北⼤学の鈴⽊・乾研究室が作ったBERTの事前学習モデル13をもとに作られた感情分析⽤のライブラリである。BERTとは、2018年にGoogleが発表した⾃然⾔語処理の⼿法であり、「Bidirectional Encoder Representations
from Transformers」の頭⽂字をとったものである。BERTは当時、様々なタス
クにおいて最⾼スコアを獲得していたが、その理由の⼀つはTransformerというアーキテクチャを⽤いて、⽂脈を読むことが可能になったためと⾔われている。
BERTのモデルを作るためには本来ならテキストを収集して学習させる必要がある。しかしながら、東北⼤学の乾・鈴⽊研究室は⽇本語のWikipediaを学習させた事前学習モデルを公開している。daigo/bertはその事前学習モデルを極性分
析⽤にチューニングしたものである。上述のosetiと異なり、このライブラリで⽂書を判別させると、ポジティブ度合・ネガティブ度合を算出することが可能である。ただし、ネガティブ度は1から引くことで算出している。

④ 結果
oseti の分析結果
まず、全⽂を対象に oseti を⽤いてポジティブ・ネガティブを分析した。⼀⽂
ごとのポジティブ−ネガティブ差分の⽉次平均を整理したものが、図 7 である。

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図7

oseti 分析結果（時系列）

図 7 より、2020 年 1-4 ⽉ではポジティブ−ネガティブ差分（灰⾊線）がゼロを下回っていた。ポジティブ単語数（⻘線）・ネガティブ単語数（橙線）平均を⾒ると、この時期では否定的な単語が多くみられた⼀⽅、ポジティブな単語が少なかったことを⽰している。他⽅で 2020 年 5 ⽉以降はおおむね 1 ⽂に含まれるポジティブな単語数は、ネガティブな単語数を上回ることで、全体としてポジティブになっていることが分かる。特に、2021 年 5−6 ⽉、9−10 ⽉といった、⽐較的、新規感染者数が落ち着いていた時期は、ネガティブな単語が減少していた。
続いて、新聞ごとの①全⽂、②COVID-19 関連⽂、③政府関連⽂のポジティブ−ネガティブ差分を整理したものが、図 8 である。

p.131

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図8

oseti 分析結果（新聞社ごと）

興味深いことに朝⽇新聞と毎⽇新聞は、全⽂でも否定的である。少なくともこの COVID-19 に関して両紙は否定的な論調を持っているといえる。他⽅で読売新聞と⽇経新聞は全体としてポジティブである。このような「朝⽇・毎⽇」と「読売・⽇経」といった分類は、既存研究との整合性が⾼い（⽵川 2012; ⼩林&⽵本, 2016; 星野&平尾, 2020）。COVID-19 関連⽂について、毎⽇新聞は最もネガティブであり、政府関連⽂でもネガティブである。毎⽇新聞と同じように分類される朝⽇新聞では、COVID-19 関連⽂はややネガティブであるが、政権に対してはポジティブな論調を⽰している。他⽅で読売新聞は COVID-19 関連
⽂においてはネガティブであるものの、政権に対してはポジティブな論調をとっている。既存研究においては党派性の観点から新聞を分類することが多かった。しかしながら、党派性を構成する個別の論点については、新聞間で異なっているということを⽰唆している。
この論調の違いの原因は、ポジティブな単語の増減なのか、ネガティブな単語の増減なのかは、図 8 からは不明である。そこで、最後に、ポジティブ単語
数平均を横軸に、ネガティブ単語数平均を縦軸に置き、新聞ごとの①全⽂、②
COVID-19 関連⽂、③政治関連⽂の観点から散布図を作成した（図 9）。この図によって、全⽂−COVID-19 関連⽂、全⽂−政権関連⽂での論調の詳細な⽐較がp.132

