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徴と，その他の要素との関係性に関する特徴を示しており，煽り表現の分類に有用であると考えられる．

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つの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，RajeshBasak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]をベースとして，対象データであるX（旧Twitter）上の煽りを含むポスト（旧ツイート）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徴の分析と，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．