ソーシャルメディアにおける投稿動機に関する探索的研究
ーテキストマイニングを活用したツイッターの事例ー

代表研究者
共同研究者

佐々木北村裕一
智東京経済大学
東京経済大学コミュニケーション学部
コミュニケーション学部准教授
准教授

1 研究の目的と背景
ツイッターにおける投稿動機を投稿パターン別に具体的な語彙によって把握することが本研究の目的である。ここで言う投稿パターンとは、（１）自身がツイート投稿する場合、（２）他人のツイートを公式リツイートする場合を指し、（１）の場合はツイート内容別に、（２）の場合は転送する元ツイート内容別に投稿と転送の理由や意図を分析した。
こんにちソーシャルメディアで投稿することは特別な行為ではなくなったため、その動機に焦点を当てた研究がかつてほどは活発になされなくなってきた。ただし特別な行為でなくなったという理由だけで、その種の研究が全く行われなくなって良いわけではないだろう。ソーシャルメディアにおける日常的な投稿がどのような理由や意図で行われているかを知ることは、ソーシャルメディア利用の把握において重要な一部を成す。このような問題意識で実施したのが本研究である。

2 研究対象…ツイッター
ツイッターとは 2006 年に公開されたウェブサービスである。ツイートと呼ばれる投稿が 140 文字以内に制限され気軽に投稿できること、また相互承認によって「友人」になるのではなく、自由にユーザーをフォローし、その投稿を受信できる点に特徴がある。総務省（2014）の調査では、ツイッターは主要な「ソーシャルメディア」の 1 つであり、Ellison & Boyd（2013）による SNS の定義にも当てはまる。
ツイートが原則的にウェブに公開されることから、多くの人びとによって有益とされる公的性格を持つコンテンツが投稿されるサービスの系譜にツイッターを位置づけることは可能で、マイクロブログと分類されることもある。だがその一方で、電子掲示板やブログなど多くのユーザーによって閲覧される共通画面をツイッターは持たない。ユーザーは各自がフォローする者のツイートをカスタマイズ化されたタイムラインで閲覧するからである。つまりツイッターでは「場が解体されて」（木村, 2012）おり、このことはコンテンツの公的度合いに影響を与えていると考えられる。また公式 RT は自作コンテンツをウェブに投稿することが「共有」という概念を拡張し、他人の作ったコンテンツを転送することまでが「共有」となった。
この「低コストで発信が可能」、「パブリックでありながら場が解体されている」、「転送による共有が可能」という特徴はツイッターのみならず、モバイルデバイスを主たる接続端末とする現代的なソーシャルメディ
アやウェブの特徴でもあるため、このサービスを対象として投稿動機の研究を行った。

3 研究方法ウェブアンケート調査を 2014 年 7 月 16 日〜18 日と、10 月 24 日〜25 日の 2 回実施した。第 1 調査は第 2調査の予備調査の位置づけで、ツイート／元ツイート内容別の投稿頻度、ツイート／元ツイートを生み出しやすい感情などについて調査した（15〜39 才までの 5 才きざみ、男女の計 10 セル、回収数 529）。第 2 調査
では、ツイート／元ツイート内容別に想定読者、投稿や転送の理由や意図についての自由記述データを収集した（同 10 セル、回収数 830）
。そのデータをテキストマイニングすることで、あらかじめ仮説を設けずにツイート／元ツイート内容とその投稿や転送の理由や意図のパターンを探索した。

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電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015

