DEIM Forum 2023 4a-9-4

オンライン議論の過熱と感情的投稿に関するダイナミクス
小林 将大†

矢田竣太郎†

若宮 翔子†

荒牧 英治†† 奈良先端科学技術大学院大学 〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †{kobayashi.masahiro.kl0,s-yada,wakamiya,aramaki}@is.naist.jp
あらましオンライン議論における悪質な投稿は円滑な議論の進行や参加者の心理に悪影響を及ぼすことが知られており，これを防止することを目的とした研究が進められている．本稿では以上のような現状を踏まえ，オンライン議論におけるネガティブな感情の投稿が議論スレッドの過熱に及ぼす影響について分析を行う．まずオンライン議論の過熱の定義を行う．次にネガティブな感情とスレッドの過熱に関する 3 つの仮説をたてた．そして，Wikipedia から収集した議論スレッドデータの投稿に感情をラベリングして構築したデータセットを用いて仮説の検証を行った．検証の結果，2 つの仮説を支持する形でポジティブな投稿とネガティブな投稿がその後の議論の過熱に影響を及ぼすことが確認された．
キーワード 行動モデリング，情動伝染，Wikipedia，オンライン議論，SNS，感情分析，時系列分析
３. 投稿速度の⼀時的加速

投稿速度

1 はじめに:ネガティブな投稿

オンラインにおける人々の交流は，SNS の社会への浸透とともにますます盛んになっている．それとともに，ヘイトスピー
Seed

投稿⽇時

チの投稿やフェイクニュースの拡散をはじめとするオンラインでの交流から生じる社会的問題への対処が大きな課題となって

２. 返信が多くなる

いる．その 1 つに挙げられるのが，オンラインでの不特定多数
返信レベルの人物が参加する議論 (以下このような議論を「オンライン議

１. ネガティブな投稿を引き起こす論」と呼ぶ) における，煽りや暴言をはじめとした参加者の精図 1: ネガティブな投稿に関する 3 つの仮説

神的健康状態を悪化させうる [1], [2]「不健全な会話」[3] である．
本稿ではオンライン議論における過熱現象をそのような「不健全な会話」の一種と捉える．この現象の発生を予防する技術を確立するために，過熱が発生するメカニズムを言語的特徴や投稿の感情から探ることが必要である．そのために以下に示す手法で過熱現象の分析を行う．分析の材料には Wikipedia 日本

仮説 2（ネガティブな投稿は）他の感情の投稿に比べて返信

が多くなる
仮説 3

（ネガティブな投稿は）スレッドの投稿速度を加速させる

語版の「Wikipedia：井戸端」1 と呼ばれるコミュニティページ（以下井戸端と称する）の投稿を用いる．
まず過熱現象を「単位時間当たりの投稿数 (＝投稿速度) の増加」「ネガティブな投稿の割合の増加」の 2 つの要素から定義する．これら 2 つの値が高いほど過熱が強まっているものとしネガティブな投稿と議論の過熱現象の間に成り立つ関係について考える．これまでの研究で，「ネガティブな流れのスレッドのほうがネガティブな気分になりやすい」 [4]，「ネガティブな
投稿はより視覚的な注意を引きやすい」[5]，さらに「ネガティ

本稿ではこれら 3 つの仮説を検証し，副次的にそれ以外の感情を持った投稿の効果についても検証を行う．3 節では感情ラベルを付与した投稿のデータセットを構築する手法について説明する．4 節では用語を定義し，またデータセットを用いた検証
実験の方法について説明する．5 節では実験から得られた結果を述べる．

2 関連研究ブな言葉を含むほうが投稿がリツイートされる可能性が高くな

オンライン上のネガティブな言動が閲覧者の心理状態や行動

る [6] といったネガティブな投稿による影響が報告されている．

に与える影響は，すでに心理学や情報科学などの分野から着目

これらの研究からネガティブな投稿に関して次のような仮説をされている．心理学的な観点からオンライン議論の感情的投提唱する．

稿に対する反応の分析を行った研究には，Syrjämäki らによる

仮説 1

（ネガティブな投稿は）さらにネガティブな投稿を引き起こす

脳波測定やアンケートを用いたもの [4] がある．また Kohout
ら [5] は感情的投稿に対する閲覧者の反応の分析をアイトラッ
キングを用いて行っている．本稿と同じく Web 上のリソース

