情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

中国における新型コロナウイルス感染症に関するフェイクニュース－時系列的変容を中心に－

Analysis of Fake News Disseminated During the COVID-19 Pandemic in China:
Focusing on the Chronological Transformation
1

1

李 瑞鵬/Ruipeng LI・2 松野 良一/Ryoichi MATSUNO

中央大学大学院総合政策研究科 博士後期課程i・2 中央大学国際情報学部 教授［Abstract］
This study classified and analyzed fake news related to the COVID-19 pandemic in China. It targeted 751 pieces thatwere deemed fake news by the fact-checking function of the Chinese social media platform WeChat, from January 1, 2020 toJune 30, 2022. The period was subdivided into Period 1, including the spread of infection in Wuhan (January 1, 2020–September
30, 2020), and Period 2, including the spread of infection in Shanghai (October 1, 2020–June 30, 2022). The purpose of thisresearch is twofold. First, to classify 751 cases of fake news using the KJ method, create a relational diagram, and reveal theoverall characteristics (Study 1). Second, to create relational diagrams for Period 1 and Period 2, compare them, and reveal thedifferences (Study 2). The two points revealed by Research 1 are: ① Fake news about COVID-19 can be classified into two
categories: "medical public health" and "social behavior." ② Among the fake news, it was found that "infection prevention andtreatment" was the most common, followed by "public notifications." The following were discovered by Study 2: During thetransition from Period 1 to Period 2, the small group "Overseas Travelers and Returnees" disappeared and "suspected fraud"appeared. In addition, there was a significant change in the ranking of fake news from Period 1 to Period 2. "Infection prevention
and treatment," which was ranked first in Period 1, fell to third place. Meanwhile, "social news" rose from third to first place.
Fake news related to "public notifications" ranked second in both Period 1 and 2, maintaining a consistently high position.
［キーワード］フェイクニュース、新型コロナウイルス感染症、時系列的変容、微信「較真」

1.
1.1

はじめに
問題と背景

2020 年 1 月に入り、中国国内で新型コロナウイルス感染症の患者数が爆発的に増加した。2020 年 1 月 30 日には、世界保健機関（WHO）のテドロス・アダノム事務局長がジュネーブで記者会見を開き、新型コロナウイルス
感染症の発生は「国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態」であることを宣言した。

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16000
14000
12000
10000

⼈
数

8000
6000
4000
2000
0
2022.6.10
2022.5.14
2022.4.17
2022.3.21
2022.2.22
2022.1.26
2021.12.30
2021.12.3
2021.11.6
2021.10.10
2021.9.13
2021.8.17
2021.7.21
2021.6.24
2021.5.28
2021.5.1
2021.4.4
2021.3.8
2021.2.9
2021.1.13
2020.12.17
2020.11.20
2020.10.24
2020.9.27
2020.8.31
2020.8.4
2020.7.8
2020.6.11
2020.5.15
2020.4.18
2020.3.22
2020.2.24
2020.1.28
2020.1.1

⽇付

図－1 中国における新型コロナウイルス感染症の新規患者数（中国衛生健康委員会の資料を基に筆者作成）
図－1 は、中国の政府機関である中国衛生健康委員会が発表した新規患者数を折れ線グラフで表したものである（2020 年 1 月 1 日～2022 年 6 月 30 日）。この図を見ると、2020 年 1 月から 2 月にかけて、および 2022 年 3 月から 5 月にかけて新規感染者数が急増していることがわかる。最初の山は、中国・武漢で新型コロナウイルス感染症が発生し全土に拡大していった時期であり、2 番目の山は、中国・上海で大規模な流行が発生した時期である。
新型コロナウイルス感染症の拡大とともに、フェイクニュースも発生した。テンセント社が運営する「微信」（中国版 LINE）は、新型コロナウイルス感染症に関する情報をファクトチェックし、その結果を専門サイト「較真」で公開している（図－2）。
微信「較真」はまず、中国の主な SNS（微博 1、微信、知乎 2 など）で流れている情報のうちフェイクの可能性があるものを収集する。集められた情報について、ユーザーの注目度の高さ、緊急性を考慮して優先度を決め、ファクトチェックに入る。判定については、微信「較真」が協力関係にある「科技日報」「騰訊新聞（テンセント
ニュース）」「中国医師協会健康伝播工作委員会」など約 100 の団体、さらに、医療衛生、食品安全、科学技術、国際問題などの領域の外部の専門家の助言を受けて行う。2020 年 1 月 18 日から、ファクトチェック結果の公表を開始した。