4 結果
4-1 ツイートや公式 RT を生み出す感情（１）ツイートを生み出す感情
グラフ 1 は第 1 調査での「あなたは以下のような気持ちを感じた時、どのくらいの頻度でツイートしていますか」という質問に、30 の感情について、4「よくツイートする」、3「たまにツイートする」、2「あまりツイートしない」、1「ツイートしない」で回答してもらった結果で、4「よく」＋3「たまに」の回答の多い順に並べてある（512ss）。なお 30 の感情は寺崎ら（1992）を参考にした。
ツイートを生み出しやすい感情としては、「たのしい」（平均値：3.16）、「うれしい」（3.12）、「おもしろい」（3.07）、「好きだ」（2.97）の 4 つが挙がった。逆に、1「ツイートしない」が高い割合を示した感情は、「憎らしい」（1.84）、「さびしい」（1.99）、「ゆるせない」（2.05）、「怖い」（1.99）、「つまらない」（2.03）となった。
グラフ 1：ツイートを生み出す感情（２）公式リツイートを生み出す感情
グラフ 2 は第 1 調査での「あなたは自分のツイッターに現れた元ツイートに対して、以下のような気持ちを感じた時、どのくらいの頻度で公式 RT をしていますか」という質問への回答結果で、4「よく」＋3「たまに」の回答の多い順に並べてある（416ss）。なお 30 の感情はツイートでの質問と同様である。
公式 RT を生み出しやすい感情としては、「おもしろい」（平均値：2.85 ）が他を引き離し首位だが、その平均値はツイートの 3.07 と比べるとやや小さい。他に「たのしい」（2.62）、「好きだ」（2.63）、「すてきだ」（2.61）、「うれしい」（2.49）、「かわいらしい」（2.48）が上位に挙がり、逆に 1「公式 RT しない」が高い割合を示す気持ちとしては、「退屈だ」（1.46）、「だるい」（1.44）、「つまらない」（1.46）が上位となった。

2電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015

グラフ 2：公式リツイートを生み出す感情

4-2 ツイートの想定読者と投稿の理由（１）ツイートの想定読者
第 2 調査では、「以下のツイートを投稿するとき、あなたはどのような読み手を想定してツイートすることが最も多いでしょうか」という質問に対し、「フォロワー全員、あるいはほぼ全員を読み手と想定しツイートすることが最も多い」、「フォロワーの一部を読み手と想定しツイートすることが最も多い」、「読み手を特に想定することなくツイートすることが最も多い」という単一回答の 3 選択肢によって、投稿内容別に回答を得た。グラフ 3 はその結果を「読み手を特に想定することなくツイートすることが最も多い」の割合が高い順に示したもので、ツイート内容横の（ ）内は回答者数を示している。ツイート内容によって回答者数が異なるのは、当該ツイート内容を「週に 1 回程度」以上ツイートする者のみが回答対象者となっているからである。
グラフ 3 から明らかな第一点は、ツイート内容によって想定読者が大きく変わることがなく、グラフ中の左の選択肢から概ね 40％、25％、35%という並びになっている点である。いま一点は、最大割合となることの多い選択肢が、「読み手を特に想定することなくツイートすることが最も多い」である点だ。21 のツイー
ト内容のうち「自分の今いる場所を書いたツイート」を除いた実に 20 で、同数値で並んだ場合も含めてその割合は最大となった。その数値が 40％超のものが 10 あり、上位は「天気や気候や気温のことを書いたツイート」（50.7％）、「自分自身の腹立たしい気持ちを書いたツイート」（46.9％）、「自分自身の疲れた気持ちを書いたツイート」（45.8％）であった。

