社会情報学

第８巻２号

2019

特集「計算社会科学」
・論文
メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ
Case study of analysis method of opinion formation in media
キーワード：
オンラインソーシャルメディア, デジタルアーカイブス, BigData, Computational Social Science
keyword：
OSN, Digital archives, BigData, Computational Social Science

群馬大学

川

Gunma University

畑

泰

子

Yasuko KAWABATA
要約
オンライン上の私たちの挙動は，公衆ネットワーク通信網上のログとして１秒１秒膨大かつ精密な情報として蓄積されている。昨今，オンライン上の過剰な意見の衝突がオンラインから日常生活へダイレ
クトにもたらすソーシャルリスク，フェイクニュースの膨張など懸念材料が多くニュースや書籍などでも参照され出している。社会通念における認識や理解，定義なども良い面でも悪い面でも増長・フォー
カスされやすくなっている。社会規範から逸脱した発言における言語単位での規制は各国々のOSN（Online Social Networks）によっても異なる。今後，合意形成に関して定量的な知見や傾向に関する知見を集約し，社会的・経済的リスクをもたらす状況に対する定量的な見解を導く手法の提案も求められるだろう。本論では，実測のデータを用いながらオンライン上のソーシャルネットワークに関する研究と数理モデルを用いた計算社会科学的な解析アプローチによるケーススタディの比較手法の事例に関して述べたい。
Abstract
Our online behavior is stored as a large amount of precise information per second as a log on
the public network communication network. Recently, excessive online conflicts of opinions are
directly directed from online to daily life. There are many sources of concern such as social risks
brought about and the expansion of fake news. Recognition, understanding, and definition of
原稿受付：2019年10月31日
掲載決定：2019年11月13日

47

メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ


川畑泰子

social conventions are easy to increase and focus on both good and bad. Regulations in language
units for statements that deviate from social norms differ depending on the OSN（Online Social
Networks）of each country. In this paper, we would like to describe a study on online social
networks using measured data and a case study comparison method using mathematical models.

48

社会情報学

１章

第８巻２号

2019

はじめに

オンライン上での私たちの挙動は，公衆ネット
ワーク通信網のログとして膨大な量の蓄積されてきた。また，これまでアナログでしか確認が出来なかった紙媒体の言論もデジタル化し，インター

図１：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の 中 で“平 成”と 言 及 さ れ た 記 事 数（横 軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

ネット上の議論と合流しつつある。
本論では，過去の雑誌・新聞など紙媒体のデジタルアーカイブス＊（1）を用いたデータから浮かび上がる社会傾向を計量的に考察しつつ，メディア

年６月以降減衰していく過程が観測できる［１］。

における意見形成の計算社会科学的な解析手法のオンライン上に関しても同様の時代の変化が多ケーススタディに関して触れる［１］。

様な切り口から観測できるようになっている。
特に，1995年以降，Microsoft Windows 95の1.1

計算社会科学とは登場などにより公衆ネットワーク・デバイスが世本論で主に用いる手法である，“計算社会科学”

界中に普及し，時空間的制約を超えた意思決定・とは，近年スマートフォンなどのデバイスや公衆合意形成がなされる機会が多様なSNS＊（2）の登場

ネットワーク網の普及により個人と個人のWebにより膨れ上がった。つまり，私たちが形成しよとの関わりがより一層広がったことに起因とする

うとする社会の枠組みに対しても同様に，意見の学問である。今や，私たちは時間や場所の制約を

対立・合意形成の場としてオンライン上での私た超えてWeb上で様々なトピックスに関して議論

ちの挙動が大きな役割を果たすようになってきつや交流が可能である。
また，
実空間での様々な人々つある。

の自発的な情報行動などの詳細は様々なデバイス

図２や図３のように年々“SNS”や“インターネッにデジタルデータとして記録・蓄積されるようにト”を言及する傾向がオフライン上のメディアになり，このような大規模社会データを情報技術に関しても増加傾向にあることが観測できる。オフ

よって分析する研究が進みつつある。この学問をライン上においても，SNSが日常的になりつつあ

人間行動・社会現象を機械学習や自然言語処理なることが推察される一つの兆候であると考える。

ど計算機を用いて定量的に理解しようとする「計また，図４のように“TV（テレビ）”に関する

算 社 会 科 学」
（Computational Social Science）と定義している。本論は，実データ及び観察を基盤としたメディア上における多様な現象を定量的に解釈することを試みたもので実証的な解析に向けたケーススタディでもある。
1.2

アーカイブスを用いた社会現象の理解

図１のように，オフライン上のマスメディアと図２：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の 中 で“SNS”と 言 及 さ れ た 記 事 数（横 軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）考えられる新聞・雑誌のデジタルアーカイブスにおいても2018年〜2019年にかけて時代の移り変わりに”年号”に関する言及件数が増加し，201949メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ


川畑泰子

図３：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“インターネット”と言及された記事数（横軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

図５：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“フェイクニュース”と言及された記事数（横軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

なっており，日本国内における“フェイクニュース”の規制に関しては壁が発生している。その起因としては，2018年以降英語圏やEU圏内での“ファクトチェック”のオンラインツールの実装
や一般利用のルールの体系がなされている＊（3）。
また，日本国内での取り組みでも自然言語処理
図４：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“TV（テレビ）”と言及された記事数（横軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

