DEIM Forum 2023 5a-2-2

Twitter を用いた COVID-19 ワクチン接種行動に関する分析
北林

遼大†

張

翔†

豊田

正史††

吉永 直樹††† 東京大学大学院情報理工学系研究科 〒 113–8656 東京都文京区本郷 7–3–1†† 東京大学生産技術研究所 〒 153–8505 東京都目黒区駒場 4–6–1
E-mail: †{kitabaya,cs,toyoda,ynaga}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし COVID-19 ワクチンは感染症の予防に有効であると考えられている一方，安全性への懸念など様々な理由
から接種を躊躇う人々もいる．感染症収束の目処が立たない中，接種を躊躇う要因を解消しながら接種率を高めることが感染拡大防止のために重要である．2022 年 12 月 16 日現在，日本では全人口の 8 割以上が 2 回目接種を完了した一方，3 回目接種率は 67.4%にとどまっており，特に若年層では 5–6 割を下回っている．本研究では，Twitter ユー
ザのワクチン接種に関するツイートと接種行動の関係について明らかにすることを目指す．具体的には，ユーザのCOVID-19 ワクチン接種に対するスタンスを分類する深層学習モデルを用いることで，実際の日本国内の接種者数とワクチン関連の投稿数との間に高い相関関係があることや，人々の接種行動と関連する語や参照ユーザ，外部リソー
スなどを明らかにした．
キーワード COVID-19, ワクチン接種, ソーシャルメディア, Twitter1 はじめにワクチン接種は感染症予防に最も有効な対策の一つと考えられており，感染の予防や症状の軽減などの観点から接種が推奨されている．しかし，ワクチンの安全性への懸念や接種自体への恐怖などの理由から，ワクチンを接種できる状況にも関わらず接種を躊躇あるいは拒否する「ワクチン忌避」が以前から問題となっている [1]．COVID-19 ワクチンに関しても例外ではなく，これまでにない新しい仕組みのワクチン（mRNA ワクチン）であること

1

図 1: 2022 年 12 月 16 日時点での 3 回目接種の年齢階級別接種率．

や，従来のワクチンと比べ急速に開発が進められていること 2 などもあり，その安全性や有効性などに関たワクチンの出現，全国旅行支援などのワクチン接種者限定のする議論が広く行われている．今日に至るまで新型コロナウイ

キャンペーンの実施など，人々のワクチン接種行動に影響を与

ルス感染症の収束の目処が立たない中，接種を躊躇う要因を解える可能性のある事象が今日までに多く発生している．このよ消しながら国民全体の接種率を高めることが感染拡大防止のた

うに，COVID-19 ワクチンの接種が開始されて以降，今日に至めに重要である．

るまで COVID-19 ワクチンを取り巻く状況は絶えず変化して2022 年 12 月 16 日時点において，日本では全人口のうちいる中，新型コロナウイルス感染拡大防止や収束に向けて国民

8 割以上が 2 回目の接種を完了した一方で，3 回目接種率はに対し政府などが接種を推奨しワクチン接種率を高めるために

67.4%にとどまっており，特に若年層では 5–6 割を下回っていは，人々がワクチンの接種に至る，もしくは接種を躊躇う要因る（図 1）3 ．また，2022 年には生後 6ヶ月から 4 歳を対象としや背景など，COVID-19 ワクチンに対する国民の意識についてた乳幼児接種および 5 歳から 11 歳を対象とした小児接種も開把握することが重要であると考えられる．

始されており，これらに関しても予防接種法上の努力義務が適

そこで本研究では，国内における COVID-19 ワクチンに対用されるなど接種が推奨されているものの，小児に対する接種する世論や，実際の人々の接種行動と Twitter ユーザの接種ス

率は同時点で 2 割程度にとどまっており，国民全体の 2 回目接タンスの関係を明らかにすることを目的とする．具体的には，種率と比較しても大幅に伸び悩んでいる．一方で，第 7 波など

ワクチンに関連した投稿を用いて，Twitter ユーザの接種に対の急激な新型コロナウイルス感染拡大やオミクロン株に対応しするスタンスについて分析することで，上記を明らかにするこ

1：https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/vaccine_pfizer.
html (2022 年 12 月 21 日参照)
2：https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00223.
html (2022 年 12 月 21 日参照)
3：https://www.kantei.go.jp/jp/headline/kansensho/vaccine.html(2022 年 12 月 21 日参照)とを目指す．この目的を達成するために今回行った具体的な分
析の概要についてまとめると以下の通りである．

(1) COVID-19 ワクチンに関連した投稿を接種スタンスに応じて分類した上で，スタンスごとのユーザ数・ツイート数と実際の COVID-19 ワクチン接種者数の関係を分析することにより，実際の人々のワクチン接種行動と Twitter ユーザの接種

在宅勤務などの「新しい日常」を実践しようとする投稿が増加

スタンスの関係を明らかにする．

し，ポジティブな方向に話題がシフトしたことを明らかにした．

(2) (1) で明らかとなった，ワクチン接種行動と結びつく

また，COVID-19 の出現以降，度重なる変異株の出現なども投稿の内容を分析し，これと人々の接種行動に影響を与える可あり，今日に至るまで収束の目処は立っておらず，社会的な影