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グラフ 3：ツイート内容別想定読者（２）ツイートする理由や意図では 21 のツイート内容別に、ツイートする理由や意図を自由記述方式で回答してもらった結果を記してゆこう。なおテキストマイニングにあたってのデータクリーニングは以下の手続きで行った。まず第 2 調査で収集した 830 サンプルからの回答について、「tweet」→「ツイート」、「たのしい」→「楽しい」、「シェア」→「共有」、そして後に重要になる「もらいたい」→「欲しい」などの語の置換、また「友だち／友人／ともだち／友」→「友達」、「すすめ／勧め／奨め」→「薦め」、「他の人／ほかの人／ほかのひと」→「他人」、「特になし／特に理由なし／特に意図はない」→「特にない」などの語の集約を、すべての回答を目視し、ソフトウェアの検索・置換機能も利用して行った。
質問文は「以下のツイートについて、ツイートをする理由や意図として、よくあるものについてなるべく詳しくお書きください」であったが、理由や意図を答えるツイートは、その前の質問で「週に 1 回程度」以上の頻度で投稿する、と回答されたものに限定した。語の置換・集約後、21 のツイート内容に対する理由や意図がすべて同回答だった 11 サンプル、また 21 ではないがすべての回答が「ある」もしくは「ない」であった 5 サンプルも除外し、さらに 21 すべての回答が空白であった 84 サンプルも除外した。最終的な分析対象は 730 サンプル、ツイート数は 6,824 であった。テキストマイニングツールとしては KH Coder（樋口, 2014）
を用い、「フォロワー」「ツイート」「RT」などの特別な語は強制抽出した。
21 内容別のツイートする理由や意図についての自由記述方式での回答結果を、上位 10 頻出語とそのツイート内容に特有な語をまとめたものが表 1 である。頻度の特に高い「欲しい」「したい」「知る」には網かけをした。
「欲しい」が多くのツイート内容で上位に出現したが、この語の前には多様な語が入るため文脈分析を行った。「欲しい」の前に現れた語の頻度 1 位と 2 位（左合計で比較:注 1）を示したのが表 2 であるが、「知って欲しい」と「共感して欲しい」が多かった。
「知って欲しい」が投稿の強い理由となっているツイートを幾分広めに探るために、「知る」と「欲しい」の双方が表 1 の頻度で 5 位以内（2 つの語とも絶対数が多いことを示す）、かつ表 2 での「欲しい」に対する「知る」の左合計での占有率が 45％以上（「知って欲しい」という並びでの登場割合が高いことを示す）という基準を設けると、「今自分のしていることや置かれている状況を書いたツイート」「自分の今いる場所を書いたツイート」「知ったり、購入した商品・サービスについての自分の感想を書いたツイート」「社会的な4
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ニュースについての自分の感想を書いたツイート」「仕事や勉強、ブログ投稿などある程度手間をかけた自分の活動の成果を知らせるツイート」の 5 つが選ばれた。これらはこの直後に登場する「共感して欲しい」ではなく、周知の性格の濃いものと言えよう。
表 1：ツイート内容別の投稿理由における頻出語

表 2：ツイート内容別の投稿理由で「欲しい」の前に現れた語同様に「共感して欲しい」が投稿の強い理由となっているツイートを少し広めに探るために、「共感」も「欲しい」も頻度で 6 位以内、かつ「欲しい」に対する「共感」の左合計での占有率が 35％以上という基準を設けると、「天気や気候や気温のことを書いたツイート」「自分自身の驚いた気持ちを書いたツイート」「自分自身のおもしろいと思った気持ちを書いたツイート」「自分自身の腹立たしい気持ちを書いたツイート」の 45
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つが選ばれた。感情を表す 3 ツイートの他、「暑い！」「台風なう」に代表される「天気や気候や気温のことを書いたツイート」が選ばれたが、このツイートは周知よりも共感を求めるものであることが判明した。
「欲しい」ほどの出現率はないが、「したい」も何らかの語のあとに続く頻出語として挙がった。また動詞の活用形を考えると強制抽出を行わなかった「たい」も相応の頻度で登場すると考えられたため、双方の文脈分析を行った。
「したい」と「たい」の前に現れた語（「たい」は動詞のみが対象）の頻度 1 位と 2 位を示したのが表 3 であるが、「したい」については「共有したい」が多く、「たい」については「伝えたい」が多かった。
表 3：ツイート内容別の投稿理由で「したい」「たい」の前に現れた語「共有したい」という意図が強いツイート内容を理解するために、「共有」と「したい」の双方が頻度で10 位以内、かつ「したい」に対する「共有」の左合計での占有率が 45％以上という基準を設けたところ、「見た映画（動画）、読んだ本・マンガ、遊んだゲームなどについての自分の感想を書いたツイート」「趣味に関するニュースや事実を知らせるツイート」「自分自身の驚いた気持ちを書いたツイート」「自分自身のおもしろいと思った気持ちを書いたツイート」「好きな芸能人、クリエイター、スポーツ選手などについての自分の感想を書いたツイート」の 5 つが選ばれた。これらは仲間内や友人間での「共有」が想定されたものだと考えられ、また「共有したい」気持ちを強く生むのは、「さびしさ」や「腹立たしさ」ではなく「驚き」と「おもしろさ」だということが判明した。
同様に「伝えたい」という理由が強いツイート内容としては、「伝える」が頻度で 10 位以内（「たい」は頻度分析の対象外）、かつ「たい」に対する「伝える」の占有率が 20％以上という基準を設けたところ、「社会的なニュースについての自分の感想を書いたツイート」「自分自身のうれしい気持ちを書いたツイート」の 2つだけが抽出された。
「うれしさ」は、読者を想定するよりも先に、まずは「伝えたい」という自分の行為に向かわせる種類の感情のようで、そこが「驚き」や「おもしろさ」とは異なる点である。
最後に表 1 に戻り、特有の語 3 つに注目しよう。まずは「記録」である。
「今自分のしていることや置かれている状況を書いたツイート」「自分のついさっきやり終えたことを書いたツイート」「自分の食べた食事について書いたツイート」の 3 つは、この目的でも投稿される場合のあることがわかる。次に「ストレス発散」が主たる目的となっているツイートとして、「自分自身の腹立たしい気持ちを書いたツイート」「自分自身の疲れた気持ちを書いたツイート」の 2 つがあり、これらは先述のとおり「読み手を特に想定することなく」感情にまかせて投稿されるツイートであることが推測される。最後は「同じ」である。この語が頻出するの

