言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

SNS の煽り投稿における受け手の属性に着目した分類
富田真生 1 村井源 1
1
公立はこだて未来大学{g2123041,h_murai}@fun.ac.jp

近年，SNS におけるトラブルが問題となっている．
要因はいくつか存在するが，その一つに「煽り」が存在する.しかし，SNS における「煽り」の詳細なルに対処する研究の注目が高いことが分かる．
本研究では，SNS における「煽り」に着目し，富田らの研究結果[2]をベースとして，対象データである X（旧 Twitter）上の煽りを含むポスト（旧ツイート）を分析した．分析では話者が想定しているま定義付けはされておらず，正確な検出は実現されていない.また，煽り表現の分類を行った研究も存在するが，特徴の分析が十分ではない．そこで，本研
究では，SNS における「煽り」の精度の高い検出を実現するために，先行研究をもとに話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性にたは，対象となりうる煽りの受け手の属性に着目しその特徴の分析と，その他の要素との関係性に関する特徴の分析を行った．本研究で得られた結果をもとに SNS における「煽り」の検出と分類，詳細な定義づけを目指していく．また，ある文を煽りと感じるかは煽りの種類や，受け手個人の属性によって着目して統計的・言語的な分析を行った．得られた
結果は，SNS における「煽り」の受け手に関する特徴と，その他の要素との関係性に関する特徴を示しており，煽り表現の分類に有用であると考えられる．

異なるが，本研究の成果を応用して個人ごとに煽りと感じる文の差異も抽出可能と考えられる．

概要

2 分析対象1 はじめに

本研究では，X でつぶやかれたポストの中で富田らの研究[2]で用いられた以下の条件を全て満たす

SNS 上でのトラブルを引き起こす要因に「煽り」というものがある．本研究での煽りは，相手の感情に働きかけ，何かしらの行動や感情を引き起こすSNS 上のメッセージに含まれる言語的な表現と定義した．SNS 上での「煽り」は，非常に複雑で表現が多岐にわたるため，その定義や基準が曖昧であり，ポストを対象として，2022 年 3 月 15 日～2023 年 7
月 10 日に投稿されたポストを 400 個収集し，分析を行った．

トレンドワードを含む

リプライ数が 10 以上，もしくはリポスト（旧リツイート）数が 30 以上である

その正確な検出は実現されていない．煽りの検出に関する研究には，松本らによる BERT を利用した煽りツイートの検出[1]や，富田らによる SNS における「煽り」の検出を目的とした煽りツイートの分類[2]がある．2 つの研究の結果，煽りの検出におけるBERT の有用性や，煽りの手段・意図・話題要素での分類は明らかになった．しかし 2 つの研究では受け手の属性に言及しておらず，煽り対象の人の属性とその他の要素の関係が明らかではなかった．SNSのトラブル関連の研究としては，磯野史弥らによる
Web 掲示板における皮肉の分類および自動検出[3]や，Rajesh Basak らによる Twitter におけるパブリッ

くうえで，富田らの研究[2]のポスト上での煽りの手段と意図，ポストの話題に特徴が出るのではないかという仮説に加えて，話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性にも特徴が出るのではという仮説を立て，特徴の分析と，手段，意図，話題との関係性分析を行った．分析を自動で行

クシェイミングの検出，分析[4]などがあり，その他にも多数存在しているため，SNS におけるトラブう有効な手段が存在しないため，手動で各ポストに含まれる受け手の属性として想定されるものを分析

煽りを含むと分析者が判断した

3 受け手の属性分析
3.1 受け手の属性の抽出と基礎統計
本研究では，ポストが含む「煽り」を分析してい― 543 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

した．手動分析の結果をもとに， 受け手の属性として想定される属性を 14 種抽出した．さらにこの属性を用いて，それぞれ独立かつ同時に存在しうる，4 種の受け手の属性の軸に絞った．以上を用いてアノテーションを行い各タグの出現頻度を求めた．
受け手の属性軸とその説明，頻度を表 1 に示す．
表 1 受け手の属性とその説明および出現頻度
煽りの受け手の属性

