ソーシャル世論の傾向－ツイッター分析を基に－
Public Opinion Expressed through a Social Network: A Study Using Twitter Data
Analytics
佐藤 航 大隈 慎吾
Kou Sato Shingo Ohkuma
１．はじめに
２．1 万人サンプルのツイート行動の概覧
３．1 万人サンプルのツイート内容
４．ツイッター世論調査の可能性
５．終わりに<要旨>
既存の世論調査は対象者に回答を依頼し質問に答えてもらう「応答型」で実施されるが，近年この手法の回収率が低下しつつあると言われている．それに対し，人々が自発的に発言した中から研究課題に関連する部分を抽出して分析する「観測型」の調査が提案されている．そこで，本稿ではツイッター上で観測型の世論調査が可能かどうかを検討した．独
自に開発したシステムによって投稿を取得し分析した結果，日本語ユーザーが最も多くつ
ぶやく話題は友人募集や「自分語り」であることがわかった．他方，政治の話題に触れた
投稿者はユーザー全体の 1%にも満たず，世論調査のサンプルとするには不可能なほど僅少であった．とはいえ，マスメディアの報道に呼応する形で投稿者が急増する現象が確認されたので，これを応用し，報道の中で質問を発し回答ツイートを観測・収集するような「中間型」の調査であれば可能であるかもしれない．
Our established poll was carried out using a procedure where respondents answered anumber of questions, what we call the Questioning method. This method may haverecently faced a decrease in response rate. While, on the other hand, the Observation
method analyzes messages that are extracted from voluntary speech that refers to thesubject of the survey. In this article, we confirmed the feasibility of a poll on Twitterusing the Observation method. Using the tweet data acquisition system that we havedeveloped, we discovered that the most common Japanese tweet is “Let's be friends”
and self-conscious mention. Less than 1% of active Twitter users brought up politics,
they are too little to poll. During the analysis process, we discovered what the media
news accelerate increase of tweets. This suggests that collecting responses via tweets
from questions by the media is feasible. We call this the Hybrid method.

-35-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

１．はじめに面接，電話，郵送などによる既存の世論調査は，対象者に接触して回答を依頼し，調査者が作成した質問に答えてもらう「応答型」であるのが特徴といえよう（図表 1）．しかし
近年，応答型の調査は昔よりも回答を得るのが困難になったと言われる．日本では回収率80％を超える調査の数が 1979 年をピークに減少を続けているとの報告もある
（松田，
2014）
．
これは，個人情報の保護等をめぐる社会情勢の変化から，回答を拒否するケースが増えているからではないかと考えられている．
これに対し，対象者が自由かつ自発的に発言した内容の中から研究課題に関連する部分を抽出して分析する「観測型」の調査が提案されている（図表 2）．この手法が期待されているのは，対象者に接触する必要がないので拒否されることなく回収できる点である．
図表１. 「応答型」調査の概念図

図表２. 「観測型」調査の概念図

本稿では，ツイッター上で観測型の世論調査が可能かどうかを検討する．検討にあたって注意すべき点は，件数（発言の数）よりも人数（発言者の数）に注目すべきということである．既存の世論調査のミッションは「有権者全体の意見の趨勢を明らかにすること」
であるが，ゆえに「有権者の◯割が賛成／反対」といった風に報道される．しかし，ツイッターのような自由に発言（ツイート）できる場所では，同一人が何回でも「賛成／反対」の意見を投稿できる．したがって，1 人のユーザーが同じ意見を何度投稿したとしても 1（人）とカウントするような統計でなければ「全体の意見の趨勢」を明らかにすることにはならない．それはすなわち，人数（投稿ユーザー数）の方を重視するということである．
そのような検討に要するため，毎日新聞は，ツイート数だけでなく投稿ユーザー数の集計も可能なツイッター分析システムを独自に開発した．開発したシステムの基本仕様は以下の通りである．
①ツイッターの全ユーザーから日本語ユーザー（のアカウント）を無作為抽出する②抽出時，過去 1 週間以内にツイートが全くないユーザーは休眠中とみなし切り捨てる③上の手順で 1 万人の分析対象者を収集する④分析対象者 1 万人が日々発信する全てのツイートを集計・解析する⑤1 万人のうち 1%を，上と同様の手順で新たに抽出したユーザーと毎日入れ替える

Policy & Research No.9 (November 2015)-36-

①で無作為抽出を行っているのは，分析サンプル（調査対象ユーザー全員）をツイッタ
ーユーザー全体の縮図に近づけるためであり，約 1 億人いる日本の有権者の縮図になるよ
う既存の応答型世論調査で無作為抽出しているのと同じことである．ただしツイッターユーザーの場合，単純な無作為抽出だけだと長期間ツイートをしておらず実質的にツイッターの利用を止めている「休眠ユーザー」もサンプルに含まれてしまうので，内容を分析す
るに足るだけの数のツイートが収集できない．そこで，②のようなスクリーニングをさらに施し，日々ツイートを行う「習慣的ユーザー」だけから成るサンプルを作成することにした．③でサンプルのサイズを 1 万人に限定しているのは，④で日々の全ツイートを集計・解析する際，状況によっては分析者がツイート本文を読み込んでチェックするという余地を残すためである．もしこのサイズを 10 万人や 100 万人まで増やしてしまうと，人間が 1日に読むことのできるツイート量の限界を超えてしまう．また，サンプルに含まれるユー
ザーを⑤の手順で入れ替えているのは，サンプルの偏りが分析結果を歪めるのを避けるためである．毎日 1%の入れ替えによって，約 3 ヶ月でサンプルの全員が入れ替わる．
なお，本稿で行う集計・解析の対象期間は，2014 年 4 月 1 日から 2015 年 3 月 31 日までの 1 年間である．
２．1 万人サンプルのツイート行動の概覧
前述の通りサンプルは 1 万人であるが，全員が毎日投稿（ツイート）するわけではない．
1 年間の平均でみると（図表 3），1 日の投稿ユーザー数は 1 万人中 5,998 人となり，それらのユーザーが1 日に投稿する

図表３.