図－2 新型コロナウイルス感染症関連情報をファクトチェックしている微信「較真」
図－3 は、微信「較真」の画面である。①はファクトチェック結果で、この事例では「謡言（うわさ）」とされた。②はファクトチェックの対象となった情報で、「（感染症対策のトップである）鍾南山院士は石家荘市に到着

50

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し新型コロナウイルスと戦う」とある。③はファクトチェックした機関が示されている。この事例では微信「較真」と協力関係にある「科技日報」の判断であることがわかる。④は判断結果が掲載された日付。⑤はシェアボ
タン。⑥は情報に対応しているサムネイルである。
微信「較真」がファクトチェックした情報の判断結果は、真実かどうかで色分けがされている。判断結果とし
て「真実」
（緑色）
、
「判断できない」（灰色）、「フェイクニュース」（赤色）という 3 つに分けられている。図－3の場合、フェイクニュースなので赤色で「謡言」と示されている。

図－3 微信「較真」がファクトチェックした情報の画面
そして、図－3 で示した情報画面をタップすると、解説画面（図－4）に移動する。解説画面には、⑦チェック
対象の情報の見出し、⑧判断結果、⑨情報の概要、⑩チェックした機関名または人名、⑪判断結果のマークが記載されている。
さらに、⑫判断した根拠の要点、⑬ファクトチェックした主体、⑭日付が掲載されている。一番下の画面には⑮情報の詳しい内容や判断した根拠の内容、⑯判断した根拠のスクリーンショットも掲載されている。

51

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

図－4 ファクトチェックされた情報の解説と判断の根拠

52

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そして、この微信「較真」がフェイクニュースと判定した数と中国衛生健康委員会が発表した新規患者数のデータを組み合わせたのが、図－5 である。黒の実線が新規患者数、灰色の実線がフェイクニュース数である。
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20

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18
16

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⼈
数

14

10000

12

8000

10 件
数
8

6000

6

4000

4

2000

2

0

0
2022.6.29
2022.6.3
2022.5.8
2022.4.12
2022.3.17
2022.2.19
2022.1.24
2021.12.29
2021.12.3
2021.11.7
2021.10.12
2021.9.16
2021.8.21
2021.7.26
2021.6.30
2021.6.4
2021.5.9
2021.4.13
2021.3.18
2021.2.20
2021.1.25
2020.12.30
2020.12.4
2020.11.8
2020.10.13
2020.9.17
2020.8.22
2020.7.27
2020.7.1
2020.6.5
2020.5.10
2020.4.14
2020.3.19
2020.2.22
2020.1.27
2020.1.1
⽇付

新規患者数

フェイクニュース数

図－5 中国政府が発表した新規患者数と微信「較真」が判定したフェイクニュース数（筆者作成）
図－5 を概観すると、新規患者数とフェイクニュース数は、かなりの部分で連動していることがわかる。
本論文ではまず、2020 年 1 月 1 日～2022 年 6 月 30 日までの 2 年半において、微信「較真」がフェイクニュー
スと判断した新型コロナウイルス感染症に関する情報を収集し、KJ 法を使って構造を明らかにする。
さらに、全期間を、第 1 期の流行期間（2020 年 1 月 1 日～2020 年 9 月 30 日）と第 2 期（2020 年 10 月 1 日～
2022 年 6 月 30 日）に分け、その 2 期間の差異について明らかにする。第 1 期と第 2 期の境界を 2020 年 9 月 30
日にした理由は、この日までに新規患者数が一度ゼロになり、一旦感染状況が落ち着いたと判断できたからであ
る。
1.2