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は「趣味に関するニュースや事実を知らせるツイート」「今見ているテレビ番組についての自分の感想を書いたツイート」「好きな芸能人、クリエイター、スポーツ選手などについての自分の感想を書いたツイート」の3 つだが、これらの投稿目的には、同じ趣味の人などと「共有したい」というものが多い。ただし同じ趣味の人などに見つけてもらい、その見知らぬ人との交流を目的とするものも少数だが含まれる。つまりまずはフォロワーへと限定的に配信されるツイートだが、固有名詞やハッシュタグなどをたよりにどこからともなく自分のツイートに対する反応がやってくるという点に期待するユーザーも一部に存在すると考えられる。
4-3 公式リツイートの想定読者と転送の理由（１）公式リツイートの想定読者
第 2 調査では、「以下の元ツイートを公式リツイートするとき、あなたはどのような読み手を想定して公式リツイートすることが最も多いでしょうか」という質問でツイート同様に回答を得た。グラフ 4 はその結果を、「読み手を特に想定することなく公式 RT することが最も多い」の割合が高い順に示したものである。元
ツイート内容横の（ ）内は回答者数を示しているが、元ツイート内容によって回答者数が異なるのは、当該元ツイート内容を「月に 2〜3 回程度」以上公式 RT する者のみが回答対象者となっているからである。
グラフ 4：元ツイート内容別想定

19 のうち 10 の元ツイート内容で、「読み手を特に想定することなく RT することが最も多い」が最多の割合を示した点はツイートと同傾向であった。主に公式 RT 頻度の高い元ツイート内容で質問項目が構成されたことを鑑みると、読み手が特に想定されずになされる公式 RT が全般的には多いと言える。ただし「読み手を特に想定することなく RT することが最も多い」の割合の高い「会ったことのない個人の気持ちが書かれたツイート」（44.2％）、「腹立たしいという感想を自分が持ったツイート」（42.1％）、「政治や経済・経営、社会に関するニュースや事実を知らせるツイート」（40.2％）の数値はツイートでの上位項目の数値よりは小さく、公式 RT の方がツイートよりも想定読者に対して意識的であると言えそうだ。この見解は非公式 RT を対象としたボイドら（boyd et al., 2010）と整合的である。
（２）公式リツイートする理由や意図「以下の元ツイートを公式 RT する理由や意図として、よくあるものについてなるべく詳しくお書きくださ7電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015

い」という質問への自由記述回答を KH Coder（樋口, 2014）を用いてテキストマイニングし、元ツイート内容別に上位 10 頻出語および特有な語をまとめたものが表 4 である。多数出現したのは「欲しい」「したい」「知る」「共感」「共有」で、うち前四者に網かけをした。なおテキストマイニングにあたっては、ツイートでの手続きと同様に語の置換や集約を行った後に、信頼性の低いサンプルを除外した。分析対象は 570 サン
プル、公式 RT 数は 5,059 であった。
表 4：元ツイート内容別の投稿理由における頻出語

