2021年度情報処理学会関西支部支部大会で発表したスライドです．

1. Communication Design Laboratory
〇草竹 大暉1 平林 真衣2 吉野 孝1
1 和歌山大学 2 東京大学大学院医学系研究科
Twitter上で多数の訂正がなされる
流言の特徴分析

2. Communication Design Laboratory
発表順序 2
1.はじめに
2.関連研究
3.分析の概要
4.分析と考察
5.まとめ

3. Communication Design Laboratory
SNSにどのようなイメージを
持っていますか？
3
人との繋がり
暇つぶし
情報収集
ポジティブなイメージを持たれた方が多いのでは？

4. Communication Design Laboratory
SNSの危険性 4
デマの拡散 騙される
デマの発信
SNSの危険な世界

5. Communication Design Laboratory
不確かな情報の発信・拡散 5
◼ Twitterの普及
 1日の世界の利用者数：1億9900万人 (2021年4月)※
 情報インフラとして活用
⚫ 東日本大震災(2011年3月11日)など
 デマ情報を発信・拡散してしまう可能性
新型コロナウイルス（COVID-19）の流行で投稿されたツイート
漂白剤を飲めばCOVID-19は治る
※ 日本・世界のSNSユーザ数まとめ：(https://find-model.jp/insta-lab/sns-users/)
間違った内容を含むツイートに関して削除を要請
Twitter Japan

6. Communication Design Laboratory
Twitter上での流言 6
流言
Twitter上
発信
〇〇は
デマ
流言ツイート 訂正ツイート
発信
閲覧
流言を訂正
※流言：間違っている可能性がある情報

7. Communication Design Laboratory
本研究の背景 7
気軽に情報を
発信・拡散できる
流言には
社会的混乱を引き起こす
内容がある
ユーザの情報に対する
注意力を高める仕組み作りが必要

8. Communication Design Laboratory
本研究の目的 8
効果的な注意喚起の仕組みの構築に
役立つ知見を得る
多くの人々が目にし，注意喚起方法の検討
などに利用できる可能性がある
多数の訂正がなされる流言

9. Communication Design Laboratory
発表順序 9
1.はじめに
2.関連研究
3.分析の概要
4.分析と考察
5.まとめ

10. Communication Design Laboratory
関連研究 10
◼ マイクロブログにおける流言の特徴分析[1]
 平常時と災害時の流言に着目した分析
 流言に関するツイートを流言，疑問，訂正ツイートに
分類
◼ チリ地震に関する分析[2]
 7 種 類 の 正 し い 情 報 と 流 言 に 関 す る ツ イ ー ト を
「支持」「否定」「疑問」「不明」に分類
 正しい情報を否定する割合は非常に低く，流言を否定
する割合は高い傾向
[1]宮部真衣，梅島彩奈，灘本明代，荒牧英治：マイクロブログにおける流言の特徴分析，情報処理学会，Vol.56，No.1，pp.223-236(2013).
[2] Mendoza，M.，Poblete，B．and Castillo，C.: Twitter under crisis: Can we trust what we RT?，Proc. 1st Workshop on Social Media Analytics (SOMA ’10)，pp.71–79 (2010).
「Twitter上で多数の訂正がなされる流言」に着目

11. Communication Design Laboratory
発表順序 11
1.はじめに
2.関連研究
3.分析の概要
4.分析と考察
5.まとめ

12. Communication Design Laboratory
分析対象データの作成（1/4） 12
◼ 手順1
 「多数の訂正がなされる流言」を抽出
⚫ 流言情報クラウド※で2020年9月に収集された訂正数が上位10件の流言
〇〇
はデマ
訂正ツイート 流言情報クラウド
訂正ツイートから
間接的に流言を収集
流言情報クラウドの仕組み
※宮部真衣，灘本明代，荒牧英治：人間による訂正情報に着目した流言拡散防止サービスの構築，情報処理学会論文誌，Vol. 55，No. 1，pp. 563-573(2014)．

