人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)
SIG-AM-32-07

ニュースに対するコメントが閲覧者の意見形成に与える影響に関する予備調査
The Inﬂuences of Online News’ Comments
on Viewer Opinion Formation
安尾 萌 ∗林 沙也加

松下 光範

Megumi Yasuo

Sayaka Hayashi

Mitsunori Matsushita

関西大学大学院総合情報学研究科
Graduate School of Informatics, Kansai University
Abstract: 本研究の目的は，web ニュースを介した世論形成において SNS 上に投稿された意見やニュースサイトに投稿されるコメントが，ニュース閲覧者の意見に及ぼす影響を明らかにすることである．ソーシャルメディアを通じてニュースを収集する閲覧者は，しばしばニュースに関する他者の感想やコメントを読んだ上で，そのニュースに対する印象を形成する．そのため，他者のコメントによってweb 上に形成される世論は，閲覧者の意見形成に影響を及ぼす可能性がある．本稿では，閲覧者が閲覧するコメントの多寡に着目し，ニュースに対するコメントを対象とした予備調査を行った．

る機能であり，利用者はこの機能によって現在サービス上で注目されている話題を円滑に知ることができる．利1 はじめに用者のコメントを経由してニュースの詳細を知る利用者

インターネットの普及は，ニュースへの接触行動を大は，大元の記事を把握する前に，入手経路となった利用きく変容させている．以前は，新聞やテレビ，ラジオと者のコメントに記述される意見や感想を閲覧することにいったマスメディアの報道によりニュースを受動的になる．そのため，このような経路でニュースを知る利用知ることが多かったが，Web を介してニュースにアク者は，大元の情報源を閲覧する前に，閲覧した利用者のセスできるようになった現在では，従来のマスメディアコメントによって先入観を形成する．このような先入観経由ではないニュース認知機会が増加し，興味をもったは，大元の情報源から閲覧者が受ける印象を変容させ，ニュースの関連情報を能動的に辿る行為も容易になってニュースに対する意見形成時に認知バイアスとして働くいる．特に SNS の発展は Web ニュース記事の共有や拡ことが懸念される．こうした背景の下，本研究では，あ散に大きな影響を与えており，これらを通じてニュースるニュースに対して付与された意見が，他者の意見形成を知る人も多い．SNS はニュースの共有・拡散だけでに及ぼす影響を明らかにすることを目指す．この課題をなく，ニュースに対する意見表明や議論を行うことも可解決するにあたり，本稿では閲覧するコメントの量と，能である．そのため，世論を形成，あるいは観測する新コメントの発信者の背景情報（過去の発信傾向やプリたな場として期待する声も存在する [10]. ソーシャルメ

ファレンス）の閲覧量に着目し，この 2 点の間にトレーディアを介してニュースを知る利用者は，そのニュースドオフが存在するという仮説のもと，コメントの受信環を拡散したユーザのニュースに対する反応を見た上で情境の差によって形成される意見の差を明らかにするため報を取得する．例えば X（以下，旧 Twitter と表記）での予備調査を行った．

は，ある話題が利用者間の一部で一定数共有されると，共有された話題に関する語が抽出され，「トレンドワー

2 関連研究ド」として表示される．このトレンドワード機能は，トレンドワードを含む投稿をワンクリックで検索，表示すニュース記事に対するオンライン上のコメントの影響を分析する研究は，主に英語圏や韓国語圏などで広く行∗ 連絡先：関西大学総合情報学部

われている．Lee らの研究では，ニュース記事に付与さ〒569-1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2-1-1れるオンライン上のコメントの論調や引用のされ方にE-mail: k290993@kansai-u.ac.jp

1ー 44 ー人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)
SIG-AM-32-07

よって，ニュースおよびコメントの閲覧者がニュースの論調をより友好的であると認識することを報告している[5]．またこの研究では，努力を要する認知活動を楽しむ心理的傾向である「認知欲求 [1]」についての調査を

⿃瞰的視点
トピック全体を俯瞰する視点
・個々のアカウントの粒度が小さい
・コメント群全体の傾向を知る

行い，より高い認知欲求を持つ閲覧者が，コメントから世論を推測しようとする傾向があることを示している.