ツイートを合計

250000

すると約 146,892

200000件になる．これ

1 万人のツイート・投稿者数グラフ
ツイート数平均（1 日当たり）：146,892 件
投稿ユーザー数平均（1 日当たり）：5,998 人（10,000 人中）

25000
20000

15000015000

100000

10000

件の投稿をする

50000

5000

計算になるので0は，ユーザー各
人が毎日 24.50

多いように感じられるが，サンプルに含まれる

tweet(左軸)

user(右軸)のが習慣的ユー
ザーだけだということを考えれば決して多すぎるとはいえない．また，1 日当たり 24.5 件の中には，他ユーザーのツイートに対する単なるリツイート（引用の投稿）も含まれている点にも留意されたい．特に「公式リツイート」と呼ばれる機能を使えば，画面上に表示されるボタンを押すだけでリツイートできるので気軽に利用される傾向がある．

-37-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

ツイッター上では毎日約 5 億件の投稿があるとされており（Twitter,2015），Semiocast（2012）によれば，投稿全体で日本語のツイートが占める割合は 10.6%，日本のアカウン
ト数は 3400 万であるという．それを前提とすれば，分析対象者 1 万人は日本のアカウント
全体の 0.03%にあたり，1 日の投稿約 15 万件は日本語による全ツイート（1 日当たり）の0.28%にあたる．
本分析のサンプルをツイッター全体の規模と比べた場合のスケールはその程度であると考えられる．
３．1 万人サンプルのツイート内容
次に，分析対象である 1 万人サンプルが日々どんな内容を投稿しているのかを明らかにする．それについては，ツイートに含まれる単語の頻出度から類推することができる．ただし，動詞や形容詞，副詞は用途が汎用であらゆる文脈において使用されるものが多く，逆に言うと「この話題の時にだけ登場する単語」というものが少ない．したがって，まずは名詞と記号等の未知語（品詞不明語）を対象にする．
３－１．名詞・未知語における最頻語
1 万人サンプルの全投稿から 1 日当たり 1500 ツイートを無作為抽出してまとめた 2014
年 4 月 1 日から 2015 年 3 月 31 日までの 1 年分の文字データに対して形態素解析を行った
ところ，名詞や未知語の中で最も多く登場したのは「RT」であった（図表 4）．
そこで，改めて 1 万人サンプルの全投稿から「RT」を使用しているツイートと使用しているユーザーを抽出して集計したところ図表 5 のようになった．図表 5 を見ると，「RT」が全ツイー
トにおける最頻語であるのは，特定時期に投稿が急増するせいではなく，年間を通じて全ツイートの 20.6%（1 日平均）前後，投稿ユーザー数の 53.9%（1 日平均）前後がコンスタントに投稿される結果であることがわかる．
「RT」の全ツイートにおける頻出度が約 20%ということは，5回の投稿のうち 1 回程度が，自分の意見を述べるためでなく他人の意見を引用するために行われていることになる．
世論調査という観点から見た場合，より重要なのは投稿ユーザー数の方であるが，これが 1
日平均 53.9%ということは，習慣的ユーザー（1万人サンプル）の日々の投稿者の実に 2 人に 1

Policy & Research No.9 (November 2015)-38-

図表４.「RT」含むツイート・投稿者数割合
抽出語
RT
(
)
ー
?
#
人
ω
笑
??
♪
W
⇒
1
2
ｗｗ
∀
月
画像

品詞
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
名詞
未知語
名詞
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
未知語
名詞
名詞

ツイート割合20.40%
11.17%
9.71%
8.29%
6.74%
4.90%
3.91%
3.85%
3.51%
3.27%
2.69%
2.40%
1.89%
1.82%
1.57%
1.56%
1.55%
1.43%
1.43%
1.34%

※「ツイート割合」は、抽出語を含むツイート数を全
体（1 日1500 ツイート✕1 年間）で割った値である．
「未知語」は、記号など、品詞の識別が不能な語を指す．