能性のある事象を照らし合わせることにより，接種行動と関連

響も日に日に蓄積されている．COVID-19 は我々の身体上・精する語や参照ユーザ，外部リソース等を明らかにする．

神上の健康を脅かすだけでなく，政治や医療，経済など社会の(3) 1,2 回目接種が本格的に進められた 2021 年にワクチン

あらゆる側面に影響を与え続けている．

に肯定的な投稿をしたユーザ群について，3 回目接種が本格的

これに伴い，COVID-19 に関するソーシャルメディアを活用に行われた 2022 年にワクチンにも肯定的であったユーザ群と，した分析の観点も幅広くなり，例えば COVID-19 が我々のメン

そうでなくなったユーザ群を特定することで，3 回目接種に対タルヘルスに与える影響を推定したもの [7, 8] や，経済的な影するスタンスと関連のある語や外部リソース等を考察する．

響を分析したもの [9, 10]，コロナ禍におけるデマが社会に与え

本稿の残りでは，まず 2 章で COVID-19 に関する話題を取た影響について具体的に考察したもの [11] などがこれまでに行り上げたソーシャルメディア分析の関連研究について説明する．

われている．本研究では，COVID-19 に関する話題の中で現在

次に 3 章で分析に使用したデータおよびワクチン接種スタンス

国内で未だに議論が継続している COVID-19 ワクチンを対象

分類器について説明を行い，4 章で実際の人々の COVID-19 ワに，ワクチンに対する世論および人々の実際のワクチン接種行

クチン接種行動に関する分析を行う．最後に 5 章でまとめと今動について SNS 上の投稿から明らかにすることを目的とした．

後の展望を述べる．

2 関連研究2. 2 COVID-19 ワクチンに関する SNS 分析
新型コロナウイルス感染拡大防止の観点から，政府や公衆衛生機関が国民に対し接種を推奨する上で，COVID-19 ワクチン

COVID-19 に関するソーシャルメディア上の投稿を用いた分に対する国民の意識や感情を把握することは非常に重要である．

析を行った先行研究として，本章ではまず，COVID-19 の影響

こうした状況の中，ソーシャルメディアを活用してこれらを把下における人々の感情や話題の傾向など，ソーシャルメディア

握しようと試みる研究が国内外問わず行われている [12–16]．

上の投稿を用いて COVID-19 が及ぼす社会的影響に関して分Hisamitsu ら [12] は，日本において COVID-19 ワクチンを析した先行研究について述べる．その後，COVID-19 ワクチン接種をするかどうか決めていなかった人が接種の是非を決断すに関する話題を対象としてソーシャルメディア上のデータの分るに至った要因となる情報源を明らかにすることを目的として，析を行った先行研究について述べる．

2. 1 COVID-19 が及ぼす社会的影響に関する SNS 分析
2020 年前半，ロックダウンや緊急事態宣言など，新型コロナウイルスの感染拡大を防ぐ対策が世界各地で実施されたほか，テレワークやオンライン授業が急速に推進されるなど，新型コ
ロナウイルスにより我々の生活は一変した．世界中で感染の拡大防止に向けて迅速な判断を迫られる中，種々の対策を実施する上で国民の動向を素早く適切に把握することが求められた．
そ こ で ，ソ ー シャル メ ディア の 投 稿 を 利 用 す る こ と で ，COVID-19 の影響下における人々の感情や話題の傾向を分析する研究が国内外問わず広く行われた [2–6]．例えば鳥海ら [2] は，2020 年 1 月 17 日から 4 月 30 日における日本語ツ
イートを用いて，COVID-19 が社会の中でどのように話題となり，どのような影響を与えたのかに関する分析を行った．分析を通して，北海道が道独自の緊急事態宣言を発表した 2 月 28 日
以降はツイートを行ったユーザの偏りがほぼなくなったことを明らかにしたほか，ユーザの感情に大きな影響を与えたイベン
トの類推を行った．Kwan ら [3] は，2020 年 3 月 12 日から 6 月

10 日における Twitter 上の英語の投稿を用いて，COVID-19
による感情の変化や主な話題を分析した．分析の結果，3 月時
点では，“violence” や “assault” など，ネガティブな言葉が投稿中に多く含まれており，ロックダウンや隔離措置に伴う苦悩や不満が示唆される話題が見られた一方，時間の経過とともに，2021 年 6 月から 10 月の期間の日本語ツイートを用いて，ワク
チン接種に対するスタンス分極化の時系列変化と，スタンス変化の要因に関する分析を行った．分析の結果，ユーザのスタン
スは時間の経過とともに分極化し，中立的なユーザはワクチン賛成派のユーザと多くのリアクションをとっていることや，中立派から賛成派に変化したユーザはスタンス変化の前後に医師や政府などによる投稿を共有する傾向にある一方で，反対派に変化するユーザは，医師や政府系アカウントではない個人アカ
ウントの投稿を共有する傾向にあることを明らかにした．

Poddar ら [13] は，Twitter 上のユーザのワクチンに対するスタンスに着目し，2018 年 1 月から 2021 年 3 月の間の約 1570
万件の英語ツイートを用いて，COVID-19 前後にワクチン関連の投稿を行ったユーザのツイートにおける話題をスタンスごとに分析するとともに，ワクチンに関するスタンスの変化やその要因について分析を行った．分析の結果，2020 年にワクチン賛成派から反対派に移行したユーザは，主に COVID-19 ワクチンの開発を行う大手製薬会社に対する非難を示していた一方で，2021 年にワクチン賛成派から反対派に移行したユーザは，
主にワクチンの強制的な接種に対する非難や有効性への懸念を示していることを明らかにした．

