情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

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 1難波英嗣 1 庄司裕子 1

概要：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接種状況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．本稿では，人々がワクチンに対して持つ
安心感や不安感のその要因を解明するために，係り受け解析およびバースト検知手法を用いて Twitter 上におけるワクチンに対する人々の感情とその要因を，日本，米国，英国，インドの 4 か国を対象に分析を行う．
キーワード：Twitter，感情分析，COVID-19 ワクチン

An Analysis of People's Emotional Change toward Vaccines and Its
Factors in Coronary Disasters
SATOSHI FUKUDA†1 HIDETSUGU NANBA†1
HIROKO SHOJI†1
Abstract: The developers of new coronavirus vaccines and the government provide information on vaccine effectiveness andvaccination status on a daily basis to reassure people about vaccination. However, because interest in vaccines and vaccination
status vary by country and region, people do not always feel reassured. In this paper, we analyze people's emotions towardvaccines on Twitter and the factors that contribute to their emotions of security and anxiety, using the entailment analysis andburst detection methods in six countries: Japan, the United States, the United Kingdom, and India.
Keywords: Twitter, Sentiment Analysis, COVID-19 Vaccine

1. はじめに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，ワクチンの実際の効果やリスクに対する知見や認識，

2019 年 12 月に発生が確認された新型コロナウイルス感

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，染症は，2022 年現在においても世界中で拡大しており，必ずしも人々に安心に感じてもらえないことがある．その人々の生活に大きな影響を与えている．これまで，新型コ

ため，人々がどのようなことに対して安心や不安を感じる

ロナウイルスの拡大を抑制するための政策として，マスクのか，また，その要因を解明することは，今後のワクチン着用の推奨やロックダウンなどが実施されてきた．その中に関する情報発信が人々にとって安心感を与えるものとなにおいて，ワクチンの接種は人々が最も関心を持つ対策のり，社会受容性を高めるために重要となる．

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

本研究では，Twitter 上に投稿されたツイートを対象に，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

新型コロナウイルスワクチンに対して人々が何に対してどられている．一方で，人々の間では，新型コロナウイルスのような安心感や不安感などを持つのか，その要因を分析

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する．具体的には，まず，感情分類器を用いてワクチンに行われていることが SNS 上でしばしば見られる．これは，関するツイートを分類する．次に，特定の感情に分類され新型コロナウイルスワクチンは，2021 年から開発された新たツイート集合に対して係り受け解析を行う．最後に，バ

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

ースト検知手法を用いて，ある期間において急激に増加し素がまだ明らかになっていないためと考えられる．また，た係り受け関係を抽出する．このような方法により，特定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の期間で感情が増加した要因を分析できると考えられる．

っており，ワクチン接種ができた，あるいはまだできていまた，係り受け解析を用いることで，特定の感情が盛り上ないといった報告が SNS 上で行われている．

がったときの対象とその要因といった，単語単位では捉えワクチンの開発会社や政府は，人々に安心感を与えるたられない意味的な情報を提示できる．また，日本だけではめに，ワクチンの効果や接種状況，環境整備といった情報なく，米国，英国，インドを対象に，各国におけるワクチ
ンに対する感情の違いや安心感や不安感の違いを分析する．