技術により，スマートニュースがもつリソースと言及数も2012年－2017年までは大きな差は無い

現の多様さが良くも悪くも機能しており，実情とが2018年以降改めて紙媒体上でのメディアとしして“フェイクニュース”の規制には時間を要すての言及数は増加傾向にあった。

ると考える。

連携する取り組みなどはスタートしている。
しかし，日本語に関しては言語の複雑さや規制対象とすべきキーワードの名寄せ表現など言語表

日本国内には，一般人発信のニュースのまとめ
1.3

社会現象の理解―計算社会科学的アプロー

サイトなど一個人のキュレーションによる広告収

チと社会問題―益を意図した恣意的なフェイクニュースの温床な

昨今，オンライン上の過剰な意見の衝突が日常ども多く散見される。海外でも，このようなフェ生活へダイレクトにもたらす社会的リスク，フェイクニュースの流布により収益を得るマーケティ

イクニュースの膨張など懸念材料が多くニュース

ングに成功したマケドニア共和国中部のヴェレスや書籍などでも参照され出してきた。

はフェイクニュース製造村と揶揄する声もあり，

図５のように，2016年11月以降，特に海外のこの問題はより一層社会課題にもなると推察する。＊（4）

SNS上における“フェイクニュース”に関する規制や問題提起・大規模なライフログを持つ企業に

図６のように，“ファクトチェック”に関するおけるデータの利活用やフェイク・レコメンドな

日本国内の言論はオフライン上のメディアでもど情報の拡散性に関する議論と共に新聞・雑誌上2012年から１件言及される程度であった。これでも言及されるようになった。

らの議論も，海外のソーシャルメディアやニュー

しかし，国外での事例におけるトピックが主にスメディアに対する議論が主であった。2016年

50

社会情報学

第８巻２号

2019

図７：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で左図：“ポスト・トゥルース”，右図：“オ
ルタネイティブ・ファクト”と言及された記事数（横軸：2016/１～2019/9，縦軸：言及
件数）

図６：全国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“ファクトチェック”と言及された記事 数（横 軸：2012/１ ～ 2019/９， 縦 軸：
言及件数）会通念”も良い面でも悪い面でも増長・フォーカ
スされやすくなっている。
前 述 の 通 り，“個 人 情 報 保 護” に 関 す る 議 論＊（6）（GDPR）なども2012年にかけて議論が徐々後半から徐々に記事掲載件数は徐々に増加した。
日本国内では2017年６月にメディア関係者，になされ2018年以降EU諸国で施行された。また，

東北大を中心として，メディア，教育・研究機関

関連した法案が各国でも議論が始まっている。日などと連携してファクトチェックのガイドライン

本国内においても特に身近なソーシャルリスクと制作や団体・個人を支援する仕組み作りなどをス

して例に挙げられる“個人情報保護”に関する議タートさせている。その後，2019年以降300件

論が2019年１月から急激に記事数が増加してい以上言及されるようになった。

ることが図８から推察される。

また，図７のように日本国内の報道メディアに社会規範から逸脱した発言における言語単位で関する疑義や検証に関する議論なども観測され，の規制は各OSN・国々によっても異なるのが現

今後，日本国内でも議論の機会は増加すると考察状である。今後，多様な言論に対する合意形成にする。一方で，“ポスト・トゥルース”や“オル関して定量的な知見を集約し，多様なリスクをも＊（5）たらす可能性を含む傾向に関して基礎研究は必要

タナティブ・ファクトの概念も諸外国から伝搬し，2017年特に海外のポピュリズムの大きなであろう。

うねりの中で日本国内でもトピックの中で言及された。しかし，直近はこれらの曖昧な定義に関する議論は日本国内の紙媒体では言及されておらず，事実情報の取り扱いに関してより慎重にならなければならない時代が到来しつつある。
前述のように多様な言語表現が存在し，それらに応じた“ファクトチェック”の実装など求められるなど，オンライン上での明確な世界共通の規制は難航していると考える。そのため，様々な検
図８：全 国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“個人情報保護”と言及された記事数（横軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

閲をすり抜けた社会的リスクを孕む言論は同時多発 的 に 発 生 し や す く，OSN（Online Social＊（2）
Network）
上で，均一化されてきた多様な“社51

メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ

川畑泰子

様々，オンライン上における社会規範が問われ活用に依存すると考えられてきた［５］。

る昨今で，本論では実測のデータを用いながらオ

メディアは社会制度に対応すべき独自の論理か

ン ラ イ ン 上 の ソ ー シ ャ ル ネ ッ ト ワ ー ク（特 につ独立した機関として出現した高度な近代化の象

Youtube上のニュース報道に対する大規模なコメ徴でもある。

ントデータ）に関するアプローチの比較手法の事

その一方で，メディアは政治，仕事，家族，宗例に関してケーススタディを紹介したい。

教などの他の機関の統合された部分であり，これらの機関の活動の多くは，双方向・即時性をもつ

２章
2.1

ソーシャル・メディアとマスメディアの両方を通先行研究じて行われつつある。ある種，近代に置いて紙媒意思決定問題に対するアプローチ

体からラジオ，新聞といったマスメディアが登場

集団における意思決定問題を解決するための手して以降社会自身がメディア化し，私たち集団に法として，AHP（Analytic Hierarchy Process）

おける意見の形成が常になされる時代となっていも1980年代以降，提案されてきた。このモデル

る［５］。それらは図１－４でも，参照される社会における特徴は実際の問題に対してアプローチをにおける出来事の兆候を多用に考察できるものと行っている［２］。集団の合意形成過程の随所にして機能しつつある。