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―可能となる。

図9

ポジティブ単語とネガティブ単語数

注：⾒出しの⾊は、新聞ごとにそろえてある

この図から、4 紙ともに、全体と⽐較したとき COVID-19 関連⽂では、ポジ
ティブな単語がやや減り、ネガティブな単語が増えることが分かった。しかし、ネガティブ単語の増え幅に新聞間で相違があることから、図 8 のようになったといえる。他⽅で、政府に対しては状況が異なっている。朝⽇新聞はネガティ
ブな単語はそれほど変わらず、ポジティブな単語が増加しているが、毎⽇新聞と⽇経新聞ではポジティブ・ネガティブ両⽅の単語がやや減少している。読売
新聞と⽇経新聞はネガティブな単語がやや減少していることは毎⽇新聞と同様だが、ポジティブな単語が増加している。

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daigo/bert の分析結果
続いて、daigo/bert を⽤いた分析結果を紹介する。図 10 は①全⽂、②
COVID-19 関連⽂、③政府関連⽂についての全新聞での時系列での分析結果であり、図 11 は新聞社ごとの分析結果である。

図 10

p.134

daigo/bert の分析結果（時系列）自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―図 11 daigo/bert の分析結果（新聞ごと）

分析の結果、全体に対して COVID-19 関連⽂はややネガティブであった。政権に対しては時期ごとに変化するものの、ならしてみればポジティブになることが分かった。新聞社ごとに⾒ても、朝⽇新聞と毎⽇新聞が相対的にネガティ
ブであり、読売新聞と⽇経新聞がポジティブであった。oseti という辞書ベース、
daigo/bert という機械学習ベースの 2 種類の感情分析において、おおむね⼀致した結果が出たことから、本節の発⾒は、⼀定の頑健性を持つといえる。

⑤ ⼩括
本節では、oseti という辞書ベースの感情分析器、daigo/bert という機械学習
ベースの感情分析器を⽤いて新聞間の COVID-19 に関する社説の感情を分析してきた。分析の結果、COVID-19 は相対的にネガティブに捉えられ、政府に対してはポジティブにとらえられていることが分かった。また、新聞社間では⽐較的ネガティブな論調を持つ朝⽇新聞・毎⽇新聞、相対的にポジティブな読売新
聞・⽇経新聞と分類できた。

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４．社説間の類似度① ⽂書類似度
前節でも⾒た通り、新聞社には党派性があること、すなわち社論に遠近があると考えられる。しかし、そのような社論を数字で測定する試みとしては、星野と平尾（2020、2021）のように KH Coder というテキストマイニング・ソフ
トウェアを⽤いた分析などがあるものの、決して多くはない。そこで、本節ではコサイン類似度という類似度指標を⽤いて、社説間の遠近を数量化していく。
コサイン類似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、⽂書間の類似度を計算する⼿法である。具体的には、各⽂書に出現する単語と出現頻度をベクトルとみなし、それらのベクトル間の⾓度を計算する。もし、コサイン類似度が 1 な
ら⽂書は⾮常に似ており、ゼロなら全く似ていないと判断できる。
⽂書間の類似度をコサイン類似度によって計算する場合、単語の重要度に注⽬することが多い。単純な単語出現回数のみで分析した場合、
「する」
「ある」
「な
い」といった意味がないにも関わらず多く出現する単語が重要視される⼀⽅で、限られた⽂書にしか出現しないが⽂書を特徴づける単語の重要度が下がってしまう。この問題点を解決するために「tf-idf」（term frequency ‒ inverse document
frequency）という尺度が⽤いられる。tf は「ある単語の⼀つの⽂書における出現頻度」であり、idf は「ある単語が複数の⽂書のなかで、いくつの⽂書に出現しているか」を計算した指標である。
「tf-idf」は tf と idf を掛け合わせたものであり、⾃然⾔語処理においては⼀般的に⽤いられている（難波 2020）。本論⽂
では、tf-idf を⽤いてコサイン類似度を計算することで、新聞社説間の類似度を
測定する。