13. Communication Design Laboratory
分析対象データの作成（2/4） 13
◼ 手順2
 分析対象とする流言の選別
順位 流言 訂正数
1 新型コロナには正露丸が効く 2,959
2
X愛知県知事リコールのための署名をする
と署名した人の個人情報が漏洩する 1,905
3
潰瘍性大腸炎なのに焼肉食いまくってた
1,470
4
出産費用は高級なとこじゃない限り実質
無料でしょ 1,056
5 STAP細胞が再現された 1,040
6
朝鮮人が井戸に毒を入れたり，放火・略
奪をし，人を襲っている 983
7 AはBだ 401
8
「品川に津波」「首相暗殺」と並んで
「朝鮮人が毒を投げ入れた」 349
9
日本で育つと誰でも性的暴行を受ける
311
10
社会学者が『小説Y』を書き換えろと言っ
ている 278
流言
A 新型コロナには正露丸が効く
B X愛知県知事リコールのための署名をすると署名
した人の個人情報が漏洩する
C 潰瘍性大腸炎なのに焼肉食いまくってた
D 出産費用は高級なとこじゃない限り実質無料で
しょ
E STAP細胞が再現された
F 朝鮮人が井戸に毒を入れた
G 日本で育つと誰でも性的暴行を受ける
H 社会学者が『小説Y』を書き換えろと言っている
分析対象の流言
手順1で抽出した流言

14. Communication Design Laboratory
分析対象データの作成（3/4） 14
◼ 手順3
 Twitter APIで流言A～Hに関するデータの収集
⚫ 検索クエリ：流言A～Hを表す上で必要最低限の語句
⚫ 収集期間：2006年3月21日※ ～2021年4月30日
流言 検索クエリ 収集数
A 新型コロナには正露丸が効く コロナ＆正露丸＆効く 19,505
B X愛知県知事リコールのための署名をすると署名
した人の個人情報が漏洩する
（X｜愛知）＆リコール＆署名＆漏洩 30,581
C 潰瘍性大腸炎なのに焼肉食いまくってた 潰瘍性大腸炎＆焼肉 12,276
D 出産費用は高級なとこじゃない限り実質無料で
しょ
出産費用＆高級＆無料 1,679
E STAP細胞が再現された STAP細胞＆再現された 1,783
F 朝鮮人が井戸に毒を入れた 朝鮮人＆井戸＆毒 116,264
G 日本で育つと誰でも性的暴行を受ける 日本＆育つ＆性的暴行 85,490
H 社会学者が『小説Y』を書き換えろと言っている 社会学者＆小説Y＆書き換えろ 3,916
※Twitterサービスが始まった日付

15. Communication Design Laboratory
分析対象データの作成（4/4） 15
◼ 手順4
 分析対象データ：拡散（50件以上リツイート）されたツイート
流言 50件以上リツイートされたツイート
A 新型コロナには正露丸が効く 14,685
B X愛知県知事リコールのための署名をすると署
名した人の個人情報が漏洩する
29,435
C 潰瘍性大腸炎なのに焼肉食いまくってた 10,827
D 出産費用は高級なとこじゃない限り実質無料で
しょ
1,669
E STAP細胞が再現された 1,158
F 朝鮮人が井戸に毒を入れた 80,607
G 日本で育つと誰でも性的暴行を受ける 73,910
H 社会学者が『小説Y』を書き換えろと言ってい
る
3,467
興味を持たれる内容を含み，注意喚起のための特徴を持つ可能性
本研究で扱うデータ
（拡散されたツイートのリツイートも含めた）

16. Communication Design Laboratory
分析方法 16
◼ 先行研究[1][2]に基づき人手でツイートを分類
 訂正：流言の内容を明確に否定するツイート
⚫ 例：〇〇はデマです．
 対抗戦略：流言自体とは異なるイメージを流す
ツイート
⚫ 例：〇〇は，どこかの国では□□と言われているらしい．
 流言：流言に関するツイート
 疑問：流言に対して，疑問を表すツイート
⚫ 例：〇〇は本当なの？
 不明：分析対象の流言とは関連のないツイート
[1]宮部真衣，梅島彩奈，灘本明代，荒牧英治：マイクロブログにおける流言の特徴分析，情報処理学会，Vol.56，No.1，pp.223-236(2013).
[2]川上善朗：うわさが走るー情報伝搬の社会心理学，サイエンス社(1997).