決定に至るまでの区間表現を用いる点にあり，集団の合意を定量的に形成する点を持つ。上記のよ

2.2.2

うな合意形成に関する研究は理論ベースから現実

実 社会とオンライン上の情報の接点の始
まりの問題に対してアプローチする手法まで多様に行

特に，アメリカ合衆国・欧米諸国では2000年

われている［３］。また，合意しない場合，つま代より公衆ネットワークにおけるWebを介したり意見合意に至る際に集団における不満が発生し選挙活動は，Web Technologyの発展と同期してた場合のケースに関しても，集団の一対比較値をEメール・メールマガジンなどダイレクトな発信

算出し，ある問題に関する定量的な傾向を示唆がからWebサイト全世界向けの発信など盛んに活可能となっている。

用されてきた。2012年には，2008年のアメリカ

このセクションで構成するモデル群は，提示さ合衆国における選挙に関して，Twitterのデータれた区間に対し不満関数を定義し，整合性と集団を用いて意見の時系列分布における実証分析が行全体の不満をともに最小化する。近年は正負の決われた［６］。この論文の手法では，ARMAモデ

定問題におけるモデルに対して，欠損値や大規模ルを採用し，諸条件やボラリティを考慮したモデなケースにも対応した研究成果も考案されているルによって選挙結果における傾向を予測するもの

［４］
。

であった。
意見の合意形成に関して選挙結果を集約し，予

2.2
2.2.1

大規模メディアを用いたアプローチ

測問題に落とし込むことによって結果がもたらしメディア化する社会た説明変数における係数から考察を行う手法などある合意形成に関わる問題解決手法も考案され多く登場した［７－10］。合意形成をもたらしたてきた中，オンライン上で様々な意見を具体的なメディア・外力，世論，宗教，地域などを明確にテキストとして収集できるようになった。社会のする手法が可能となったのが大規模なデータベー

フレームワークを構築する上で政治に関する大衆スを用いた解析が重要視されだしてから可能となの意見や意志・バイアスは常にメディアの発展とりつつあると言える。

52

社会情報学2.3

意見対立問題に対する数理的なアプローチ

第８巻２号

2019

のである。

本研究では，こうした大規模なデータベースを

それらのグループ分けを何回か繰り返して行う

用いた解析では，オピニオンダイナミクスでも定ことでAとBのどちらの意見が社会で多数派を占

量的な研究に取り組む。この研究においては，定めるかを計算する理論である［16，17］。この理

量的な解析や予測のための理論を可能性を模索す論では少人数グループでAとBが同数だった場合，る。社会における意見交換による意見の対立や合社会の世論としてA，Bどちらが優位かでこの少意形成の研究は，特にインターネット普及前は人数グループの意見が揃うとする。最初は少数

個々の人の意見がアンケートという形でしか収集だったグループが簡単に逆転して多数派となりうできなかった。

ることを計算から示している。その考えでBrexit［18］や米大統領選のトランプ当選［19］の検2.3.1

内容分析から理論へ証も行われている。この繰り込み群の理論では世定量的な分析は1890年以降，以降アメリカ合論の動向の時間的な発展はある程度追えるが，社衆国における新聞における掲載記事の分類を定量会の世論でどちらの意見が優位かは理論の中には的にまとめ集計した研究に始まり，1930年以降，ない。外部的な決定として境界条件として入れる

ハロルド・ラスウェルが内容分析として，定量的必要がある。また，二値に限る手法は米大統領選

な解析の重要性を唱えてきた［11－12］。しかしや仏大統領選の予測解析には応用できるが，一般ながら，内容分析と意見に関する研究に関してはの社会の意見の分布は賛成の意見も反対の意見も取得可能なメディアは雑誌，新聞などマスメディ

強弱がある。そのため，賛成と反対の二値に限定

アのものに限られていた。そのため，理論研究がしてしまうのは単純すぎると言える。

先行する形で行われていた。特に数値化しやすい
意見対立の実例は選挙による計算実験などが主で2.3.2あった。特に米大統領選や仏大統領選はA氏かB

連続する意見の分布

一方で連続的な意見分布を扱う数理モデルとし氏かどちらかに意見が集約されていく。

てBounded Confidence Modelがある［29－31］。

そのため，意見をAとBの２つと仮定した理論

しかし，このBounded Confidence modelは実際が応用しやすい。そこで，物質内で原子の磁気のに大規模なデータベースから社会の意見を解析す

向きが２つしか取り得ない磁性物理学理論を応用る上で以下の欠点がある。

する試みが古くからなされた。
つまり，この種の数理モデルとしては，意見の１．合意形成の理論なので０から１までの分布し相違を単純に０と１，あるいは１と−１とした二か扱わない値モデル（Binary opinions）のモデルが磁性物

２．マスメディア等の社会における環境における理学理論のIsing模型の応用として提出されてい外力の影響が入っていないる［13－15］。
しかし，このIsing模型類似の研究手法では意この欠点を改良する形でBoundede Confidence

