知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）投稿論文

原著論文

コロナ禍におけるワクチンに対する人々の感情変化とその要因の分析†
福田悟志*・難波英嗣*・庄司裕子*

新型コロナウイルスワクチンの開発会社や政府は，人々にワクチン接種への安心感を与えるために，ワクチンの効果や接種状況といった情報を日々発信している．しかし，ワクチンに対する関心やワクチンの接種状況は国や地域によって様々であるため，必ずしも人々に安心を感じてもらえないことがある．本稿では，Twitter上に投稿されたツイートを解析し，人々が新型コロナウイルスワクチンに対して持つ感情とその感情が表れる要因を分析した．日本，米国，英国，カナダ，
オーストラリア，インドの6カ国を対象とし，プルチックの感情の輪で定義されている8種類の感情に基づいた機械学習による感情分類，および係り受け解析とバースト検知手法によるテキスト解析アプローチを適用した．感情分類の結果において，人々が持つ一般的な感情として，日本では恐れ，米国，英国，カナダ，オーストラリアでは怒りと嫌悪，インドでは喜びが表れていた．また，感情の時系列的変化において，バースト検出された係り受け関係に基づいて，特定の感情が盛り上がった期間におけるツイートを分析したところ，多くのユーザによりワクチン関連のニュースが投稿されたこと，1人のユーザにより同一内容のツイートが大量に投稿されたこと，ワクチンに関する同一の出来事でも個人の状況に応じて複数の感情が盛り上がる場合があるといったいくつかの特徴を発見した．
キーワード：感情分析，新型コロナウイルスワクチン，Twitter

本研究では，Twitter上に投稿されたツイートを対象に，新型

1. はじめに2019年12月に発生が確認された新型コロナウイルス感染症
は，2022年現在においても世界中で拡大しており，人々の生活に大きな影響を与えている．これまで，新型コロナウイルスの拡大を抑制するための政策として，マスク着用の推奨やロックダウンなどが実施されてきた．その中において，ワクチンの接種は人々が最も関心を持つ対策のひとつであり，ファイザー社
やモデルナ社といった製薬会社によるワクチン開発や政府によるワクチンの普及が進められている．一方で，人々の間では，新型コロナウイルス感染症のワクチンに対する有効性や有用性に関する議論が行われていることがSNS上でしばしば見られる．これは，新型コロナウイルスワクチンは，2021年から開発された新しい技術であり，実際の効果や将来的なリスクといった要素がまだ明らかになっていないためと考えられる．また，国や地域によってワクチンを接種できる環境の整備が異なっ

コロナウイルスワクチンに対して世界の人々がどのような感情を持っているのか，また，その感情を持った要因を分析する．
分析アプローチとして，まず，感情分析器を用いて，ワクチンに関するツイートの分類を行う．次に，特定の感情に分類されたツイート集合に対して係り受け解析を行う．その後，バース
ト検知手法を用いて，係り受け関係のバースト検出を行う．最後に，特定の感情において，係り受け関係を抽出したツイートの数およびそれらのツイートを投稿したユーザ数を調べる．このアプローチは，例えば，一定の期間で感情が増加した要因を推察することに有効といえる．また，係り受け解析を用いることで，単語単位では捉えられない意味的な情報を提示できる．
そして，このようなアプローチを用いて，本研究では，日本，
米国，英国，カナダ，オーストラリア，インドの6カ国における，国ごとの感情変化の違いを明らかにした．また，感情が盛り上がったときに見られる，いくつかの国で共通した特徴や特定の国で見られた特徴を発見した．

ており，ワクチン接種ができた，あるいはまだできていないといった報告がSNS上で行われている．
ワクチンの開発会社や政府は，人々に安心感を与えるために，ワクチンの効果や接種状況，環境整備といった情報を日々発信している．しかし，ワクチン接種に対する関心や，ワクチンの2. 関連研究
本節では，「感情分析手法」と「感情変化の要因分析」について述べる．

実際の効果やリスクに対する知見や認識，実際のワクチン接種
環境は国や地域によって異なるため，必ずしも人々に安心に感じてもらえないことがある．そのため，人々がどのようなこと

2.1. 感情分析手法
感情分析の初期の研究では，テキストや文を分類するために，に対して安心や不安を感じるのか，また，その要因を解明する

感情語辞書を作成しておき，辞書中の語の有無により感情を推ことは，今後のワクチンに関する情報発信が人々にとって安心定する手法が一般的であった．例えば，EmoSenticNet[1]では，感を与えるものとなり，社会受容性を高めるために重要となる．