Hisamitsu らや Poddar らの先行研究では，主に COVID-19
ワクチン接種が開始された初期段階を対象に，人々のワクチンに対するスタンスの変化やその要因などについての分析が行われた．一方，COVID-19 ワクチンの接種が開始されて以降，今日に至るまで COVID-19 ワクチンを取り巻く状況は絶えず変表 1: ツイートのアノテーション基準の概要 [12]．

化している．例えば，3 回目以降の追加接種や小児に対する接クラス名

種が本格的に開始されたほか，第 7 波などの急激な新型コロ親ワクチン派

自己の接種報告・他者への接種推奨

ナウイルス感染拡大やオミクロン株対応ワクチンの出現など，

Pro-vaccine

および反ワクチン派に対する批判

COVID-19 やワクチンに関する多くの新しい事象がこれまでに反ワクチン派

打たない意思の表明・他者が打たないよう注意喚起

基準（概要）

Anti-vaccine および親ワクチン派に対する批判発生しており，これらの事象は人々のワクチン接種に対するス
タンスに影響を与えている可能性がある．

中立派

客観的事実（接種者数など）
・公的機関の報道のシェア

Neutralおよびワクチン接種の是非が直接的な話題の中心にないもの

そこで本研究では，日本において COVID-19 ワクチンの接種が本格的に始まった 2021 年 6 月から 2022 年 12 月の期間に

表 2: ワクチン接種スタンス分類器の性能 [12]．

おいて，Twitter ユーザのワクチン接種に対するスタンスにつmacro F1

いて分析することを通して，COVID-19 ワクチンに対する世論

0.665

F1 for Pro-vaccine F1 for Neutral F1 for Anti-vaccine
0.893

0.695

0.406

や，人々の接種行動と Twitter ユーザの接種スタンスの関係を明らかにする．具体的には，接種行動に強く結びつくツイート「親ワクチン (Pro-vaccine)」，他者のワクチン接種を非難するの分析に焦点を当てることで，実際の接種状況とワクチンに関など接種の拡大の妨げになるようなツイートを「反ワクチン

連したツイートの間の関係や，人々の接種行動と関連する語や(Anti-vaccine)」，接種状況などの事実を共有するなど接種の拡参照ユーザ，外部リソース等に関する分析を行った．

大に直接関係しないようなツイートを「中立 (Neutral)」として設定し，COVID-19 ワクチンに関連した投稿を以上の 3 種類

3 分析手法3. 1 データの収集
日本では，2021 年 6 月 17 日から 18 歳以上への COVID-19
ワクチン接種が本格的に開始 4 され，2022 年 12 月末時点では8 割以上の人が 2 回目の接種を完了した．これを踏まえて本研
究では，2021 年 6 月から 2022 年 12 月までの合計 19ヶ月の期間の日本語の全量ツイート 5 から，「ワクチン」を含むツイート
データ，ユーザ間アクションデータ（リツイート，引用リツイー
ト，メンション），その他のデータ（フォロー数，フォロワー
数，プロフィール，シェアした URL など）の 3 種類のデータを取得した．その後，先行研究 [12] と同様に，外部サイトからの単なるシェア投稿の削除などのクレンジングを行った．その結果，5, 684, 911 人のユニークなユーザによる 30, 150, 061 件のワクチン関連ツイートを取得した．

3. 2 ワクチン接種スタンスに基づいたツイートの分類
本研究では，Twitter ユーザの各ツイートにおけるスタンスとその時系列変化を分析することを通して，人々の COVID-19
ワクチン接種行動と関連する語や外部リソース等について分析することを目的とするが，そもそも全ての Twitter 上の投稿をスタンスに応じて人手で分類を行うことは現実的ではない．そに分類した．表 1 にアノテーションの際の基準について示す．
分類器の構築にあたり，各クラスの割合が等しくなるように学
習データ 64%，検証データ 16%，テストデータ 20%となるよ
うにデータセットの分割が行われており，親ワクチンツイート

2, 903 件，反ワクチンツイート 186 件，中立ツイート 1, 100 件からなる 4, 189 件のツイートが学習データとして用いられた．
また，分類器に関しては，国立研究開発法人情報通信研究機
構 (NICT) の公開する日本語テキストで事前学習済み BERT 6を転移学習して得られた言語特徴量をベースとして，性能向上のためにツイートをしたユーザの直近のリツイート情報を表す
ベクトル（以下 RA ベクトルと呼ぶ）から得られる特徴量を併用した深層学習モデルとなっている．まず，ツイートから URLやハッシュタグを除去したあとのテキストを BERT に対する入力として与える．次に，ツイートの投稿日の直近 30 日間に被リツイート数の多いユーザのツイートをリツイートした，もしくはリツイート数の多いユーザにリツイートされた回数を表
す RA ベクトルを作成し，これを全結合層に入力することでそのユーザの直近のリツイート情報を表す特徴量を抽出する．そして，これら 2 つの特徴量を連結したベクトルを完全連結層に入力し，その出力を softmax 関数を用いて処理することでツイートが属するスタンスの予測を行う．テストデータに対す