頻度

説明

性別や世代，容姿，国籍，～フ 多
マジョリテ
ァン等の一般的な属性を持つ集
ィかマイノ団に属している人々か，一般的リティかではない属性を持っていたり，（多⇔小）行動をしている人々か
少4 受け手の属性と他の要素の関係性
受け手と煽りの関係を明らかにするため，受け手属性の分析結果と，富田らのカテゴリ[2]に手段では「助言」，「評価」，「願望を述べる」，意図では「差別」，話題では，「自分語り」，「イデオロギー」を追加して得られた手段，意図，話題の分析結果を比較した．本稿で示す結果に用いた手段・意図の因子一覧及び，手段，意図，話題要素について
は表 3，付録の表 10 に示す．

168
表 3 手段・意図・話題因子一覧
全カテゴリ因子（手段・意図・話題）
243

因子 1

センシティブな話題で自己顕示

強い立場か 話者や一般と比較し，知識や能 強185
弱い立場か 力，ステータス，センスなどで（強⇔弱・ 劣っていたり，何かしら好まし 弱・困窮）
くない状態にあるか否か
困窮 239因子 2

プロモーション

因子 3

マウント

因子 4

推測による決めつけ

話者と同じ 話 者 と 同 じ 考 え を 持 っ て い た 同か 否 か ( 異 り，同じ属性の集団に属してい⇔同)
るか否か
異因子 5

差別

因子 6

他者への配慮

304

因子 7

組織や地域へ揚げ足・反論

30

因子 8

いやがらせ質問因子 9

誹謗中傷や命令因子 10

趣味関連の言動因子 11

批判・変更要求

社会的に迷善惑とされる 善意を持っていると想定される存在か否か 人か，問題や疑惑，勘違いを起（善⇔悪） こす迷惑者と想定される人か
悪77

255

手段因子

3.2 受け手の属性の因子分析
煽りの構成要素と考えられる，受け手の属性から，煽りポストの特徴を分析するために，因子分析を用いた．変数の数は 8，データ数は 400，因子数は平行法で 4 に定めた．各因子の構成要素は，各因子で因子負荷量が 0.3 以上または-0.3 以下のものを採用した．得られた因子とその構成要素を表 2 に示す．
結果から，因子 2 や因子 4 には攻撃的な煽りの主たる対象で，因子 1 や因子 3 にはそれ以外の煽りの主たる対象と考えられる．
表 2 受け手の属性因子分析結果
因子

因子名

因子 1 善意の一般人

因子 1

誹謗中傷や命令

因子 2

決めつけ

因子 3

いやがらせ質問

因子 4

上から助言・提案

因子 5

マウント

因子 6

上から決めつけ

因子 7

問題指摘・揚げ足

因子 8

問題点を指摘し評価
意図因子

因子 1プロモーション因子 2

負の感情を誘発話題因子

構成要素
マジョリティ，社会的に迷惑とされる存在ではない

因子 2 話者と異なる 話者と異なる

因子 1

イデオロギー

因子 2

個人

因子 3

教育

因子 4 人の属性や特定の集団に関するプロモーション

因子 3 弱い立場

弱い立場

因子 4 嫌悪対象

マイノリティ，強い立場，社会的に迷惑とされる存在

因子 5― 544 ―趣味This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 5 受け手の属性因子と手段因子の関係

4.1 因子得点から見た関係性
本研究で受け手の属性の因子分析を行った際に得た，各因子の因子得点が 0.5 以上のポスト群に対して，手段・意図・話題要素で因子分析を行った際の各因子の因子得点の平均値を計算し，どのような受け手に対してどのような煽りが用いられているのかを分析した． 各分析結果を表 4，5，6 示す．結果
例として，手段・意図・話題要素因子との分析では，受け手の属性因子 1「善意の一般人」は，「センシティブな話題で自己顕示」，「プロモーション」，「マウント」，「差別」との関係が深いことが明らかになった．ここから，善意がある一般的な人々に対しては，何かしらの宣伝で行動を起こさせたり，センシティブな話題でふざけたり，マウントや差別をして負の感情や正義感を誘発し行動を起こさせようとする煽りが多いのではないかと考えられる．分析結果全体からは，善人や弱者はマウントやプロモーション，自己顕示の対象になりやすく，話者から見た自分と違う者や嫌悪対象は，批判や誹謗中傷，いやがらせ等の攻撃対象になりやすいと考えられる．以上のように，受け手の属性因子と各因子間の関係性の特徴が示唆された．このことから，受受け手の 因子得点の平均値
属性因子
0.1 以上因子得点の平均値-0.1 以下