Ekmanの6感情（悲しみ，喜び，嫌悪，驚き，怒り，恐れ）[2]を――――――――――――――――――――――† An Analysis of People's Emotional Change toward Vaccines and Its
Factors in Coronary Disasters
Satoshi Fukuda, Hidetsugu NANBA, Hiroko SHOJI* 中央大学 理工学部
Faculty of Science and Engineering, Chuo University1

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

13,175語の英語に付与している．WordNet-Affectは，WordNetのい，各感情に出現するキーワードの抽出を行った．また，ワク

サブセットで，感情に関する単語4,787語を選定したものであチ ン に 関 す る 意 見 に 対 し て "anti-vaccine", "hesitant", "pro-る．NRC Word-Emotion Association Lexicon[3]は，14,182語に評

vaccine"というカテゴリと各カテゴリに関連するキーワードを

価極性（Positive or Negative）が付与され，さらに8種類の感情

定義し，米国，英国，カナダなどにおいて，各カテゴリに含まカテゴリに分類されている．また，14,182語を105言語に翻訳しれるツイート量を解析した．Huら[17]は，米国におけるワクチている．また，「ない」などの否定語が出現する場合には極性

ンへの世論を調査することを目的として，2020年3月1日からを反転させるルールを導入した手法もある．例えば，入力され2021年2月28日の期間に発生したワクチンに関する2つの出来たテキストを10種類の感情カテゴリ（哀，恥，怒，厭，怖，驚，事（モデルナの臨床実験，米国におけるワクチンの最初の接種）

好，昂，安，喜）に分類する日本語用感情分析システムML-

で時間軸を分割し，ワクチンに対する感情や意見がどのように

Ask[4][5]では，システム内部で計2,100語の感情語と，「～とは変 化 し た の か を 分 析 し た ． 感 情 分 析 に は ， VADER に よ る言えない」などの108種類の否定構文が収録されている．このPositive, Neutral, Negativeの3種類の感情および感情連想辞書

ような辞書ベースの手法は単純であるにも関わらず，テキスト

NRCLex[18]による8つの感情タイプ（joy, sadness, anger, fear,

集合全体の大まかな慶応を知る上では有効である．しかし，テ

disgust, trust, surprise, anticipation） を 用 い ， 意 見 の 分 析 に はキスト中に感情語が含まれていても，必ずしもそのテキストとLDA[19]およびword cloud mappingを用いた．Wangら[20]は，感情カテゴリが一致するわけではない，感情語は含まれていな

LDAを用いて，米国におけるマスク着用とワクチン接種の意見

いが，文またはテキスト全体を見ると特定の感情カテゴリに分に対して議論となっているトピックを解析した．また，トピッ

類できる，テキスト中に含まれる単語が同じでも語順によってクに対する関心がどのように変化しているのかを，TextBlobにカテゴリが変化する場合があるといった問題がある．

より算出される感情スコアを用いて分析した．そして，新型コ

上記の問題は，BERT[6]をはじめとするtransformer[7]を用い

ロナウイルスに関する実際の出来事と照らし合わせ，感情スコた言語モデルを用いることで解消されつつある．これは，アが変動した要因を推察した．本研究では，ワクチンに対する

transformerにおける自己注意機構と呼ばれる仕組みを用いて，特定の感情が盛り上がったとき，その要因を分析するために，文の構造を様々な側面から捉えることが可能になったためとバースト検知および係り受け解析によるテキスト分析を行う．

言える．また，近年では，テキストや文に対して感情カテゴリを付与したデータセットが公開されており[8][9][10][11]，機械学習による感情分析器を構築することが容易になっている．本
研究では，BERTおよびラベル付きデータセットを用いて感情分析器を構築し，日本語および英語ツイートを分類する．

2.2. 感情変化の要因分析
感情分析結果を用いて，感情の変化を時系列に分析した研究
はこれまでに数多くある．近年では，新型コロナウイルスおよ
びそのワクチンに対する感情の変化を，実社会で起こった出来事やニュースと照らし合わせて分析するといった研究が盛んに行われている．
鳥海ら[12]は，Twitter 上に投稿されたツイートから，新型コ
ロナウイルスに関する投稿を収集し，人々の関心や感情がどのように変化したのかを，日本国内で実際に起こった新型コロナウイルスに関する出来事と関連付けることで分析を行った．感情タイプには，哀，恥，怒，厭，怖，驚，好，昂，安，喜の10

3. 分析手法
3.1. ツイートデータの収集
日本語ツイートの収集にはTwitter Search APIを用いた．検索
クエリとして「ワクチン」を用い，日本において新規陽性者の第5波を迎え，新型コロナウイルスワクチンの接種が世界中で進み始めた2021年6月13日から2021年11月30日の期間で収集した．日本語以外のツイートは，DeVernaら[21]が公開しているデータセット1から収集を行った．このデータセットでは，2021年
1月4日から2021年10月11日の期間で，ワクチンに関連する76種
類の英語キーワードを検索クエリとして収集したツイートのIDが日付ごとに収録されている．本研究では，日本の分析結果と比較するために，2021年6月13日から2021年10月11日までのツイートID集合を対象としてツイートを収集した．そして，ツイートに付与されている国コードに基づいてツイートを分類
し，総ツイート数が30,000件以上である米国，英国，カナダ，