先行研究

ここで、本論文と関連する先行研究について、レビューしておきたい。
アメリカの心理学者 G.W. オルポートは『デマの心理学』（1952）で法則「R＝I×A」を提唱した。R は rumor のことで、デマ（うわさ）の流布量である。I は importance のことで、内容の重要性である。A は ambiguity のことで、内容の曖昧さである。つまり、ある事案について、内容の重要性と曖昧さが高ければ高いほど、うわさが発生し拡散しやすいとした。
Claire Wardle（2017）は、フェイクニュースを 7 つのタイプに分類した。それは「風刺・パロディ」「ミスリー
ディングな内容」「偽装された内容」「捏造された内容」「誤った関連付け」「偽の文脈」「操作された内容」である。
野村（2018）は、フェイクニュースが生まれる動機として以下 5 つの要因を指摘した。①社会・政治状況に関する批判、風刺表現欲、②ジャーナリストの能力の低さ、スキルの稚拙さ、③騒ぎを起こすことを面白がる、④
政治的信条に基づいたプロバガンダ、⑤アクセス増で広告収入を増やす（利益目当て）。
胡・王（2019）は、通常、受け手はニュースの信憑性を十分に判断しようというモチベーションを持っていないと述べた。受け手はニュースを読むとき、情報の信憑性を気にせず、逆に情報の合理性を気にする。つまり、その情報の内容が自分の直観と一致するかどうかを重視する。また、受け手にとって、フェイクニュースを判断するリテラシーには様々な制約があり、情報の信憑性を正しく判断することは難しいとした。
福長（2020）は、新型コロナウイルス感染症発生と同時に発生したトイレットペーパー買いだめ事件について、
フェイクニュースの流布過程を分析している。まず、感染症が発生した後、マスク不足の状況が出現した。ユー
ザーの中には、マスク不足の状況をオイルショック時のトイレットペーパー買いだめ騒ぎと関連させて SNS に投53

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

稿した。そして、シンガポールや香港などでも、トイレットペーパーの買い占めニュースが伝えられ、SNS 上で話題になった。結局、オイルショック時と同じように、人々の強い不安がトイレットペーパー買いだめ事件につながった。
銭（2020）は、微信「較真」がファクトチェックを行った、2020 年 1 月 18 日から 2020 年 3 月 26 日までの 528件の情報について、分類と分析を行った。その結果、新型コロナウイルス感染症が深刻なエリアほど、フェイク
ニュースの数も増加したと報告している。銭は感染症が厳しい状況になればなるほど、人々の不安が増しフェイ
クニュースの拡散を加速させると考察している。しかし、銭の研究は、新型コロナウイルス感染症の初期のデー
タのみを基にした分析で終わっている。
王（2022）はフェイクニュースの内容とその判断の根拠を分析した結果、2021 年 10 月 1 日から 2022 年 4 月 30
日までのフェイクニュースは「近さ」（proximity）という特徴を持っていると指摘している。彼は、「R＝I×A」という法則に対して、「R=I×A×P」を提唱した。このモデルにより、ある事案の重要性と曖昧さが確定されない場合に、「近さ」はフェイクニュースを拡散させるポイントであるとした。フェイクニュースの内容は人々の生活環境に近づけば近づくほど、人々に注目されやすく拡散されやすいと指摘した。
また筆者（2022）は、2020 年 1 月 1 日から 2020 年 9 月 30 日の期間において、微信「較真」がフェイクニュー
スと判定した 489 件の情報を、KJ 法で分類した。その結果、フェイクニュースは、「医療公衆衛生系」と「社会行動系」の 2 つの大グループに分類されることなどを明らかにした。しかし、同研究は感染症発生から 9 か月間
のみに焦点をあてたものであった。
本論文の独自性は、研究対象期間を 2020 年 1 月 1 日から 2022 年 6 月 30 日までの 2 年半に広げたこと、2 年半
を前半（第 1 期）と後半（第 2 期）に分け、フェイクニュースの時系列的変容を探った点にある。
2.

本論文の目的

本論文の目的は 2 つある。
1 つ目は、2020 年 1 月 1 日～2022 年 6 月 30 日の 2 年半において、微信「較真」がフェイクニュースと判定した情報について、KJ 法を使って分類し関係図を作成し全体の特徴を明らかにすること（研究１）。
2 つ目は、微信「較真」がフェイクニュースと判定した情報について、第 1 期（2020 年 1 月～2020 年 9 月 30日）と第 2 期（2020 年 10 月 1 日～2022 年 6 月 30 日）に分け、第 1 期と第 2 期におけるフェイクニュースの差
異と時系列的変容を明らかにすること（研究 2）
。
3.
3.1

微信「較真」がファクトチェックした情報の事前集計
事前集計の結果

微信「較真」が、新型コロナウイルス感染症に関する情報についてファクトチェックした結果を、１つずつピックアップし集計した。期間は、2020 年１月 1 日から 2022 年 6 月 30 日までの 2 年半。集計結果を、表－1 に示した。
微信「較真」がファクトチェックの対象とした情報は、964 個であった。判定結果は、「真実」が 74 個、「判断できない」が 139 個、「フェイクニュース」は 751 個であった。集計作業によって抽出した 751 個の情報を本論文の研究対象とした。

表－1 微信「較真」がファクトチェックした結果（筆者作成）
判定結果
数
真実
74
判断できない
139
フェイクニュース
751
合計
964
4.