1 中央大学
Chuo Universityⓒ2022 Information Processing Society of Japan1

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2. 関連研究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，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定する手法が一般的であった．例えば，
EmoSenticNet[1]では，Ekman の 6 感情[2]を 13,175 語の英語に付与している．WordNet-Affect は，WordNet のサブセ
ットで，感情に関する単語 4,787 語を選定したものである．
NRC Word-Emotion Association Lexicon[3]は，14,182 語に評価極性（Positive or Negative）が付与され，さらに 8 種類の感情タイプに分類されている．また，14,182 語を 105 言語に翻訳している．また，「ない」などの否定語が出現する場
合には極性を反転させるルールを導入した手法もある．例
えば，入力されたテキストを 10 種類の感情カテゴリ（哀，恥，怒，厭，怖，驚，好，昂，安，喜）に分類する日本語
用感情分析システム ML-Ask[4][5]では，システム内部で計2,100 語の感情語と，「～とは言えない」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カテゴリが変化する場合があるといった問題がある．
上記の問題は，BERT[6]をはじめとする transformer[7]を用いた言語モデルを用いることで解消されつつある．これは，transformer における自己注意機構と呼ばれる仕組みを用いて，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，日本語ツイートおよび海外ツイートを自動的に分類する．
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人々の感情が変化した要因を分析した事例が多く報告されている．
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ツイートを収集し，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．感情分類手法には，ML-Ask を用いた．
Hussain ら[13]は，米国および英国における Covid-19 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，
Covid-19 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，ワクチンに関する意見に対して"anti-vaccine", "hesitant", "pro-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定義し，米国や英国などにおいて，各カテゴリに含まれるツイート
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 2021
年 2 月 28 日の期間に発生したワクチンに関する 2 つの出来事（モデルナの臨床実験，米国における Covid-19 ワクチンの最初の接種）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変化したのかを分析した．感情分析には，VADER による Positive, Neutral, Negative の 3 種類の感
情および感情連想辞書 NRCLex[18]による 8 種類の感情タ
イプを用い，意見の分析には LDA[19]および word cloud
mapping を用いた．Wang ら[20]は，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，トピックに対する関心がどのように変化しているのかを，TextBlob により算出される感情スコアを用いて分析した．そして，Covid-19 に関する実際の出来事と照らし合わせ，感情スコ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，バースト検知手法，および係り受け解析によるテキスト解析を行う．

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，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 aから収集を行った．このデータセットでは，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 が日付ごとに分割して収録されている．
本研究では，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の収集を行った．
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た．本研究では，総ツイート数が 30,000 件以上ある国から米国，英国，インドを分析対象とした．各国におけるツイート数の総数を表 1 に示す．
a) https://zenodo.org/record/5563154ⓒ2022 Information Processing Society of Japan2

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表 1
Table 1

各国のツイート数

Number of tweets for each country

国名日本 (JA)
米国 (US)
英国 (GB)
インド (IN)

ツイート数
24,292,412
325,743
58,46232,337

用いた．具体的には，bert-base-uncaseddに対して，2021 年
6 月 13 日から 2021 年 11 月 30 日までのツイート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習を行った．なお，日本語およ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．
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

3.2 感情分類モデル

性能を示す．これらの分類器を用いて，3.1 節で収集した

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 を用いた．このデータセットb

ツイート集合の分類を行う．
3.3 テキスト解析には，SNS 上に投稿された 43,200 件のテキストに対して，

本研究では，ワクチンに関する人々の感情が変化する要

Plutchik の 8 感情（喜び・悲しみ・期待・驚き・怒り・恐因を解析するためのアプローチとして，「係り受け解析およれ・嫌悪・信頼）を 4 段階の感情強度（無・弱・中・強）

びバースト検出によるテキスト分析」という方法を試みる．

でラベル付けされたものが含まれている．また，ラベルに

以下に，アプローチの詳細を述べる．

は，そのテキストの書き手によるもの，3 人のテキストのまず，ツイート集合に対して係り受け解析を行い，各ツ読み手によるもの，および 3 人の読み手により付与されたイートから係り受け関係を抽出する．係り受け解析ツール

感情強度を平均して 4 段階の感情強度に修正したものといには spacyeを用い，日本語モデルには ja_ginzafを使用し，

う 5 パターンのものが含まれている．本研究では，40,000

英語モデルには en_core_web_sm gを用いた．次に，ある感件を訓練用データ，1,200 件を検証用データ，2,000 件を評情を持つツイートが増加した要因を分析するために，その価用データとして用いた．また，3 人の読み手による感情感情が増加した期間におけるツイート集合から抽出された強度を平均して表したラベルを使用し，感情強度が弱，中，係り受け関係を対象としてバースト検知を行う．バースト