種 類 の 感 情 を 用 い ， ML-Ask に よ っ て 自 動 分 類 を 行 っ た ．

オーストラリア，インドを分析対象とした．各国におけるツイ

Hussainら[13]は，米国および英国における新型コロナウイルスートの総数を表1に示す．なお，ユーザ発信における感情分析

ワクチンに対する国民の懸念や心情を明らかにするために，
TwitterおよびFacebook上の投稿に対して，BERTおよび2種類のに焦点を当てるために，リツイートは除いている．また，ツイートに含まれるURLおよび@から始まるユーザ名は削除した．

語彙ベース手法（VADER[14], TextBlob[15]）を用いて，Positive,
Neutral, Negativeの3軸の感情で分類を行った．そして，世界で起こった出来事と時系列上における各感情を持つ投稿の増減との関係や米国や英国における州・地域レベルで感情強度を分析した．Yousefinaghaniら[16]は，ワクチンに関するツイート集合に対して，VADERによりPositiveまたはNegativeの判定を行

3.2. 感情分類モデル
3.2.1.

データセット

日本語ツイートに対する感情分類には，Kajiwaraら[9]の日本
語感情分析データセット2 を用いた．このデータセットには，――――――――――――――――――――――
1

2

https://zenodo.org/record/5563154

2

https://github.com/ids-cv/wrimeコロナ禍におけるワクチンに対する人々の感情変化とその要因の分析

表1

各国のツイート数

国名
日本
米国
英国
カナダ
オーストラリアインド

ツイート数24,292,412
325,743
58,46247,09735,27432,337

び英語の言語モデルの構築において，エポック数は5，バッチ
サイズを4とした．

3.2.3.

分類性能

表2に，日本語および英語における各感情に対する分類性能を示す．これらの分類器を用いて，表1で示したツイートの分類を行う．なお，2値分類を行うため，1つのツイートが複数の感情に分類されることがあることに注意する．

SNS上に投稿された43,200件のテキストに対して，プルチックの8感情（喜び・悲しみ・期待・驚き・怒り・恐れ・嫌悪・信頼）

3.3. テキスト解析

を4段階の感情強度（無・弱・中・強）でラベル付けされたもの

本研究では，ワクチンに関する人々の感情が変化する要因をが含まれている．また，ラベルには，そのテキストの書き手に解析するためのアプローチとして，係り受け解析およびバース

よるもの，3人のテキストの読み手によるもの，および3人の読ト検出によるテキスト分析という方法を試みる．以下に，アプ

み手により付与された感情強度を平均して4段階の感情強度にローチの詳細を述べる．

修正したものという5パターンのものが含まれている．本研究

まず，ツイート集合に対して係り受け解析を行い，各ツイー

では，40,000件を訓練用データ，1,200件を検証用データ，2,000

トから係り受け関係を抽出する．次に，特定の感情において，件を評価用データとして用いた．また，3人の読み手による感

その感情に分類されたツイートを1日ごとに分割する．そして，情強度を平均して表したラベルを使用し，感情強度が弱，中，ツイートの収集期間における，各日のツイート集合から抽出さ強を正例，無を負例とした．

れた各係り受け関係に対して，ツイート数と係り受け関係が抽

海外ツイートに対する感情分類には，SemEval 2018 Task 1:

出されたツイート数の1日ごとの推移に基づいてバースト検出

Affect in Tweets[10]で配布されたデータセットに収録されていを行う．最後に，各感情において，係り受け関係を抽出したツるEmotion Classification (E-c) taskの英語感情分析データセット

イートの数とそれらのツイートを投稿したユーザ数を1日ごとを用いた．このデータセットには，SNS上に投稿されたテキスに求める．このアプローチにより，特定の感情が盛り上がった

トに対して，11種類の感情（anger, anticipation, disgust, fear, joy,

要因を単語ベースによる分析と比べて容易に捉えることがで

love, optimism, pessimism, sadness, surprise, trust）をそれぞれ持きる．また，係り受け関係が抽出されたツイートの数とそれらつかどうかというラベルが付与されており，訓練用データ，検のツイートを投稿したユーザの数を比較することで，バースト

証用データ，評価用としてそれぞれ6,838件，886件，3259件がに一般性があるかどうかを検証することができる．例えば，ツ収録されている．本研究では，Kajiwaraらのデータセットで用

イート数とユーザ数がほぼ同等であればそのバーストには一いられている感情と統一するために，11種類の感情から怒り般性があり，ユーザ数がごく少数であれば，そのバーストは特（anger），期待（ anticipation），嫌悪（disgust），恐れ（fear），

定の人物または層により引き起こされたものと推測される．

喜び（joy），悲しみ（sadness），驚き（surprise）信頼（trust）

係り受け解析ツールにはspacy 5 を用い，日本語モデルにはの8種類の感情を対象とした．

3.2.2.