1：https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia: 井戸端を用いた研究には Jiménez-Zafra らによる感情的ツイートの拡

Mediawiki API

Pattern Matchingindex indent00

timestamp
2010-09-02-19:46

text
他者の編集を繰り返し差し戻すばかりで、自分の編集を押し通す事を目的にそれらを繰り返している人がいま

orientation
NEGATIVE

す。過去ログをみてみたのですが、…

1

図 2: 井戸端のスレッドの一例．投稿に対して返信を行うとイ

2

1

1

2010-09-02-21:56

馬鹿馬鹿しい。下らない。こんなところでつまらん発言している間に、出典の一つでも付ければ宜しい。どうせ明日から出張で、明日中に帰って…

NEGATIVE

2010-09-02-22:05

見てみましたが、どちらかというと電子マネーに関して無知な（厳密に言うと限定的知識しか持っていない）のは●●氏の方だと思われます。電…

NEGATIVE

2010-09-09-05:36

馬鹿とお馬鹿で楽しくから騒ぎーかな。現状、電子マネーの明確な定義なんてないのだからいくら書ても無駄でイタズラとかわけの分からん話に…

Failedンデントが発生する．ユーザー名などテキストの一部は隠して
3

いる．

1

ML-Ask表 1: 感情ラベルの割合
POS m POS NEUT m NEG
投稿数

図 3: データセットの構築フロー

NEG Failed

5702

1029

3214

1496 10496

30725

割合 (%) 10.83

1.95

3.10

2.84

58.07

19.93

メント単位でなくページ全体のマークアップ文書 3 であるため，
データセットを構築するためには投稿を何らかの方法でページから抽出する必要がある．先行研究 [7] では Wikipedia マーク

散研究 [6] がある．本稿で提唱する仮説はこれらの研究を土台としている．

アップパーサを用いて投稿を分割したが，本稿では HTML 文書に対するパターンマッチングを用いて投稿の抽出を行う．投オンライン議論における過熱についての過去の研究には，筆者らによる過熱と言語の関連性の研究 [7] がある．この研究では過熱現象を時系列に関する複数のパラメータを用いて「過熱区間の存在」という形で定義している．対して本稿では過熱現象の「度合い」に着目するため，その定義に投稿速度とネガティ
ブな投稿の数を用い，何らかのパラメータの値で過熱の発生の境界を線引きすることは行わない．

稿の順番とインデントレベルはテキスト抽出の際に HTML 内の情報から同時に取得する．投稿日時は署名テキストからパターンマッチングを用いて取得する．
投稿テキストの感情分析には ML-Ask [10] の Python 実装として提供されている pymlask 4 を用いる．pymlask が使用する形
態素解析器の辞書には neologd 5 を用いる．ML-Ask は Russellの円環モデル [11] をもとにしている．円環モデルは valence と最新のオンライン議論に関する時系列的研究として挙げられるものには，Horawalavithana らによる初期投稿からその後の投稿の内容に加えて投稿者，投稿日時，返信対象の 3 種の情報を予測生成するオンラインディスカッションスレッドの生成の研究 [8] がある．また議論に限らないオンラインでの不健全な会話に関する時系列的研究には，Sahnan らによる Twitter の会話ツリーのヘイトスコアの時系列予測モデルの研究 [9] がある．Sahnan らの研究は本稿と同じく，ヘイトスピーチを含む
投稿の「予防」を焦点にタスクを設定している．