こで，接種スタンスに応じてツイートを分類する分類器を用いる分類結果の macro F1 スコアおよび各クラスの F1 スコアをることにより，前節において収集したワクチン関連投稿をスタ

表 2 に示す．なお，データセット内の反ワクチン派の投稿数がンスに応じて自動的に分類した．今回の分析では，Hisamitsu
ら [12] が構築した，少量のワクチン関連ツイートにに人手でアノテーションを行ったデータを用いて学習させた，BERT [17]をベースとした接種スタンス分類器を使用した．
本研究でも Hisamitsu らと同様に，自身の接種報告など

COVID-19 ワクチン接種の拡大に寄与するようなツイートを少なく予測性能が低いため，より信頼性の高いラベルを得るた
めに [12] と同様に確率の閾値を設定した。softmax 関数の出力が最大となったクラスが反ワクチン派であった場合，その確率が 0.7 を超えた時のみ反ワクチン派に分類した．その結果，反ワクチンクラスの precision は 0.41 から 0.60 へ高まった．
以上に述べた接種スタンス分類器を用いて，前節において収集したワクチンに関連した全てのツイートにラベルを付与した

4：https://www.niid.go.jp/niid/ja/diseases/ka/corona-virus/2019-ncov/
2484-idsc/10569-covid19-53.html (2022 年 12 月 21 日取得)

6：https://alaginrc.nict.go.jp/nict-bert/index.html

5：Twitter データは NTT データより提供を受けたものである(2022 年 12 月 21 日取得)

4

# of Vaccinations# of Users with Each Stance

1

1e6

3
2
1

0

6

7

8

9 10 11 12 1

2

3

Month

4

5

6

7

8

9 10 11 120(a) COVID-19 ワクチンに関連した投稿を行ったユーザ数．

1e7

Pro-vaccine
Neutral
Anti-vaccine
Vaccinations (Total)
Vaccinations (Under 65)

5
4
3

4

# of Vaccinations

1e7

Pro-vaccine
Neutral
Anti-vaccine
Vaccinations (Total)
Vaccinations (Under 65)# of Tweets with Each Stance

1e6

2

3
2

2

1

1
0

6

7

8

9 10 11 12 1

2

3

Month

4

5

6

7

8

9 10 11 120(b) COVID-19 ワクチンに関連したツイート数．

図 2: 2021 年 6 月から 2022 年 12 月における，月ごとの COVID-19 ワクチン接種に対するスタンスの分布と，COVID-19 ワクチン接種者数の推移．ただし，Pro-vaccine は親ワクチン派，Neutral は中立派，Anti-vaccine は反ワクチン派の各月におけるユーザ数/ツイート数を，

Vaccinations (Total) は各月におけるワクチン接種者数，Vaccinations (Under 65) はそのうち 65 歳未満の接種者数を示している．

後，ユーザごとにラベルを集計することによりそれぞれのユー

表 3: 2021 年 6 月から 2022 年 12 月における，各月のそれぞれのス

ザのスタンスを決定した．具体的には，それぞれのユーザによタンスごとのユーザ数およびツイート数と，65 歳未満のワクチ

るワクチン関連ツイートを 1ヶ月ごとに集計し，該当する月にン接種者数との間の相関係数．

おいて中立派に分類された投稿しか行っていない場合，もしくは親ワクチン派の投稿数と反ワクチン派の投稿数が同数であった場合には中立派に，それ以外の場合には，該当する月におけPro-vaccine Neutral Anti-vaccine
ユーザ数

0.967

0.668

0.641

ツイート数

0.931

0.634

0.709

る親ワクチン派の投稿数と反ワクチン派の投稿数の大小に応じてそれぞれ親ワクチン派および反ワクチン派として，該当する

加する傾向にあり，人々の COVID-19 ワクチンに対する関心

月の各ユーザのスタンスを決定した．

が高まっていると考えられる．一方，反ワクチン派のユーザ数
は他のスタンスのユーザに比べると低い水準で推移しているも4 分

析

のの，1 アカウントあたりのツイート数自体は他のスタンスのユーザに比べると多いことがわかる．

前章で構築したワクチン接種スタンス分類器を用いてワク
チン関連ツイートにラベルを付与することにより，COVID-19
ワクチンに対する世論および人々の接種行動と Twitter ユー
ザの接種スタンスの関係を分析することを試みた．本章では，その分析結果として，Twitter 上のワクチン関連投稿と実際のCOVID-19 ワクチン接種者数との関係や，人々の接種行動と関連する語や外部リソース等に関する分析の結果を示す．

4. 1 COVID-19 ワクチン関連投稿と接種者数との関係
COVID-19 ワクチンの接種に対するスタンス分類器を用いて，2021 年 6 月から 2022 年 12 月の期間を対象に，それぞれのスタンスに属するユーザ数やツイート数の推移，および各月における COVID-19 ワクチン接種者数（総数および 65 歳未満）との関係について分析した．
図 2 に，ワクチンに関連した投稿を行ったユーザ数とツイー