パラメータ設定

分類モデルにはBERTを用いた．パラメータは，バッチサイ
ズを32，エポック数を5，学習率を1e-5，トークン数を128と設定し，最適化にはAdam[22]を使用した．

ja_ginza6を，英語モデルにはen_core_web_sm7を使用した．また，バースト検知手法には，Kleinbergの手法[23]を用いた．なお，
日本および日本以外の国のツイートに対するKleinbergのバー
スト検知のパラメータは人手で設定を行い，それぞれ𝛾 =20, 𝑠 = 2および𝛾 = 2, 𝑠 = 2とした．

日本語感情分類器の構築における学習モデルに対して，本研
究では，日本語BERTモデルに追加学習した言語モデルを用い

4. 分析結果た．具体的には，bert-base-japanese-whole-word-masking3に対して，2021年6月13日から2021年11月30日までの日本語ツイート

4.1. 感情分類結果

集合からランダムに選択した3,000,000件のツイートを訓練用

各国における，1日分のツイート数に対して特定の感情が付

データ，300,000件のツイートを検証用データとして用いて学与されたツイート割合の1週間平均の推移を図1から図6にそれ習を行った．また，英語感情分類器の構築における学習モデル

ぞれ示す．日本では，図1のように，「恐れ」が全体的に高い推には，英語BERTに追加学習した言語モデルを用いた．具体的移を示した．ここで，「恐れ」に対する分類器の精度を見ると，には，bert-base-uncased4に対して，2021年6月13日から2021年10表2のように0.688と比較的高い値を示している．このことから，

月 11 日 ま で の 英 語 ツ イ ー ト 集 合 か ら ラ ン ダ ム に 選 択 し た

図1の結果に対する妥当性，および「恐れ」に分類されたツイ3,000,000件のツイートを訓練用データ，300,000件のツイート

ート集合から検出される係り受け関係に対して一定の信頼性を検証用データとして用いて学習を行った．なお，日本語およはあると考えられる．また，0.400という再現率から，実際には――――――――――――――――――――――
3https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-wordmasking
4https://huggingface.co/bert-base-uncased

5

https://spacy.io/
https://megagonlabs.github.io/ginza/
7
https://spacy.io/models/en
63

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

表2

喜び
悲しみ
期待
驚き
怒り
恐れ
嫌悪
信頼

感情タイプの分類性能

日本語
再現率
精度
0.773
0.784
0.652
0.661
0.758
0.843
0.623
0.508
0.417
0.435
0.400
0.688
0.457
0.608
0.147
0.579

篤」危機」というニュースタイトルを引用したツイートの投稿によるものであった．また，表6の7月18日から8月7日の期間に

英語
再現率
0.751
0.531
0.169
0.159
0.787
0.709
0.737
0.007

精度
0.903
0.802
0.447
0.403
0.781
0.793
0.766
0.200

おける(India, crossed)，(the country, in)，(vaccine doses, of)は，多くのユーザがNaMo Appというアプリを介して投稿したツイー
ト に お け る "India crossed the total number of vaccine doses
administered in the country" という文から抽出されたものである．
NaMo Appは，ナレンドラ・モディ首相公式の配信系アプリであり，首相や政府の最新情報が配信されている．NaMo Appを介してワクチン接種に関するニュースがツイートされるケースは，上記の他にも，8月8日から8月28日の期間における(at least「恐れ」を持つツイートは図1の結果より多いと考えられるた

one dose, got)，(50%, got)および8月29日から9月18日の期間におめ，ワクチンに関して日本では「恐れ」が一般的な感情としてける(healthcare workers, with)でも確認された．日本では，表3で持っていると考えられる．米国，英国，カナダ，オーストラリも出現しているyahooニュースを介してニュースタイトルを引

アでは，図2から図5のように，「怒り」と「嫌悪」が全体的に用しているケースが多く見られ，(コロナ，感染)や(木下，雄介)

高いことが分かる．一方でインドでは，図6のように，他の5カを抽出したツイートのいくつかに「#Yahooニュース」というハ国とは異なり，「喜び」が全体的に高く推移している．ここで，ッシュタグが含まれていた．これらのことから，ユーザが一般