Houston の研究 [4] では，オンライン上の政治的なコメントが閲覧者に対して与える影響についての実験を行っている．この研究では，コメントが閲覧者に与える影響

⾍瞰的視点として，ニュース記事などの情報が閲覧者自身よりも他ニューストピック
過去の発言発⾔者に注視する視点
・アカウントの粒度が大きい・発言意図や過去の発言傾向を知る者に対してより大きな影響を与える，と考える心理的傾向である「第三者効果 [2]」に焦点を当てている．この

図 1: 視点の差異によるコメントの受信環境の変化

実験では，ある政党を熱烈に支持するコメントが，閲覧者に対してより強い第三者効果を与えるという仮説のも以上の従来研究からは，ニュースに対して意見を投稿と，2008 年のアメリカ合衆国大統領選挙に関する記事をするユーザがわずかであるにもかかわらず，これらの意対象に，2 人の大統領候補者についての支持・不支持に見が閲覧者の印象に様々な影響を与えることや，世論をよる統制をとってコメントを閲覧させる実験を行った．

分析しようと試みる閲覧者はこのような web 上の意見

その結果，ユーザコメントが大統領候補者のメディア上を重視して世論分析を試みる傾向があることが明らかにの描写に影響を与え，コメント群の政治的態度に関するなっている．また，大量のコメントを利用して世論の分認識にも影響することを報告している．また，Eliders

析を試みる研究からは，ソーシャルメディアが世論の形らは，異なる文化圏においてユーザコメントが世論認識成，分析の対象として期待されていることが窺える．一

および閲覧者に与える影響についての調査を行い，韓国方，従来研究では閲覧者の心理的傾向や属性情報を考慮とドイツを対象に調査を行い，両国ともに集団主義的なした調査は存在するものの，閲覧者の情報受信環境に着グループにおいて「世論が自身の見解と概ね合致する」目したものは限られている．そこで本稿では，ニュースと認識する閲覧者が多く存在することを報告しているにコメントを付与するアカウントを観察する視点に着目[3]．これらの研究報告からは，ニュースに対するコメンし，鳥瞰的・虫瞰的視点からコメントを観察した際に形トがコメントの閲覧者に対してニュースの認識に影響を成される意見にどのような差があるかを観察する．

与えることを示している．
日本においてニュース記事へのコメントがもたらす影

3 鳥瞰的・虫瞰的視点からの情報ア

響に焦点を当てた研究は限られるが，ニュース記事について投稿されたコメントから，報道対象に対する人々

クセスと印象形成の興味関心を分析する研究はいくつか試みられている(e.g., [11], [9])．時事問題についてのソーシャルメディ

本研究では，ニュースに対するコメントの閲覧者がコア上の反応を分析する試みは，計算社会科学の分野で広メントから受ける影響として，閲覧するコメントの総量く行われている (e.g., [7]，[8])．特に，東日本大震災や熊と，コメントの発信者に関する背景情報の量が，意見形本地震などの大規模災害や，新型コロナウイルスに代表成に影響すると考えた．1 章で述べたように，発信者のされる世界的課題を対象とした調査が報告されている．

背景情報とは，コメントを投稿した発信者のプロフィー

これらの分析対象としては，旧 Twitter をはじめとしたル情報や選好，過去の投稿などを含む情報が該当する．

大規模なソーシャルプラットフォームからの情報をもとあるニュースに対するコメントの集合を閲覧する場に分析されてきた．一方，日本におけるオンライン上で合，その最小単位は 1 人のユーザが投稿したコメントの政治的な議論に参加するユーザについて調査した報告である．コメントの閲覧者は，そのニュースに関わるコ[6] では，ニュース記事に対してコメントを付与する閲

メント全体を鳥瞰的に広く閲覧するか，各コメントに着覧者は，全体のうちのわずかしかいないことを報告して目して虫瞰的に閲覧するかを決定することで，コメントいる. この調査では，オンライン上で積極的にニュースからそれぞれ異なる情報を獲得することができる．本研