強を正例，無を負例とした．

手法には，Kleinberg の手法[23]を用いた．なお，日本語お海外ツイートに対する感情分類には，SemEval 2018 Task

よび海外ツイートに対する Kleinberg のバースト検知のパ

1: Affect in Tweets[10]で配布されたデータセットに収録さラメータは人手で設定を行い，それぞれγ= 20, s = 2 およれている Emotion Classification (E-c) task の英語感情分析デびγ= 2, s = 2 とした．また，バースト検知に対する分析対ータセットを用いた．このデータセットには，SNS 上に投

象期間は，3.1 節で述べたツイートの収集期間とし，各日稿されたテキストに対して，11 種類の感情をそれぞれ持つごとで，ある感情に分類されたツイート集合に対する，あかどうかというラベルが付与されており，訓練用データ，

る係り受け関係が抽出されたツイート数で検出した．

検証用データ，評価用データとしてそれぞれ 6,838 件，886

4. 分析結果

件，3259 件が収録されている．本研究では，Kajiwara らのデータセットで用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，期待，嫌悪，恐れ，喜び，悲しみ，
驚き，信頼の 8 感情を対象とした．
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．
日本語感情分類器の構築における学習モデルには，日本
語 BERT モデルに追加学習した言語モデルを用いた．具体的には，bert-base-japanese-whole-word-masking c に対して，
2021 年 6 月 13 日から 2021 年 11 月 30 日までのツイート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

4.1 日本における分析結果
日本における，1 日分のツイート数に対する，特定の感情が付与されたツイート割合の 1 週間平均の推移を図 1 に示す．図 1 を見ると，「恐怖」が全体的に高いことが分かる．
また，特定の期間に区切って感情の推移に注目すると，6
月 13 日から 7 月 31 日の間で「喜び」「悲しみ」「恐怖」が増加している．これら 3 感情を持つツイートが増加した要因を分析するため，まず，新型コロナウイルスに関連する
外部データとの関係を調査した．具体的には，6 月 13 日から 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ート割合と新規陽性者数 h，入院治療を要する人数 h，1
回目と 2 回目のワクチン接種人数 iとの相関関係を調べた．

用データ，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には，英語 BERT に追加学習した言語モデルをb) https://github.com/ids-cv/wrimec) https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-maskingⓒ2022 Information Processing Society of Japand) https://huggingface.co/bert-base-uncasede) https://spacy.io/f) https://megagonlabs.github.io/ginza/g) https://spacy.io/models/enh) https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.htmli) https://cio.go.jp/c19vaccine_dashboard

3情報処理学会研究報告
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表 2
Table 2

喜び
悲しみ
期待
驚き
怒り
恐怖
嫌悪
信頼

感情タイプの分類性能

表 3

ロナウイルス関連の外部データとの相関関係

Classification performances of the emotional types.
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

英語
再現率
精度
0.751
0.903
0.531
0.802
0.169
0.447
0.159
0.403
0.787
0.781
0.709
0.793
0.737
0.766
0.007
0.200

相関関係の算出には，ピアソンの積率相関係数を用いた．

日本における各感情のツイート割合の変化と新型コ(2021 年 6 月 13 日 – 2021 年 7 月 31 日)

Table 3 Correlation between changes in the ratio of tweets foreach emotion and external data related to the COVID-19 in JA.
(June 13 - July 31, 2021)

喜び
悲しみ
恐怖

表 4

新 規 陽
性者数
0.447

入 院 治
療人数
0.336

ワクチン接
種(1回目)-0.065ワクチン接種(2回目)
0.614

0.663

0.499

-0.049

0.692

0.739

0.614

-0.1660.689

日本におけるバーストが検出された係り受け関係

その結果を表 3 に示す．表 3 を見ると，「喜び」と「悲しみ」(2021 年 6 月 13 日-2021 年 7 月 31 日)