② データ
データは前節までと同様に 2020 年 1 ⽉ 1 ⽇から 2021 年 10 ⽉ 31 ⽇までの朝
⽇新聞・読売新聞・毎⽇新聞・⽇本経済新聞の社説のうち、「コロナ」「肺炎」が含まれているものをデータとした。社説の本数は合計で 2612 本であり、社説のタイトルも第 1 ⽂とみなしている。ただし、社説単位での類似度を測定することが⽬的であることから、前節と異なり、1 ⽂単位で分割せず、全体のままを⽤いることとした。

p.136

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

分析では、ある 1 ⽇の社説を新聞社間で総当たりで類似度を計算していく。
例えば、2020 年 2 ⽉ 15 ⽇は、4 紙において、１本ずつ「コロナ」を含む社説があった。この場合は、「朝⽇-⽇経」「朝⽇-毎⽇」「朝⽇-読売」「⽇経-毎⽇」「⽇経-読売」「毎⽇-読売」の 6 通りのコサイン類似度を計算する。この考え⽅によると、1 社しか COVID-19 社説を発表していない⽇は類似度計算ができないた
めデータから除かれる。例えば 2020 年 1 ⽉ 24 ⽇、2020 年 1 ⽉ 29 ⽇は毎⽇新聞が 1 本ずつ社説を発表しているのみであったため、分析から除外された。このような⽇は 33 ⽇分、43 社説であった。⽇付と社説本数が⼀致していないのは、1 社のみが COVID-19 関連社説を 2 本発表した⽇があったためである。
続いて、同じ⽇に同じ新聞で、COVID-19 社説が 2 本発表される場合の対応について説明する。どちらの社説と近いかは事前に不明である以上、すべての組み合わせを分析する必要がある。例として、2021 年 1 ⽉ 5 ⽇は朝⽇新聞・毎
⽇新聞・読売新聞は 1 本ずつの COVID-19 社説を発表していたが、⽇経新聞は2 本発表していた。⽇経新聞の COVID-19 社説をそれぞれ⽇経 A、⽇経 B としたとき、以下の組み合わせが⽣じる。もし全 4 紙が 2 本ずつ発表していた場合、16 の組み合わせが⽣じることになる。このような処理を⾏った結果、全 8155
組の組み合わせデータを取得した。

（組み合わせ例）
⽇経 A-朝⽇、⽇経 A-毎⽇、⽇経 A-読売
⽇経 B-朝⽇、⽇経 B-毎⽇、⽇経 B-読売
朝⽇-毎⽇、朝⽇-読売、毎⽇-読売③ 分析⽅法
コサイン類似度および tf-idf の計算には、Python の機械学習ライブラリとして⼀般的な scikit-learn14 を⽤いた。品詞については、第 3 節の分析とそろえる
ためにも、名詞のみに限定した。
得られたコサイン類似度を⽇次と新聞間で整理していく。ただし、前者においては注意が必要である。なぜなら、1 ⽇で新聞 A と新聞 B で COVID-19 社説
が 2 本ずつあった場合、計 4 つの組み合わせ、すなわち 4 つのコサイン類似度

p.137

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―が取得されているためである。この場合、新聞社間の類似性を測定するためには 4 つ類似度の平均値か最⼤値のどちらかが望ましいだろう。本論⽂では、最⼤値を採⽤することとした。

④ 結果
図 11 は全組み合わせの⽉次の類似度の推移を⽰している。⼀⾒して明らかなように、⽇本における COVID-19 の感染拡⼤初期である 2020 年 1-3 ⽉は、⽐較的⾼いコサイン類似度を⽰している（⻘線）。これは、COVID-19 という未知の外⽣的ショックに対して、⽐較的同じような反応をしたことを⽰している。しかしながら、そのような反応は 2020 年 4 ⽉からは落ち着き、おおむねフラットとなっている。また、図 12 には 4 紙すべてが COVID-19 社説を発表した⽇のみを抽出して時系列で整理したコサイン類似度も⽰されている（橙線）。4 紙すべてのほうが、全体よりもコサイン類似度が⾼い。これは 4 紙すべてが注⽬するほどの重要な何かが起こったことを⽰している。また、2021 年 6 ⽉、同年 2 ⽉、
同年 9 ⽉に類似度がスパイク状になっているのも、同様に、4 紙すべてが特に注⽬する何かが発⽣したと考えられる。