呼ばれる感情の快不快を表す軸と arousal と呼ばれる感情の覚醒度を表す軸の 2 次元から成り立つモデルである．pymlask が
感情解析結果として出力するデータにはこのモデルの valenceに対応する orientation と arousal に対応する activation の 2
種類のラベルが含まれる．本稿で用いるデータはこのうちのorientation ラベルであり，本稿で述べる投稿の「感情」とはorientation ラベルのことを指す．pymlask が出力する orientation ラベルは POSITIVE，mostly POSITIVE，NEUTRAL，
mostly NEGATIVE，NEGATIVE の 5 種類であり，文字数が多すぎるなど何らかの理由で pymlask が orientation ラベルを

3 データセット

付与することができなかった投稿に対しては一律に Failed ラベ

本研究では，図 2 に示すような井戸端の投稿を分析に用いる．

ルを与える．

投稿のテキストに対して図 3 に示すように所属スレッド，投稿

データセットに含まれる井戸端のスレッドの数は 2005 年 4 月の順番，インデントレベル，投稿日時および感情ラベルの情報

から 2022 年 10 月までに掲載されたものから抽出された 4832を与えることでデータセットを構築する．

件であり，抽出に成功した延べ投稿数は 52662 件である．この投稿テキストの取得に際して，MediaWiki API

2

から井戸端

うちタイムスタンプの取得に失敗した 60 件の投稿は分析に投のスレッドの HTML データを取得する．井戸端のデータはコ
3：Wikipedia マークアップと HTML の 2 種類が入手可能．
4：https://github.com/ikegami-yukino/pymlask
2：https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main page5：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

稿日時データを用いる実験から除外している．各ラベルの付与

投稿数の分布を G2 とする．検定は有意水準 5%の片側検定と割合は表 1 に示す．

し，G1 > G2 とする仮説が採択可能である場合には投稿数が有意に多いものとして，「G1 の Seed 感情にその後の特定の感

4 検証実験
4. 1 設情的投稿が他の Seed 感情と比べて多くなる効果がある」とする．逆に G1 < G2 とする仮説が採択可能である場合には「G1

定の Seed 感情にその後の特定の感情的投稿が他の Seed 感情と比

以下に本稿における用語の諸定義を行う．

べて少なくなる効果がある」とする．この U 検定を窓幅それぞ

ネガティブ (ポジティブ) な投稿 本稿における「ネガティブなれ W = 6, 24, 48, 168, 1344（すなわち 6 時間，24 時間，48 時

投稿」とは ML-Ask が “NEGATIVE”とラベル付けした投間，7 日間，8 週間）の 5 つに設定して行い，特定の感情を持稿とする．ポジティブな投稿についても同様の定義とする．

つ投稿の増減効果を持つ Seed 感情を確認する．

Seed 投稿 検証実験ではすべての投稿についてその投稿の時

4. 3 返信数に関する検証「ネガティブな投稿への返信は多くなる」という仮説 2 を検証

点を基準とし，その前後の投稿情報を求める．この検証の基準となる投稿のことを Seed 投稿と呼ぶ．

する．これは定義した用語を用いて「Seed 感情が NEGATIVEである場合，Seed 投稿への返信が多くなる」と表現できる．検Seed 感情 Seed 投稿のテキストに対して ML-Ask が与えた
orientation ラベルを Seed 感情と呼ぶ．

証実験では Seed 投稿への返信数の分布を Seed 感情ごとに算出する．返信は Wikipedia のトークに実装された返信機能を用い「ある時間区間における投稿速度 (件/日)」とは区て返信された投稿のみを対象とする．返信数の算出には図 2 か間内の投稿件数を x(件)，区間幅を d(時間) としたときにらわかるように「返信を行うとインデントが Seed 投稿よりも24x/d で表される量のことをいう．実験によって時間区間

1 段階右になる」ことを利用している．返信数の分布の有意差を閉区間とする場合と半開区間とする場合があるが，ここを測るため，U 検定を行う．検定は有意水準 5%の片側検定とでは区間幅を一律に「大きい端点の値から小さい端点の値