は，2 回目のワクチン接種人数と最も相関が高く，「恐怖」

Table 4
Coordination relationships where bursts weredetected in Japan. (Jun. 13, 2021 - Jul. 31, 2021)

は，新規陽性者数と最も相関が高い．しかし全体的な結果を見ると，これら 3 感情と 1 回目のワクチン接種人数以外のデータと正の相関があると考えられる．

感情
喜び
(22)

次に，6 月 13 日から 7 月 31 日の間で「喜び」「悲しみ」「恐怖」に分類された各ツイート集合における係り受け関係を対象に，バースト検出を行った結果を表 4 に示す．括
弧内の数値は，各感情において，バーストが検出された係

悲しみ
(159)

り受けの数を表す．ここで，各感情における，バースト検知された係り受け集合から Jaccard 係数を算出したところ，「喜び－悲しみ」「喜び－恐怖」「悲しみ－恐怖」で 0.052，

恐怖
(496)

0.014，0.260 という値が算出された．この結果から，「悲しみ」と「恐怖」の間では共通した係り受け関係が比較的多い一方で，「喜び」と「悲しみ」「恐怖」とは共通した係り受け関係が少ないと言える．
各感情に注目していくと，「喜び」では，(ワクチン接種，係り受け（例）(ワクチン, 予約) (予約, 取れ) (ワクチン, 副反応) (ワ
クチン接種, 予約) (ワクチン接種券, 届い) (接種券,届い) (ワクチン2回目, 打っ) (ワクチン予約, 取れ)(ワクチン接種, お疲れ様) (Yahoo, ニュース) (お熱，出) (２回目，お疲れ様)(ワクチン, 副反応) (熱, 出) (ワクチン, 打ち) (ワクチン, 副作用) (ワクチン, 予約) (Yahoo, ニュース) (木下, 雄介) (コロナ，感染) (ワクチン, 届か) (雄介, 投手) (ワクチン接種後, 忌避) (東京五輪, 自己申告)(東京五輪，中止) (モデルナ，ワクチン)(熱, 出) (ワクチン, 副反応) (Yahoo, ニュース) (ワクチン, 副作用) (腕, 痛い) (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) (ワクチン, 予約) (ワクチン2回目, 打っ) (予約, 取れ) (雄介, 投手) (ワクチン, 効か) (中日,雄介) (ワクチン接種券, 届い) (ワクチン接種後, 死亡)(モデルナ, ワクチン) (アストラ, ゼネカ) (ファイザー, ワクチン) (ワクチン, 足り) (東京五輪, 中止)お疲れ様)や(2 回目，お疲れ様)といった，2 回目のワクチン接種に対する労いに関する係り受け関係が抽出されていた．このような抽出結果と，表 3 で示した 2 回目のワクチ
ン接種人数との相関関係から，「喜び」の増加は，2 回目のワクチン接種には高い関係があると考えられる．また，「悲しみ」および「恐れ」で検出された係り受け関係を見ると，(雄介, 投手)や(東京五輪，中止)といった関係がそれぞれの感情で抽出されていた．これは，7 月末に中日の木下投手
がワクチン接種後に重篤危機となったニュースが報道されたことや，東京五輪を開催するべきか否かを議論されていたことが関連していると考えられる．また，「悲しみ」と「恐怖」において，(モデルナ，ワクチン)が抽出されており，「恐怖」において，(ファイザー，ワクチン)や(アストラ，ゼネ

図 1

各感情ラベルが付与されたツイート割合（日本）

Figure 1

Ratio of tweets with each emotion label in JAカ)というワクチン名が抽出されていた．それぞれ 2 感情において，(ワクチン，効果)，(ワクチン，副反応)，(コロナ，