微信「較真」がフェイクニュースと判断した情報の構造化（研究１）54情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

4.1

方法と手続き微信「較真」がフェイクニュースと判断した 751 個の情報を研究対象とした。KJ 法を使って、この 751 個の情報の構造化を図った。具体的な作業は、田中(2013)の「KJ 法クイックマニュアル」を参考にした。
まず、収集した 751 個の情報が一つずつ記載された 751 枚のカードを作成した。そのカードを並べて、内容が関連しているものを集約し小グループを作った。その結果、11 個の小グループに固めることができた。各々の小グループには、内容を表す表札を作成した。次に、11 の小グループを集約する作業を行ったところ、4 個の中グ
ループにまとまった。各中グループに表札を付けた。同じ手順で、中グループを集約したところ、2 個の大グループに固めることができ、それらに表札を付けた。その後、「小」「中」「大」の各グループ間の関係性を見るために、空間配置を行い、関係図を作成した（図－6）。結果的に、751 個の情報は、11 の小グループに分類でき、そこから 4 つの中グループ、さらに 2 つの大グループにカテゴリー化することができた。
751 個の情報を小グループに分類する際には、一個ずつ内容を確認し、以下の基準で分類した。
「感染研究」は、ウイルスの研究、発見など、新型コロナウイルス感染症の研究や知見に関する情報。
「感染状
況」は、感染患者数、感染地域など、感染状況に関する情報。
「感染予防と治療」は、予防、治療、ワクチンなどに関する情報。
「注意喚起」は、『ご注意ください』『絶対しないでください』などの呼び掛けを含む情報。
「救助行動」は、医療救助、医療隊など救助活動に関する情報。
「詐欺の疑い」は、詐欺行為に関する情報。
「社会ニュース」は、社会、生活など人々の日常生活に関するニュース。
「陰謀」は、暗黙のルール、架空の秘密、物語に関する情報。
「有名人」は、有名人の言動に関する情報。
「告知」は、中央政府、自治体政府、医療専門機関など公的機関による発表。
「海外旅客と帰国」は、入境、旅客、華僑、帰国など出入国に関する内容である。
4.2

フェイクニュースの関係図

図－6 新型コロナウイルス感染症に関するフェイクニュース（751 個）の関係図
KJ 法を使って、751 個のフェイクニュースを分類し関係図を作成した（図－6）。その結果、フェイクニュース
は、2 つの大グループ「医療公衆衛生系」と「社会行動系」から構成されることがわかった。この 2 大グループ
は、ほぼ独立した関係であった。
大グループ「医療公衆衛生系」は、2 つの中グループ「感染の情報」と「感染への対処」から構成された。この2 つの中グループは、「感染」に関するもので距離は近い関係にあった。
中グループ「感染の情報」は 2 つの小グループ「感染研究」と「感染状況」から、中グループ「感染への対処」
は 1 つの小グループ「感染予防と治療」から構成されることがわかった。

55

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

一方、大グループ「社会行動系」は、「人間行動」と「政治・国際」という 2 つの中グループから構成されることがわかった。しかし、「人間行動」と「政治・国際」の間は距離が遠く、関連性は見られなかった。
中グループ「人間行動」は 3 つの小グループ「注意喚起」「救助行動」「詐欺の疑い」から、中グループ「政治・国際」は 5 つの小グループ「告知」「社会ニュース」「有名人」「陰謀」「海外旅客と帰国」から構成されることがわかった。
表－2 は小グループ別の代表的な事例の一覧表である。紙幅の関係上全ての例を載せることは難しいため、１
グループごとに代表的な 3 つの事例を記載した。
表－2 微信「較真」がフェイクニュースと判断した情報（一部）
感染研究

新型コロナウイルス感染症に罹患すると、ガンを治療できる
イスラエルの科学者が、2 秒以内で新型コロナウイルスを消滅させる方法を発見
新型コロナウイルス感染症の特効薬が市場に出回った。2 日間で新型コロナウイ
ルスが体内から無くなった