ツイートでの分析と同様に、「欲しい」の前には多様な語が入るため文脈分析を行った。
「欲しい」の前に現れた語の頻度 1 位と 2 位（ツイートの場合と同様に左合計で比較：注１）を示したのが表 5 であるが、「知って欲しい」と「共感して欲しい」が多く、この点はツイートと同様であった。
表 5：元ツイート内容別の投稿理由で「欲しい」の前に現れた語8
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「知って欲しい」という意図で投稿されることの多い公式 RT 内容をやや広めに探るために、「知る」も「欲しい」も表 4 の頻度で 6 位以内、かつ表 5 の「欲しい」に対する「知る」の左合計での占有率が 50％以上という基準を設けたところ、「芸能人、クリエイター、スポーツ選手などの公式／告知情報が書かれたツイート」「政治や経済・経営、社会に関するニュースや事実を知らせるツイート」「芸能・スポーツのニュースや事実を知らせるツイート」「商品・サービスに関するニュースや事実を知らせるツイート」「趣味に関するニュースや事実を伝えるツイート」「好きだという感想を自分が持ったツイート」の 6 つが選ばれた。これらは直後に登場する「共感して欲しい」よりも、周知の性格が濃いものと考えられる。
同様に「共感して欲しい」が投稿理由であることの多い公式 RT 内容をやや広めに探るため、「欲しい」も「共感」も頻度で 7 位以内、かつ「欲しい」に対する「共感」の左合計での占有率が 25％以上という基準によって抽出したところ、同語反復である「共感したという感想を自分が持ったツイート」に加え、「うれしいという感想を自分が持ったツイート」「かわいいという感想を自分が持ったツイート」「好きだという感想を自分が持ったツイート」「腹立たしいという感想を自分が持ったツイート」の 5 つが選ばれた。このうち「好きだという感想を自分が持ったツイート」は「知って欲しい」と重複した。
次にツイートに対する分析と同様に、「したい」と「たい」についても文脈分析を行った。これは「したい」の前には多様な名詞、「たい」の前には多様な動詞が登場しうるからである。2 つの語の前に現れた語（「たい」は動詞のみが対象）の頻度 1 位と 2 位を示したのが表 6 だが、「したい」については「共有したい」が多く、ツイートと同様の結果であった。ただし「たい」では「知らせたい」と「広めたい」が多く、届いて欲しいというニュアンスが含まれる「伝えたい」が最多となった自分がコンテンツを生成するツイートとは少し異なる傾向を見せた。
表 6：元ツイート内容別の投稿理由で「したい」「たい」の前に現れた語「共有したい」という意図で投稿されることの多い公式 RT 内容をいくぶん広めに把握するために、「共有」「したい」の双方が頻度で 7 位以内、かつ「したい」に対する「共有」の左合計での占有率が 70％以上という基準を設けたところ、「芸能人、クリエイター、スポーツ選手などの公式／告知情報が書かれたツイート」「おもしろいという感想を自分が持ったツイート」「うれしいという感想を自分が持ったツイート」「かわいいという感想を自分が持ったツイート」「驚いたという感想を自分が持ったツイート」「共感したという感想を自分が持ったツイート」「人の写った画像を含んだツイート」の 7 つが選ばれた。
「知らせたい」と「広めたい」が投稿の強い理由である公式 RT 内容については、「知らす」「広める」ともに頻度 10 位以内に入るも9電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015