記事をシェアしたり，コメントを残す回答者は調査対象究で想定するニュースコメントの受信環境の概念図を図者のうち 6% にとどまることを明らかにしている．

3 に示す．多数のユーザを対象にした鳥瞰的な閲覧を行

2ー 45 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)
SIG-AM-32-07

Webアプリケーションで閲覧する

Hawk群

関連記事と関連記事のブックマークコメント

ブックマークコメント
実験参加者

実験対象のニュース記事
Webアプリケーションで閲覧する

Ant群

過去のブックマークコメント

ブックマークコメントを書いたアカウント

図 2: 各群ごとの情報の受信環境

う場合，閲覧者は情報群を「どのような趣旨の情報の集クを選定し，記事を収集した．はてなブックマークは，合か」という観点で捉える．この視点は，コメント群のユーザ数 1,214 万人の「はてな」が提供するサービスの傾向について鳥瞰的に眺めるものとして捉えることがで一つである*1 ．このサービスの利用者は主に 30 代からきる．鳥瞰的な情報受信環境にいるユーザは，例えばあ40 代の男性で構成されており，これらの属性を持つユーるトピックについて複数のニュース記事や複数のソーザによるコメントの獲得が想定される．調査対象とする

シャルメディアを通じてコメントを広く閲覧する状況がトピックは，(1) 賛成意見と反対意見が混交する，(2) 多想定される．この視点で情報を観察する場合，個々の情数の観点に基づく意見が獲得できる，の２点が期待でき報の詳細は削ぎ落とされる．一方，少数のユーザに焦点ることを選定基準とし，「ウクライナ侵攻」および「画像を当てた虫瞰的な閲覧を行う場合は，コメントの詳細な生成 AI」の２つのトピックを対象とした．

内容や，発信された背景を含めて詳細に目を通すことができる．虫瞰的な情報受信環境は，例えば特定のコミュ4.1 実験デザイン

ニティに所属し，少数のユーザと長期的に関係を保っている状況が想定される．この視点で情報を観察する場

各群ごとの情報の受信環境を図 2 に示す．まず実験合，観察対象となる情報の数が限られる．コメントの受参加者を，虫瞰的視点で観察する群（以下，Ant 群と表信環境が意見形成に及ぼす影響を明らかにすることは，記），および鳥瞰的視点で観察する群（以下，Hawk 群とニュースに対するコメントの閲覧者の意見が，他者のコ表記）の二群に分け，各群に対してニュース記事およびメントからどのような影響を受けているかを考慮した意

記事に付与されたコメント（以下，ブックマークコメン

見の分析を可能にし，よりバイアスのかからない情報のトと表記）を提示する．その後，各群ごとに「記述内容取得や意見の発信を促進するシステムの設計に貢献するに共感できたコメント」「記述内容に共感できなかったことが期待できる．

コメント」としてブックマークコメントを各 1 件選定させ，その後「自身の意見」を自由記述で回答させる．この時，Ant 群には実験刺激として，実験対象のニュース4 予備調査

記事 1 件，およびそれに付与されたコメントをランダムニュース記事に付与されたコメントによる意見形成のに提示する．この群の参加者は, コメントを付与したア影響を明らかにするため，閲覧するコメント数，およびカウントが過去に投稿したコメント，およびそのコメンコメントを投稿した発信者の背景情報に着目した実験

トの対象となった記事名を最大 30 件閲覧することがでを検討した．ニュース記事のコメントを対象とした実験

きる．回答時に，「選択したユーザのコメント」についを実施するにあたり，対象とするデータソースの選定とてのアンケート項目を設けることで，選定されるアカウ

ニュース記事およびコメントの収集を行った．この実験

ントの過去のコメントの閲覧を促した．一方，Hawk 群

では，web ページのソーシャルブックマークサービス*1 はてなメディアガイド 2024 年 1-3 月版,https://hatena.co.
jp/ads (2024/2/26 確認)．