因子 1「上から助言・提「いやがらせ質問」，案」，「マウン「上から決めつけ」，
ト」，「問題点を「問題点指摘・揚げ足」
指摘し評価」

因子 2「 い や が ら せ 質 「上から目線で助言・提問」，「問題点指 案 」 ， 「 マ ウ ン ト 」 ，摘・揚げ足」「問題点を指摘し評価」

因子 3「マウント」因子 4「 誹 謗 中 傷 や 命 「上から目線で助言・提令」，「いやがら 案 」 ， 「 マ ウ ン ト 」 ，せ質問」「問題点を指摘し評価」
表 6 受け手の属性因子と意図因子の関係

受け手の属性因子

因子得点の平均値
0.1 以上因子 1「プロモーション」，「負の感情を誘発」

因子得点の平均値-0.1 以下「プロモーション」，「負の感情を誘発」

因子 2
因子 3 「プロモーション」
因子 4

け手と煽りの関係性に基づき，詳細な煽りの理解が可能になると考えられる．

「プロモーション」，「負の感情誘発」

4.2 χ二乗検定の残差分析から見た関係性
表 4 受け手の属性因子と手段・意図・話題因子の関係
受け手の属性因子

因子得点の平均値
0.1 以上因子得点の平均値-0.1 以下

因子 1「センシティブな話 「 組 織 や 地 域 へ 揚 げ
題 で 自 己 顕 示 」 ， 足・反論」，「いやが「 プ ロ モ ー シ ョ らせ質問」，「趣味関ン 」 ， 「 マ ウ ン 連の言動」，「批判・ト」，「差別」
変更要求」

因子 2

「組織や地域へ揚げ 「センシティブな話題
足・反論」，「いや で自己顕示」，「プロがらせ質問」，「批 モーション」，「マウ判・変更要求」
ント」，「差別」

因子 3「センシティブな話
題で自己顕示」，「批判・変更要求」「マウント」，「差別」

因子 4「センシティブな話題「 誹 謗 中 傷 や 命 で自己顕示」，「プロ令」，「批判・変更 モーション」，「マウ要求」
ント」，「差別」，「他者への配慮」

受け手の属性，手段・意図・話題要素の基礎統計結果を用いて，各組み合わせでχ二乗検定を行い，どのような要素の組み合わせが頻出するか調査した．表 7，8，9 に各残差分析の結果，5%有意水準で有意差が見られた組み合わせを示す．手段との組
み合わせの結果からは．マイノリティ，強者，悪人が攻撃対象，マジョリティ，弱者，善人，普通の人は自慢やひけらかし，プロモーションの対象となりやすいと考えられる．意図との組み合わせからは，自分と違うもの（マイノリティ，異なる）はバカにして，嫌な者（強者，犯罪者）は批判する，その他は自己顕示の意図や共感を得たり，道徳心を煽ることで自分の思想に近いような行動を起こさせることが多いと考えられる．以上から，自分と違うものや嫌悪対象は攻撃対象で，その他にはプロモーションや自己顕示，共感を得る対象としての煽りを受けやすいと考えられた．このように，各受け手の属性に― 545 ―

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対する頻出の手段，意図，話題が明らかになりそれぞれの関係性が示唆された．
表 7 受け手の属性×手段での残差分析結果
受け手の属性