上リツイートしてい

図表５. 「RT」を含むツイート・投稿者数割合「RT」tweet&user（2014/4/1~2015/3/31）

ることになる．この70.00%

比率は，他のあらゆ

60.00%る単語の中でも突出50.00%

していた．試みに，

40.00%

この 53.9%という比

30.00%

率を日本のアカウン

20.00%

ト数 3400 万に当てはめてみると約 1833

Twitter 社 RT 機能不具合

広告業者による自動投稿

人が，1 日に 1 回以

10.00%
0.00%

万人というオーダーになる．この解釈で

tweet

user

あるが，3400 万人の中には休眠ユーザーも当然含まれているので，これを「1 日約 1833
万人がリツイートしている」と解釈するのは間違いである．そうではなく，1833 万人は「これ以上になることはありえない」という 1 日当たり投稿ユーザー数平均の理論的な上限値（以降，1 日当たり最大投稿者数）を表していると考え，以降 1 つの指標として使うこと
にする．
ところで，
「RT」は他者の投稿をリツイート（引用）した場合に付く記号であり，リツ
イートは，誰かの投稿に共感，感動あるいは反発を覚えた際，それを投稿した相手や引用者自身のフォロワー（引用者の投稿を閲覧できるよう登録設定をしている他ユーザー）に表明する目的で行なわれる．では，どのような話題のツイートに対して多くのリツイートがされるのだろうか．それを検証するため，「RT」を含む全ツイートに対して形態素解析を行い，頻出語の上位 3 位を示したのが図表 6 である．

図表６.「RT」含むツイートの頻出単語
抽出語
品詞
ツイート割合人
名詞C
10.10%
フォロー サ変名詞
3.80%
画像
名詞
3.60%

図表 6 から「RT」と一緒に最も多く登場する単語は「人」だということがわかる．この語は「日本人」「3 人」「人が悪い」等々，語としての汎用性が高すぎて用例に特定の傾向が見られなかった．3 位の「画像」も同様である．しかし，2 位の「フォロー」を含むツイー
トには文脈の上で明らかな傾向があった．一番多かった用例は「RT してくれた人はフォロー（フォロワーに登録）します」である．友達（フォロワー）を探しているユーザーのツイートをリツイートする，「出会い」目的の利用も多いことがうかがえる．
３－２．名詞における最頻語
未知語は，それ自体に意味のない記号（カッコやハイフンなど）であったり英単語としては意味をなさないアルファベットの組み合わせだったりした場合，そこからツイートの文脈を類推することが難しい．そのため，文脈判定上の困難を避けるために対象を名詞に-39-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

絞って形態素解析を行った（図表 7）．このランキ 図表７. ツイートの頻出名詞ランキング
ングでは，ツイート割合が 1%未満のものは除かれ
抽出語
品詞
ツイート割合ている．ランキング 1 位～4 位の「人」「笑」「月」「画像」は，図表 6 のケースと同様に語の汎用性が高すぎて用例に特定の傾向が見られなかった．
よって，意味のある最頻出語としては「自分」が筆頭ということになる．
「自分」を含むツイートと投稿ユーザーが全投稿に占める割合は，「RT」と同様，年間を通じて激しく増減することのない安定
した推移となる（図表 8）
．

人
笑
月
画像
自分
お願い
動画
発売
フォロー

名詞
人名
名詞
名詞
名詞
サ変名詞
名詞
サ変名詞
サ変名詞

3.91%
3.51%
1.43%
1.34%
1.17%
1.17%
1.14%
1.13%
1.12%

図表８. 「RT」を含むツイート・投稿者数割合「自分」を含むツイートをし「自分」ツイート数・投稿者数割合推移

た投稿ユーザー数割合（1 日

25.00%

当たり）は 15.7%であり，習20.00%

慣的ユーザーの 6.4 人に 1 人

15.00%

が投稿した計算になる．これを 1 日当たり最大投稿者数に換算すると約 534 万人である．
「自分」が用いられる文脈

10.00%
5.00%
0.00%

を確認するため，「自分」という語の後に続く助詞の組み合

ツイート

投稿者数

わせを調べた（図表 9）．日本語の場合，「自分の」に続くのは大抵名詞である．そこで，後に続く名 図表９.「自分」＋後続助詞の頻出ランキング
詞は何なのかについても集計を行った（図表 10，
ただし 1%未満は省略）．
「自分」を含むツイートの中で最も多い言い回しは「自分のこと」「自分の名
前」「自分の名前」「自分の理想」「自分の事」「自分の部屋」「自分の気持ち」といった，自分と他者や自分と外界の関係についてではなく，ひたすら自分自身についての「自分語り」であることがわ

抽出語
自分の
自分が
自分で
自分に
自分は
自分を
自分も

-40-

ツイート割合35.80%
12.64%
10.68%
7.50%
5.77%
5.42%
4.52%

図表１０.「自分の」に後続する名詞では単語
ことかる（これらの言い回しを含むツイート本文を読フォロワー
んでみても実際にそうであった）．
その他の名詞に中
名前関しては，「自分のフォロワー」は「RT」と同様に
理想「出会い」目的の文脈であり，「自分の中」は汎用
事
自由性が高すぎて用例に特定の傾向が見られなかった．
モノ
部屋
気持ち

Policy & Research No.9 (November 2015)

品詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞
名詞＋助詞

品詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞
名詞

ツイート割合
4.39%
3.21%
2.61%
2.04%
1.91%
1.72%
1.42%
1.39%
1.23%
1.16%

３－３．使用頻度が増減する名詞キーワード「RT」や「自分」を含むツイートをする投稿ユーザー数は年間を通じて多く安定的で急な増減があまり見られなかった．しかし，ある時期に投稿人数が急増するようなキーワー
ドもある．増減の主な要因として①物理的環境，②社会の重大事件，③娯楽イベント（スポーツ，映画，音楽など）の 3 つがある．以下では，3 要因それぞれのケースを例示する．
要因１：物理的環境「物理的環境」とは，ツイートを行う人間を取り巻く物理的な状態のことを指す．これ
により特定キーワードを含むツイートが増減する典型例は気候変化である．例えば，日本の中で平均的な気候を持つのが東京だと考え，東京都（千代田区）の最高気温と「暑い」
もしくは「寒い」の投稿ユー