4.2 海外における分析結果

感染)といった関係が抽出されており，また，ワクチン接種

米国，英国，インドにおける，各感情ラベルが付与されが進むにつれて，各ワクチン製品の効果や副反応に関するたツイート割合の 1 週間平均の推移を図 2，図 3，図 4 に示議論が盛んになっていると考えられる．

す．各図から，米国と英国では「怒り」と「嫌悪」が，イ
ンドでは「喜び」が全体的に高く推移していると言える．

ⓒ2022 Information Processing Society of Japan4

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表 5

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

Table

5

Coordination relationships where bursts weredetected in the set of tweets classified as "joy" in India.
期間
7月18日 8月7日
(18)

図 2

各感情ラベルが付与されたツイート割合（米国）Figure 2

Ratio of tweets with each emotion label in US.

8月8日 8月28日(16)
8月29日 9月18日(44)

係り受け（例）(NaMo App, via) (India, crossed) (the second highest
country, becomes) (the masses, vaccinate) (the total
number, crossed) (Over 10.2 crore people,
vaccinated) (its vaccination programme, started)(India, achieved) (India’s vaccination drive, keeps)(NaMo App, via) (at least one dose, got) (50%, got)
(Vaccine milestone, reached) (India’s vaccination
drive, keeps) (India, crossed)(NaMo App, via) (India, sets) (India, administered)(new record, sets) (the world’s largest vaccination
drive, running) (Modi, leading) (India’s doors,
opened) (India’s vaccination drive, keeps)

により得られたものである．なお，表 5 のすべての期間で出現している NaMo App とは，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．このアプリを用いてワクチン接種に関する情報が積極的に発信されており，その情報を NaMo App を利用しているユーザがツイートしていると考えられる．
次に，インド以外の国において，「怒り」と「嫌悪」が急増したときに検知される係り受け関係に注目する．ここ
図 3

各感情ラベルが付与されたツイート割合（英国）Figure 3

Ratio of tweets with each emotion label in GB.

では，6 月 27 日から 7 月 17 日の期間における米国の結果，および 6 月 20 日から 7 月 24 日の期間における英国の結果を示す．表 6 および表 7 に，米国と英国におけるバースト
検知された係り受け関係をそれぞれ示す．表 6 と表 7 を見ると，各国における「怒り」と「嫌悪」に分類されたツイート集合から抽出される係り受け解析は類似している一方で，国家間で「怒り」や「嫌悪」の対象がそれぞれ異なると言える．例えば，表 6 では，(FDA, approved)という係り受け関係が検知されている．FDA は，アメリカ合衆国保健福祉省配下の政府機関であるアメリカ食品医薬品局を指しており，FDA によるワクチン承認に関する意見や議論が投稿されていると考えられる．また，(legal immunity, forfeit)

図 4

各感情ラベルが付与されたツイート割合（インド）

Figure 4

Ratio of tweets with each emotion label in IN.

や(The vaccine manufacturers, forfeit)という係り受け関係が検知されており，ワクチン接種に対する刑事免責について議論されていると考えられる．英国においては，表 7 のよ

まず，インドにおいて「喜び」が増加したときにバース

うに， (my AZ jab, gave)や(brain tissue damage, gave) というト検知により抽出された係り受け関係に注目する．ここで係り受け関係が検知された．ただしこれは，"126 days sinceは，「喜び」のツイート割合が増加している 7 月 18 日から

my AZ jab gave me brain tissue damage as a direct result."とい8 月 7 日，8 月 8 日から 8 月 28 日，8 月 29 日から 9 月 18う，アストラゼネカ(AZ)の接種で脳組織を損傷してから日の 3 つの期間のツイート集合から得られる係り受け関係