のはなかったが（「たい」は抽出対象外）、「たい」に対する「知らす」の左合計での占有率が 30%以上という基準によれば、「芸能・スポーツのニュースや事実を知らせるツイート」「商品・サービスに関するニュースや事実を知らせるツイート」「かわいいという感想を自分が持ったツイート」「好きだという感想を自分が持ったツイート」の 4 つが選ばれ、「かわいいという感想を自分が持ったツイート」を除いた 3 つは先に見た「知って欲しい」と重複した。同様に「たい」に対する「広める」の左合計での占有率が 25％以上という基準により、「芸能人、クリエイター、スポーツ選手などの公式／告知情報が書かれたツイート」「仕事や勉強で必要な／有益なニュースや事実を知らせるツイート」の 2 つが抽出された。
ここで表 4 に戻り、特有の 3 つの語に注目しよう。第一は 6 つの元ツイート内容に現れる「情報」である。
「情報」が上位に出てくる元ツイートを表す文には、「芸能人、クリエイター、スポーツ選手などの公式／告知情報が書かれたツイート」を除けば、「情報」という語がそのまま登場してはいない。この点を鑑みると、ユーザー自らが「情報」の転送役であるという意識を持っていることがこれら 6 つの内容では推測され、「知って欲しい」「知らせたい」という投稿理由との重複も大きい。
二つ目は「政治や経済・経営、社会に関するニュースや事実を知らせるツイート」と「腹立たしいという感想を自分が持ったツイート」に登場する「意見」である。これらを文脈分析すると、前者では数は少ないものの、「意見を知ってもらう」と同等に「意見交換」や「（他人）意見を聞いてみたい」という理由が見られた。この傾向は「腹立たしいという感想を自分が持ったツイート」でも見られた。つまりきっかけになる感情は「怒り」だが、その感情を発散して溜飲を下げるだけでは必ずしもない者がいるようである。公式 RT
ではオリジナルツイートに自分の意見を書き加えることはできないが（注 2）、公式 RT をきっかけにした建設的な批判や意見交換を行う層が数は少ないが存在すると考えられる。三つ目は「記録」で、「仕事や勉強で必要な／有益なニュースや事実を知らせるツイート」のように自分の活動にとって有益なツイートを記録する目的で公式 RT をする層が一定数いることが推測される。
さて、ここまでの「欲しい」「したい」「たい」の文脈分析後に筆者らが設けた基準では抽出されなかった
公式 RT 内容がいくつか存在するが、このうち「友人や知人の日常の行動が書かれたツイート」「友人や知人の気持ちが書かれたツイート」について取り上げよう。
「友人や知人の日常の行動が書かれたツイート」では「面白い」が頻度 1 位であったが、文脈分析の結果、「面白いので知って欲しい」「面白いのでみんなで笑いたい」などを除いた約 80%は単純に「面白い」「面白いから」であり、「面白いことを（ツイートした友人に）伝える」という公式 RT 行為にシグナルと持たせているという内容が書かれたものは 5.3%であった。ところ
が「友人や知人の気持ちが書かれたツイート」では、「共感」が頻度 1 位になり、「共感」「共感したから」が8 割以上を占める傾向は変わらないものの、「共感したことを（ツイートした友人に）伝える」と明確に公式
RT が共感のシグナルであることを書いたものの割合が 14.7％と「日常の行動」に比べて高く出た。この「友人や知人」の「日常の行動」と「気持ち」の書かれた 2 つの公式 RT が、想定読者として「フォロワーの一部を読み手と想定し RT することが最も多い」の割合の高いものであったことを考えると、ツイートの投稿者と読み手（友人）との交流が、特に「友人や知人の気持ちが書かれたツイート」を公式 RT することによって、しばしば行われていると言えるだろう。

5 まとめ
5-1 ツイート内容と投稿理由のパターン
4-2 の結果をまとめたのが表 7 である。○がついているツイート内容は、これまでの分析で設けられた恣意的な基準によって選ばれたものであるが、それでも 7 つに分けられたツイート内容とその投稿の理由や意図との対応は、両者の関係把握には大いに役立つであろう。なお本報告書では分析結果を記していないが、表中の「目的不明確」は、「なんとなく」「特にない」の 2 語の出現率が高いツイート内容、「目的明確」は 2語の出現率が低いツイート内容である。
まず「知って欲しい」という理由で投稿されるツイートが 3 グループ存在する。第 1 グループ（4, 18, 10）は想定読者が「フォロワー全員」という点にも特徴のある広い範囲への周知目的のツイート群である。第 2グループ（9,21）は自分の成果の報告であり、深層には自慢したいという心理も潜むものであろう。そして第 3 グループ（1, 2, 3, 17）は、記録目的も含んだ自分の日常的な出来事を書いたツイートで、これらは友人や知人からの反応も期待したものだと考えられる（Naaman et al., 2010）。