図表１１.東京の気温と「暑い」「寒い」の投稿ユーザー数の推移

ザー数の年間推移を比較してみた（図表 11）
．気温が高くなると「暑い」の投稿ユーザ

12.00%
10.00%

ーが多くなり低くなると「寒8.00%

い」の投稿ユーザーが多くな

6.00%

る傾向がはっきり表れている．
物理的環境要因としては，

暑い、寒い（2014/5/1~2015/3/31）

14.00%

4.00%
2.00%
0.00%

他に地震の発生，台風の接近や上陸などがあり，いずれも暑い事象の発生前後でツイートが増加している．これらのことから，ツイートの増減は，ツイッターを含むインターネッ

40

東京都千代田区の最高気温（2014/5/1~2015/3/31）

35
30
25
20

ト内の動きだけでなく，ネッ

15

トの外にある「リアル」世界

10からも直接的に影響を受ける

寒い

5
0

ことがわかる．
要因２：社会の重大事件
要因２によってツイートが急増した例として，2014 年 6～7 月期に生じた「東京都議会
やじ騒動」をとり上げる（図表 12）．この件は，「リアル」世界の事象の影響がツイッター
内に及んでいることがわかるが，影響の現れ方に特徴がある．
時系列に沿って見ていくと，問題のやじが発生したのは 6 月 18 日で，その日までは「都議会」を含むツイートの投稿者
は習慣的ユーザーの 0.0％だった．18 日の夜やじを受けた議員本人のツイートが拡散したことで「都議会」のワードを含むツイートの投稿者は 0.2％まで増加したが，翌 19 日に報-41-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

道機関が一斉に報じると投稿者は 2.0%に急増した．
このことは，「炎上」と呼ば

図表１２.「東京都議会やじ騒動」時の投稿ユーザー数の推移「都議会」投稿者数（2014/6/1~7/31）
3.00%

都議会やじ
ニュース

れるようなツイートやリツイ

2.50%

ートの急増加が起こっても，

2.00%

その規模には自ずと限界があ1.50%ることを示している．それが

1.00%

やじ被害本人

誰の目にも触れる「大炎上」

0.50%

のツイート

のような規模に膨らむために

約1週間

やじを飛ばした議員謝罪

0.00%

は，マスメディアのような外部要因の影響が必要である．
実際，論文捏造に関連した「小保方」，ジャーナリスト誘拐事件に関連した「イスラム」，
メンバーが襲撃された事件や「AKB 総選挙」のようなイベントに関連した「AKB」を含むツ
イートも，投稿者の爆発的増加（「小保方」の投稿者はピーク時で 7.7%，「イスラム」は 5.8%，「AKB」は 10.9%まで増加した）は，ほとんどが新聞やテレビニュース，それらの公式アカ
ウントによるツイートがきっかけで起きていた．
要因３：娯楽イベント
要因３の例は，サッカー・ワールドカップである．日本チームがコートジボワールとの初戦を迎えた 2014 年 6 月 15 日に，「日本」を含む投稿が急増した．
「日本」を含む投稿の（習図表１３.W 杯日本戦前後の投稿ユーザー数の推移

慣的ユーザー）割合は１日当たりの平均で 10.5%だが，先に示した「RT」や「自分」と同様，常に安定してその水準を保っている．ところが，コートジボワール戦があった「日本」user（2014/4/1～2015/3/31）
25.00%

W杯コートジボワール戦

20.00%
15.00%
10.00%

2014 年 6 月 15 日には 23.6%

5.00%に達した（図表 13）
．

0.00%

これは，
普段 10 人に 1 人がツイートする程度であったのが 6 月 15 日だけは 4 人に 1 人に跳ね上がったということである．1 日当たり最大投稿者数
でいえば約 360 万人から 800 万人強に急増したことを意味する．試合のテレビ中継や各地でファンが集まり繰り広げた「リアル」世界での応援行動が，投稿者の爆発的増加をもたらした外部要因と思われる．ただし，「日本」を含むツイートの投稿者は爆発的に増加した
ものの，「日本代表」や具体的な選手名はそれほどでもなかったことから，普段からサッカ

Policy & Research No.9 (November 2015)-42-

ーに興味のない一般国民がある種のナショナリズムを刺激されたことによる（社会的心理要因）可能性が考えられる．
上記のほかの特例として，同じワードの投稿者が別々の要因で何度も急増するケース，
社会的事件とネット上での動きの相乗効果によって投稿者の増加期間が長期化したケースが観察された．前者は図表 14，後者は図表 15 に示されている．図表 14 で投稿者が急増した際の水準がほぼ同じであるのは，このアイドルグループに興味を持っている層の全体数がこの程度だからだと考えられる．大部分は普段投稿することなく潜在化しているが，興味を引くイベントが起これば活性化してツイートするという行動パターンが見てとれる．
図表 15 は号泣会見で話題になった兵庫県議会議員に関する投稿の増加を示している．
報道が低調になった以降も 1 ヶ月