である「はてなブックマーク」から，対象となるトピッ

3ー 46 ー人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)SIG-AM-32-07

表 1: 付与するラベル名と付与基準
ラベル名

noise
indiﬀerence
distrust
trust
acceptrejectP impression
N impression
conﬂictsuggestion
criticismconsideration

付与基準
記事内容に無関係の内容，質問文の複製，誹謗中傷など「興味がない」「どうでもいい」という趣旨の意見「信用できない」「疑わしい」という趣旨の意見「信用できる」という趣旨の意見「納得できる」「当然の結果である」という趣旨の意見「納得できない」「受け入れ難い」という趣旨の意見「嬉しい」「楽しい」などのポジティブな感想「悲しい」「腹が立つ」などのネガティブな感想

図 3: ラベルの構成比（ロシア記事）「複雑だ」「なんともいえない」など葛藤，混乱した感想「〜すべきだ」「〜のほうがいい」など提案を含む意見

表 2: ブックマークコメントを選択した数（ロシア記事）

記述内容，記述対象に関連する批判・非難の意見
記事内容を踏まえた考察を述べた意見選択されたユーザには実験刺激として, 実験対象のニュース記事 1 件，おuser 1
user 2user 3user 4user 5user 6
user 7user 8user 9user 10

よびそれに付与されたコメントに加え，関連記事として他に 2 件のニュース記事，およびそれらに付与されたコメントが同時に提示される．この群の参加者は関連記事および関連記事のコメントを読んだ上で回答を行う．調査は web アプリケーションを実装して行い，実験協力者は Yahoo!クラウドソーシングを通じて収集した．

4.2 ケース 1：ウクライナ侵攻に関するニュース記事を対象とした分析

Ant20
1513
10
9
8
7
666

選択されたユーザ

user 2user 1user 3user 4user 6
user 7user 5user 11user 8user 12

Hawk
19
14
13
9887655て実施し，うち 2 名以上が選定したものを各コメントのこのケースでは，ウクライナ進行に関するニュース記ラベルとして決定した．3 名がいずれも異なるラベルを事（以下，ロシア記事と表記）を対象として意見の収集付与していた場合は，筆頭著者の判断によってラベルをと分析を行った．対象としたニュース記事は，NHK に決定した．ラベルの構成比を図 3 に示す．実験者コメン

よって報道された「侵攻継続と和平交渉で意見が二分 ロ

トの傾向や Ant 群と Hawk 群のコメント内容の差異をシア 世論調査」*2 である．この記事について付与された観察した．獲得したコメントのラベルの構成比を観察しコメントをはてなブックマークから収集した結果，34 件た結果，reject は Ant 群のみに現れ，conﬂict は Hawkのコメントが獲得された．Hawk 群に提示する関連記事群のみに現れた．

は，はてなブックマーク上で関連記事として表示される回答者から多くの賛同を得たブックマークコメントと記事から，ブックマーク数の多い順に選出した．選出しその要因を調査するために選択されたブックマークコメた記事は，「ロシア石油大手，会長が「重病」経て死去とントの割合を集計した．集計結果を表 2 に示す．その結発表 病院から転落死か」*3 および「ロシア，行き場失う果，Ant 群と Hawk 群ともに上位 3 位は user 1，user 2，*4

天然ガスを焼却か 環境への影響懸念」 である．調査協

user 3 であった．これらのコメントはいずれも文字数の力者は 313 人であり，そのうち Ant 群は 158 人，Hawk多いコメントであったため，ブックマークコメントの文群が 155 人であった．

字数と選択数の相関について調査した．ブックマークコ

実験で得られた回答のうち，3 章で述べた実験参加者

メントの文字数と選択数について図 4，5 に示す．このの「自身の意見」（以下，実験者コメントと表記）に対データについて相関係数を算出したところ，Ant 群の相し，12 種類のラベルを付与した．付与するラベル名と付関系数は 0.510，Hawk 群の相関係数は 0.488 となり，い与基準を 1 に示す．ラベルの付与は 3 名の付与者によっずれも中程度の正の相関が見られた．