126 日目というツイートを複数投稿していたユーザによるをそれぞれ対象とした．その結果を表 5 に示す．表 5 を見ものと考えられる．上記のツイートに対する科学的根拠はると，ワクチン接種状況に関する情報がよくツイートされ必ずしも無い．このような不確かな情報の伝搬を解消するていると考えられる．例えば，7 月 18 日から 8 月 7 日の期ためには，専門家や製薬会社あるいは政府間でのリスクコ間で検出された(Over 10.2 crore people, vaccinated)は，ワク

ミュニケーションが重要な課題となる．本研究で開発したチン関連のニュースにおける"Over 10.2 crore people in the

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country are fully vaccinated now."という文から係り受け解析ると言える．

ⓒ2022 Information Processing Society of Japan5

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表 6

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)

Table 6

Coordination relationships where bursts weredetected in US. (Jun. 27, 2021 - Jul. 17, 2021)
感情
怒り
(64)

係り受け（例）(the vaccine, get) (the vaccine, take) (a vaccine, get) (amask, wear) (people, killing) (the vaccine, got) (FDA,
approved) (my choice, body)(the vaccine, get) (a mask, wear) (the vaccine, take)(people, killing) (FDA, approved) (the vaccine, refuse)(legal immunity, forfeit) (liability, forfeit) (vaccination
rates, raise) (their capital gains, value) (The vaccine
manufacturers, forfeit) (my choice, body)

嫌悪
(86)

表 7

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 20 日 – 2021 年 7 月 24 日)

Table 7
Coordination relationships where bursts weredetected in GB. (Jun. 20, 2021 - Jul. 24, 2021)
感情
怒り
(40)

嫌悪
(24)

係り受け（例）(MSM, government) (brain tissue damage, gave) (thegovernment, warn) (my AZ jab, gave) (a Covid-19
vaccination, get) (Outlaw discrimination, Petition)(government, wait) (the unlock, delaying) (mask,
keeping) (vaccine Sensible herd immunity, had)(vaccine Sensible herd immunity, had) (the unlock,delaying) (government, wait)

5. おわりに本研究では，Twitter 上におけるツイートを対象として，
新型コロナウイルスワクチンに対する人々の感情がどのように変化し，特定の感情が盛り上がった要因を，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．そして，日本だけでなく，米国，英国，インドにおいても分析を行い，国ごとにおける感情変化にどのような違いがあるのかを分析した．また，分析結果から，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．本研究の分析アプロー
チは，このような問題を明確にすることに有用と言える．
本研究で用いたツイートデータにおいて，日本と海外でツイートの収集方法が異なっており，ツイート量も日本と海外で大きく異なっている．また，海外のツイートにおいて，本研究では，その国の原言語ではなく英語で記述されたもののみを分析対象としている．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言える．

参考文献
[1]

[2]

Poria, S., Gelbukh, A., Cambria, E., Hussain, A., and Huang, G..
EmoSenticSpace: A Novel Framework for Affective
Common-Sense Reasoning. Knowledge-Based Systems. 2014, vol.
69, p. 108-123.
Ekman, P.. Expression and the Nature of Emotion. Approaches toemotion. Scherer, K., Ekman, P. eds, 1984, p. 319-344.

ⓒ2022 Information Processing Society of Japan[3]