図表１４.「AKB」を含む投稿ユーザー数の推移

ほど高水準な期間が続いた．

「AKB」投稿者数 2014/5/1~6/30

これは，問題となった会見の12.00%

報道写真や動画を，一般人の10.00%

握手会

ネットユーザーが冗談めかし

8.00%

傷害事件

て加工したものが公開され出

6.00%

回り続けたのが原因であり，社会的事件とネット上の動き

約３日

1 日のみ

AKB
総選挙

4.00%
2.00%
0.00%

という両者の相乗効果といえる．
なお，図表 12 や図表 15 の図表１５.「野々村」を含む投稿ユーザー数の推移

ようなインターネット上での動きが投稿者数の増加におい「野々村」投稿者数（2014/6/16~8/15）
14.00%て一定の役割を果たしたケー

12.00%

号泣会見

スはあったものの，特にツイ10.00%

約１ヶ月

ッター上だけの動きから自然

8.00%
4.00%

増加が生じたケースは観測で2.00%きなかった（小さな規模のも

誕生日

6.00%

発生的に例示した規模で投稿0.00%のはあった）．
３－４．
「ツイッターで話題になる」ことの条件
ここまでに例示したケースから考えると，常時にせよ一時的にせよ「ツイッター上で話題になる」といった場合は，図表 16 でまとめた程度のユーザーが動員されていると推察される．なお，「RT」「自分」「日本」のグループは常時話題になっているもの，
「都議会」
「小
保方」
「イスラム」「AKB」のグループは一時的に話題になったものという違いがある．
当初の問題意識に立ち返れば，
図表 16 と同じぐらいの規模で話題になれば世論調査のサン-43-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

プルとして十分な発言者数（投稿者数）が得られるか，ということになろう．
ただし，図表 16 における「最大投稿者

図表１６. 各語の投稿者数に関する指標数」は公表値であるユーザー数（アカウント数）3400 万人が全て習慣的ユーザーだと仮定した場合の推計値であり，「少なRT

くともこれ以上の人数になることはあり自分得ない」という上限値（参考指標）であ日本

る．
実際には 3400 万人の中には相当数の休眠ユーザーがいるため，実数は「最大投稿者数」の 10 分の 1～100 分の 1 ぐら

都議会
小保方

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）
53.9%
2人に1人
1833万人（1日当たり平均）

15.7%（1日当たり平均）

10.5%（1日当たり平均）

2.4%（2014/6/23）

7.7%（2014/4/9）

5.8%

6人に1人

534万人

10人に1人

357万人

42人に1人

82万人

13人に1人

262万人

17人に1人

197万人

9人に1人

371万人

いまで目減りすると考えられる．それでイスラム

も，既存型（応答型）の世論調査におけAKBる一般的なサンプルサイズ数千～数万人※2014/4/9: 小保方氏記者会見
2015/2/1: 拘束された日本人ジャーナリスト殺害
2014/5/25: 握手会での刃物切りつけ事件

ぐらいは確保できるので，この程度の度（2015/2/1）

10.9%（2014/5/25）

数があれば，世論調査の代用として利用することも検討に値するだろう．
４．ツイッター世論調査の可能性
前章では，ツイッター上で日々どのような内容のツイートが投稿されているのか，その量はどのくらいなのかを明らかにした．それを前提として，ここではツイッター上で観測型の世論調査が可能であるのかを議論する．具体的には，以下の 3 つの条件が満たされるかを検証する．もし 3 つの条件が全て満たされるなら，ツイッターで観測型の世論調査を行うことは可能と結論される．
条件１：政治的な意思を表明するツイート投稿者が存在すること
条件２：条件１を満たす投稿者が統計的な有意差を検出できるほど十分存在すること
条件３：条件２を満たす投稿者を表明した意思の内容によって分類できること
まず，条件１については，ツイート内で「政治的な意思」が明らかになっていなくてはならない．具体的には，首相や与党の政策，野党の主張等の政治的な課題について賛成・反対，あるいは対案といった持論を表明する内容がツイートされねばならない．
条件２については，最低限，既存の世論調査のサインプルサイズに相当する数が必要である．加えて，ツイートでは賛否の表現が曖昧だったり抽象的だったりすることによる精度の低下を考えると，数千では足りず数万程度必要になるかもしれない．なお，既存の世論調査のサインプルサイズは「統計的な有意差」がおおむね 3～4 ポイントにおさまるようにサンプルサイズを数千に設定している．
条件３については，ツイートの内容は何らかの質問に答えたものではなく自分の思いを自由に自発的に書いたものなので，仮に首相の政策について語っていても，はっきりと賛否を述べていない，そもそも賛否について語っていないということが考えられる．もしそ