表2における「喜び」「怒り」「嫌悪」の分類性能を比較する的に利用するニュースサイトまたはアプリを介したワクチンと，それぞれ0.700を超える再現率と精度を示しているため，図に関するニュースへの国民の注目が，特定の感情を盛り上げる

2から図6におけるこれら3感情の推移および各感情に分類され要因の一つになったと考えられる．

たツイート集合から検出される係り受け関係には一定の信頼性があると考えられる．

また，1人のユーザがほぼ同一内容のツイートを大量に投稿したことによるバーストの発生も見られた．例えば，表3の「悲しみ」における(国民，命)のバーストは，1人のユーザが「#都4.2. テキスト分析結果

民の国民の命が第一」というハッシュタグを含む，ほぼ同一内

本節では，ワクチンに関する感情変化の推移において，特定容のツイートを投稿したことによるものであった．また，表4の感情を持つツイート割合が増加した要因を，係り受け解析おの「怒り」と「嫌悪」における(Trump, is)を抽出したツイート

よびバースト検出から分析した事例を述べる．日本では，6月集合を調べたところ，1人のユーザが"the vaccine that Trump is

13日から7月31日の期間でツイート割合が増加した「喜び」「悲しみ」「恐れ」のツイート集合を分析対象とした．なお，「喜び」と「悲しみ」において，それぞれの分類器の精度は，表2のように，0.773, 0.661と比較的高い値を示しているため，「恐れ」と同様に，これらの感情に分類されたツイート集合に対する分析結果にも一定の信頼性はあると考えられる．海外では，米国における6月27日から7月17日の期間でツイート割合が増加した「怒り」と「嫌悪」のツイート集合，英国における6月20日から7月24日の期間でツイート割合が増加した「怒り」と「嫌悪」のツイート集合，およびインドにおける7月18日から8月7日，8
月8日から8月28日，8月29日から9月18日の期間でツイート割合が増加した「喜び」のツイート集合を分析対象とした．各国における，バースト検出された係り受け関係を表3から表6に示す．
各表におけるツイート数は，各期間の中で係り受け関係が抽出されたツイートの総数を表しており，各表では，総ツイート数
上位20件における係り受け関係の一部を示している．ユーザ数
は，それらのツイートを投稿したユーザの総数を表す．括弧内の数値は，検出された係り受け関係の数を表す．以下では，表3から表6で示している係り受け関係を抽出したツイート集合を分析することで発見したいくつかの特徴を述べる．
まず，多くのユーザがワクチンに関するニュースを引用した
ことによるバーストの発生を確認した．例えば，表3の「悲しみ」と「恐れ」における(コロナ，感染)および(木下，雄介)のバ
ーストはそれぞれ，「コロナに感染し死亡 2回目のワクチン接種受ける前」，「中日・木下雄介投手がワクチン接種後に「重4responsible for getting developed is now being rejected by Trump
supporters? "という，ドナルド・トランプ氏の責任で開発させたワクチンをトランプ支持者が拒否しているということですか？という内容のツイートをいくつも投稿しており，表5の「怒り」における(brain tissue damage, gave)は，"126 days since my AZ
jab gave me brain tissue damage as a direct result and I haven’t beenable to work since."という，アストラゼネカ(AZ)製ワクチンで脳を損傷してから126日，私はそれ以来働くことができないというツイートを大量に投稿していた．このようなバーストは，社会全体における感情の盛り上がりに対して一般性があるものとはいえない．一方で，(brain tissue damage, gave)のような科学的根拠が必ずしも無い記述でも，社会全体が持つワクチンに対する不安感や不信感によって，様々な人に伝搬していく可能性がある．このような不確かな情報の伝搬を解消するためには，専門家や製薬会社あるいは政府間でのリスクコミュニケーシ
ョンが重要な課題となる．本研究で開発した分析ツールは，このような問題を明確にするのに有用である．
このほかに，表6を見ると，8月8日から8月28日，8月29日から9月18日の期間で(a single day, in)が検出されていた．各期間でバーストした日のツイートを調べたところ，1日でワクチン接種が行われた人数がそれぞれ1億人，2億人を達成したことを述べたツイートが多く投稿されており，それぞれ異なる要因でバーストが発生していた．このように，本手法を通じて，同一の係り受け関係が複数のタイミングでバーストするケースがあること，およびそれぞれのバーストは異なる要因で発生して