し，比較する 2 群 G1 , G2 の選択は 4. 2 項と同様にする．そしを引いた値」とする．

て G1 > G2 とする仮説が採択可能である場合は「返信数が多投稿速度くなる効果がある」とする．逆に G1 < G2 とする仮説が採択
周辺の投稿速度 「窓幅を w(時間) としたときの時点 t の周辺の投稿速度」とは，閉区間 [t − 0.5w, t + 0.5w] における投稿速度のことをいう．

可能である場合は「返信数が少なくなる効果がある」とする．

4. 4 投稿速度に関する検証「ネガティブな投稿はスレッドの投稿速度を一時的に加速さ以上の定義に従い，仮説の検証実験を手法を述べるとともに必要なハイパーパラメータの設定値を示す．

せる」という仮説 3 を検証する．これは定義した用語を用いて「NEGATIVE な Seed 投稿を行うとスレッドの投稿速度が一時的に上昇する」と表現できる．検証には 2 種類の実験を行う．

4. 2 投稿の感情に関する検証

4. 4. 1 周辺の投稿速度に関する実験「ネガティブな投稿はさらにネガティブな投稿を引き起こ

この実験では Seed 投稿の時点に加えてその前後 2k 個の時点す」という仮説 1 を検証する．これは定義した用語を用いて「Seed 感情が NEGATIVE である場合，その後の投稿の感情もNEGATIVE になる」と表現できる．検証実験の手順は以下のようにする．まず「その後」の基準となるハイパーパラメータの窓幅 W （時間）を定め，Seed 投稿の時点から W 時間後までの投稿を感情ごとにカウントする．カウントから得られたその後の投稿数の分布を Seed 感情およびその後の感情ごとに求める．ただし Seed 感情が Failed のものは除外する．次に「2でのそれぞれの周辺の投稿速度を求め，これらの分布を Seed
感情間ごとに算出する．分布の平均値および 95%信頼区間をプ
ロットすることにより，Seed 投稿の投稿前後における投稿速度の分布の推移を感情間で比較する．投稿速度 [v−k , · · · , vk ] の分布は以下に述べる手法で求める．最初に周辺の時点数 k ，ス
テップ T （時間），窓幅 W （時間）をハイパーパラメータとする．t0 の前後それぞれ k 個の時点はつの Seed 感情間でその後のある感情を持った投稿の数に差が•前：(t0 − kT ), (t0 − (k − 1)T ), · · · , (t0 − T )出るか」を統計的仮説検定により検証する．Seed 投稿後の投稿•

後：(t0 + T ), · · · , (t0 + (k − 1)T ), (t0 + kT )数の分布は明らかに正規分布でない ため，検証にはマン・ホ
6

イットニーの U 検定 [12] を用いる．検証対象となる「その後の投稿の感情」は POSITIVE，NEUTRAL，NEGATIVE のとする．窓幅を W として各時点の周辺の投稿速度を求め，それらを3 種類とし，検定で比較する 2 群 G1 , G2 は次のように定める：•

前：v−k , v−k+1 , · · · , v−1

Failed を除く 5 つの Seed 感情から 1 つを選び，その後の投•後：v1 , · · · , vk−1 , vk

稿数の分布を G1 とする．それ以外の 4 つの Seed 感情の後のとする．
ハイパーパラメータの値は kT をそれぞれ kT = 6, 48, 168 に6：非正規性の確認は QQ プロットを用いて行った．

設定して検証を行う．すなわち Seed 投稿の時点に加えて，その(a) ±6 時間

表 2: Seed 投稿への返信数(b) ±48 時間(a) 全返信(c) ±7 日間の区間内 k 個の時点の周辺の投稿速度の分布を求める．そのときのハイパーパラメータ [k, T, W ] の具体的な値は(a) [k, T, W ] = [12, 0.5, 3]