Policy & Research No.9 (November 2015)-44-

のようなツイートばかりであったなら，やはり世論調査に用いることはできない．
最後に条件同士の関係性であるが，条件１は条件２の前提条件，条件２は条件３の前提条件になっているので，仮に 3 つの条件の一部が満たされていても「世論調査は部分的に可能」といった結論にはならない．1 つでも不成立なら「不可能」であり，その検証は必ず条件１，２，３の順に行なわねばならない．
４－１．可能条件１，可能条件２の検討
条件１については，下に掲示した例１～７のようなツイートがすぐに見つかった．例１～３は「安倍」を含む投稿例，例４～７は「自民」を含む投稿例である．これによって，
条件１は満たされることが明らかになった．
例１「これから一番注意すべきは，安倍総理がスキャンダルなり何らかの策略で降ろされ，別の自民党総裁を立てられる事．
」
例２「今回の選挙は安倍を引き摺り下ろす為の大事な選挙なのでどうか白けないでほしいと言いたい．
」
例３「姫路駅前に安倍総理が来てたし，すごい人やった」
例４「もし自民党に政権交代していなかったら，アベノミクスでここまで景気を回復させていなかったら，民主党政権のもとでデフレ不景気のまま消費税を増税していただろう．
」
例５「自民党のオヤジ連中はこんな奴はかり！時代錯誤も甚だしい．
」
例６「共産党を応援してくださいと罵る橋下徹市長．あり得ない．自民党議員が同じ態
度を取れば，マスコミから集中砲火を浴びるだろう．
」
例７「国防→自民，福祉・労働→共産ぐらいしかないんだよね．どっちを重視するかってだけの選択の気がする．
」
問題は条件２である．例として「安倍」を含むツイートの投稿者数がどの程度いるのかを図表 17 に示す．選挙や政権にからむ事件の際には一時的に増加するようだが，おおむね
習慣的ユーザーの 1%弱の水 図表１７.「安倍」を含む投稿ユーザー数の推移
準を推移している．年間の平均値は 0.93%になるが，図表16 を基準として考えるとかなり低い．1.00%未満では「ツイッター上で話題になる」レ「安倍」user（2014/4/1～2015/3/31）
3.50%（イスラム国人質事件）

2.50%
2.00%

衆院選

1.50%

ベルではなく，数千～数万人

1.00%のサンプルを集めるのは難し

0.50%

い．そのため，条件２は満たジャーナリスト殺害

3.00%

0.00%

されないことになる．

-45-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

2014 年度を通じて話題になってい図表１８. 政治用語の投稿者数に関する指標

た他の政治的なキーワードについても，同様に集計し図表 16 の形式に合わせて指標化した結果を図表 18 に示す．
世安倍

論調査で用いられそうな他の政治キー

自民

ワードについても投稿者数が 1.00%に

集団的
自衛権

満たず，
「話題になる」という水準ではない．これは，ツイッター上に政治的

原発

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）0.93%
108人に1人
32万人（1日当たり平均）

0.58%（1日当たり平均）

0.34%（1日当たり平均）

0.73%（1日当たり平均）172人に1人

20万人

294人に1人

12万人

137人に1人25万人

な話題を持ち出すユーザーがあまりいないことを示唆している．この状態では，世論調査を行うこと自体に無理がある．
それでは，選挙や事件で投稿者が急増した時ならばどうか．
「安倍」を含むツイートの投稿者がピークに達したのはイスラム国に誘拐されたジャーナリストが殺害された 2 月 1
日の 3.22%であるが，この日に限れば，図表 16 でいうところの「都議会」の比率を超えているので，数としては十分といえる．他のキーワードについてもそれぞれピーク時の指標値を集計し図表 19 に示す．
ただし，
「安

図表１９. 政治用語の投稿者数に関する指標(ピーク時)倍」
が 3%を超えたのは年間で 1 日だけ，2%を超えたのも 9 日分だけ（それも2014 年 11 月，2015 年 1 月，2 月に集安倍中している）である．月に 1 度といっ自民た定例の内閣支持率調査の代替には無

集団的
自衛権

理がある．内閣改造や国会の解散時な
ど投稿のピークが高くなる可能性があ

原発

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合が投稿したか 数（概数）3.22%
31人に1人
109万人（2015/2/1）

3.78%（2014/12/14）

3.67%（2014/7/2）

3.20%（2015/1/23）

26人に1人

129万人

27人に1人

125万人

31人に1人

109万人

れば，使うことも可能であろう．つまり，「条件２を満たす時もある」という程度である．
４－２．可能条件３の検討
条件３に関して，「安倍」のような政治的ワードを含むツイートが数万件規模である場合，その内容が首相に対して好意的なのか批判的なのかを判断するのにコンピュータを使った自動判定を用いることがある．具体的な方法としては，単語の属性に｛ネガティブ（否定的）／ポジティブ（肯定的）｝の情報を付与した辞書を用いるネガポジ判定や，好意的な語の使用例と否定的な使用例のパターンを人間が教える機械学習などが用いられることが多い．ただ，ツイートのような 140 文字程度の短文に対しては，現在までのところ自動判定
だとミスが非常に多く，人間が実際に文章を読んで判断する精度にはるかに及ばない．
そのため，ここでの議論に自動判定の結果は利用しない．政治的ワードを含むツイートの内容による分類は４－１で挙げたツイート例１～７の原文を実際に読みながら行う．
まず例１～３であるが，例１は安倍首相に対して好意的な内容であるが，例２は批判的であることはすぐにわかる．したがって，例１を首相支持の１票とカウント，例２を首相