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表 7：ツイート内容と投稿理由のパターン

第 4 グループ（5, 6, 19, 20）は共通の趣味や、共通の好きな芸能人などを持つ一部のフォロワーと「共有したい」目的で投稿されるツイートである。この中には、新たに仲間を探す目的で投稿されるものもあり、直接会ったことのない関係を主とした社交が展開されている。類似するグループであるが、「共感して欲しい」という語彙が「共有したい」よりも前面に出る、「驚き」と「おもしろさ」を伝えるために投稿されるツイート（11, 12）は別の第 5 グループと考えて良いだろう。というのも、この「驚き」と「おもしろさ」は投稿者のフォロワーにおいて、そのフォロワー全員に向けての公式リツイートを呼び起こす感情で、オリジナルツイートの投稿者はその反応を期待しながら投稿していると考えられるからである。
また同様に感情を表現するツイートでも、その感情が否定的な第 6 グループのツイート群（15, 13, 14, 16）がある。これらは「気持ちを吐き出して」カタルシスを得るために「読み手を特に想定しない」で投稿されることも多い。そして最後の第 7 グループ（7, 8）は、明確な目的がなく、フォロワーの誰かではあるもののさほど強く具体化されることのない他者に向けてなされるツイートであると推測される。
5-2 元ツイート内容と転送（公式 RT）理由のパターン
同様に 4-3 での公式 RT についての結果をまとめたのが表８である。まず、「知って欲しい」「知らせたい」「広めたい」という意図でなされる第 1 グループの公式 RT 群（6, 7, 8, 9, 1, 15）がある。それらの元ツイートの多くは「情報」と捉えられており、なかでも「商品・サービス」「趣味」に関するものは特に明確な意図をもってなされる公式 RT である。また「好き」ゆえに周知したいという理由も垣間見られる。また類似ではあるが、別の第 2 グループ（10）とされるのが、タイムラインで出会ったツイートを公式 RT することで、「広める」と同時に自分にも「記録」される「仕事や勉強で必要な／有益なニュースや事実を知らせるツイート」である。
第 3 グループ（2, 5, 18）は「広めたい」と同時に「共感して欲しい」という理由によってなされる公式RT 群である。これらは「芸能人、クリエイター、スポーツ選手などの個人的意見が書かれたツイート」「会ったことのない個人の気持ちが書かれたツイート」などの元ツイートに意見や気持ちが書かれたものである

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が、公式 RT する者が元ツイートの投稿者に会った（話した）ことのない場合が多いと考えられる。そしてこのしがらみのなさが時として大規模な拡散を生むと考えられる。
表 8：元ツイート内容と転送（公式 RT）理由のパターン

第 4 グループ（13, 16, 17, 12）は、なんらかの感想を元ツイートに対して持った内容を示すものが並ぶが、これらが公式 RT される場合は、「共感して欲しい」や「共有したい」という理由が強く表れてくる。ただし「腹立たしい」ケースでは、フォロワーからの反応を求めるという理由もあるようである。第 5 グルー
プ（14, 19, 11）では、「共感して欲しい」が弱くなり「共有したい」という理由のみが際立つようになるが、目的が不明確なままなされる公式 RT との重複が多いことから、「共感して欲しい」よりも「共有したい」という理由の方が、より弱い感情を示しているように思われる。
また第 6 グループ（3, 4）の友人が投稿する元ツイートを公式 RT するケースでは、特に「友人や知人の気持ちが書かれたツイート」をそうする場合に、公式 RT 行為そのものが元ツイートの書き手に対する「共感したというシグナル」になっている場合が多く、その程度は低いものの「友人や知人の日常の行動が書かれたツイート」も含めて、仲間内での交流を意図して公式 RT されるケースが多いと考えられる。
5-3 ツイートと公式 RT の理由の異同とツイッター利用の全般的特徴
ツイートにせよ公式 RT にせよ、「たのしい」「うれしい」「おもしろい」「好きだ」「すてきだ」といった肯定的な気持ちによってなされる点は共通であった。ただしツイートでは、「たのしい」と「うれしい」が特に強く、公式 RT では「おもしろい」が特に強い点で少しの差異を見せた。
もう一つの共通点は、「読み手を特に想定することなく、ツイート／公式リツイートすることが最も多い」という想定読者像であった。この割合が 35%を超えたツイート内容は 21 のうち 20 で、元ツイート内容は 19のうち 13 であった。ただし厳密にはツイートと公式 RT との差も確認され、ツイートに比べて公式 RT では転送者が読者に対して意識的であった。公式 RT はツイートに比べて、コンテンツの探索＋制作＋発信のコストが小さい特徴を持つので、この結果は、広い意味での投稿コストの低さが、転送内容を吟味し、転送先を想像することへとユーザーのコストを向かわせていると考えることができる。つまりツイートの発信責任より

