ソーシャルメディアの普及により，個人が意見を発信し，他者の意見を取り入れることが容易になった．本研究では，対象ユーザの投稿文履歴，リポストした投稿文履歴，これら履歴のいいね数やリポスト数から,直後に意見が変化するかの予測を試みた．結果,80%前後の予測性能を達成し,リポスト投稿文が顕著に予測に貢献すること,要因として投稿文内容からの直接の予測よりもユーザ属性からの間接的な予測が大きいと思われることが分かった.

現代社会に広く普及したソーシャルメディアネットワーク（SNS）では，人々はさまざまな情報を発信し，他のユーザとコミュニケーションを行っており,SNS上の投稿やアクティビティによってオンライン世論が形成されている[1]．多くのSNSでは，ユーザのアクティビティに基づいて最適化された情報が表示される[2]．その結果，似たような意見ばかりに触れ，異なる意見を取り入れにくくなる現象，いわゆるエコーチェンバーが発生する可能性が指摘されている[2]．一方で，ユーザ数の拡大に伴い，自身の発信した意見のみならず，普段触れる機会の少ない他者の意見に触れることも増加する．これにより，意見の変化がもたらされる可能性もある．これまでにも，SNS上のユーザ意見に関する研究が数多く行われてきた[3][4]．しかし，これらの研究では主に言語情報を使用していないため，ユーザの思考や意見を完全に把握しているとはいえない．言語情報を用いた研究も単語統計に基づくものが多く[5],全体的な動向はわかっても個別ユーザの振る舞いが捉えられない,後からの分析はできても将来の予測ができない,といった課題がある.また，SNS上のコミュニケーションネットワークを通じてエコーチェンバーのような意見変遷の動向を捉えている一方で，ユーザ個人がどのような発信を行うかについての分析が不足している．そこで，本研究では，代表的なSNSの一つであるX（旧Twitter）1）におけるユーザの投稿文履歴，リポスト履歴，およびこれらの履歴に基づく合計いいね数やリポスト数を用いて,意見変化の予測を試みる．これにより，直近の投稿内容が意見変化にどのように影響を与えるかを分析し，個別ユーザの意見変化の可能性を予測することで,将来的にはユーザ集団の意見変化過程の予測につながると期待できる.