図 11 コサイン類似度の時系列推移

p.138

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

もとのデータを⾒てみると、2021 年 6 ⽉は党⾸討論や G7 サミット、2 ⽉は森五輪会⻑の辞任・後任⼈事、緊急事態宣⾔の延⻑、コロナ関連法といったテーマで、2021 年 9 ⽉は菅総理の退陣と岸⽥新総裁、デルタ株の感染拡⼤と緊急事態宣⾔、パラリンピック閉幕というテーマで 4 紙が社説を発表している。
続いて、新聞社ごとの類似度を整理したものが、図 12 である。朝⽇新聞は読売新聞よりも毎⽇新聞のほうがコサイン類似度が⾼い。これは既存研究とおおむね⼀致している。ただし、経済専⾨紙である⽇経新聞と朝⽇新聞・毎⽇新聞とは類似度が相対的に低いというのも、容易に理解可能である。また、全組み
合わせと⽐べ、4 紙すべてが社説を発表した場合のほうが、コサイン類似度が⾼くなるのは図 11 と共通であった。

図 12 新聞社間のコサイン類似度

4 紙すべてのコサイン類似度平均が最も⾼かった 3 つの⽇の社説を整理する。
上でも⾒たように、森五輪会⻑の辞任（2021 年 2 ⽉ 13 ⽇）、菅総理の辞任（2021
年 9 ⽉ 4 ⽇）と⾃⺠党新総裁に岸⽥⽒が選ばれた（2021 年 9 ⽉ 30 ⽇）のタイ
ミングで、⾼い類似性を⽰している。次点では、バイデン⽶⼤統領就任（2020年 11 ⽉ 20 ⽇）、の 2021 年度予算案（2020 年 12 ⽉ 20 ⽇）、菅⾃⺠党新総裁就任（2020 年 9 ⽉ 15 ⽇）というタイミングが⾼い類似度を⽰していた。

p.139

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

2021 年 2 ⽉ 13 ⽇

コサイン類似度：0.5797



朝⽇

森会⻑辞任



⽇経

森五輪会⻑の辞任を旧弊改める契機に

毎⽇森会⻑辞任と後継⼈事

読売五輪会⻑辞任2021 年 9 ⽉ 4 ⽇

⽬を覆うばかりの混迷

旧弊を改めていく契機に

森⽒の決断遅れが混乱広げた

コサイン類似度： 0.56908



朝⽇

菅⾸相１年で退陣へ



⽇経危機下で指導⼒発揮できる体制を

毎⽇

菅⾸相が辞意表明

読売

菅⾸相退陣へコロナ克服に強⼒な体制作れ

2021 年 9 ⽉ 30 ⽇

対コロナ国⺠の信失った末に独善と楽観が招いた末路

コサイン類似度： 0.558667

朝⽇

⾃⺠新総裁に岸⽥⽒

⽇経

国⺠の声に⽿を傾ける岸⽥政権に



毎⽇

⾃⺠新総裁に岸⽥⽒

読売

岸⽥⾃⺠新総裁

国⺠の信を取り戻せるか「安倍・菅」路線から脱却を政策を⾁付けし安定政権築け

COVID-19 の⽂脈で最も類似度が⾼かったのは以下のとおりである。順位は全体での順位を⽰している。COVID-19 の⽂脈では、緊急事態宣⾔の解除について、各紙が似た論点を発表していることが分かる。