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も公式 RT における転送責任の方が大きいとユーザーからは判断されており、転送によるものも含めた「共有」
では、ネットワーク全体でのフィルタリング機能に寄与していることになる。
投稿頻度の高いものを中心に構成されたツイート内容別の投稿の理由や意図で頻出した語には、「特にない」「なんとなく」があり、明確な意図を持たない投稿が相応にあることが判明した。このことはツイッター
では投稿される文字数が少なく、写真による投稿も可能であるという投稿コストの低さと関係しているだろう。また自身の投稿したツイートが多数のユーザーが閲覧する共通の場には表示されない情報環境により、投稿することやコンテンツへの責任も希薄になりがちだからという関係も示唆された。
ツイートの投稿理由における最頻出語は「欲しい」であり、その数は「したい」よりも多かった。これは投稿者自身の希望よりも投稿者による他者への期待がツイート投稿時に強くあることを示している。また公式 RT の理由や意図でも「欲しい」は頻出語であり、ツイートと同様に公式 RT にも他者への期待が強く存在した。特に「友人や知人の気持ちが書かれたツイート」を公式 RT する場合には、公式 RT 行為そのものが元ツイートの書き手に対する「共感したというシグナル」になっているように、オリジナルツイートに込められた他者への期待とそれへの反応が確認された。加えてツイート内容がニュースや事実を伝える場合でも見られた「知って欲しい」などの他者への期待とそれへの反応というものも量的には多くないが確認された。
筆者らの 2013 年 8 月実施のウェブアンケート調査(1559ss)では、ツイートに返信を「週に 1 回程度」以上する者は 38.6%おり、またログデータ分析ではツイートのうち 9.8%は公式 RT、26.1%はメンション（ツイート中に「@アカウント名」が含まれるもの）が占めた。つまり直接的な反応とは言えない公式 RT と、より直接的な反応である返信やメンションを合わせて考えれば、ツイートする理由に広く強く見られる他者への期待は相応の反応を得ていると考えられる。このニュース色の強いツイートをも媒介としながら、他者とのコミュニケーションへの期待とそれへの充足が相応になされている点は日本人ユーザーのツイッターでの特徴の一つと言えるだろう。

【参考文献】
総務省情報通信政策研究所 (2014). 平成 25 年 情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査.
<http://www.soumu.go.jp/iicp/chousakenkyu/data/research/survey/telecom/2014/h25mediariyou_3report.pdf>.
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cooperative work, 189-192. DOI: 10.1145/1718918.1718953（注１）「左合計」とは、分析の中心となる語（ここでは「欲しい」）の左（横書きを想定しており、「左」が「前」と同じ意味）に当該語が何回現れたかの数値。「欲しい」の直前にある場合も、数語前にある場合も同等に数える。
（注 2）公式 RT に 116 文字までのテキストを転送者が加えることのできる機能は 2015 年 4 月に実装された。

〈発題名表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

13
電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015

『ツイッターの情報環境と社会心理（仮）』誠信書房2016 年 2 月（予定）14
電気通信普及財団 研究調査報告書 No.30 2015