Seed 感情POS m POS NEUT m NEG

NEG Failed

データ数

5702

1029

3214

1496 10496

30725

平均

0.213

0.234

0.260

0.264

0.240

0.221

標準偏差

0.734

0.702

0.880

1.246

1.016

0.801

(b) [k, T, W ] = [16, 3, 24](b) 1 件以上(c) [k, T, W ] = [14, 12, 24]
Seed 感情と定める．74. 4. 2 投稿速度の差分に関する実験
この実験では Seed 投稿の前後でそれぞれ投稿速度を求め、

データ数

POS m POS NEUT m NEG

NEG Failed

751

144

462

1443

4120

平均

1.614

1.674

1.812

1.850 1.750

214

1.645

標準偏差

1.355

1.057

1.606

2.819 2.206

1.562

これらの差 ∆v のその分布を Seed 感情ごとに算出する．算出
した分布の平均値および 95%信頼区間をプロットすることにより Seed 投稿前後での投稿速度の変化 Seed 感情ごとに比較する．∆v は以下に述べる手法で求める．まず Seed 投稿の投稿時
点を t0 とし，前後の窓幅を W (時間) と定める，W はハイパーパラメータである．次に「Seed 投稿の前の投稿速度」を半開区
間 [t0 − W, t0 ) における投稿速度 vbefore とする．同様に「Seed
投稿の後の投稿速度」を (t0 , t0 + W ] における投稿速度 vafterとする．2 つの投稿速度の差を ∆v = vafter − vbefore として求める．この手法でハイパーパラメータ W をはそこから得られた p 値を小数点下 3 桁で丸めたものを掲載している．赤いセルは有意水準 5%で効果が見られることを意味する．
まず 1 列目の「POSITIVE な投稿」についての検定結果を見る．POSTIVE な投稿の増加効果がみられる Seed 感情は POS-

ITIVE 以外の 4 種類である．そのうち mostly POSITIVE は(b) から (d) までと，全般的に POSTIVE な投稿が比較的多くなる効果が見られた．NEUTRAL は (c) から (e) と長い窓幅での効果が見られた．一方で POSITIVE な投稿が少なくなる効(a) W = 0.5, 1.0, · · · , 5.5, 6.0

果は NEGATIVE な Seed 投稿に見られ，これはすべての窓幅(b) W = 3, 6, · · · , 45, 48

で確認された．

(c) W = 12, 24, · · · , 156, 168(d) W = 168, 252, · · · , 1260, 1344の等差 4 パターンで動かし，パターンごとの ∆v の分布を得る．
これはすなわち上から順に

次 に 2 列 目 の「NEUTRAL な 投 稿 」に つ い て の 検 定 結
果 を 見 る ．NEUTRAL な 投 稿 数 が 多 く な る 効 果 は Seed
感 情 が mostly POSITIVE か つ 窓 幅 が (a) の 場 合 を 除 き ，mostly POSITIVE，NEUTRAL，mostly NEGATIVE のすべての窓幅で確認された．また少なくなる効果は Seed 感情が(a) 前後 6 時間まで 30 分ごと

POSITVE の場合に確認され，うち前者の効果はすべての窓幅(b) 前後 48 時間まで 3 時間ごとで見られた．

(c) 前後 7 日間まで 12 時間ごと

最後に 3 列目の「NEGATIVE な投稿」についての検定結果(d) 前後 8 週間まで 0.5 週間ごとを見る．NEGATIVE な投稿が多くなる効果は NEUTRAL，に ∆v の分布を得ることを意味する．

5 結果と考察5. 1 投稿の感情に関する検証
図 4 は 4. 2 項で述べた U 検定の結果を示す．縦 5 行の (a)-(e)はそれぞれ窓幅 W を表し，横 3 列の POSITIVE, NEUTRAL,NEGATIVE は検定で投稿数を比較した Seed 投稿後の感情を表す．また図内の各ヒートマップは U 検定で得られた p 値と検定結果の有意性を示す．ヒートマップ内の 2 行「多い」と「少ない」はそれぞれ 2 種類の検定 (G1 > G2 ：特定の投稿が多くなる効果の検定と G1 < G2 ：特定の投稿が少なくなる効果の検定) を示し，5 列は検定を行った Seed 感情を表す．各セルに
7：T に比べて W が大きすぎると離れた時点の影響を受けすぎてしまうため(a) の T = 0.5 の場合のみ W = 3 とする．

mostly NEGATIVE，NEGATIVE の 3 つの Seed 感情で見られ，そのうち NEGATIVE な Seed 投稿による効果はすべての窓幅で確認された．mostly NEGATIVE は (a) を除く窓幅で確認された．NEUTRAL による効果は 1 列目と類似しており，比較的長い窓幅で効果が見られた．対して少なくなる効果は

