# SNS の煽り投稿における受け手の属性に着目した分類

富田真生 ${ }^{1}$ 村井源 ${ }^{1}$
1公立はこだて未来大学
\{g2123041,h_murai\}@fun. ac.jp

## 概要

近年，SNS におけるトラブルが問題となっている.要因はいくつか存在するが，その一つに「煽り」が存在する.しかし, SNS における「煽り」の詳細な定義付けはされておらず，正確な検出は実現されていない. また，煽り表現の分類を行った研究も存在するが, 特徴の分析が十分ではない。 そこで, 本研究では, SNS における「煽り」の精度の高い検出を実現するために，先行研究をもとに話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性に着目して統計的・言語的な分析を行った. 得られた結果は，SNSにおける「煽り」の受け手に関する特徵と，その他の要素との関係性に関する特嘚を示しており，煽り表現の分類に有用であると考えられる。

## 1 はじめに

SNS 上でのトラブルを引き起こす要因に「煽り」 というものがある. 本研究での煽りは, 相手の感情に働きかけ, 何かしらの行動や感情を引き起こす SNS 上のメッセージに含まれる言語的な表現と定義した. SNS 上での「煽り」は, 非常に複雑で表現が多岐にわたるため，その定義や基準が曖昧であり， その正確な検出は実現されていない。煽りの検出に関する研究には, 松本らによる BERT を利用した煽りツイートの検出[1]や，富田らによる SNS における「煽り」の検出を目的とした煽りツイートの分類 [2]がある. 2 つの研究の結果, 煽りの検出における BERT の有用性や, 煽りの手段・意図・話題要素での分類は明らかになった. しかし 2 つ研究では受け手の属性に言及しておらず，煽り対象の人の属性とその他の要素の関係が明らかではなかった．SNS のトラブル関連の研究としては，磯野史弥らによる Web 掲示板における皮肉の分類および自動検出[3] や，Rajesh Basak らによる Twitter におけるパブリックシェイミングの検出, 分析[4]などがあり, その他にも多数存在しているため, SNSにおけるトラブ
ルに対処する研究の注目が高いことが分かる.本研究では，SNSにおける「煽り」に着目し，富田らの研究結果 $[2]$ をべースとして，対象データであるX（旧 Twitter）上の煽りを含むポスト（旧ツイ一ト）を分析した。分析では話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性に着目しその特徵の分析と，その他の要素との関係性に関する特徴の分析を行った. 本研究で得られた結果をもとに SNS における「煽り」の検出と分類，詳細な定義づけを目指していく．また，ある文を煽りと感じるかは煽りの種類や，受け手個人の属性によって異なるが，本研究の成果を応用して個人ごとに煽りと感じる文の差異も抽出可能と考えられる。

## 2 分析対象

本研究では，Xでつぶやかれたポストの中で富田らの研究[2]で用いられた以下の条件を全て満たすポストを対象として，2022 年 3 月 15 日〜2023 年 7 月 10 日に投稿されたポストを 400 個収集し，分析を行った。

・トレンドワードを含む

- リプライ数が 10 以上，もしくはリポスト（旧リツイート）数が 30 以上である

- 煽りを含むと分析者が判断した

## 3 受け手の属性分析

## 3.1 受け手の属性の抽出と基礎統計

本研究では，ポストが含む「煽り」を分析していくうえで，富田らの研究[2]のポスト上での煽りの手段と意図, ポストの話題に特徴が出るのではないかという仮説に加えて，話者が想定しているまたは，対象となりうる熠りの受け手の属性にも特徴が出るのではという仮説を立て，特徴の分析と，手段，意図，話題との関係性分析を行った。分析を自動で行う有効な手段が存在しないため，手動で各ポストに含まれる受け手の属性として想定されるものを分析

した. 手動分析の結果をもとに，受け手の属性として想定される属性を 14 種抽出した. さらにこの属性を用いて，それぞれ独立かつ同時に存在しうる， 4 種の受け手の属性の軸に絞った. 以上を用いてアノテーションを行い各タグの出現頻度を求めた。受け手の属性軸とその説明，頻度を表 1 に示す。

表 1 受け手の属性とその説明および出現頻度

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## 3.2 受け手の属性の因子分析

煽りの構成要素と考えられる, 受け手の属性から，煽りポストの特徴を分析するために, 因子分析を用いた. 変数の数は 8 , データ数は 400 , 因子数は平行法で 4 に定めた. 各因子の構成要素は, 各因子で因子負荷量が 0.3 以上または- 0.3 以下のものを採用した. 得られた因子とその構成要素を表 2 に示す。結果から, 因子 2 や因子 4 には攻撃的な煽りの主たる対象で，因子 1 や因子 3 にはそれ以外の煽りの主たる対象と考えられる。

## 表 2 受け手の属性因子分析結果

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## 4 受け手の属性と他の要素の関係性

受け手と煽りの関係を明らかにするため，受け手属性の分析結果と, 富田らのカテゴリ[2]に手段では「助言」，「評価」，「願望を述べる」，意図では「差別」, 話題では, 「自分語り」, 「イデオロギー」を追加して得られた手段, 意図, 話題の分析結果を比較した．本稿で示す結果に用いた手段・意図の因子一覧及び，手段，意図，話題要素については表 3，付録の表 10 に示す.