コロナ禍におけるワクチンに対する人々の感情変化とその要因の分析

図1 感情ラベルが付与されたツイート割合（日本）

図4 感情ラベルが付与されたツイート割合（カナダ）

図2 感情ラベルが付与されたツイート割合（米国）

図5 感情ラベルが付与されたツイート割合（オーストラリア）

図3 感情ラベルが付与されたツイート割合（英国）

図6 各感情ラベルが付与されたツイート割合（インド）いたことを確認した．

(ワクチン接種券，届い)，(ワクチン，券)， (接種券，届い)にさらに，複数の感情において同一の係り受け関係が出現する

おいて，上記と同様の手順で感情間の類似度を測定したところ，

ケースも発見した．なおこの場合，1つのツイートが複数の感それぞれ0.017, 0.019, 0.022という非常に低い値を示した．この情に分類されていた場合と，感情間で分類されたツイート集合

場合，後者のケースに該当するといえる．そして，「喜び」おがそれぞれ独立している場合の2種類が見られた．前者の場合，よび「悲しみ」に分類されたツイート集合を調べたところ，「喜

表3における(コロナ，感染)や(木下，雄介)が「悲しみ」と「恐び」では，ワクチン接種券が届いたことを報告していたものがれ」にそれぞれ出現しているケースが該当する．これは，上記

多く見られ，「悲しみ」では，ワクチン接種券がまだ届かない，

で述べたように，それぞれの係り受け関係が抽出されたニュー接種券は届いたが予約が取れないといったツイートが多く見スタイトルにより各ツイートが両方の感情に分類されたためられた．日本では，国民にワクチン接種を効率的かつ円滑に行である．また，表4の「怒り」と「嫌悪」で出現している(door,

うことを目的として，2021年4月ごろから65歳以上の人々に新to)および(people, killing)では，6月27日から7月17日の期間で各型コロナウイルスワクチンの接種券を発送しており，その後，係り受け関係が抽出されたツイート集合に対する分類結果に6月頃から64歳の人々に向けて接種券が配布された．このよう基づいた感情間の類似度をダイス係数で測定し，それぞれな出来事から，ワクチン接種券に対する個人の状況に応じて，0.886, 0.979と高い値を示したため，前者のケースに該当すると「喜び」と「悲しみ」が同時に盛り上がったと考えられる．

いえる．一方で，表3の「喜び」と「悲しみ」で出現している5

知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）

表3

表5

日本におけるバーストが検出された係り受け関係

英国におけるバーストが検出された係り受け関係(2021年6月13日-2021年7月31日)
感情
喜び
(14)

悲し
み
(138)

恐れ
(409)

表4

係り受け関係(ワクチン接種，予約)(ワクチン接種券，届い)(ワクチン，券)(接種券，届い)(ワクチン接種，お疲れ様)(2回目，お疲れ様)(ワクチン，打ち)(Yahoo, ニュース)(接種券，届い)(ワクチン，券)(ワクチン接種券，届い)(ワクチン，足り)(コロナ，感染)(木下，雄介)(国民，命)(Yahoo, ニュース)(ワクチン接種，進ん)(コロナ，感染)(ワクチン，効果)(コロナワクチン，接種)(感染者，増え)(接種券，届い)(木下，雄介)(コロナ，怖い)(ワクチン接種券，届い)

ツイート数
7,278
6,448
5,277
4,604
988
438
15,045
7,654
6,187
5,193
5,106
3,350
2,734
2,333
2,303
20,262
11,412
9,701
9,575
7,218
6,889
4,623
4,192
3,709
3,490

(2021年6月20日 – 2021年7月24日)
ユーザ数
7,121
6,389
5,242
4,556
910
377
14,524
5,843
6,044
5,129
5,058
3,201
2,640
2,266
552
13,283
9,335
8,432
8,202
6,713
6,352
4,534
4,016
3,387
3,471

米国におけるバーストが検出された係り受け関係(2021年6月27日-2021年7月17日)

感情
怒り
(6)

嫌悪
(19)

係り受け関係(This, is)(door, to)(people, killing)(Trump, is)(This, is)(door, to)(people, killing)(Tennessee, in)(Trump, is)(legal immunity, forfeit)

ツイート数
436
150
70
23
466
184
73
28
25
18

ユーザ数
409
133
66
11
436
157
69
22
13
1

感情
怒り
(35)

係り受け関係(brain tissue damage,gave)(who, get)(a Covid-19 vaccination,
get)(Outlaw discrimination,
Petition)(government, wait)(#BorisJohnson,
embarrass)(You Played)(/ 0.1%, SteveBannon)

嫌悪
(20)

表6

ツイート数
374

ユーザ数
1

49
45

48
44

42

42

24
24

1
1

17
17

1
1

インドにおいて「喜び」と分類されたツイート集合内
でバーストが検出された係り受け関係期間
7月18日 8月7日
(12)
8月8日 8月28日(12)

8月29日 9月18日
(35)