7位

2021 年 3 ⽉ 19 ⽇

コサイン類似度： 0.5399



朝⽇

展望みえぬ宣⾔解除⽇経

緊急事態の全⾯解除後も万全の対策を

毎⽇ ４都県の宣⾔解除へ



読売

10 位

緊急事態解除2020 年 5 ⽉ 15 ⽇

再拡⼤阻⽌に全⼒をあげよ

懸念を拭う対策が必要だ

リバウンド回避へ警戒怠るな
コサイン類似度： 0.52855

朝⽇

宣⾔⼀部解除、再流⾏への備え怠るな



⽇経

再流⾏警戒しながら慎重に経済再開を

毎⽇

緊急事態の⼀部解除

読売

緊急事態の解除

p.140

感染拡⼤引き続き警戒を油断せず段階的に活動再開を

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

11 位

2021 年 2 ⽉ 27 ⽇

コサイン類似度： 0.5261

朝⽇

６府県先⾏解除

⽇経

宣⾔解除後の感染再拡⼤防げ

毎⽇

⾸都圏以外で宣⾔解除

読売

６府県宣⾔解除

再拡⼤防⽌を最優先に緩み招きかねぬ⾸相対応

段階的緩和で感染再拡⼤防げ

最後に、個別の組み合わせ時に、どのようなテーマの時に⾼い類似度を⽰したのか。各組み合わせで最も⾼い類似度を⽰した⽇付・コサイン類似度・社説
タイトルを以下に整理した。朝⽇新聞と毎⽇新聞では、2021 年 9 ⽉の岸⽥⾃⺠
党新総裁について、⾼い類似度を⽰している。しかしながら、それ以外の組み合わせでは最低賃⾦（朝⽇−⽇経）、⾹港（朝⽇−読売、⽇経−毎⽇）、⽇銀政策（⽇経−読売）、COVID-19 国内初の死者（毎⽇−読売）となっており、⼀致する論点に散らばりがあることが分かった。