表 3 に，それぞれの接種スタンスに属する月ごとのユーザ数
およびツイート数と，各月の 65 歳未満のワクチン接種者数との間の相関係数を示す．これと図 2 を見ると，実際に COVID-19
ワクチン接種回数が多い月にワクチン関連投稿数が増加していること，特に，親ワクチン派による投稿と 65 歳未満のワクチ
ン接種者数の相関が非常に高いことがわかる．これは，自身のワクチン接種報告が親ワクチン派のツイートとして分類されること，および，Twitter の利用年代が若年層に比較的偏っている 8 ことを考慮すると妥当な結果であると考えられる．以上の結果は，日本国内の人々の実際の接種行動と Twitter 上での

COVID-19 ワクチンに肯定的な投稿の間に大きな関係が存在するということを意味している．

4. 2 ワクチン接種行動と関連する語に関する分析
前節において，日本国内の人々の接種行動と Twitter 上でのト数，および COVID-19 ワクチン接種者数 7 の推移を示してワクチンに関連した投稿の間に大きな関係が存在することが確いる．親ワクチン派のユーザ数およびその投稿数は 2021 年 8

認されたことを踏まえると，親ワクチン派へとスタンスが変化

月や 2022 年 3 月に大きく増加している．これは，上記の時期したユーザ群による投稿に焦点を当てることで，実際にワクチに 1,2 回目や 3 回目のワクチンを接種した人が多く，これに伴ン接種行動に至る背景や要因について分析することができるとい自身などの接種を報告する旨の投稿が増加したためであると考えられる．また，2022 年 9 月から 11 月にかけては接種者数考えられる．実際，スタンス分類器の構築のために全てのワク
チン関連ツイートからランダムにサンプルされた親ワクチン派の増加とともに親ワクチン派のユーザ数およびその投稿数も増
7：https://info.vrs.digital.go.jp/dashboard/

8：https://www.soumu.go.jp/main_content/000831290.pdf(2023 年 2 月 22 日参照)

(2023 年 1 月 11 日参照)

2021年7月

8月

9月

10月

11月

12月

2022年1月

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

図 3: 親ワクチン派へと接種スタンスが変化したユーザ群の直近 20 日間のワクチン関連ツイート内容の推移．

のアノテーションデータ 4, 537 件のうち，接種報告が 4, 191 件と大多数であったことを確認した．これらを踏まえて本節では，親ワクチン派へとスタンスが変化したユーザ群による投稿を用いることにより，接種行動と関連する語や外部リソース等に関する分析を行う．
分析を行うにあたり，まず親ワクチン派へと接種スタンスが表 4: 前月に対して投稿頻度が増加した主な単語．
月

単語

2021 年 7 月

予約，ファイザー，モデルナ，感染

8月

モデルナ，会場，予約，病院，ファイザー

9月

接種証明，薬10 月

マスク，病院

11 月

接種証明，検査12 月

接種証明，アプリ，オミクロン株

変化したユーザ群を抽出し，スタンスが変化した前後 20 日間

2022 年 1 月

予約，重症，感染において投稿されたワクチン関連ツイートを取得した．これら

2月

モデルナ，ファイザー，接種券，予約，会場

3月

病院，薬，ファイザー，モデルナの投稿を月ごとに集計し，ワードクラウドを用いることで投稿

4月

マスク

内容の推移について分析した．加えて，上記で取得したスタン

5月

開始，ウイルス，マスク

6月

厚労省，後遺症

ス変化の前後 20 日間のワクチン関連投稿において，前月と比7月

感染，重症，医療，効果

較して出現頻度が増加した単語（名詞のみ）のうち，各月の出8月

ファイザー，対応，オミクロン株

9月

対応，オミクロン株

現頻度の上位 10 単語に含まれるものを抽出した．なお，
「コロ

10 月

予約，BA，接種券，ファイザー

ナ」，「ワクチン」，「接種」など COVID-19 ワクチンに直接関係

11 月

感染，会場

12 月

中国，後遺症，検査，効果，感染する単語や，「今日」，「副作用」，「○日経過」など自身の接種について報告する投稿に多く含まれている単語など，全期間において共通して多く出現していることが確認された単語に関してはストップワードとして除去している．スタンス変化の前後 20日間のワクチン関連投稿を基にワードクラウドを作成した結果を図 3 に示す．また，前月に対して頻度が増加した主な単語を
表 4 に示す．
以下では，分析対象期間における親ワクチン派へとスタンスが変化したユーザ群による投稿内容を比較する．まず，全国民に対するワクチン接種が始まった 2021 年 6 月から 8 月の期間など，実際に COVID-19 ワクチン接種者数が比較的多かった

体が困難な時期が続いたためであると考えられる．
また，2022 年 1 月や 7・8 月に注目すると，「感染」という
単語が他の期間と比べて目立っているが，これらの時期は日本国内で新型コロナウイルス感染者が急激に増加した時期（第 6
波や第 7 波）と重なっている．2022 年 1 月以降の第 6 波では，年末年始を経て感染者の増加のペースが大幅に増加し，全国的にまん延防止等重点措置が実施された 9 ．7 月以降の第 7 波では，7 月 24 日までの 1 週間あたりの全国の新規感染者数が約97 万人となった 10 ほか，7 月 28 日には東京都内の 1 日あたり

期間（図 2 参照）において「予約」という単語が目立っている．
これは，ワクチン接種券が届いたことで実際に接種予約を行う
人々が多かったことや，ワクチン接種の予約開始以降に予約自9：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220125/k10013449331000.html(2023 年 1 月 7 日参照)
10：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220728/k10013739871000.html