見の分布の時間的な発展が入れにくい。

Model を大きく発展させた理論が最近，石井－川また，一方で繰り込み群の理論を応用したモデ

畑によって提出された［20］。この理論では意見

ルもGalamによって考案された。社会を少人数のはポジからネガまで連続的とし，個々の人同士のグループに分けて，そこでの多数決でAかBかの相互作用は賛同・同調から反発まで様々な相互作

二値の意見のどちらかに意見が揃うと仮定したも用があるとした。また，外力の影響を社会現象の53

メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ

川畑泰子

数理モデル［21，22］に倣う形で採り入れた。

信を抱いていると定義した。この結果，お互いにこの理論ではBounded Confidence Model の欠

不信を抱いていると，意見交換によってお互いの点が改良されている。また，この理論は時間発展

意見は離れていくという計算結果が得られる。あの微分方程式の形で提出されていてHegselmann-

る程度以上意見が離れると，互いに無視するのでKrauseの理論と異なって意見の分布の時間発展

平行線となる。

が記述しやすい。ただ，この理論は相手の意見にこれに第三者が加わると仮定をして，この第三対する同調も反発も無限に続くと仮定している。

者（C氏）がＡ氏とＢ氏から強い信頼を得ている

意見交換の初期段階は正確に記述できるが，最終仮定して計算すると，対立していたＡ氏とＢ氏が段階の予測は非現実的な無限大の正と負の意見に

Ｃ氏の意見にまとまるという計算結果になることなってしまう。この欠点を補う理論の改良がIshiiが記述されている［23，24］。

によってなされている［23，24］。

例として，図９のように5,020人のリンクの正

新たに提案されている理論（１）の要素としては，①遠く隔たった意見には影響されないのＤ（50%），負のＤ（50%）で意見が対立する②自と仮定した場合のネットワークによる分布を再現

分とほぼ同じ意見には影響されないという２点のする計算を行った。5,020件のコメントにおける修正を加えた仮説によるモデルである。

それぞれの係数D_ijを１から−１までの乱数で決めると設定して計算した。現在，二つの軸の意見

３章
3.1

分布の大規模なシミュレーションがある程度可能

シミュレーションを用いた取り組みとはなっている。しかし，実測のデータとモデル

メディア影響を加味したモデルの計算結果との比較が今後の課題でもある。今後，新たに提案されているシミュレーションのモデ（１）式には，対立する意見の個人の条件やメディルの要素としては，①遠く隔たった意見には影響

アなど外力からの影響も加味されたモデル構築をされない検討している。

②自分とほぼ同じ意見には影響されないという２点の修正を加えた仮説によるモデルである。
NΣD f (I , I )(I －I )Δt

ΔIi (t )＝ci A (t )Δt +j ＝1

f (Ii , Ij )＝


ij

i

j

j

i

1
1+ exp (a (|Ii－Ij|－b ))（１）

合意形成のモデルにおける（１）式において，
D_ijはi氏からj氏がどれくらい信用されているかをシミュレーションしている。このD_ijに対応する係数はHegselmann-Krause（2002）のBounded
図９：右図：（１）におけるシミュレーション結果（左図：スコア横軸range：－200～200，5,020
人のリンクの正のＤ（50%），負のＤ（50%）
で意見が対立すると仮定した場合）

Confidence Modelでも定義されているが，我々の新しいオピニオンダイナミクス理論ではこの係
数D_ijが正の値なら信用していて，負の値だと不54

社会情報学４章

2019

対応していない言語圏も存在する。また，各国に

大規模な意見形成に対する計算社会科

おけるニュースメディアにおける配信内容・同じ

学的アプローチ
4.1

第８巻２号

ニュースの内容の報道の違い・コメントをする

データセットの選定

ユーザー層の相違における意見の分布における考本段落では，オンライン上の多様な人々の意見察なども可能と仮説を立てた。今回は同じ条件下形成に関してどのデータを取得して解析したかをでの意見の強弱を把握するため，英語圏辞書デー論ずる。現在，機械学習における分類手法の拡張，

タをベースとしたchにおけるニュース動画に限

辞書データや学習データの元となるデータの充実定した。

により自然言語処理に関しても多様な研究がなさ

YouTubeは言語性が関わるケースも存在する

れている［７－10］。つまり，自然言語処理で集が，動画の内容は世界発信であり，メディア媒体

めたテキストから意見の強弱を判定できるように別の違いに関する比較が期待されること，同じ報なったことで，社会における意見の分布をBinary

道内容でも報道手法によって受け取りかたが異な

opinionsではなく，positiveな言及からnegative

る部分などTVにおける発信と近いものがあるとな言及，ニュートラルな言及までの連続的な分布

仮説をおいた上で同条件のコメント件数（ランダとして測定できるようになったといえる。本研究ムサンプリング）で解析を行った。

では，世界上における様々なメディアのデータ取得の制約がある中でYouTubeを選択した。

4.3

対象としたニュースメディア

4.2

インとして取得した。コメントの取得期間は，取得対象のYouTube chは“ABC”を今回はメ抽出対象

様々なOSN（Online Social Networks）がリア

CaseAに お い て は2016/10/10 ～ 2019/５/13，

ルタイムな動画配信など可能となっているが，CaseBに お い て は，2013/５/24 ～ 2019/５/13

YouTubeの場合は世界有数のTV・新聞媒体をもCaseCにおいては，2013/５/24～2019/５/13まつニュースメディアがニュース報道の断片をでの内容とした。