有意に多い

有意に少ないマジョリティ

評価，皮肉＋知識・情報の開示，ひけ
嫌味，質問，らかし・自慢・誇示，誘指摘，揚げ足導，助言を取る

マイノリティ

皮肉＋嫌味

知識・情報の開示，誘導

強い立場

皮肉＋嫌味，質問誘導

弱い立場

知識・情報の開示，ひけ
皮肉＋嫌味，らかし・自慢・誇示，誘
質問
導，助言

話者と同じ知識・情報の開示，誘
皮肉＋嫌味，
導，飛躍＋こじつけ，決
揚げ足を取めつけ，推測・予測・想る，比較像，誇張

話者と異なる誘導

知識・情報の開示，誘
社会的に迷惑
強い表現，質導，他者を思いやるようとされる存在
問，揚げ足をな表現，話題や他者の発ではない取る言を利用，ふざける
社会的に迷惑
皮肉＋嫌味とされる存在

有意に多い

有意に少ない集団，イデオロギー
個人，言動

マイノリティ

個人

強い立場

集団，厄災，イ
政治経済，個人 デオロギー

イデオロギー

個人

話者と同じ政治経済，イデオロギー
趣味，言動話者と異なる

趣味

有意に多い

有意に少ないマジョリティ

注目を集めたい，正の感 批判，馬鹿に情を誘発させたい，宣伝 する

マイノリティ

馬鹿にする

宣伝

強い立場

批判

注目を集めたい，正の感情を誘発させた
い，宣伝

弱い立場

他者より優れていることを示す，注目を集めた
批判
い，正の感情を誘発させたい，宣伝

話者と同じ宣伝，道徳心に訴えた
馬鹿にする
い，共感を得る

話者と異なる馬鹿にする

宣伝

注目を集めたい，正の感 批判，馬鹿に社会的に迷惑
情 を 誘 発 さ せ た い ， 宣 する，負の感とされる存在
伝，道徳心に訴えたい， 情を誘発させではない
配慮，共感を得るたい
社会的に迷惑
批判とされる存在宣伝

5 おわりに
本研究では，富田らの研究[2]に基づき，X 上の煽りを含むと分析者が判断したポストを収集，煽りの話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性を手動分析で抽出した．各属性を収集したポストにアノテーションし，基礎統計及び因子分析を行った．因子分析の結果から，煽りの受け手の属性のタイプと考えられる 4 種の因子を得られマジョリティ

弱い立場

受け手の属性

知識・情報の開示，誘導

表 8 受け手の属性×話題での残差分析結果
受け手の属性表 9 受け手の属性×意図の残差分析結果

イデオロギー

社会的に迷惑とされる存在ではない組織，厄災社会的に迷惑とされる存在

言動，イデオロギーた．また，受け手の属性と煽りの手段・意図・話題要素との関係性を明らかにするため，因子得点の比較とχ二乗検定の残差分析を行った．得られた結果
は煽りポストおよび煽り対象の受け手の特徴に対応していると考えられる．また結果から，自分と違う者や嫌悪対象は，攻撃的な煽りの対象になりやすく，その他の者は，プロモーションや自己顕示，共感を得る煽りの対象になりやすいと考えられる．以上か
ら本研究で得られた受け手の属性に関する特徴を用いることで，煽りのより詳細な定義づけや分類が可能になると期待される．今後の展望として，アノテーション作業を分析者一人で行っているため，他の分析者との一致度を測ることで分類の客観性の検証を行う必要があると考える．

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This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

参考文献[1]. 松本典久, 上野史, 太田学. BERT を利用した煽りツイート検出の一手法. DEIM2021 I14-2,2021．
[2]. 富田真生, 村井源. SNS における「煽り」の検出を目的とした煽りツイートの分類. 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023 巻, 2023.
[3]. 磯野史弥, 松吉俊, 福本文代. Web 掲示板における皮肉の分類および自動検出. 情報処理学会
研究報告, Vol. 2013-NL-213, No. 7, 2013.
[4]. Rajesh Basak, Shamik Sural, Senior Member, IEEE,Niloy Ganguly, and Soumya K. Ghosh,Member.
IEEE : Online Public Shaming on Twitter: Detection,Analysis, and Mitigation. IEEE Transactions on
Computational Social Systems. pp. 208-220, 2019.