【朝⽇新聞−⽇経新聞】2020 年 7 ⽉ 24 ⽇

コサイン類似度：0.6366



朝⽇新聞：最低賃⾦



⽇経新聞：最低賃⾦を無理なく上げる基盤づくりを引き上げの歩み継続を【朝⽇新聞−毎⽇新聞】2021 年 9 ⽉ 30 ⽇

コサイン類似度：0.6843



朝⽇新聞：⾃⺠新総裁に岸⽥⽒



毎⽇新聞：⾃⺠新総裁に岸⽥⽒「安倍・菅」路線から脱却を国⺠の信を取り戻せるか【朝⽇新聞−読売新聞】2020 年 8 ⽉ 4 ⽇

コサイン類似度：0.6410



朝⽇新聞：⾹港の選挙、崩れていく⾃由の基盤

読売新聞：⾹港議会選延期

⺠主主義の形骸化を懸念する【⽇経新聞−毎⽇新聞】2020 年 5 ⽉ 29 ⽇

コサイン類似度：0.6369



⽇経新聞：⾹港経済⽀える「⼀国⼆制度」の重⼤危機

毎⽇新聞：⾹港の国家安全法制

政治の⾃由奪う禁じ⼿だ【⽇経新聞−読売新聞】2021 年 3 ⽉ 20 ⽇ コサイン類似度：0.6369


⽇経新聞：⽇銀は柔軟でわかりやすい政策運営を

読売新聞：⽇銀政策⾒直し

副作⽤抑えて経済の下⽀えを

p.141

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―【毎⽇新聞−読売新聞】2020 年 2 ⽉ 15 ⽇


毎⽇新聞：新型肺炎国内初の死者



読売新聞：新型肺炎

コサイン類似度：0.7006
感染拡⼤の防⽌に全⼒を

国内感染踏まえた医療体制を⑤ ⼩括
本節ではコサイン類似度を⽤いて、COVID-19 に関する新聞社説の類似度を分析してきた。分析の結果、第 1 に 2020 年 1-3 ⽉といった感染序盤において⾼い類似度を⽰していた。これは、未知の外⽣的ショックに対する反応だと考えられる。第 2 に、4 紙すべてが「コロナ」「肺炎」の含まれる社説を発表するときには、相対的に⾼い類似性を⽰していた。これは、4 紙が重視するほどの事態が発⽣したためだと思われる。第 3 に、個別の新聞間では、最も⾼い類似度を⽰す社説の内容に、散らばりが⾒られた。これは細かな論点に対しては、反応の度合いが新聞によって多様である可能性、あるいは、単に分析サンプルが少なかったために発⽣した偶然という２つの解釈が可能である。

５．おわりに①要約と考察本論⽂ではここまで、近年の⾃然⾔語処理技術の広まりに対応して、トピッ
ク・モデリング、感情分析、⽂書間類似度という⼿法を通じて、COVID-19 に関連した新聞社説を分析してきた。
第 2 節において、トピック・モデリングを⽤いた分析の結果、新聞社はCOVID-19 に対する影響を多⾯的に検討していること、⼀部のトピックについて
は、時系列変化の背景も⽐較的容易に考察できること、そして、新聞社ごとに着⽬するトピックが異なっていることも明らかとなった。従来、朝⽇新聞と毎⽇新聞はリベラルあるいは左派とみなされてきた（⼩林&⽵本 2016）。しかしながら、本結果をみると、同じ政治的⽴場であっても着⽬する論点が異なっていることが分かる。
続いて、第 3 節において、２種類の感情分析ライブラリを⽤いた分析では、
COVID-19 は相対的にネガティブに捉えられ、政権についてはポジティブにとらp.142

自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―えられていることが分かった。また、⽐較的ネガティブな論調を⽰すグループ（朝⽇新聞・毎⽇新聞）、相対的にポジティブな論調を⽰すグループ（読売新聞・
⽇経新聞）に分類できた。
最後に、第 4 節では、コサイン類似度を⽤いて、COVID-19 に関する新聞社説の類似度を分析した結果、第 1 に 2020 年 1-3 ⽉といった感染序盤において⾼い類似度を⽰すが、その後低下すること、第 2 に 4 紙すべてが社説を発表する
ときには、相対的に⾼い類似性を⽰すこと、第 3 に個別の新聞間では、最も⾼い類似度を⽰す社説の内容に、散らばりが⾒られたことが明らかとなった。
以上の発⾒事実は、新聞社間の共通性よりも多様性を⽰唆ししている。従来は、政治的論点に対する社論の観点から、朝⽇新聞・毎⽇新聞をリベラル派、
読売新聞・産経新聞を保守派とみなす研究が多かった。既存研究では新聞社の党派性を論じる際には、教科書問題（⽵川 2012）や国会議論（畑中他 2009）、
歴史観（崔 2021）といった問題から切り込むことが多かったためだと思われる。
しかしながら本論⽂での分析結果は、個別の論点ではむしろ多様性を⽰し、リベラル・保守といった観点では分析しきれないことが⽰唆できる。新聞は政治のみならず、経済・⽣活・教育といった多様な側⾯に⾔及している。そのため、それらの多様な側⾯においては、必ずしも政治的⽴場とは⼀貫せず、主張の異なる新聞と論調が⼀致することもありうるのである。

②今後の展望本論⽂には様々な課題が残されている。それを技術的課題、研究⽅向性の 2
つの観点から整理していこう。

技術的課題
トピック・モデリングついては以下の問題がある。本論⽂では「mecab-ipadic-NEologd」という最新単語も含まれる辞書を⽤いている。他⽅で、⽇本のテキストマイニングを⽤いた研究では、KH Coderが代表的なソフト
ウエアである。このKH Coderはipadicを⽤いていることから、分析に連続性がないともいえる。次に、50%以上の⽂書で出現する単語を分析範囲から除外したが、この「50％」という根拠は筆者らの判断による。品詞についても既存研究

