1. 大規模災害におけるツイッターの信頼性 福島第一原発事故をめぐる情報伝播に関する考察 北海道大学大学院国際広報メデイア・観光学院 トムソン ロバート (Robert Thomson) 須田比奈子 (Hinako Suda) 林芳伃 (Fangyu Lin) 五十地隆造 (RyuzoIsochi) 王梓安 (Zian Wang) 劉亜菲 (Yafei Liu) 早坂涼 (Ryo Hayasaka) 伊藤直哉 (Naoya Ito) The data for this analysis was obtained from Project HEROIC (Principal Investigators JeannetteSutton and Carter T. Butts), which was supported under NSF awards CMMI-1031853 and CMMI-1031779.

2. 震災直後から3日間において、あなたは次の情報源からの情報をどの程度信頼しましたか 北大震災プロジェクト, 2011 * *北大震災プロジェクトチーム「一般消費者調査」2011 ｜方法：インターネット調査法｜データ処理方法：5件法による設問において、「非常に信頼した」と回答したものを100点、「全く信頼しなかった」と回答したものを0点として換算｜対象：20歳以上の男女｜実施時期：2011年4月28日～5月2日｜回収サンプル数：1,000 2

3. 災害時において、ツイッター情報は本当に信頼できないのか？ 3

4. 災害時のツイッター情報エコシステム* 震災時は、引用活動がより活発になる（鳥海ら、2011） 信頼性の高い オリジナル情報 組織（Starbird et al., 2010)、 被災地住民(Sutton, 2010)、 フリージャーナリストなど Tweet Tweet Tweet オリジナル Tweet Tweet 引用系 Tweet Tweet 引用系 Tweet オリジナル オリジナル 引用系 Tweet Tweet オリジナル オリジナル 引用系 オリジナル ツイート: 140 文字以内のメッセージ 引用系 引用系 オリジナル 引用系 オリジナル オリジナル 引用系 オリジナル Tweet Tweet Tweet 引用系 信頼性の低い オリジナル情報 デマ(Acar& Muraki, 2011), 身元不明者からの情報など オリジナル Tweet Tweet 引用系 Tweet Tweet オリジナル Tweet オリジナル 引用系 Tweet Tweet 4 * ネット上のツイッター環境（生態系）としての「エコシステム」

5. 仮説 福島第一原発事故という地球規模の大災害時において、 H1 ツイッターによる引用活動 (情報転送) は、オリジナルの情報発信よりも多く、全体の過半数を占める。 H2引用活動においては、信頼性が高い組織や被災地の人が発信した情報が最も多く引用され、したがって、災害時の引用系ツイートの信頼性は高いといえる。 引用または再発信されない情報は、重要性や関連性が低いものと理解できるため、本研究の分析対象として扱わないこととした。 （collaborative filtering; see Zaman et al., 2010; van Liere, 2010) 5

8. 被害は継続的

9. 注目度が高い

10. #fukushimaでツイートと絞ることで、ノイズの少ないデータが手に入る6

11. 分類項目（本考察に関する項目） 7

12. 結果 1 H1ツイッターによる引用活動 (情報転送) は、オリジナルの情報発信よりも多く、全体の過半数を占める。 結果 引用系が66％を占めた。 8

13. 結果 2 H2引用活動においては、信頼性が高い組織や被災地の人が発信した情報が最も多く引用されている。 結果 信頼性が高い組織 (伝統メディア、公的機関、企業、非営利組織) が情報源の45％を占めた。 9

14. 追 加 分 析 組織に次いで多く引用された情報源は、34.8％を占める「個人」だった。 「個人」の中に、信頼性が高い人物もいるのでは？ 信頼性の評価１（大島ら, 2010; 山岸, 1998） 情報発信者の信憑性 発信者の能力・意図 信頼できる情報 正しい情報を伝えたい 10

15. 追 加 分 析 （続き） 身元不明な個人、被災地から離れた個人、陰謀論 信頼性の評価2（大島ら, 2010） 信頼できる情報 フリージャーナリスト、学者、研究者、有識者、福島県住民 複数の情報発信者による情報の信憑性 他者による引用 注目すべきフリージャーナリスト: 日隅一雄 (ひずみかずお) (@yamebun) 木野龍逸(きのりゅういち) (@kinoryuichi) 個人の発言を引用したツイートの30%以上の情報源となった 11

16. 信頼性の高い「組織」と「個人」を合わせると、引用系の情報源全体の信頼性比率は次の構造になる。 12

19. ツイッター向けの情報発信

20. 活発な引用活動を活かすTwitterアカウントの登録 関連のハッシュタグ付き情報の発信 引用ボタンの設置 など ツイッターの信頼性を高めるためにできることは何か? 13

22. 信頼できる情報だけを発信する

23. 無駄な発言は自粛する自分の発言に責任を持とう 信頼性の低い情報源を引用した比率* 28% 19% vs どちらの発信者の情報を信頼しますか? 身元不明 身元明示 14 *身元明示(N=748)/不明(N=441), p<.05. 相関分析（2重変数）はある程度の相関を検出した（r=.098, n=1189, p<.05).

24. ご清聴ありがとうございました スライドのダウンロードは以下からできます www.zaihoujin.com 参考文献 Acar, A., & Muraki, Y. (2011). Twitter for crisis communication: lessons learned from Japan’s tsunami disaster. International Journal of Web Based Communities, 7, 392. doi:10.1504/IJWBC.2011.041206 Butts, Carter T., Jeannette Sutton, Emma S. Spiro, Matt Greczek, Sean Fitzhugh, and Nicole Pierski. (2011). Hazards, Emergency Response, and Online Informal Communication Project Data. University of California, Irvine and University of Colorado, Colorado Springs. Starbird, K. (2010). Chatter on The Red: What hazards threat reveals about the social life of microblogged information. Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW, 241-250. Sutton, J. (2010). Twittering Tennessee : distributed networks and collaboration following a technological disaster. [Seattle Wa.]: ISCRAM. van Liere, D. (2010). How far does a tweet travel? (p 1-4). ACM Press. doi:10.1145/1835980.1835986 Zaman, T., Herbrich, R., Van Gael, J., & Stern, D. (2010). Predicting Information Spreading in Twitter. Microsoft Research. Retreived from http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=141866 Toriumi, F., Shinoda, K., Kurihara, S., Sakai, T., Kazama, K., & Noda, I. (2011). How Disaster Changes Social Media (in Japanese). Presentation at JWEIN ’11 Conference. 大島裕明、山本裕輔、山家雄介、高橋良平、ヤトフト・アダム、中村聡史、田中克己. (2010). Web情報の信憑性. 情報の科学と技術, 61巻1号, 2-7.