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表 10 -2 手段・意図・話題要素一覧

A 付録

願望を述べる

こうなったらいいのになど，自分の願望を述べる

意図要素一覧

説明批判

物事のよしあしを批評し正当性などを判定，誤りを指摘し正すべきであるとする意図．

表 10-1 手段・意図・話題要素一覧
手段要素一覧

説明

自分の持っている知識や情報（単なる知識や情知識・情報の報だけでなく，経験や状況に関することなど）
開示
を述べる

馬鹿にする

ひけらかし・
自慢・誇示 得意そうに見せる．

言動を変えさせたい
相手の行動や発言を変えさせたい．

誘導

自分の利益や思惑につながるような情報や場所へ導く．

皮肉＋嫌味

遠回しで意地の悪い非難

笑いの表現

ｗや草，ワロタなど笑ったことを示す表現．皮
肉の明確化や感情表現の一部として利用

他者を思いや 心配，擁護，慰め，応援，同情などの他者を気るような表現 に掛けるような表現
飛躍＋こじつ 論理が連続せずに話が移ったり，他のことと無け理矢理な関連性を示唆する．
決めつけ

相手の行動や考え，発言などを決めつける．

他者より優れていることを 自分が他者より優れていることを示したい．マ示す
ウントを取りたい．
注目を集めたい
自分に注目を集めたい．
負の感情を誘 相手の悲しみや怒り，不安など負の感情を引き発させたい 起こす．
正の感情を誘 相手の喜びや希望，愉快など正の感情を引き起発させたい こす．
宣伝

配慮

見下したような表現

他者に対する気遣いをする意図

共感を得る

自分の主張や感想に共感してもらおうとする差別

所属集団や性別などを理由に差別する意図

記号や絵文字を文中に利用して，感情や意図を記号・絵文字
表現．
強い表現

何かしらの知識や情報を広めようとする．

道徳心に訴えたい
道徳心に訴えて，正義感などを引き起こす．

推測・予測・想像
他者の言動や考えに対する推測・予測・想像
上から目線

他者を軽視したり，侮辱する意図

話題一覧

言葉が崩れていたり，粗暴な表現．

政治経済

説明
国の政治や経済に関する話題

質問

質問する．

指摘

問題点を指摘．

趣味

ゲームや TV 番組，スポーツ，ギャンブルなど趣味に関する話題

反応や回答，事実が分かっていたり想像できていて，本来しなくてもいいようなことをする．

個人

特定の個人に言及している組織

特定の組織に言及している集団

特定の集団に言及している

わざわざ

客観性の無い 客観性が無い一般化．主語の範囲が適切でな一般化
い．
丁寧な表現
誹謗中傷

敬語だけでなく，不必要なまでの丁寧な表現
直接的な批判や非難，罵倒．

揚げ足を取る 言葉尻をとらえた非難，からかい
感情の表現

喜びや，怒り，呆れ，悲しみなどの感情を言葉や絵文字などで表現．

比較

物事や人を比較する表現

比喩

物事の説明や描写に，ある共通点に着目した他の物事を借りて表現すること．たとえること．

話題や他者の 話題や他者の発言を茶化しや主張の強化，問題発言を利用 提起などに利用
提案

議案，考えを出すこと．

命令

あることをするように伝えること．

ふざける

国や地域

特定の国や地域に言及している

言動

他者の発言や行動に言及している

厄災

社会問題や，事件事故，災害などの厄災に関する話題

教育

教育制度や組織，学歴等の教育に関する話題

プロモーショ 商品やイベント，支援情報などプロモーション
ン対象の対象についての内容が含まれている話題
自分語り

ある個人や社会集団によって共有される思想，イデオロギー 信条，世界観に関連することに言及している話
題
人の属性

ふざけて茶化す（不謹慎な言動，明らかな虚偽，わざとらしい言い回し）

誇張

話題の内容などを大げさに表現．

反論

他者が言ったことに対して，言い返す．

助言

他者に対してアドバイスをしている

評価

物事・性質・能力などの良し悪しや美醜などを判断するような表現

発言者の経験やステータスなど発言者自身に関することに言及している話題― 548 ―

健康，人種，性別，年齢，収入など個人の性質や特徴の話題

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