17. Communication Design Laboratory
分類結果 17
流言 訂正 対抗戦略 流言 疑問 不明 合計
A 7,497件
(51.1%)
6,643件
(45.2%)
545件
(3.7%)
0件
(0%)
0件
(0%)
14,685件
(100%)
B 28,483件
(96.8%)
227件
(0.8%)
451件
(1.5%)
220件
(0.7%)
54件
(0.2%)
29,435件
(100%)
C 6,592件
(60.9%)
1,019件
(9.4%)
3,216件
(29.7%)
0件
(0%)
0件
(0%)
10,827件
(100%)
D 1,019件
(61.1%)
0件
(0%)
650件
(38.9%)
0件
(0%)
0件
(0%)
1,669件
(100%)
E 1,079件
(93.2%)
79件
(6.8%)
0件
(0%)
0件
(0%)
0件
(0%)
1,158件
(100%)
F 50,821件
(63.0%)
29,129件
(36.1%)
292件
(0.4%)
303件
(0.4%)
62件
(0.1%)
80,607件
(100%)
G 42,749件
(57.8%)
30,374件
(41.1%)
546件
(0.7%)
241件
(0.3%)
0件
(0%)
73,910件
(100%)
H 133件
(3.8%)
76件
(2.2%)
3,258件
(94.0%)
0件
(0%)
0件
(0%)
3,467件
(100%)
訂正ツイートと流言ツイートに着目し
「多数の訂正がなされる流言」の特徴を明らかにする

18. Communication Design Laboratory
発表順序 18
1.はじめに
2.関連研究
3.分析の概要
4.分析と考察
5.まとめ

19. Communication Design Laboratory
分析方法 19
◼ 以下の項目を検証
流言ツイート数と訂正ツイート数の比較
検証1
流言ツイートと訂正ツイートの
時系列における関係性
検証2

20. Communication Design Laboratory
検証1：流言ツイート数と訂正ツイート数
の比較
20
多数の訂正がなされる流言
Twitter上に流言ツイートが多数存在
多くの注意喚起ユーザの目に留まる
多数の訂正がなされる
訂正ツイートが多い ＝ 流言ツイートも多い

21. Communication Design Laboratory
流言 訂正 流言
A 7,497
(51.1%)
545
(3.7%)
B 28,483
(96.8%)
451
(1.5%)
C 6,592
(60.9%)
3,216
(29.7%)
D 1,019
(61.1%)
650
(38.9%)
E 1,079
(93.2%)
0
(0%)
F 50,821
(63.0%)
292
(0.4%)
G 42,749
(57.8%)
546
(0.7%)
H 133
(3.8%)
3,258
(94.0%)
21
◼ 検証結果
訂正ツイートが50％以上で
ツイートの大部分を占めている
流言ツイートの割合が40％未満
（流言A,B,E,F,Gは5％未満）
訂正ツイートの多さは
流言ツイートの多さには結びつかない
検証1：流言ツイート数と訂正ツイート数
の比較

22. Communication Design Laboratory
22
◼ 分析対象の流言の選別
流言 訂正 流言
A 7,497
(51.1%)
545
(3.7%)
B 28,483
(96.8%)
451
(1.5%)
C 6,592
(60.9%)
3,216
(29.7%)
D 1,019
(61.1%)
650
(38.9%)
E 1,079
(93.2%)
0
(0%)
F 50,821
(63.0%)
292
(0.4%)
G 42,749
(57.8%)
546
(0.7%)
H 133
(3.8%)
3,258
(94.0%)
流言ツイートと訂正ツイートの
時系列の関係性の分析が困難
訂正の割合が極めて低い
流言の割合が極めて低い
検証2：流言ツイートと訂正ツイート
の時系列における関係性