YouTubeでも公開している。また，リアルタイ

コメントの取得件数は３章におけるシュミレー

ムでの配信が行われているのも特徴である。

ション同様にランダムに取得した5,020件のコメ

近年の事例であると，Youtube上でリアルタイ

ントデータセットとした。

ムにフランス・パリにおける「黄色のベスト」の本研究では，実データを用いた意見分布におけ

デモの配信がリアルタイムで閲覧可能となっている解析手法の検討材料として“ABC”におけるる［25］。国としての主張・法規制とその国民のch立ち上げ以降最も再生回数が多かった動画に

意見主張の乖離なども，何らかのメディアの編集

お け る コ メ ン ト を 収 集 し， 各 コ メ ン ト に お け作業がされないままにオンライン上で第三者のNegative，Positive, Neutralのスコアを合算して国々が閲覧される状況にもなったと言える。

１となるように処理を行った。

一方で，“フェイクニュース”の拡散の温床に

各３つの軸におけるスコアは［－1.0，－0.75，なるケースも散見する。英語圏の場合は，“ファ－ 0.5，－0.25，0，0.25，0.5，0.75，1.0］のクトチェック”など煽動的かつ治安維持に関わる

rangeで定義した。今回は，分布を考察する際に動画のアップロードに関しては機械的な規制が偏ったスコアである−１，0，１に関しては省く

2018年以降進んでいる。

処理を行っている。

しかし，日本語圏など“ファクトチェック”にまた，本研究では，コメントデータに対し，

55メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ

川畑泰子

NLTK（Natural Language Toolkit）［26］を使用（２）C ase B “Foster Care Cruelty | Whatしている。各動画におけるコメント１つ１つにおWould You Do? | WWYD | ABC News”

ける特徴量抽出を行い，最終的に各動画のコメン
ト全体におけるNegative, Positive, Neutralのス
コアの分布を３つの軸において出力した。また，
Negative, Positive, Neutralの各軸のスコアを一元的な分布で捉える際は，Positiveな意見のスコアに１を加算，Negativeな意見は－1，Neutral
な意見には加算をせず－１～２のスケールに換算する手法をとった。＊（7）５章

図11：Case BにおけるコメントのNegative, Positive,
Neutralを一元化した場合の分布（スコア横軸
range：０～2，縦軸：CDF（累積分布））

考察

ABCの動画の再生回数上位は，日常生活（青少年育成など）における問題提起に関連した動画（３）Case C “Reality Show Fights”にやや傾斜している。本論では，ケーススタディ
として最も再生回数の多い内容に絞った。そこで再生回数が上位の動画におけるコメントの意見の分布に着眼をした。
（１）Case A “11-Year-Old Girl ‘Allergic’ toSunlight | ABC News”

図12：Case CにおけるコメントのNegative, Positive,
Neutralを一元化した場合の分布（スコア横軸
range：０～2，縦軸：CDF（累積分布）

CaseA（図10）とCaseB（図11）, CaseC（図12）
は全て青少年育成関連の問題提起を意図する動画
であるが，CaseAは ニュートラル（０< Range（Neutral）<１）な意見に分布が偏っている傾向

図10：Case AにおけるコメントのNegative, Positive,
Neutralを一元化した場合の分布（スコア横軸
range：０～2，縦軸：CDF（累積分布））にあり中立的な意見が集積していることが推測される。
CaseBに関しては，子供の虐待問題に関する問
題提起・問いかけの動画内容であるがこちらもニュートラル（０< Range（Neutral）<１）寄りに偏っており，ネガティブ（－１< Range（Negativel）<０）な意見よりポジティブ（１< Range（Positive）

56

社会情報学<２）な意見寄りであることが推察される。

第８巻２号

2019

代に突入したとも言える［27－30］。しかし，実また，CaseCは本当の暴力は現実のショーの中情としては，未だソーシャルメディア上におけるにも紛れ込んでいると言う問題提起を意図する動

メンタルヘルスケアがうまく機能しているかどう画である。この内容では，ネガティブな意見寄り

かは議論の余地がある。海外の研究では，OSNに分布の集積が偏っていることが推察された。ポ上におけるメンタルケアを患者同士で相互ケアをジティブ（１< Range（Positive）<２）な意見とさ行う仕組みなども取り組まれている［31－35］。

れるスコアには分布があまり集積していないこと

一方で，OSN上における“弱者”として取り扱わからもABCにおける動画再生回数上位の動画でれ，未成年を対象とした犯罪の温床になるケース

は意見が対立しているように推察される結果でなども散見される。すでに海外（アメリカ合衆国

あった。

など）の犯罪多発地域においては，デバイス単位

本研究では，コメントにおける自然言語処理をで犯罪リスクやメンタルリスクを未然に防ぐため経たスコアの分布から社会の合意形成の成り立ちの行動スコアリングに取り組んでいる［36－37］。