表 3 手段・意図・話題因子一覧

 & 教育 \\

## 4. 1 因子得点から見た関係性

本研究で受け手の属性の因子分析を行った際に得た，各因子の因子得点が 0.5 以上のポスト群に対して，手段・意図・話題要素で因子分析を行った際の各因子の因子得点の平均値を計算し，どのような受け手に対してどのような煽りが用いられているのかを分析した. 各分析結果を表 4, 5, 6示す. 結果例として, 手段・意図・話題要素因子との分析では，受け手の属性因子 1 「善意の一般人」は，「センシティブな話題で自己顕示」，「プロモーション」，「マウント」，「差別」との関係が深いことが明らかになった。ここから，善意がある一般的な人々に対しては, 何かしらの宣伝で行動を起こさせたり，センシティブな話題でふざけたり，マウントや差別をして負の感情や正義感を誘発し行動を起こさせようとする煽りが多いのではないかと考えられる. 分析結果全体からは, 善人や弱者はマウントやプロモーション, 自己顕示の対象になりやすく, 話者から見た自分と違う者や嫌悪対象は, 批判や誹謗中傷，いやがらせ等の攻撃対象になりやすいと考えられる. 以上のように, 受け手の属性因子と各因子間の関係性の特徴が示唆された. このことから, 受け手と煽りの関係性に基づき, 詳細な煽りの理解が可能になると考えられる.

表 4 受け手の属性因子と手段・意図・話題因子の関係

 &  &  \\

表 5 受け手の属性因子と手段因子の関係

 &  &  \\

表 6 受け手の属性因子と意図因子の関係

 &  &  \\

## $4.2 \chi$ 二乗検定の残差分析から見た関係性

受け手の属性，手段・意図・話題要素の基礎統計結果を用いて，各組み合わせで $\chi$ 二乗検定を行い， どのような要素の組み合わせが頻出するか調査した. 表 7，8，9 に各残差分析の結果， $5 \%$ 有意水準で有意差が見られた組み合わせを示す。手段との組み合わせの結果からは. マイノリティ, 強者, 悪人が攻撃対象，マジョリティ，弱者，善人，普通の人は自慢やひけらかし，プロモーションの対象となりやすいと考えられる。意図との組办合わせからは，自分と違うもの（マイノリティ，異なる）はバカにして，嫌な者（強者，犯罪者）は批判する，その他は自己顕示の意図や共感を得たり，道徳心を煽ることで自分の思想に近いような行動を起こさせることが多いと考えられる．以上から，自分と違うものや嫌悪対象は攻撃対象で，その他にはプロモーションや自己顕示，共感を得る対象としての煽りを受けやすいと考えられた。このように，各受け手の属性に
対する頻出の手段，意図，話題が明らかになりそれぞれの関係性が示唆された。

表 7 受け手の属性×手段での残差分析結果

 &  \\

表 8 受け手の属性 $\times$ 話題での残差分析結果

 & 個人, 言動 \\

表 9 受け手の属性 $\times$ 意図の残差分析結果

 &  \\

 & 批判 & 宣伝 \\

## 5 おわりに

本研究では, 富田らの研究 $[2]$ に基づき, $\mathrm{X}$ 上の煽りを含むと分析者が判断したポストを収集，煽りの話者が想定しているまたは，対象となりうる煽りの受け手の属性を手動分析で抽出した．各属性を収集したポストにアノテーションし，基礎統計及び因子分析を行った. 因子分析の結果から，煽りの受け手の属性のタイプと考えられる 4 種の因子を得られた. また, 受け手の属性と㮼りの手段・意図・話題要素との関係性を明らかにするため, 因子得点の比較と $\chi$ 二乗検定の残差分析を行った。得られた結果は煽りポストおよび煽り対象の受け手の特徵に対応していると考えられる。また結果から, 自分と違う者や嫌悪対象は，攻撃的な煽りの対象になりやすく, その他の者は，プロモーションや自己顕示，共感を得る煽りの対象になりやすいと考えられる．以上から本研究で得られた受け手の属性に関する特徴を用いることで，煽りのより詳細な定義づけや分類が可能になると期待される. 今後の展望として，アノテ ーション作業を分析者一人で行っているため, 他の分析者との一致度を測ることで分類の客観性の検証を行う必要があると考える。

## 参考文献

[1]. 松本典久, 上野史, 太田学. BERTを利用した煽りツイート検出の一手法. DEIM2021 I14-2, 2021.

[2]. 富田真生, 村井源. SNS における「煽り」の検出を目的とした煽りツイートの分類. 人工知能学会全国大会論文集, JSAI2023 巻, 2023 .

[3]. 磯野史弥, 松吉俊, 福本文代. Web 掲示板における皮肉の分類および自動検出. 情報処理学会研究報告, Vol. 2013-NL-213, No. 7, 2013.

[4]. Rajesh Basak, Shamik Sural, Senior Member, IEEE, Niloy Ganguly, and Soumya K. Ghosh,Member. IEEE : Online Public Shaming on Twitter: Detection, Analysis, and Mitigation. IEEE Transactions on Computational Social Systems. pp. 208-220, 2019.

## A 付録

表 10-1 手段・意図・話題要素一覧

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表 10-2 手段・意図・話題要素一覧

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