4.3 ケース 2：画像生成 AI に関するニュース*2 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220902/
k10013799531000.html (2024/2/27 確認)*3 https://www.afpbb.com/articles/-/3421844(2024/2/27確認)*4 https://www.nikkei.com/article/
DGXZQOGN2704Z0X20C22A8000000/(2024/2/27 確認)

記事を対象とした分析
4.2 節と同様のケースが他のトピックでも確認されるかを明らかにするため，異なるジャンルのニュース記

4ー 47 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)
SIG-AM-32-07

図 6: ラベルの構成比（AI 記事）
表 3: ブックマークコメントを選択した数（AI 記事）
図 4: ロシア記事について文字数と選択数の相関関係
選択されたユーザ（Ant 群）

user 1user 2user 3
user 4user 5user 6
user 7user 8user 9user 10

Ant7333332222

選択されたユーザ

user 1user 11user 12user 13user 14user 15
user 2user 7user 8user 9Hawk
44433322224.2 節と同様に表 1 の付与基準に基づいてラベルを付与した．Ant 群と Hawk 群に付与したラベルの構成比の特徴として，Hawk 群が Ant 群より accept が約 4.5 倍

図 5: ロシア記事について文字数と選択数の相関関係多いという点が挙げられる（図 6）．

（Hawk 群）

実験者に選択されたブックマークコメントの割合を算出するにあたり，AI 記事ではブックマークコメント事として，画像生成 AI に関するニュース記事（以下，の数が多くブックマークコメントを選択した実験者にAI 記事と表記）を対象に調査を行った．実験対象とした記事は「画像生成 AI「Midjourney」の描いた絵が美術品評会で 1 位を取ってしまい人間のアーティストが激*5 であり，獲得されたコメント数は 338 件であった．
怒」Hawk 群に提示する関連記事は「AI 画家「midjourney」に早速の活用例 Twitter 小説「ニンジャスレイヤー」

ばらつきが生じたため，上位 50 コメントを算出した．

Ant 群の上位 3 位は user 1，user 2，user 3，Hawk 群はuser 1，user 11，user 12 が同率 1 位であった（表 3）．
Ant 群は Hawk 群より user 1 を選択した実験者数が約2 倍であった．Hawk 群はブックマークコメントを選択した数に大きな差はなかった．の挿絵作りで活躍」*6 および「絵柄の特徴を学びイラストを生成する AI「mimic」が登場“自作発言” や “他5 議論

人の絵の悪用” などを心配する声も」*7 である．調査協
力者は 300 人であり，そのうち Ant 群が 151 人，Hawk

4.2 節におけるコメント長と選出率の結果から，群に群が 149 人であった．

関わらずより長いコメントが共感できるコメントとして得られた回答のうち，回答者のコメントについては選出されやすい傾向が確認された．この結果は，本調査を行う際にコメント長によるデータ数の絞り込みが可能であることを示唆している．ソーシャルメディアに投稿*5 https://gigazine.net/news/
20220901-midjourney-win-fine-arts-competition/(2024/2/27 確認)*6 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2208/05/
news103.html(2024/2/27 確認)*7 https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/2208/29/
news164.html(2024/2/27 確認)

されるコメントは，最投稿数や高評価数など，複数の観点で評価を行う仕組みが存在する．コメント長と選定数が正の相関にあることは，閲覧者が共感するかどうかという観点でデータを観察した際のデータ選定の一助と5ー 48 ー人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第32回)
SIG-AM-32-07