とシミュレーションの結果の違いとシミュレー

ある種公共の場となっているソーシャルメディ

ションに関する試みを行っている。

ア上で匿名同士のコミュニケーションが時に攻撃

今後この方向で研究を進めるために各スコア

性を伴う場合も散見されている［37］。それらが（Negative, Positive, Neutral）における０と１

日常生活に徐々に侵食し，第三者まで“フェイクつなぎ目の処理が課題の一つであるとも実測の結ニュース”に加担せざる得ない状況を引き起こす

果とシミュレーションの結果から検討される。まなど実社会の生活においても支障を起こすケース

た，各分布傾向におけるクラスタリングを行い，も発生している。つまり，デジタル規範と実社会

パターン分類による考察を深めることなど求めら

生活の不整合が発生したケースによるトラブルもれると考える。

散見する［38，39］。

６章

6.2

今後の課題

無意識の悪意の加担に関する課題

私たちは個人の情報リテラシーと他者に対するますます，様々な制約を越境した情報の交流・情報保護に関してさらに慎重な扱いを問われる時

意思決定・合意形成がなされる社会に変貌しつつ代が到来している。実際に，悪意のある情報の拡ある。公衆ネットワーク，社会環境システムの世散に加担（ex.Twitterによる拡散機能を持つアイ界的な普及は，YouTubeなどをはじめ，様々なコン“RT”をクリック）したことにより判例となっ

潜在的な社会問題をディスクロージャーするプ

たケースも唱えられつつある。

ラットフォームにもなった。動画メディアを通し時に大小問わず大量の情報の中に匿名の閲覧者て時空間上の制約を超えて多様な議論が可能とを傷つける内容のものも含有されるケースもあなっている。

り，“フェイクニュース”が問題となっている昨
今だが，巧妙な攻撃性のあるメッセージのテキス

6.1

OSNとメンタルヘルスに関する課題

トの組み合わせやメンタルヘルスを悪意で攻撃す

しかし，それらはプラスの側面ばかりではない。

るものも登場しつつある。

特に無意識な合意形成におけるエコーチェンバー

図13の左図のように，あるユーザーがアクセの増幅から世論が傾き，オンライン上での言論がスしたタイミングで１分に５～10回程度の悪意

メンタルヘルスにも大きく影響が発生しやすい時がある書き込みが続いているのが約１時間

57

メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ


川畑泰子

図13：筆 者が調査中の海外サーバー上に存在するSNSでの事例（左図：2019/８/26，右図：
2019/824における１時間内での集中的な言
及傾向）

図14：筆 者が調査中の海外サーバー上に存在するSNSでの事例（2018/１/１－2018/12/31：
１時間単位での傾向）（2019/８/2619：00－20：00）の書き込みを集計しても観測ができた。こういった匿名掲示板では，なりすましなどを行なって悪意の隠蔽などの記の事例などでも観測されている。日常生活で手温床になるケースが観測される。海外にサーバーの届きやすい範囲でそれらが存在することは身近がある場合，アクセスしたユーザーのIPアドレス

なソーシャルリスクとして注意喚起していく必要やアクセス履歴となるログ（cookieなど）が悪用がある。また，このような被害者に対するアクセ

され，SNS上での嫌がらせのターゲットとなり，ス単位での“名寄せ”手法を活用した攻撃的な書

日常生活を脅かすケースなどの報告も調査上，観き込みなどに対し，法的根拠とするデータ処理や測されている。あるユーザーがアクセスしたタイデバイスに対する規制，携帯キャリア側の注意喚

ミングで書き込みが１分に８回程度発生する異常起（特に，殺害予告や精神的に追い込む手法などさなどが観測されている。また，違法性の高い情散見するSNS）など望まれる。

報を本名で書かずに“名寄せ”をした表現で記述

図15のように，2018年からさらに急激に言及数

し，攻撃を行うといった手法も観測されている。

が増加傾向となっており，仮想通貨やキャッシュ

図13の右図においては，左図同様のSNS上でのレス決済における顧客情報などが主たるトピック

テレビ実況を行う内容に置いての集中的な言及傾であったがこのような問題以外のソーシャルリス

向を記載する。何かしらリアルタイムでのメディクに関しても今後注視され出す可能性は高い。

アモニタリング下では１分単位での集中的な言及

現状，海外にサーバーがある場合は悪意のあるやアクセス傾向はTwitterなどその他SNSでも見書き込みをしたユーザーの特定は３ヶ月以内の状受けられるが，日本管轄以外のサーバーにおけるSNSでも同じ傾向が存在することを示唆する。
図14は，あるサーバー上における悪意ある書き込みが多発するスレッドを対象に１時間単位での書き込みである。2018年11月以降急激に書き込みが増加したことが観測された。１分単位で17回書き込みが集中するといった傾向も見受けられ，ある対象に対する誹謗中傷の集中における傾向のケーススタディとして考察を行っている。
図15：全国紙・専門紙・ブロック・地方紙・スポー
ツ紙・夕刊・雑誌を対象とした全新聞・雑誌の中で“不正アクセス”と言及された記事数（横軸：2012/１～2019/９，縦軸：言及件数）