POSTIVE な Seed 感情のみで，これはすべての窓幅で確認された．このことから投稿の感情に関する検証の実験結果は仮説

1 を支持するような内容であると考えられる．
5. 2 返信数に関する検証
表 2 に Seed 投稿への返信数の分布を示す．表 2a と表 2bを比較するとわかるように，いずれの Seed 感情でも返信数が 0 件である割合が非常に大きい．そのため表 2b に返信数が 1 件以上あった Seed 投稿への返信数を別途示す．表 2a を見ると，mostly NEGATIVE と NEUTRAL への返信数がやや多く，mostly POSITIVE への返信がやや少なく，Failed と図 4: Seed 投稿後の感情的投稿数の有意差の U 検定の結果．縦 5 行 (a)-(e) と横 3 列はそれぞれ窓幅と Seed 投稿後の感情を表す．
赤いセルは有意水準 5%で帰無仮説を棄却可能であることを意味する．

3 列目の灰色で図示された All は全投稿についての投稿速度の分布である．
まず (a) を見ると前後 0-2 時間ほどでは Seed 投稿が NEG-

ATIVE と Failed の場合にやや高い数値になっており，それ以外の感情の場合に低い数値になっていることがわかる．低い数
図 5: Seed 投稿への返信数の有意差の検定結果値を示した Seed 投稿の中では，POSITIVE が特に低い傾向になっている．mostly POSITIVE や mostly NEGATIVE はPOSITIVE への返信が少なくなる傾向が見られた．これは表2b でも同様の結果となっている．また表 5 には各 Seed 感情についてのその返信数の差についての 5%の有意水準の U 検定の結果を示す．検定の結果として，G2 に比べて有意に大きい (小さい) といえるような差がある G1 が存在するという仮説を支持する p 値 (赤いセル) は，いずれの Seed 感情でも見られなかった．すなわち仮説 2 を支持するような結果は返信数に関する検証から得ることができなかった．

5. 3 投稿速度に関する検証

95%信頼区間が大きいことから数値のばらつきが大きくなっている．前後 2-4 時間に着目すると，前 2-4 時間では POSITIVEな Seed 投稿の場合に他と比べてやや投稿速度が低くなる傾向が見られる．後 2-4 時間では NEGATIVE な投稿が他と比べて高い投稿速度となっている．Failed の場合の投稿速度はこの区間では All と近い傾向を見せている．前後 4-6 時間でもこの

NEGATIVE の後の投稿速度が高く，POSITIVE の前後の投稿速度が低いという傾向は維持されていることがわかる．
次に (b) を見ると 1 列目の投稿速度はおおむね Seed 投稿がNEGATIVE な場合の速度が一番大きく，その次に NEUTRAL

5. 3. 1 周辺の投稿速度に関する実験

場合の速度，さらにその下に POSTIVE な場合の速度となって

図 6 の縦 3 行 (a)-(c) はそれぞれハイパーパラメータを 4. 4. 1

おり，この傾向は前 12 時間-後 24 時間ほどで見られる．それ

項の (a)-(c) に設定したときの投稿速度の分布を示す．プロットより外の区間では Seed 投稿が NEUTRAL の場合の投稿速度

内の各点はその時点における分布の平均値であり，線の周囲の薄が NEGATIVE の場合の投稿速度を上回る結果となっている．

い色で塗られた領域は分布の 95%信頼区間を意味する．1 列目に対して 2 列目では “mostly ” 系の Seed 投稿の前後 6 時間の投は Seed 感情のラベルのうち POSITIVE，NEUTRAL，NEG-