なる．4.3 節におけるコメント長と選出率の結果は，選(1982).
[2] DAVISON, W. P.: The Third-Person Eﬀect inCommunication, Public Opinion Quarterly, 47(1),1–15, DOI: 10.1086/268763 (1983).
[3] Eilders, C. and Porten-Cheé, P.: Eﬀects of online user comments on public opinion perception, personal opinion, and willingness to speak
out: A cross-cultural comparison between Germany and South Korea, Journal of Information Technology & Politics, 20(3), 323–337, DOI:
10.1080/19331681.2022.2103766 (2023).
[4] Houston, J. B., Hansen, G. J. and Nisbett,G. S.: Inﬂuence of User Comments on Perceptions of Media Bias and Third-Person Eﬀect inOnline News, Electronic News, 5(2), 79–92, DOI:
10.1177/1931243111407618 (2011).
[5] Lee, E.-J., Jang, Y. J. and Chung, M.: Whenand How User Comments Aﬀect News Readers’ Personal Opinion: Perceived Public Opinion and Perceived News Position as Mediators, Digital Journalism, 9(1), 42–63, DOI:
10.1080/21670811.2020.1837638 (2021).
[6] Newman, N., Fletcher, R., Eddy, K., Robertson,C. T. and Nielsen, R. K.: Reuters Institute digitalnews report 2023, Reuters Institute for the Study ofJournalism, DOI: 10.60625/risj-p6es-hb13 (2023).
[7] Toriumi, F., Sakaki, T., Kobayashi, T. andYoshida, M.: Anti-vaccine rabbit hole leads topolitical representation: the case of Twitter inJapan, Journal of Computational Social Science,
DOI: 10.1007/s42001-023-00241-8 (2024).
[8] 浅谷公威, 鳥海不二夫, 大橋弘忠: コミュニティ間における多面性と意見形成, 人工知能学会論文誌, 30(5),658–666, DOI: 10.1527/tjsai.30 658 (2015).
[9] 宇野毅明, 武富有香, 小林亮太, 橋本隆子, 久保山哲二, 申吉浩: 多様性の解析を用いたニュース記事に対するコメント集合の分析, じんもんこん 2022 論文集,207–212 (2022).
[10] 大 谷 卓 史: SNS は 世 論 を 製 造 す る か ？, 情 報 管理, 57(6), 420–422, DOI: 10.1241/johokanri.57.420(2014).
[11] 田島佳征, 畔柳昭雄: 「海離れ」記事への書き込
みコメントから見た海水浴に対する要因把握, 環境
情報科学論文集, 35 245–249, DOI: 10.11492/ceispapers.ceis35.0 245 (2021).

択先が分散する結果となった．これは獲得されたブックマークコメントの多さに起因すると考えられる．そのため，本調査ではテキスト分類技術などを通して，類似するコメント群から代表するコメントを選出するなど，コメント数を絞る工夫が必要となる．
ラベルの構成比に関しては，4.2 節，4.3 節のいずれのケースにおいても Ant 群と Hawk 群で現れやすいラベルに差が観察された．この結果は，本手法によって提示されるニュース記事のコメントが，意見形成に影響を及ぼしている可能性がある．そのため，得られた回答の意味的な分類を通して，提示されたコメントの影響について精査する必要がある．

6 おわりに本研究は，web ニュースを介した世論形成において，ソーシャルメディア上に投稿されたコメントが，コメントの閲覧者に及ぼす影響を明らかにするため，閲覧するコメントの量とコメントを投稿する発信者の背景情報に着目した調査を行った．調査対象のニュース記事に対して付与されたコメントを獲得し，それぞれ異なる視点からコメントを提示する実験を実施した．実験では，(1)獲得されたコメント群と関連記事，および関連記事に付与されたコメントを観察する群と，(2) 獲得されたコメント群と，コメントを付与したアカウントが過去に投稿したコメントを観察する群，の 2 種類に分けた．予備調査の結果，実験参加者が「共感したコメント」として選出したコメントは，コメントの文字数と正の相関があった．また，実験参加者がニュースについて記述したコメントを人手で分類した結果，群間で現れやすいラベルに差があることが示唆された．今後は，テキスト分類技術などを通して実験対象とするコメント数の絞り込みを行い，本調査を行う．また，得られた回答の意味的な分類を通して，提示されるコメントの影響について精査する．

謝辞
本 研 究 の 一 部 は JST RISTEX (課 題 番 号 JPMJRS23L2）の支援を受けた．記して謝意を表す．

参考文献[1] Cacioppo, J. and Petty, R.: The Need for Cognition, Journal of Personality and Social Psychology, 42, 116–131, DOI: 10.1037/0022-3514.42.1.116

6ー 49 ー