上記のようにこういった日本の管轄外でのWeb環境上での“悪意の流布”が日本国内からアクセス可能なWeb上で発生していることが上58

社会情報学

況までしか調査が困難であるなど，被害者にとっ

第８巻２号

2019

どが必須となるだろう。

ては泣き寝入りするしかないと報告が多く見受けられる。日本国内においても，法と個人情報・倫6.3

娯楽情報に含まれるリスクに関する課題

理上の問題が孕んでいるSNSが私たちの日常に蔓

一方で，私たちの生活には心の安らぎに繋げる

延しつつある。それらの情報をさらにコンテンツ・ための多様な娯楽が溢れている。その娯楽の中にビジネスとして還流させるといった悪意のループ

でさえ，潜在的な悪意や“フェイクニュース”をなども見受けられ，訴えに出難い状態などが続い増長させる内容が含まれる娯楽性のあるコンテンて い る。2019/10/29に は， 公 正 取 引 委 員 会 がツもありうる。6.1.2でも触れたように，個人情

Cookieの利用を規制する方向など動きが出てい報を無断転用したコンテンツなども見受けられ，る。一方で，経済発展を妨げるといった意見も出

訴求がし難い状況が続いている。それらの現況にているが，個人情報に対し，自らで管理するなど関して，疑義を唱える知識人もいるが，巧妙な“名＊（8）

個人の情報銀行の指針などでているように，個寄せ”技術などによって指摘がし難い状況が続い

人情報の望まない転売などが起きぬようセキュリているのが現状と言える。もちろん表現の自由は

ティ及び仕組み作りが今後重要とされると考える。

存在するが，リソースが明確でない根拠がない，

海外上のサーバーにおける掲示板の場合違法な悪意のある綯い交ぜが行われた物も存在する可能取引や悪意あるハッキング・情報流通の温床にな性はある。

るケースが多数見受けられるため国内における規それらが，大量に生産され，私たちが消費する制をどう取り組むかなどは課題と言える。

ことによってある種“デジタル麻痺”を起こす懸今後私たちの生きる公衆オンラインネットワー

念は潜在的なソーシャルリスクとして存在する

ク上でもそういった情報に対しての防御やリテラ［40，44］。

シー，またケアなども早期の教育などで多く必要

それらのリスクは，現代社会に対する認識の解となるだろう。
また，より一層多様化する公衆ネッ

像度を損なわせることに繋がるケースも想定さトワークと私たちをつなぐデバイスやメディアにれ，青少年育成に悪影響を及ぼす可能性があるこ

対してのアクセシビリティの議論も加速化していとも危惧すべきタームに来たと推察する。

くと考える。その面で，地方自治体・教育機関もまた，OSNでは社会問題に関する様々な意見

日々子供から大人までアクセスブロックが発生しの対立が見受けられる。それぞれ発信者のアカウ

ない意図なく繋がるオンラインソーシャルネット

ントや投稿内容に対するReply欄を覗くと発生しワークに対する対策もより一層強化すべきではと

ている。

推察する。

しかしそこでも様々な利害に関わる人間関係が悪意がある情報に対するリテラシーや精神的な複雑に交差しているケースが混在する場合が多

それらの情報に対するブロック方法など議論や教い。そのため，単なるテキストにおける正負のス

育・ケアを講じる機会もより増えていくと考える。

コアリングだけでなく，ネットワークにおける意

悪意のある情報の流布は止まらないが，現実社会見の発信者のネットワーク上における立ち位置やにおけるソーシャルケアやメディアリテラシー，

構造まで捉えた定量的な考察も必要となってくる

データを数的に捉えて，一方的に受け取らないリ［41－43］。また，対立する意見における社会的テラシーや質的に解釈をし直す観点など多様なスな問題における文脈の理解なども必須であろう。

キルも求められ出し，新たな学問やWeb上の情

それらを踏まえて，条件付きの新たなモデルの考報に対する様々な包括ケアマネージャーの存在な

案につながると考える。

59

メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ


川畑泰子

７章

しまう）ケースも増加していることが推察される。

展望

大規模なライフログを利活用したレコメンダーがWebが登場して以降，プラス面のフォーカス

機能する多様なコンテンツへの接触機会を与えるも注目されてきたがマイナス面も徐々に顕在化さメディアは便利で有用な情報や非常時の情報網とれ出してきた。正負の側面を持った議論が人種・してライフライン機能を果たすといった正の側面

宗教・性別・国籍を問わず一つの言語やOSNをも持つ。逆に，デマ情報などの悪意ある情報が多介して実社会の世論形成へ繋がって行きつつある

数派である，あるいはデータに基づく個人の趣向のがこれから起きつつあると推察する。OSN上に沿った形でもないゆえ誇大広告的に頒布されるでの潜在的なリスクや“フェイクニュース”におケースもある。一層，私たちは，クリックひとつ

ける社会課題が世界的に提唱される昨今である。

で世界と繋がれる時代になった環境にいることをOSNにおける集団の合意形成に関する傾向を定

自覚し，個人のメディアリテラシー力を育んで行

量的に理解することによって，場所と時間・距離

かねばならない。依然として，国際的な法整備がを超えた社会と公共の場を支えることに寄与できなされていないOSN上であるからこそ，オンラ

ればと考える。

イン上における情報発信・受信に関する”メディ

今後さらに通信技術が発展し，情報化社会にな

アリテラシーの理解の向上などが望まれる。それ

りつつある。次世代にも我々の意識・無意識に生は，数週間または数ヶ月ではなく，長年にわたっみ出されるオンライン上での合意形成が影響を及て変化が望まれる。

ぼすことを懸念する必要がある。例えば，Web上における悪意ある意見や嘘が意図的に数字を重注

ね，それが良しとされたアルゴリズム・レコメン（１）有形・無形の文化財をデジタル情報としてダーが成立し，機械学習などで学習されたある種記録し，劣化なく永久保存するとともに，のパターンによるニュースや意見，社会の世論形