感染状況

カナダで、1 日の新型コロナウイルス感染症死亡者数が 1000 人を超えたため、空の便が中止になった
アメリカの 1 日の新規患者数が135 万人に近づく
杭州の地下鉄 1 号線の運転手が陽性になった

感染予防と治療

広東省人民病院の喬貴賓医師は、「お茶を飲むと新型コロナウイルスを殺せる」と動画で述べた
息を止めて30 秒耐えることで、肺の健康測定ができる
新型コロナウイルス感染症のワクチンが、癌を誘発する可能性がある

注意喚起

新型コロナウイルス感染症のワクチンに、劇物のホルムアルデヒドが入っている
ため、打つと中毒になる
上海各地の空気が陽性になっており、室外の空気は危険である
ワクチンのパッケージに、警告として「ワクチンを注射してから麻酔薬を打つことはできない。麻酔薬を打つと死亡するリスクがある」と書かれている。

救助行動

上海の徐家匯体育公園で「方艙医院（臨時医療施設）」が建てられている
新規患者数が増加しているため、四川省委員会は成都市に対し 3 万個のベッドをすぐ用意するように要求した
湖北の荊門市の麻城（まじょう）県級市に約 4000 の方艙医院がまもなく建てら
れる

詐欺の疑い

たった5800 元（約11.6 万円）で、新型コロナウイルス感染症を治療する「特効薬」を手に入れられる
宅配便の荷物が疫病の発生地域を通過し、感染の可能性がある場合、賠償を請求することができる新型コロナウイルス感染症が拡大中であるため、列車に乗るには「PCR 検査を免除する証明」を作る必要がある

社会ニュース

福建省仙游県の警察は、新規患者に手錠や足枷をつける
上海のガン患者（老人）は、調剤のため薬局に行きたかったが、町内会の人が外出させず、飛び降り自殺をした
上海嘉定区のある市民が、ご飯を食べられないため飛び降りて、血を吐いていた

海外旅客と帰国

たくさんの華僑がチャーター機に乗り込み，海外から安徽省に戻って避難した
シンガポールは116 人超の旅客の入境申請を断った
在スペインの中国公民は，登録した順番で母国に引き上げる陰謀

ファイザー社は、ワクチン開発が新型コロナウイルス感染症の終結のためではな
く、逆に感染症を流行病にするためであることを認めた
ファイザー社は、ワクチンのデータ公開を余儀なくされて、千種類以上の副作用
が露呈した

56

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

上海に陽性の抗原検査キットを廊下に塗るスパイがいる
有名人

ビル・ゲイツは身代わりを雇って、ワクチンを注射させた
鍾南山院士は南京に行って、新型コロナウイルス感染症との戦いを導く
CNN によると、英国女王は新型コロナウイルス感染症で死んだ

告知

上海で防疫に関するアナウンスが出た。
「夫婦は別のベッドで寝なければならな
い、キスやハグは禁止する」
江蘇省の新型コロナウイルス感染症管理センターによると、14 日間、別の省に出かけなければ、350 元（約 7000 円）の補助金を獲得できる
中国人民武装警察部隊が、まもなく上海のコミュニティを管理する

4.3

考察

微信「較真」がフェイクニュースと判断した 751 の情報について KJ 法を使って分析を行ったところ、11 の小グループに分類することができた。さらに 4 つの中グループ、最終的には 2 つの大グループ、にカテゴリー化できることがわかった。11 の小グループの中では、「感染予防と治療」に関する情報（N=168）が最多であった。その理由として、新型コロナウイルス感染症の発生・拡大に伴い人々の関心と医療公衆衛生関連の情報の重要性が高くなったこと、新型コロナウイルス感染症は未知のウイルスで流行と小康状態を繰り返したこと、中国政府による「ゼロコロナ」政策によって人々の不安感が増したことなどで、フェイクニュースが発生しやすい環境が継続したのではないか、と考察した。
「感染予防と治療」の次に多かったフェイクニュースは、「告知」（N=151）だった。中国における「告知」とは、中央政府、自治体政府、医療専門機関など公的機関による発表のことである。
「告知」に関するフェイクニュ
ースが多く発生した背景には、市民は専門的かつ信頼性の高い情報を強く求めているということが考えられる。
このため、公的機関が、正確で信頼できる情報をより迅速に市民に発信することが、フェイクニュースの発生・拡散を抑えることに繋がると思われる。
5.
5.1