稿速度の平均値のばらつきが 1 行目と比べて緩和されているこ

ATIVE の場合の分布を，2 列目には残りの mostly POSITIVE，とがわかる．これは窓幅をより大きな 24 時間としたことが原

mostly NEGATIVE，Failed の場合の分布をプロットしている．

因と考えられる．Failed は前後ともに 15 時間より外の範囲で

(a)

(b)

(c)

図 6: Seed 投稿の前後の速度．上から投稿の (a) 前後 6 時間 (b) 前後 48 時間 (c) 前後 7 日間までの分布を示す．横 3 列にそれぞれ Seed 感情を分けて掲載している．

低くなる傾向が見られる．後 20-40 時間あたりでは Seed 投稿

系，NEUTRAL，Failed の場合が 0 に漸近している．対してが “mostly ” 系の場合に投稿速度が高い値となっている．ただNEGATIVE な Seed 投稿のみ ∆v が正の値を保っており，逆し “mostly ” 系の傾向はデータの少なさによりばらつきが大きに POSITIVE の場合は負の値を保っている．次に (b) に着目

くなっていることを (a) と同様に念頭に入れる必要がある．

すると，左列では上述した「Seed 感情が NEGATIVE の ∆v

最後に (c) を見ると 1 列目では投稿時点から 5 日後あたりまが正の値をとり，NEUTRAL と POSITIVE の ∆v が負の値

で Seed 投稿が POSITIVE の場合の投稿速度が低い傾向が続をとる」傾向が，0 への漸近をしつつ持続している．右列ではいていることがわかる．この傾向は 6 日後あたりではほとんど“mostly ” 系感情の ∆v がやや 0 から外れて低くなる傾向があなくなっている．2 列目では 2 日前から 6 日前あたりまで Seed

り，48 時間前後では-0.2 程度の平均となっている．

投稿が mostly NEGATIVE の場合の投稿速度がやや高い傾向

最後に (c) と (d) に着目すると，左列では NEGATIVE のを示しているが，これも (a)(b) と同様にデータの少なさが影∆v が 0 より大きく，
NEUTRAL の ∆v とPOSTIVE の ∆v が響している可能性がある．Failed は (b) で述べた速度が低くな

0 より小さい関係がおおむねの区間で見られることがわかる．

る傾向が 1 週間前後まで起こっていることがわかる．以上を踏

ただし ∆v の分布自体はいずれの Seed 感情でも窓幅を大きくすまえると，(a)(b) の結果より 24 時間後あたりまで Seed 投稿

るにつれて 0 に収束する挙動を見せており，Seed 感情間の速度が NEGATIVE な場合に比較的投稿速度が高い水準になる傾向

差分にはっきりした差が見られるのは窓幅 3 週間あたりまであが見られたことから，仮説 3 を支持することができると考えらる．右列では Failed と mostly POSITIVE の ∆v がほぼ横ばい

れる．

で平均が 0 に近い値の分布となっており，mostly NEGATIVE

5. 3. 2 投稿速度の差分に関する実験の ∆v は平均が 0 に近づかずに窓幅 8 週間あたりまで負の値を

図 7 の縦 4 行 (a)-(d) にそれぞれ 4. 4. 2 項に挙げた W の保った形になっている．以上を踏まえると，窓幅 1-3 日辺りま(a)-(d)4 パターンを示す．左列には Seed 感情が POSITIVE，では特に NEGATIVE な感情の速度差分が大きくなる傾向が見

NEUTRAL，NEGATIVE の ∆v の分布を載せ，右列にはそられたことから数日単位では前後で投稿速度が上がっているこ

れ以外の ∆v の分布を載せている．平均値と信頼区間の表記はとがわかる．よって 5. 3. 1 項と同じく検証 3 の結果からは仮説

5. 3. 1 と同様である．

3 を支持することができると考えられる．

まず (a) に着目すると，窓幅 1 時間あたりでは Failed とPOSITIVE を除くすべての Seed 投稿の場合に ∆v の平均が正の値となっていることがわかる．特に “mostly ” 系の感情
は平均値が高いが，信頼区間の幅もかなり広くなっている．
窓幅を 6 時間ほどまで広げると速度差分の分布は “mostly ”