ネットワークなどを用いて提供すること。

成の推薦に寄与するケースなど考えうる。

最初からデジタル情報として生産された文各OSNによっては，すでに機械的に数を増長化財も対象となる。「デジタルアーカイブ」

させるシステムによるハッカーなどのアクセス禁という用語は1990年代半ばから使われ始止や発言内容によってアカウントをBANする仕めたが，指す範囲や対象はさまざまである。

組みなど徐々に未然をリスク防ぐシステム実装は主な担い手は，博物館や美術館，図書館，行っている。しかし，悪意のある攻撃的内容を名文書館，研究機関などである。米国議会図寄せし，脱法行為をする（多様な言語表現などを書館によるアメリカ史に関する資料を電子用いて）などといったまだまだ想定できない動き

化した「アメリカンメモリー」や，国立国は発生しうる。

会図書館による明治以降に刊行された図

そのため，意図的に我々の合意が利活用され，書・雑誌を電子化した「近代デジタルライ

次の我々の合意形成にまで寄与する場合もありう

ブラリー」がその代表例である。デジタルる時代であることは少しずつ認識しなければなら情報の長期保存に関わる標準規格としてない。また，潜在的な“悪意ある表現”が含まれ「OAIS参照モデル」（ISO14721）がある。

たコンテンツであるにも関わらず世に頒布したも（出典：図書館情報学用語辞典 第４版）の，メディアからレコメンドされたと言う理由で（２）インターネットのネットワークを通じて，

悪意に無意識に加担する（ex.誤った肯定をして人と人をつなぎコミュニケーションが図れ60

社会情報学

第８巻２号

2019

るように設計された会員制サービス。ソーEU一般データ保護規則。EU（欧州連合）

シャル・ネットワーキング・サービスsocialの個人情報保護法制。個人データの処理に

networking serviceの 略 で あ る。OSN関する個人の保護，および個人データの自（Online Social Networks）とも言われる。

由な流通のための規則を定めたもので，

日本ではミクシィやGREE（グリー）などがEU加盟国に直接適用される。EEA（欧州嚆矢（こうし）となったが，その後，フェ経済地域）から第三国や国際機関に個人

イスブックやツイッター，LINE（ライン），

データを移転する場合には所定の手続きがインスタグラムなどの利用者が急増してい必要となる。2016年発効。2018年施行。
（出る。
（出典：デジタル大辞泉 小学館）

典：デジタル大辞泉 小学館）

（３）事実かどうかを確認すること。文書や発言（７）現状の手法では，規定の辞書データに基づの中で事実として示されている事柄に誤り

くスコアリングであるため，手法の検討ががないかどうか調べること。
（出典：デジ必要である。

タル大辞泉 小学館）

（８）情報銀行は，個人から購買履歴等，個人情（４）マケドニアの情報技術産業の中心地。失業報にひもづく様々なデータを信託され，そ率の高まりとともに，アフィリエイト，の管理や，適切な事業者への販売を請け負ニュース転載サイト運営，医療情報まとめう仕組み。データを預けた利用者には直接サイト運営などに手を染める若者が急増。

的，または間接的に何らかの便益が還元さ2016年に『ガーディアン』や『バズフィーれる仕組みとなっている。
（出典：総務省

ド』の調査で，ヴェレスから多数のフェイ「平成30年版 情報通信白書」）

クニュースが発信されていることが判明

謝辞

し，「フェイクニュース工場（Fake News
Factory）」の異名を取る。

本稿執筆にあたり，データセットの収集，提供（出典：BBC FUTURE, <https://www.bbc.

をいただけた群馬大学 社会情報学研究科

com/future/article/20190528-i-was-a-

拓也氏に感謝申し上げます。また，本研究においmacedonian-fake-news-writer>, Accessedて様々なアドバイスを下さった群馬大学社会情報2019, October 26.）

学部における多彩な分野の先生方，鳥取大学 工（５）世界最大の英語辞典であるオックスフォー

上岡

学部 石井晃教授に感謝申し上げます。

ド英語辞典が2016年を象徴する言葉とし参考文献て選んだ。「脱真実」の意味合いで，真実や事実よりも個人の感情や信念が重視され［１］ELNETる政治文化の風潮を意味する。
「オルタナ<https://www.elnet.co.jp/el/media／>

ティブ・ファクト」は，うそやあいまいな

Accessed 2019, October 24.

事柄も繰り返して言及することで，事実に［２］山田善靖，杉山学，and 八巻直一．（1997）

基づいていなくても，もう一つの事実にな“合意形成モデルを用いたグループ AHP.” 日

りかねない時代を示す言葉。
（出典：朝日本 オ ペ レ ー シ ョ ン ズ・ リ サ ー チ 学 会 論 文

新聞掲載「キーワード」朝日新聞掲載「キー誌 40.2, pp.236-244.

ワード」について）［３］八卷直一，et al.（2002）“不満関数を用い（６）《General Data Protection Regulation》

61

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メディアにおける意見形成の解析手法のケーススタディ

川畑泰子

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