第 1 期と第 2 期の差異（研究 2）
第 1 期と第 2 期の関係図の比較

第 1 期、第 2 期のフェイクニュース数は、第 1 期（2020.1.1～2020.9.30）は 489 個、第 2 期（2020.10.1～2022.6.30）
は 262 個であった。第 1 期と第 2 期のフェイクニュースについて、分類し関係図を作成した。その後、第 1 期の関係図と第 2 期の関係図を比較する作業を行った。

57

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

図－7 第 1 期と第 2 期のフェイクニュースの関係図比較
第 1 期と第 2 期の関係図（図－7）を比べると、第 1 期から第 2 期に移行するにともない、「社会行動系」で変化が生じていることがわかった。
第 1 期の中グループ「政治・国際」にあった小グループ「海外旅客と帰国」は、第 2 期で消滅した。また、第1 期の中グループ「人間行動」にはなかった小グループ「詐欺の疑い」が、第 2 期になって出現していた。

58

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

5.2

第 1 期と第 2 期の小グループのランキング比較表－3 第 1 期と第 2 期における小グループのランキング比較
順位

第 1 期（N＝489）

第 2 期(N=262)

1

感染予防と治療(138)

社会ニュース(72)2

告知(98)

告知(53)

3

社会ニュース(67)

感染予防と治療(30)4

注意喚起(43)

感染状況(30)5感染研究(39)

注意喚起(22)

6

有名人(36)

感染研究(20)7

感染状況(34)

有名人(16)8救助行動(14)救助行動(7)9

陰謀(13)

詐欺の疑い(6)10

海外旅客と帰国(7)

陰謀(6)

11

詐欺の疑い(0)海外旅客と帰国(0)

第 1 期と第 2 期における小グループのフェイクニュース数をランキングしたものが、表－3 である。
これを見ると、第 1 期の順位は、１位「感染予防と治療（138）」、2 位「告知（98）」、3 位「社会ニュース（67）」、4 位「注意喚起（43）」、5 位「感染研究（39）」、6 位「有名人（36）」、7 位「感染状況（34）」、8 位「救助行動（14）」、9 位「陰謀（13）」、10 位「海外旅客と帰国（7）」である。
そして、第 2 期の順位は、1 位「社会ニュース（72）」、2 位「告知（53）」、3 位「感染予防と治療（30）」、4 位「感染状況（30）」、5 位「注意喚起（22）」、6 位「感染研究（20）」、7 位「有名人（16）」、8 位「救助行動（7）」、9 位「詐欺の疑い（6）」、10 位「陰謀（6）」である。また、第1 期に「詐欺の疑い」、第 2 期に「海外旅客と帰国」
がなかったため、第 1 期「詐欺の疑い」、第 2 期の「海外旅客と帰国」をランキングの末尾に配置した。
第 1 期と第 2 期のランキング一覧表の上位 3 位を見ると、第 1 期で 1 位だった「感染予防と治療」が第 2 期で3 位に落ち、第 1 期で 2 位だった「告知」が第 2 期でも 2 位で変わらず、第 1 期で 3 位だった「社会ニュース」
が第 2 期で 1 位に上がっていることがわかった。
5.3 考察第 1 期から第 2 期に移行する際に、「海外旅客と帰国」が消滅したこと、一方で、第 2 期で「詐欺の疑い」が出現したこと、について考察する。
まず、第 1 期には存在していた「海外旅客と帰国」が、第 2 期には消滅した理由として、海外渡航に関する中
国政府の厳しい検疫管理が考えられる。中国衛生健康委員会が 2021 年 5 月 14 日に発表した「新型コロナウイル
ス感染症蔓延防止方案（第八版）3」により、入国した人は 14 日間に渡って隔離され、その期間は医学的観察を受ける必要があった。14 日間隔離が終了した後、7 日間の自宅での健康モニタリング（居家健康監測）も必須であった。この健康モニタリング期間は、定期的な体温検査、症状観察、不要不急の外出自粛、クラスターが発生する恐れのあるイベントに参加しないことが要求された。さらに、2 日目と 7 日目に PCR 検査を受けなければならなかった。これは、中国の「14＋7 の隔離政策」と呼ばれた。このため、一般市民はほとんど海外に旅行できなくなった。その結果、「海外旅客と帰国」に関するフェイクニュースは消滅したと考えられる。
一方、第 1 期と第 2 期の関係図の比較（図－7）を見ると、第 1 期にはなかったグループ「詐欺の疑い」が、第2 期に出現している。これは、第 1 期の爆発的な感染拡大が徐々に沈静化し、医療公衆衛生情報も一般市民に浸透してきた後も、中国政府がゼロコロナ政策を維持したことと関係していると思われる。度重なる PCR 検査、国59