23. Communication Design Laboratory
23
◼ 分析対象の流言の選別
流言 訂正 流言
A 7,497
(51.1%)
545
(3.7%)
B 28,483
(96.8%)
451
(1.5%)
C 6,592
(60.9%)
3,216
(29.7%)
D 1,019
(61.1%)
650
(38.9%)
E 1,079
(93.2%)
0
(0%)
F 50,821
(63.0%)
292
(0.4%)
G 42,749
(57.8%)
546
(0.7%)
H 133
(3.8%)
3,258
(94.0%)
流言ツイートと訂正ツイートのバランスが
比較的とれた流言A,C,Dを分析対象とする
分析対象の流言
検証2：流言ツイートと訂正ツイート
の時系列における関係性

24. Communication Design Laboratory
検証2：流言ツイートと訂正ツイート
の時系列における関係性
24
流言ツイートと訂正ツイートが
バースト的に発生し，短期間のうちに収束
(A)新型コロナには正露丸が効く (C)潰瘍性大腸炎なのに
焼肉食いまくってた
(D)出産費用は高級なとこじゃない
限り実質無料でしょ

25. Communication Design Laboratory
25
(A)新型コロナには正露丸が効く (C)潰瘍性大腸炎なのに
焼肉食いまくってた
(D)出産費用は高級なとこじゃない
限り実質無料でしょ
流言ツイートが発生してから，訂正ツイートが
発生するまでの日数の差はほとんどない
検証2：流言ツイートと訂正ツイート
の時系列における関係性

26. Communication Design Laboratory
発表順序 26
1.はじめに
2.関連研究
3.分析の概要
4.分析と考察
5.まとめ

27. Communication Design Laboratory
まとめ 27
◼ 「多数の訂正がなされる流言」の特徴
 訂正ツイートの多さは，流言ツイートの多さには結びつかない
 流言ツイートと訂正ツイートがバースト的に発生し，短期間の
うちに収束
 流 言 ツ イ ー ト と 訂 正 ツ イ ー ト の 発 生 の タ イ ミ ン グ に は ，
差がほとんど見られない
◼ 今後の展望
 注意喚起の仕組みの構築における知見の活用方法の検討

28. Communication Design Laboratory
28
予備スライド

29. Communication Design Laboratory
検証の目的（1/2） 29
◼ 流言ツイート数と訂正ツイート数の比較
 理由：訂正ツイートが多いのは，Twitter上には流言ツイートが多数
存在し，多くのユーザによって閲覧されたからと考えられる．
 結果：訂正ツイートの多さは，流言ツイートの多さには結びつか
ない
 活用：流言の注意喚起の指標に「流言への訂正の多さ」を用いる
ことができない．
◼ 流言ツイートと訂正ツイートの時系列における関係性
 理由：流言と訂正を時系列に見ることで，Twitter上の流言がどのよ
うに訂正なされるのかが明らかになる考えられる．
 結果①：流言ツイートと訂正ツイートがバースト的に発生し，
短期間のうちに収束
 活用①：Twitter上では流言に関する話題は，短期間に収束する傾向
にあるため，リアルタイムにユーザへ注意喚起を促す必要がある．

30. Communication Design Laboratory
検証の目的（2/2） 30
◼ 流言ツイートと訂正ツイートの時系列における関係性
 理由：流言と訂正を時系列に見ることで，Twitter上の流言がどのよう
に訂正なされるのかが明らかになる考えられる．
 結果②：流言ツイートと訂正ツイートの発生のタイミングには，
差がほとんど見られない
 活用②：流言と訂正の発生のタイミングがほとんど同じであるため，
訂正が即座になされた情報は流言である可能性がある．

31. Communication Design Laboratory
人手による分類方法 31
◼ 拡散（50件以上リツイート）されたツイートの分類方法
50件以上リツイート
されたツイート
訂正
対抗戦略
流言
疑問
不明
人手による分類 分類指標
拡散された
ツイート
拡散された
ツイート
拡散された
ツイート
拡散された
ツイート
拡散された
ツイート
Original
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Re
Re
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