Mohammad, S.. Word Affect Intensities. Proc. of LREC. 2018, p.
174-181.
[4] Ptaszynski, M., Dybala, P., Shi, W., Rzepka, R., and Araki, K.. A
System for Affect Analysis of Utterances in Japanese Supportedwith Web Mining. Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent
Informatics. 2009, vol. 21, p. 194-213.
[5] Ptaszynski, M., Dybala, P., Rzepka, R., Araki, K., and Masui, F..
ML-Ask: Open Source Affect Analysis Software for Textual Input
in Japanese. Open Research Software. 2017, vol.5, p. 16.
[6] Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., and Toutanova, K.. BERT:
Pre-Training of Deep Bidirectional Transformers for Language
Understanding. Proc. of NAACL. 2019, p. 4171-4186.
[7] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L.,
Gomez, A.N., Kaiser, L., and Polosukhin, I.. Attention Is All You
Need. Proc. of NIPS. 2017, p. 6000–6010.
[8] Demszky, D., Movshovitz-Attias, D., Ko, J.-W., Cowen, A.,
Nemade, G., and Ravi, S.. GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained
Emotions. Proc. of ACL. 2020, p. 4040-4054.
[9] Kajiwara, T., Chu, C., Takemura, N., Nakashima, Y., andNagahara, H.. WRIME: A New Dataset for Emotional Intensity
Estimation with Subjective and Objective Annotations. Proc. of
NAACL. 2021, p. 2095-2104.
[10] Mohammad, S., Bravo-Marquez, F., Salameh, M., and Kiritchenko,
S.. Semeval-2018 Task 1: Affect in Tweets. Proc. of SemEval.
2018, p. 1-17.
[11] Tafreshi, S., Clercq, O.D., Barriere, V., Buechel, S., Sedoc, J., andBalahur, A.. WASSA 2021 Shared Task: Predicting Empathy andEmotion in Reaction to News Stories. Proc. of WASSA. 2021, p.
92-104.
[12] 鳥海不二夫, 榊剛史, 吉田光男. ソーシャルメディアを用いた新型コロナ禍における感情変化の分析. 人工知能学会論文
誌速報論文. 2020, vol. 35, no. 4, p.1-7.
[13] Hussain, A., Tahir, A., Hussain, Z., Sheikh, Z., Gogate, M.,
Dashtipour, K., Ali, A., and Sheikh, A.. Artificial
Intelligence-Enabled Analysis of UK and US Public Attitudes on
Facebook and Twitter towards COVID-19 Vaccinations. Medical
Internet Research. 2021.
[14] Hutto, C.J. and Gilbert, E.. VADER: A Parsimonious Rule-based
Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Proc. of
ICWSM. 2014, p. 216-225.
[15] Lorla,S..
TextBlobDocumentation,
2020:
https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/textblob/latest/textbl
ob.pdf [accessed Jan. 31, 2022][16] Yousefinaghani, S., Dara, R., Mubareka, S., Papadopoulos, A., andSharif, S.. An Analysis of COVID-19 Vaccine Sentiments andOpinions on Twitter. Infectious Diseases. 2021, vol. 108, p.
256-262.
[17] Hu, T., Wang, S., Luo, W., Zhang, M., Huang, X., Yan, Y., Liu, R.,
Ly, K., Kacker, V., She, B., and Li, Z.. Revealing Public Opinion
Towards COVID-19 Vaccines with Twitter Data in the UnitedStates: A Spatiotemporal Perspective. Medical Internet Research.
2021, vol. 23, no. 9.
[18] Mohammad, S. and Turney, P.D.. NRC Emotion Lexicon.
National Research Council, 2013.
[19] Blei, D.M., Ng, A.Y., and Jordan, M.I.. Latent Dirichlet Allocation.
Machine Learning Research. 2003, vol. 3, p. 993-1022.
[20] Wang, Y., Shi, M., and Zhang, J.. What Public Health Campaigns
can Learn from People’s Twitter Reactions on Mask-Wearing and
COVID-19 Vaccines: a Topic Modeling Approach. Cogent Social
Sciences. 2021, vol.7, no.1.
[21] DeVerna, M.R., Pierri, F., Truong, B.T., Bollenbacher, J., Axelrod,
D., Loynes, N., Torres-Lugo, C., Yang, K.C., Menczer, F., andBryden, J.. CoVaxxy: A Collection of English-Language Twitter
Posts about COVID-19 Vaccines. Proc. of ICWSM. 2021, p.
992-999.
[22] Kingma, D.P. and Ba, J.. Adam: A Method for Stochastic
Optimization. Proc. of ICLR. 2015.
[23] Kleinberg, J.. Bursty and Hierarchical Structure in Streams. Proc.
of KDD. 2002, p. 91-101.

6