の新規感染者数が 4 万人を超えるなど，過去にないほどの感と，2022 年 7 月の 65 歳未満のワクチン接種回数は前月と比べて大きくは増加していない一方で，COVID-19 ワクチンに関連した投稿を行った親ワクチン派のユーザ数および投稿数が増加しており，さらに翌月には 65 歳未満のワクチン接種回数が約1.9 倍に増加していることがわかる．以上の結果は，感染者が急激に増加している時期には感染や重症化の予防に有効なワクチンに対する関心が高まることを示しており，国内における急激な新型コロナウイルス感染拡大が人々の COVID-19 ワクチ
ン接種の大きな動機となることを示唆している．

Average Number of Tweets

染爆発となった．また，図 2 において第 7 波の期間に着目する

4

Pro-vaccine in 2022
Neutral in 2022
Not Tweet in 2022
3

2

12021/6

7

8

9

Month

10

11

12

図 4: 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群による，2021

2021 年 12 月および 2022 年 1 月には「オミクロン株」とい年の各月における 1 アカウントあたりのワクチン関連投稿数のう単語が出現しているほか，2022 年 9 月以降に注目すると「オ推移．ただし，“Pro-vaccine” は 2022 年も親ワクチン派として

ミクロン株」に加えて「オミクロン対応」という単語が目立っ観測されたユーザ群，“Neutral” は 2022 年に完全に中立派とている．前者は，オミクロン株による感染例が日本国内で確認なったユーザ群，“Not Tweet” は 2022 年に 1 度もワクチン関されたほか，第 6 波においてオミクロン株による感染例が急増

連投稿を行わなかったユーザ群の推移を表す．

した時期と重なる．後者は，9 月 20 日にオミクロン株に対応したワクチンの接種が開始された 11 ことによるものであると考えすることで 1,2 回目の接種に至ったユーザ群をある程度特定すられる．また，図 2 を見ると，オミクロン株対応ワクチンの接ることが可能であると考えられる．続いて，2022 年のツイート種が開始された 9 月以降，親ワクチン派のユーザ数・投稿数お内容に従い，抽出したユーザ群を「Pro-vaccine in 2022：2022

よび 65 歳未満のワクチン接種回数がともに増加していること

年にも親ワクチン派として観測されたユーザ群（1, 174, 324 件）」がわかる．第 6 波以降においてオミクロン株が主流となった現「Neutral in 2022：2022 年に完全に中立派となったユーザ群

在，従来型のワクチンよりも感染の予防や症状の軽減などに効（154, 445 件）」「Not Tweet in 2022：2022 年に 1 度もワクチン果が期待できるオミクロン株対応ワクチンに対する関心は高い

関連投稿を行わなかったユーザ群（1, 795, 135 件）」の 3 グルー

ことがこの分析結果にも表れている．2022 年 12 月 21 日にはプに分類した．これらのグループ間で 2021 年内のワクチン関全国で 20 万人以上が新規感染者となるなど，年末年始にかけ連投稿を比較することで，3 回目接種に対するスタンスと関連て感染者の増加傾向が続いていたこともあり，オミクロン株にのある語や外部リソース等について考察した．

対応したワクチンの接種を受けられることがワクチン接種行動に至る主な動機の一つとなっていたと考えられる．

4. 3 3 回目接種に至らないユーザの特徴に関する分析

図 4 および図 5 に，以上の方法で分類したユーザ群の，2021
年内におけるワクチン関連ツイートの頻度および内容の概要についてそれぞれ示している．まず，図 4 において 2022 年に 1
度もワクチン関連投稿を行わなかったユーザ群のツイート頻度

1 章で先述した通り，日本では全人口のうち 8 割以上が 2 回に着目すると，COVID-19 ワクチン接種が始まった当初から他目接種を完了した一方で，3 回目の接種率は 7 割未満にとどのグループと比較してワクチン関連投稿の頻度が低いことがわ

まっており，2 回目までの接種を受けたにも関わらず 3 回目のかる．また，図 5 において彼らのツイート内容の内訳を見ると，接種に至っていない人々が一定数存在する．本節では，2021 年

客観的事実や公的機関の報道のシェアなどが含まれる中立的なに COVID-19 ワクチンを接種した可能性が高いユーザ群につ投稿の割合が一貫して低く，自身の接種報告が多く含まれる親いて，3 回目接種が本格的に始まった 2022 年に親ワクチン派とワクチン派の投稿が大部分を占めていること，および，他のグして観測されたユーザ群とそうでないユーザ群を特定すること

ループよりも 2021 年内のワクチン関連投稿数のピークが一月で，3 回目接種に対するスタンスと関連のある語や外部リソー

ほど遅いことがわかる．以上より，2022 年に 1 度もワクチン関ス等について考察を行う．

連投稿を行わなかったユーザ群は，接種が開始された当初から

具体的にはまず，2021 年に親ワクチン派として観測された

COVID-19 ワクチンに対する関心が薄く，また，他の接種者とユーザ群のうち，2022 年の間にワクチンの話題に限らず少なく比べて 1,2 回目の接種時期が比較的遅かったと考えられ，これとも 1 件以上の投稿を行ったユーザ 3, 142, 880 件を抽出した．