表7

係り受け関係(NaMo App, via)
(the country, in)(vaccine doses, of)(India, crossed)(NaMo App, via)
(a single day, in)(at least one dose,got)(50%, got)
(NaMo App, via)
(a single day, in)(healthcare
workers with)(India, sets)

ツイート数
102
43
22
21
78
27
26

ユーザ数
55
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日本における各感情のツイート割合の変化と新型コロ
ナウイルスに関する国内の状況との相関関係(6月13日 - 7月31日)

喜び
悲しみ
恐れ

新規陽性
者数

入院治療
人数

ワクチン接
種(1回目)

ワクチン接種(2回目)

0.447
0.663
0.739

0.336
0.499
0.614

-0.053-0.036-0.160

0.616
0.697
0.692

政府は日々，ワクチン接種人数や新規陽性者数といった新型
コロナウイルスに関する概況を発表している．このような情報いう分析を行った．「喜び」では，表3で示しているように，主とワクチンに関する感情の増加にどのような関係があるのかにワクチン接種に関する話題が検出されていた．特に，(２回を，日本を分析事例として，オープンデータ8 9とバースト検出

目，お疲れ様)，(ワクチン接種，お疲れ様)という係り受け関係された係り受け関係を用いて分析した．具体的には，6月13日

から，2回目を含むワクチン接種が進んでいることが推察されから7月31日の期間において，各感情における各日ごとのツイる．この結果から，6月13日から7月31日の期間における「喜び」

ート割合と新規陽性者数，入院治療を要する人数，1回目と2回の増加と2回目のワクチン接種人数との間には本質的な関係が目のワクチン接種人数との相関関係を調べた．相関関係の算出あると考えられる．次に，「悲しみ」における係り受け関係をには，ピアソンの積率相関係数を用いた．その結果を表7に示調べると，上記で述べた (ワクチン接種券，届い)を抽出したツ

す．表7から，「喜び」と「悲しみ」は，2回目のワクチン接種

イートから見られるように，ワクチン接種券がまだ届かない，

人数と最も相関が高く，「恐れ」は，新規陽性者数と最も相関

接種券は届いたが予約が取れないといった内容に加えて，表3が高いといえる．しかし全体的な結果として，これら3感情と1における(ワクチン，足り)は，ワクチンが足りていない状況を回目のワクチン接種人数以外のデータには正の相関があると嘆いたツイートが多く，(ワクチン，打ち)は，ワクチンを打ち考えられる．次に，バースト検出された係り受け関係から，各たくないという心情やワクチンを打ちたいが副作用や注射が感情における正の相関に対してどのような解釈ができるかと痛そうといった懸念，ワクチンを打ったが痛みが辛いといった――――――――――――――――――――――
8

6

https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

9https://info.vrs.digital.go.jp/dashboard/コロナ禍におけるワクチンに対する人々の感情変化とその要因の分析

様々なツイートが見られた．これらのツイートおよび2回目のワクチン接種人数との正の相関性から，ワクチン接種が進むにつれてワクチンに関して個々人で不安や不満に感じる出来事や状況が明らかになっていき，その結果，「悲しみ」が増加したと考えられる．また，「恐れ」における係り受け関係を調べるところ，表3における(感染者，増え)では，感染者（新規陽性者）が増えていることに関するツイートが多く投稿されていた．
また，(ワクチン接種，進ん)，(コロナワクチン，接種)，(ワクチン，効果)，(木下，雄介)といった係り受け関係はいずれも，ワクチンに関するニュースタイトルがツイート内で記載されていたことによりバーストが発生していたものである．これらの分析結果と表7における新規陽性者数および2回目のワクチ
ン接種人数との正の関係から，ワクチン接種が進むにつれてワクチン接種のリスクやワクチン接種に対する問題点等が話題となっていること，およびワクチン接種が進んでいるにも関わらず感染者数が増えていることへの不安が「恐れ」の増加に大きく関わっていると考えられる．

5. おわりに本研究では，日本，米国，英国，カナダ，オーストラリア，
インドの6カ国を対象に，Twitter上に投稿されたツイートを用いて，新型コロナウイルスワクチンに対する人々の感情の変化
および特定の感情が盛り上がった要因を，機械学習による感情分類，バースト検知手法および係り受け解析を用いて分析した．
感情分類結果において，日本では恐れが，米国，英国，カナダ，
オーストラリアでは怒りと嫌悪が，インドでは喜びが一般的な感情として表れていた．また，感情が盛り上がった要因の分析において，いくつかの国で共通して，ニュースタイトルがよく引用されることや1人のユーザが同一内容のツイートを大量に投稿していたこと，複数の感情に同一の係り受け関係が出現したことを発見した．また，本研究の分析アプローチを用いることで，同一の係り受け関係が複数のタイミングでバーストしていた場合にその要因の違いを効率的に分析できることを示した．さらに，ワクチンに対して必ずしも科学的根拠が無いものを発見した．このような不正確な情報が伝搬することを抑制するためには，専門家，製薬会社，政府による情報発信やリスク
コミュニケーションをどのように行うのかが課題となる．本手法は，このような問題を明確にすることにも有用である．
本研究で用いた海外ツイートは，その国の原言語ではなく英語で記述されたもののみを対象とした．そのため，海外各国に対して，より精巧な分析結果を得るためのツイートの収集方法を検討する必要があるといえる．