Policy & Research No.9 (November 2015)-46-

不支持の１票とカウントすることにはそれほど違和感がない．しかし，例３はどうだろう
か．このツイートは好意的でも批判的でもないようだ．ならば「どちらでもない」の１票としてカウントすべきなのか．だが，そもそもこのツイートは首相に対する好悪を述べるのが目的ではないように思える．ならば「無回答」でカウントすべきではないのか．
次に例４～７についてはどうか．例４が自民党に好意的，例５が批判的であることはわかる．しかし例６は判断が非常に難しい．主旨としては橋下市長批判なのであろうが，自民党に対する立場としては若干擁護しているようにも思える．だが，はっきりと自民支持なのかと言うと，果たしてそう言い切れるのかどうか．例７にいたっては，自民支持なのか共産支持なのか，そのいずれでもないのか，どうとでも読み取れる．
このように，実際のツイート内容は判定困難もしくは不能なものが多く含まれている．
どのくらい，つまり何%含まれているかについては人によって分類基準が異なる，すなわち主観的な判断になるので（例え自動判定を使っても結局はどこかで主観的な基準を設けざるをえない）ここでは具体的な値を示すことはしない．ただ，例３や例６，例７のようなツイートが分類自体を非常に困難にする「ノイズ」になることは理解できる．
以上のことから，条件３については不可能と断言できないが，実現可能な手段やコストまで考えれば，現状では困難だといえる．少なくとも，条件１や条件２（のピーク投稿時）のように明確に成立するとは言いがたい．
それでは，「ノイズ」の少ない投稿をするユーザーだけをサンプルに採用してはどうだ
ろうか．ツイッター上では，自ら「保守」あるいは「リベラル」であるとプロフィール欄
やユーザー・アイコンの図柄で他ユーザーに宣言した上で投稿を行うクラスタ（ユーザー群）がいる．そのような人たちであれば首相や政党に対する評価も確固たるものを持っており，そのツイート内容も賛否を明確に表明している．実際に「安倍」や「自民」を含む投稿の原文を読んでみると，「保守」と「リベラル」とおぼしき人がお互いを批判しているように見える発言のパターンが多い．つまり，「安倍」や「自民」の投稿者の多くは彼らによって占められているため，そこから「ノイズ」の投稿者を除いたとしても投稿数自体はそれほど小さくならないと考えられる．少なくとも投稿のピーク時ならば，「安倍」を含む
投稿者を分類することによって首相支持率を推定することなどが期待できる．
それを確かめるため，上述のクラスタに属するユーザーの規模人数を推定する．
「保守」のユーザーは「リベラル」派を，「リベラ 図表２０. 政治蔑称の投稿者数に関する指標
ル」のユーザーは「保守」派を非難する
投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
際に，
「ブサヨ」
「売国」
「ネトウヨ」「レイシスト」といった独特の蔑称を用いる

ブサヨ

ことが知られている．彼ら以外がこれら

売国の語を使用することはほとんどないと仮ネトウヨ

定すると，これらの語の投稿者数指標を集計することによって，彼らのおおまか

レイシスト

-47-

数割合
0.01%
（1日当たり平均）

0.14%（1日当たり平均）

0.13%（1日当たり平均）

0.04%（1日当たり平均）が投稿したか 数（概数）
1万人に1人0.34万人714人に1人

5万人

769人に1人

4万人

2500人に1人

1万人

政策と調査 第9号 (2015年11月)

な人数規模を推定することができる（図表 20）．
「最大投稿者数」については前にも述べた
ように上限値にすぎず，実数はこの 10 分の 1～100 分の 1 であるとすると，図表 20 の集計
結果から推定されるクラスタの規模人数はあまりに少ないと言わざるをえない．
それでは，選挙や事件などの社会的イベントで活性化した場合のように投稿のピーク時ではどうか（図表 21）．結果は，思ったほどの増加が見られなかった．よって，彼らの意見を拠り所に首相支持率のようなものを導くのは

図表２１. 政治蔑称の投稿者数に関する指標(ピーク時)

やはり不可能であることが明らかにな

投稿ユーザー 約何人に1人 最大投稿者
数割合（1日当たり平均） が投稿したか 数（概数）0.16%625人に1人5万人った．
なお，彼らは非常に多弁である（1 人

ブサヨ

が何度でも投稿する）ため，ツイッター

売国のタイムライン（メイン表示画面）でい

ネトウヨ

つも見かけるような印象があるかもしれないが，筆者らは彼らの実人数を上述しレイシスト（2014/11/9）

0.39%（2014/12/9）

0.46%（2014/11/17）

0.15%（2014/9/26）

256人に1人

13万人

217人に1人

16万人

667人に1人5万人

たような程度であると推定している．
５．終わりに本稿では，ツイッターで観測型世論調査が可能かどうかを明らかにするため，習慣的ユーザーからなる 1 万人サンプルのツイートデータを使って投稿の量と内容を検証した．そこからの結論を要約すると以下の通りとなる．
① ツイート内容で常に多いのは，リツイート，自分語り，スポーツイベントでの「日本」といった普遍的な話題で，習慣的ユーザーの数人に1 人が毎日投稿する② 一時的にツイートが増加するのは，暑さ寒さといった気候，社会の重大事件，スポーツの国際試合
等の娯楽イベントに関する話題で，ピーク時には習慣的ユーザーの数十人に1 人が投稿する③ 首相の名前や政党といった政治的な話題を投稿するのは1 日平均だと数百人に1 人．一時的に話題となった場合はピーク時で数十人に1 人④ 政治的な話題の投稿者を定期的な世論調査のサンプルに用いるには少なすぎる．投稿のピーク時に限ればかろうじて可能だが，どの話題もピークは年に数回しかなく時期も偏っている⑤ 政治的な話題の投稿内容から見ても，政治家や政策に対して明確に賛否を表明しない曖昧な内容のものが多く含まれ，それらは世論調査に用いる場合の「ノイズ」となる⑥ 以上のことから，月に１度，あるいは内閣改造等の政治イベントや選挙に合わせて実施される既存型世論調査をツイッター上の分析で代替するのは甚だ困難と言わざるをえない