らのユーザ群は 2022 年以降に本格的に始まった 3 回目接種に実際，2021 年には自身の接種を報告する旨の投稿が多くなされ対しても同様に関心が低い可能性があると考えられる．

ていること，および，国内の人々の接種行動と親ワクチン派の投次に，図 4 において 2022 年に完全に中立派となったユーザ

稿の間に大きな関係があること（4. 1 節）を踏まえると，上記の群の 2021 年内のワクチン関連投稿頻度を見ると，2022 年にように 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群を抽出も親ワクチン派として観測されたユーザ群とほぼ同程度であっ(2023 年 1 月 7 日参照)
11：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220920/k10013826921000.html(2023 年 1 月 7 日参照)

た．一方で，図 5 において両グループのツイートの内容の内訳を比較すると，客観的事実や公的機関の報道のシェアなどの中立的なツイートの割合に大きな違いが見られることがわかる．

2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

2021/6

7

8

9

10

Month

11

12

(a) 2022 年も親ワクチン派として観測されたユーザ群

2.5 1e6Pro-vaccine
Neutral
Anti-vaccine

2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

2021/6

7

8

9

Month

10

11

2.5 1e6# of Tweets with Each Stance

Pro-vaccine
Neutral
Anti-vaccine# of Tweets with Each Stance# of Tweets with Each Stance

2.5 1e6(b) 2022 年に完全に中立派となったユーザ群

1.5
1.0
0.5
0.0

12

Pro-vaccine
Neutral
Anti-vaccine

2.0

2021/6

7

8

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12

(c) 2022 年にワクチン関連投稿をしなかったユーザ群

図 5: 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群が投稿した，2021 年内の各月におけるワクチン関連ツイートの内容の内訳の推移．ただし，Pro-vaccine は親ワクチン派，Neutral は中立派，Anti-vaccine は反ワクチン派の各月におけるツイート数を示している．

40%

ザ群と比べて多かったと考えられる．

Pro-vaccine in 2022
Neutral in 2022
Not Tweet in 2022

30%

2021 年内のワクチン関連投稿に含まれていた外部サイトのタイトルの推移を図 8 に示す．8 月の異物混入に関するニュース 12 など，両グループにおいて共通して注目された報道も多い

20%

一方で，例えば 9 月の結果に注目すると，中立派となったユーザ群の方では「反応」など，副反応に関する単語が比較的目立っ

10%
0%ていることがわかる．実際にこの時期には，ワクチン副反応の傾向 13 や接種と死亡例の因果関係 14 など，ワクチンの副反応

2021/6

7

8

9

Month

10

11

12

図 6: 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群による 2021
年のワクチン関連投稿のうち，URL を含むものの割合の推移．

に関する報道が多くなされており，2022 年に完全に中立派となったユーザ群の間でこれらの報道に言及する者が多かったと考えられる．これらの報道がなされた時期は 1,2 回目のワクチン接種者が多かった時期とも重なっており，こうした副反応に関する報道が COVID-19 ワクチン副反応に対する懸念を高め

こうした中立的なツイートを実際に確認すると，外部サイトのる一因となり，3 回目以降のワクチン接種に対するスタンスにURL が含まれているものも多い．実際，2021 年内の親ワクチ

影響を与えた可能性があることを以上の結果は示唆している．

ン派に分類された投稿のうち，URL を含むものの割合は 3.5%

また，11 月の結果に着目すると，2022 年も親ワクチン派とであったのに対し，中立派の投稿では 36.7% であった．また，して観測されたユーザ群では「厚生労働省」が含まれている．

2021 年内のワクチン関連投稿のうち，URL を含むものの割合

これは，3 回目接種に関する報道 15 に注目が集まったためであ（図 6）を確認すると，2022 年に 1 度もワクチン関連投稿を行ると考えられ，3 回目接種に対しても高い関心が示された．一わなかったユーザ群ではその割合が最も低く，2022 年に完全に方で，2022 年に完全に中立派となったユーザ群ではこれらの報

中立派となったユーザ群では一貫して高い割合であった．以上

道への言及は比較的少なく，主に接種者限定の旅行キャンペーを踏まえると，2022 年に完全に中立派となったユーザ群は外部ンに対して関心を示していたことがわかる．以上の結果を踏まサイトから COVID-19 ワクチンに関連した情報を獲得する機

えると，この時点までに両グループの間で 3 回目接種に対する会が比較的多かったと考えられる．そこで，2021 年内のワクチ

スタンスに既に差が生じていた可能性があると考えられる．

ン関連投稿に含まれていた URL の参照先および参照した外部サイトのタイトルから，その特徴についてさらに分析を行った．
各ユーザ群が 2021 年内のワクチン関連投稿においてシェアした外部サイトの推移を図 7 に示す．まず，2022 年に 1 度もワクチン関連投稿を行わなかったユーザ群が参照した外部サイ
トでは，SNS や動画投稿サイトの参照が多い一方で，テレビや

web ニュースなどの報道の参照は他のグループと比較して一貫

5 おわりに本研究の目的は，COVID-19 ワクチンに関連したツイートを用いて，COVID-19 ワクチンに対する世論および人々の接種行動と Twitter ユーザの接種スタンスの関係を分析することである．この目的を達成するために，Twitter ユーザの COVID-19