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自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―を参考に名詞のみに制限していたが、より広い⽂脈を考えるのであれば、ほかの品詞も加えたほうがいいかもしれない。さらに、そもそもトピック・モデリ
ングという⼿法は確率論的な⼿法であることから、同じパラメターで分析したとしても、同じ結果にならないという問題点がある。
感情分析については以下の問題がある。第 1 が、分析精度の問題である。感情分析を⾏った研究者は実感しているだろうが、2022 年現在、⼈間の読解⼒を超えた感情分析を⾏うプログラムは開発されていないようである。そのため、本論⽂に限らず感情分析の結果には⼀定の限界が存在している。第 2 が、そも
そもどの感情分析ライブラリを⽤いるかという問題がある。本論⽂では osetiと daigo/bert を⽤いているが、⿃海（2020）が⽤いた pymlask や、マイクロソ
フト社が提供する「Microsoft Asure TextAnalytics」15 といったプログラムだと別の結果が出る可能性が⾼い。
コサイン類似度分析にも上述の品詞の問題がある。

研究⽅向性
本論⽂は、COVID-19 に関する新聞社説を 3 つの⾃然⾔語処理技術を⽤いて分析してきた。分析結果からは⼀定の⽰唆を得られたものの、今後は理論的貢献を⽬指すべきである。今後の研究⽅向性としては、第 1 に 3 つの結果の関係を分析することであろう。トピック・モデリングで得られたトピック対して新聞社ごとの論調が異なるのか、⽂書類似度が⾼い新聞社説で論調が異なるのか、といった研究⽅向である。第 2 に本論⽂で分析された数字以外の数字、例えば感染者数などを⽤いることで、新聞社説の論調は何が影響しているかを明らかにしていく⽅向性である。第 3 が、ほかの年の社説と⽐較することである。新聞の論調は 2020 年以降のコロナ禍固有の論調かもしれない。そのため、コロナ禍前・収束後の社説の論調と⽐較すると、外⽣的ショックに対して、新聞社がどのように反応したか明らかになる。また、同じ外⽣的ショックとして 2008 年のリーマンショック、
2011 年の東⽇本⼤震災時の社説も⽐較対象となるだろう。
本論⽂には以上の課題がある。しかしながら、本論⽂は⾃然⾔語処理技術を⽤いた新聞社説研究の可能性を開くとともに、その限界と今後の展望を明らかにしており、⼀定の貢献をなしえたと考える。

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自然言語処理技術を用いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―

謝辞
本論⽂は JSPA 科研費 20H01542、20H01540、21K01663 の助成を受けたものである。

注釈（各種ウェブサイトについては、2022 年 2 ⽉ 1 ⽇最終閲覧）
1 Yusuke Hoshino (Associate Professor of Faculty of Business Administration inMusashino University, Japan)
2 NHK 特設サイト（https://www3.nhk.or.jp/news/special/coronavirus/data-widget/）3 厚⽣労働省特設サイト（https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html）
4 Slothlibストップワード（http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt）
5 Janome（https://github.com/mocobeta/janome）
6 GiNZA（https://github.com/megagonlabs/ginza）
7 Mecab（https://github.com/taku910/mecab）
8 mecab-ipadic-neologd（https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd）
9 Gensim（https://github.com/RaRe-Technologies/gensim）
10 pymlask（https://github.com/ikegami-yukino/pymlask）
11 daigo/bert-base-japanese-sentiment（https://huggingface.co/daigo/bert-base-japanese-sentiment）
12 oseti（https://github.com/ikegami-yukino/oseti）
13 bert-japaanese (https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese)
14 scikit-learn（https://github.com/scikit-learn/scikit-learn）
15 Microsoft Asure TextAnalytics（https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/text-analytics/）

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