謝辞
本研究は，2021年度中央大学研究クラスター形成支援制度および科研費JP22K18152の助成を受けた．
参
[1]

考

文

献

S. Poria, A. Gelbukh, E. Cambria, A. Hussain, and G. Huang:"EmoSenticSpace: A Novel Framework for Affective CommonSense Reasoning," J. of Knowledge-Based Systems, Vol.69, pp. 108123, 2014.

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7

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of the Eighth ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 91-101, 2002.

[問い合わせ先]〒112-8551 東京都文京区春日1丁目13-27
中央大学理工学部
福田 悟志
TEL: 03-3817-1715
E-mail: fukuda.satoshi.3238@kc.chuo-u.ac.jp
著

者

紹

写
真

写
真

写
真

8

介
ふくだ

さとし

福田

悟志［非会員］

2011年 広島市立大学情報科学部知能工学科 卒業．2016年広島市立大学大学院
情報科学 研究科情報学専攻修了．博士（情報科学）．九州大学大学院システム
情報科学研究院助教 を経て，2021年より中央大学理工学部助教，現在に至る．
情報処理学会，言語処理学会，日本図書
館情報学 会各会員．

なんば

ひでつぐ

難波

英嗣［非会員］

1996年 東京理科大学理工学部電気工学科卒業．2001年 北陸先端科学技術大学
院大学情報科学研究科博士後期課程修了．博士（情報科学）．日本学術振興会
特別研究員（PD），東京工業大学精密工学研究所助手，広島市立 大学情報科学部講師，准教授を経て，2019年より中央大学理工 学部教授．現在に至る．情報処理学会，言語処理学会，人工知能学会など各会員．

しょうじ

ひろこ

庄司

裕子［非会員］

1989年 東京大学工学部卒業，1991年 同大学院工学系研究科修士課程修了，2002
年 同大学院工学系研究科博士課程修了．メーカ研究所勤務，川村学園女子大学教育学部助教授などを経て，2004年より中央大学理工学部経営システム工学科
助教授．2007年 准教授，2011年 教授，
現在に至る．あいまいさを含む思考プロ
セスの理解と支援，動的な感性モデルの構築と工学的応用などに関する研究をおこなっている．現在，日本感性工学会会長．日本学術会議第25期連携会員．日本
工学アカデミー会員．博士（工学）．

コロナ禍におけるワクチンに対する人々の感情変化とその要因の分析

An Analysis of People's Emotional Change toward Vaccines and Its Factors in Corona Disasterby
Satoshi Fukuda, Hidetsugu Nanba, Hiroko Shoji
Abstract:

The developers of new vaccines against SARS-CoV-2 and governments have provided information on vaccine effectivenessand status on a daily basis to reassure people about vaccination against COVID-19. However, because the interest in vaccinesand vaccination status varies by country and region, people do not always feel reassured. In this paper, we analyzed tweets
posted on Twitter to elucidate the emotions people have toward COVID-19 vaccines and factors that cause such emotions to
be expressed. We selected six countries for our analysis: Japan, the United States, the Great Britain, Canada, Australia, andIndia, and applied an emotion classification method using machine learning based on the eight types of emotions defined in
Plutchik's wheel of emotions. We also used a text analysis approach using dependency analysis and burst detection methods.
The results of our emotion classification showed that fear was the most common emotion in Japan whereas anger and disgust
were most common in the United States, Great Britain, Canada, and Australia; joy was most common in India. We also analyzed
tweets during the period when a particular emotion was increased in the changes of the emotions represented as a time series
based on the burst-detected dependency relations, and found several characteristics: many users posted vaccine-related news,
one user would often post a large number of tweets with the same content, and the same event related to vaccines could arousedifferent emotions depending on the individual's situation.
Keywords: Sentiment Analysis, COVID-19 Vaccine, Twitter

Contact Address: Satoshi Fukuda
Faculty of Science and Engineering, Chuo University
1-13-27, Kasuga, Bunkyo-ku, Tokyo, 112-8551, Japan
Phone: +81-3-3817-1715
E-mail: fukuda.satoshi.3238@kc.chuo-u.ac.jp9