して少なく，接種が開始された当初から COVID-19 ワクチンの報道に対する関心が薄かったことがわかる．次に，2022 年に完全に中立派となったユーザ群が参照した外部サイトでは，病院や公的機関は比較的少なかったことがわかる．一方で，web

12：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210826/k10013223821000.html(2023 年 2 月 20 日参照)
13：https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000208910_00030.html(2023 年 2 月 20 日参照)

ニュースやテレビ・新聞などに対する参照の割合は一貫して高14：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210922/k10013271601000.html

い水準であり，COVID-19 ワクチンの接種が始まった当初から，(2023 年 2 月 20 日参照)

web ニュースなどの報道を参照する回数は他のグループのユー

15：https://www3.nhk.or.jp/news/html/20211111/k10013343621000.html(2023 年 2 月 20 日参照)

100%

100%

100%

80%

80%

80%

60%

60%

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0%

0%

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(a) 2022 年も親ワクチン派として観測され (b) 2022 年に完全に中立派となった
たユーザ群

0%

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(c) 2022 年にワクチン関連投稿をしなかっ

ユーザ群

たユーザ群

図 7: 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群がシェアした外部サイトの推移．

図 8: 2021 年に親ワクチン派として観測されたユーザ群からシェアされた外部サイトのタイトルの推移（上段：2022 年にも親ワクチン派として観測されたユーザ群，下段：2022 年に完全に中立派となったユーザ群）．

ワクチンの接種に対するスタンスに着目し，接種スタンス応じ

部リソース等を考察した．その結果，接種が開始された当初かて投稿の分類を行うことを通して，ワクチン関連投稿と接種者ら一貫して COVID-19 ワクチンに関する客観的事実や報道に数との関係や，人々の接種行動と関連する語や参照ユーザ，外ほとんど関心を示さなかった場合や，1,2 回目の接種時期が遅部リソース等に関する分析や考察を行った．

れた場合，および，副反応に関する情報を報じた web ニュースTwitter 上の COVID-19 ワクチン関連投稿と接種者数とのやテレビなどの報道を接種開始当初から多く参照していた場合関係についての分析（4. 1 節）では，実際に COVID-19 ワクチに，3 回目のワクチン接種に至らない傾向にあることを示した．

ン接種回数が多い月にワクチン関連投稿数が増加していること

今後の主な展望としては二つ考えらえる．まず，接種に至らや，親ワクチン派による投稿と 65 歳未満のワクチン接種者数

ない要因に関する分析をより細かく行うことである．4. 3 節にの相関が特に高く，国内の人々の接種行動とワクチンに肯定的おいて，3 回目接種に対するスタンスに影響を与えた可能性のな投稿の間に大きな関係が存在することを明らかにした．また，ある語や外部リソース等をいくつか示したが，「ワクチンの効果

2022 年 9 月以降，ワクチン接種者数の増加とともに親ワクチに懐疑的であるから」，「感染しても自分は重症化しないと思う

ン派のユーザ数およびその投稿数も増加し，人々の COVID-19から」など，3 回目接種に至らない要因は複数考えられ 16 ，まワクチンに対する関心が高まっている傾向にあることも示した．

た，これらの事象の中で，どの事象がワクチン接種に至らない接種行動と関連する語や外部リソース等に関する分析（4. 2 節）

要因として大きく寄与しているかという部分については解明ででは，親ワクチン派へとスタンスが変化したユーザ群の直近のきていない．今後，接種に至らない要因に関してより詳細に分投稿内容を用いて，人々の接種行動と関連する語や参照ユーザ，

析を進めることで，これらの事象が人々のワクチン接種行動に

外部リソース等を分析した．その結果，国内における新型コロ

対してどの程度寄与しているのかということについても明らか

ナウイルスの急激な感染拡大やオミクロン株対応ワクチンの出にしていきたいと考えている．次に，子どものワクチン接種が現などの事象が COVID-19 ワクチン接種の主な動機になった

進まない要因に特化した分析を行うことである．1 章において可能性があることを示した．

先述した通り，日本では乳幼児接種や小児接種の接種率が低い

一方，3 回目接種に対するスタンスと関連のある語や外部リことも大きな課題の一つとなっている．そこで，子どもをもつ

ソース等についての考察（4. 3 節）では，2021 年にワクチンをユーザ群のワクチン関連投稿に焦点を当てた分析を行うことで，接種した可能性が高いユーザ群を，2022 年におけるワクチン関

子どもに対する COVID-19 ワクチン接種が進まない背景につ連投稿の内容に応じてグループ分けし，2021 年内に投稿されいても今後明らかにしていきたいと考えている．

たワクチン関連投稿内容などをこれらのグループ間で比較する
ことにより，3 回目接種に対するスタンスと関連のある語や外

16：https://www.metro.tokyo.lg.jp/tosei/hodohappyo/press/2022/10/27/
24.html (2023 年 2 月 20 日参照)謝

辞本研究は，三菱総合研究所が内閣官房の委託を受けて推進している「ポストコロナ時代の実現に向けた主要技術の実証・導入に向けた調査研究業務」の一環として，実施したものです．本
研究で使用している分析手法は，JST CREST JPMJCR19A4，
および，JSPS 科研費 JP21H03445 の支援を受けて開発したも
のです．

文

献

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