なお，上の結論は，比較的発言数が多く世論調査に適しているであろう習慣的ユーザーを対象としている点に留意されたい．もし対象をツイッターユーザー全体に拡大すれば，当然ながら休眠ユーザーが多く含まれることになるため，結論がさらに悲観的になることは自明である．
もっとも，ここで実現性がほぼ否定されたのは本稿冒頭で述べた「観測型」世論調査の可能性だけであることも忘れてはならない．筆者らは現在，「応答型」と「観測型」の中間的な調査ならばツイッター上でも可能なのではないかと考えている．３－３ではツイート

Policy & Research No.9 (November 2015)-48-

増減の要因２として社会の重大事件をとり上げた．その際，ツイッターユーザー間のやり取りだけではツイートの増加規模にも限界があるが，それをマスメディアが報道すれば爆発的に増加するという現象が観察された．政治的な話題の投稿が自然発生するのに任せていては数が足りないのならば，マスメ
ディアの力で増殖させてその反応を図表２２. 「中間型」調査の概念図「観測」調査しようというのが図表 22に示した概念図である．具体的には，テレビや紙面といった自社の媒体，あるいはツイッターの公式アカウントを通じて，「応答型」世論調査の質問に相当する情報を配信する．例えば，内閣支持について調査したいなら，直近の内閣支持率の動向についてのニュースを流す．公式アカウントから「◯◯内閣を支持しますか」という質問を直接ツイートしてもよい．それに対するリアクションとしてツイッターユーザーが自発的に自分の意見を投稿するであろうから，そのピーク時にツイートを観測（取得）して分析にかける．つまり，「応答型」の質問はするが，回答の回収は「観測型」で行うので「中間型」調査ということになる．
ただし，この「中間型」調査の案はそこで終わらない．回答を寄せたユーザーに含まれるインフルエンサー（多くのフォロワーを抱えリツイートも多くされるユーザー）をピックアップし，彼らに「なぜ支持する／支持しないのですか」と再質問する．さらに，支持
派と不支持派のインフルエンサーの間に立ち，
メディア自体がファシリテーター（進行役）となって双方の議論を促進する．そうすることによって，ツイッター上での総意，いわば「ソーシャル世論」とでも言うようなものが形成されるか否かのダイナミクスを観察する．
もちろん，このような手法からは既存型（「応答型」）世論調査のような「国民の意見の縮図」（例．
「国民の◯％が賛成」）が得られることはない．それよりもむしろ，この手法は「討論型世論調査」のソーシャルネット版とでも言うべきものである．このことは，「中間型」調査が，既存型世論調査を代替するためではなく，補完するために作られた案だといえる．また，「国民の縮図」が得られない以上，アンケートではあるものの「世論調査」とは言いがたく，そのため「中間型」調査と表記している．
なぜ既存型世論調査の代替たりえないのか．それは，「中間型」調査によって取得されるサンプル（ツイートおよび投稿者）にも４－２で触れた「ノイズ」は含まれるであろうし，「答えたい人が答えた」「SNS のリテラシーが高い」といった偏りは単なる「観測型」よりも大きくなるからだ．したがって，既存型世論調査の代替として考えた場合，「中間型」は「観測型」の欠点がより深刻化していることになる．
しかし，既存型世論調査の代替であることを放棄するなら，（ネットを介さずに）
「リア

-49-

政策と調査 第9号 (2015年11月)

ル」世界で実施されてきた「討論型世論調査」における問題点のいくつかを解決する手段
たりえる．すなわち，「全国規模で実施するにはコストがかかりすぎる」「討論中は外界と切り離されるため主催側から提供された情報や環境に議論の結果が左右される」「準備に時間がかかるため即応性がない」といった課題が，解決とまではいかずとも緩和されることが期待できるのではないか．もちろん，「国民の縮図」との関連が不明確な「ソーシャル世論」を明らかにしたところでそれに意味があるのかという批判はあろう．それよりも「中間型」調査の見どころは，集団的な意見形成の過程をシミュレートできる点にある．
いずれにせよ「中間型」調査に関する諸々はいまだ仮説の段階でしかないので，毎日新聞社はその実施可能性も含め今後の課題として研究を継続する予定である．なお，対象者を抽出する時に捨象した休眠ユーザーの数を記録するような分析システムの機能追加も検討中である．これによって，「最大投稿者数」がかなり実数に近い精度で推定できるようになるだろう．
（毎日新聞社 世論調査室）<参考文献>
松田映二（2014）
回収率にみる調査の病状―日本とアメリカの現状―，
政策と調査, 7, 29-39.
Semiocast (2012). Twitter reaches half a billion accounts More than 140 millions in the

U.S.
<http://semiocast.com/en/publications/2012_07_30_Twitter_reaches_half_a_billion_accounts_140m_in_the_US>
twitter, Inc. (2015). Twitter, Inc.について | About<https://about.twitter.com/ja/company>

Policy & Research No.9 (November 2015)-50-