情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート

内外での移動の制限、発生した場所のロックダウンなど、公的機関の厳しい管理が続いた。そうした状況の中で、公的機関の職員になりすました者たちが、個人情報収集や金銭を詐取するために、さまざまなフェイクニュースを流した可能性がある。ワクチン接種のための調査、移動のための PCR 検査証明書の販売、新型コロナウイルス
感染症の特効薬の販売、など、ゼロコロナ政策が実施される中で、一般市民にとっては関心度が非常に高い内容の情報であった。
次に、第 1 期と第 2 期のランキング一覧表（表－3）について、顕著だったグループについて考察する。
第 1 期において 1 位だった「感染予防と治療」が第 2 期には 3 位に下落した。これは、第 1 期の感染拡大の混乱状態が徐々に沈静化し、
第 2 期には新型コロナウイルス感染症や治療に関する知識が一般市民に浸透したこと、および長期にわたって新規患者数が低位で推移したことが関係していると考えられる。
次に、「告知」の順位は第 1 期と第 2 期ともに第 2 位と高かった。感染症が沈静化した後もゼロコロナ政策で厳しい管理が続いたことにより、市民の「告知」に対するニーズも非常に高い状態が継続したと思われる。
「社会ニュース」に関するフェイクニュースは、第 1 期では 3 位だったが、第 2 期では 1 位となった。これは、第 1 期から第 2 期にかけて、中国での新型コロナウイルス感染症の流行が落ち着き、人々が徐々に元の生活に戻り、社会的なニュースへの関心が高まったからだと考えられる。
総括すると、①パンデミックが発生した場合は、最初は、「感染予防と治療」に関するフェイクニュースが多く発生する②感染状況が沈静化してくると日常生活と関連するフェイクニュース「社会ニュース」
が増加してくる、③公的機関による「告知」については、発生当初から一貫して高い状態が続き、情報が乏しいと「告知」に関連したフェイクニュースが発生しやすくなる④感染症が沈静化し医療公衆衛生情報が浸透した後、公的機関による厳しい管理が続く場合は、逆に公的機関を名乗る「詐欺の疑い」に関するフェイクニュースが発生する可能性がある。このため政府などの公的機関は、正確な情報を迅速に提供し市民のニーズにこたえることが重要である、と考えられる。
6.

おわりに

中国政府は 2022 年 12 月に、ゼロコロナ政策を事実上撤回した。それまでは、新規患者数だけでなく、感染の疑いがある無症状患者の数や死亡人数なども発表していたが、それらの発表を止めてしまった。中国における新型コロナウイルス感染症の状況は未だに混沌としており、本論文で設定した第 1 期、第 2 期とは全く違うフェーズに入ったといえる。いずれにしても、新型コロナウイルス感染症がなくならない限り、フェイクニュースは発生しつづけると思われる。再び感染爆発が起きると、まったく新しいカテゴリーのフェイクニュースが発生する可能性もある。
そこで、筆者は、本研究プロジェクトを継続し、第 1 期、第 2 期につづく、第 3 期を設定して分析していく予定である。公共衛生上の緊急事態におけるフェイクニュースについて、さらなる解明を試みていきたい。

［注］
1 微博（ウェイボー）とは中国における代表的な SNS の 1 つで、ミニブログサイトのような形式である。微博データセンターの統計データによれば、2020 年 9 月現在の微博の月間利用者数は 5.11 億人である。
2 知乎（ジーフー）とは中国における代表的な SNS の 1 つで、Q&A サイトのような形式である。知乎 2021 年 5月の決算によれば、2021 年第 1 四半期の平均月間利用者数は 8500 万人である。
3 新型冠状病毒肺炎防控方案（第八版）2021 年。
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情報社会学会誌 Vol.18 No.1 研究ノート[5] 白崎護,「フェイクニュースとメディア環境」,『研究論集』,112,p．337,（2020）．
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（2023 年 5 月 8 日受理）
（2023 年 5 月 15 日修正編集）

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