5. 4 考察POSITIVE な Seed 投稿が POSITIVE でない投稿の数や投稿速度を比較的長期的に減らしている現象には締めくくりの投稿が影響していることが考えられる．議論が過熱することなく解決した場合，議論の出題者などが感謝の言葉を残し，それ以いては短期的にも長期的にも減少する効果が見られた．このことから過熱しない議論は NEUTRAL な投稿が続くものを一種の基準として考えることができる．ただし，NEUTRAL と判(a)

定される投稿の中にも，潜在的に過熱を引き起こすものが存在しうる．これについてはより詳細な言語的特徴の解析が必要となる．“mostly ” 系の感情についてはデータ数が他の感情に比べて少なく，データ内のばらつきが全体的に大きい結果となった．よりはっきりとした結果を出すためにはデータ数の拡充が求められる．

(b)

6 おわりに
本稿ではオンライン議論において特定の感情を持った投稿がその後の投稿に及ぼす影響を調査すべく検証を行った．まずWikipedia における日本語の議論ページにおける各投稿に対し(c)て Russell の円環モデルにもとづく感情ラベルを付与し，デー
タセットを構築した．そして既存研究をもとに感情的投稿に関するいくつかの仮説を設定し，それにもとづき実験を行うこと
で仮説の是非を検証した．結果として，ネガティブな感情とは
その後の投稿の感情を悪化させ，投稿の速度を一時的に上昇させることが既存の成果とも合致する形で明らかになった．また(d)

ポジティブな投稿にはその逆の効果があることも明らかになった．今後の課題としてはデータセットの拡充や他の感情分析
ライブラリ，言語，プラットフォームを用いた検証が挙げられる．また Russell の円環モデルのうち本稿の検証に用いていな

図 7: Seed 投稿の前後での速度差分 (∆v)．上から窓幅が (a)1-6

い arousal 軸についても，議論の投稿構造に何らかの影響があ

時間 (b)3-48 時間 (c)1-7 日間 (d)1-8 週間のときの分布を示す．

るか，引き続き調査を行いたい．

横 2 列にそれぞれ Seed 感情を分けて掲載している．

謝降スレッドの書き込みが途絶えるケースがよく見られるためである．POSITIVE な Seed 投稿に予想されやすい「POSITIVE

辞本研究は，JST，未来社会創造事業，JPMJMI21J2 およびJSPS 科研費 JP19H01118 の支援を受けたものである．

な投稿が多くなる効果」が今回の検証で見られなかったのもこの現象に関連する可能性がある．また，その後の投稿の数を長期的に増やす効果が見られないのは，図 1 からもわかるように
元々NEGATIVE な投稿が多くなりやすい井戸端の特性との関連が推察される．

NEGATIVE な Seed 投稿に関しては仮説 1 のとおり，さらに NEGATIVE な投稿を呼び POSITIVE な投稿を減らすという現象がみられた．これは自然に推測できる仮説であるが，それをデータ面から裏付けることができた．また投稿速度の短時間の上昇も仮説 3 を裏付ける形で確認することができた．これは投稿の山が発生することを想定した言語的特徴の分析における過熱モデルとも合致しており，これをより具体的に示すことができた．一方で仮説 2「他の感情より返信が多くなる」に関しては，上述の結果にもかかわらず有意な結果を得ることができなかった．これについては返信数が 0 件の投稿が大半を占めていたことから，返信機能を使わないことで返信先を構造的に明確にしない返信が多く存在していることが推察される．

NEUTRAL な Seed 感情については 5. 1 項で示したように，
NEUTRAL な投稿が多くなる効果が見られた．投稿速度につ文

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