DICOMO2022シンポジウム発表資料.pdf

Communication Design Laboratory
マイクロブログにおける
流言と訂正情報の流布に関する特徴分析
〇草竹大暉1 平林真衣2 吉野孝3
1 和歌山大学大学院システム工学研究科 2 東京大学大学院医学系研究科 3 和歌山大学システム工学部

発表順序 2
1. 背景・目的
2. 関連研究
3. 流言情報クラウド
4. 分析の概要
5. 分析結果と考察
6. まとめ

SNSにどのようなイメージを持っていますか？ 3
人同士の繋がり暇つぶし
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？

SNSの危険な世界 4
デマの拡散騙される
デマの発信

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：2億1,100万人 (2021年4月)※[1]
 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[2]
 流言(真偽が不明確な情報)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
新型コロナは深刻な問題ではなく
予防接種を受ける必要はない
[1] 日本・世界のSNSユーザ数まとめ，https://find-model.jp/insta-lab/sns-users/
[2] 東日本大震災時の Twitter における情報伝搬ネットワーク，情報処理学会誌，Vol.53, No.11, pp.1184–1191 (2012).
[3] ITmedia NEWS「Twitter、新型コロナワクチン関連の偽情報ツイートを削除へ」，https://www.itmedia.co.jp/news/ articles/2012/17/news087.html.
間違った内容を含むツイートに関して削除を要請[3]
米 Twitter

Twitter上の流言の伝達[4]
6
娘に伝えないと
みんなに
知らせなきゃ！
友達にも話そう
かな…
リツイート
しておこう
発信者
ユーザは流言
と認識せず拡散
流言情報
ユーザに注意を促すなど
流言が広がりにくい仕組みを作る必要性
[4] 川上善郎：うわさが走る情報伝搬の社会心理，pp.32–47，サイエンス社 (1977)
拡散者

Twitter上での流言 7
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
ユーザに対して流言への気づきを与えるものであり
流言拡散防止のために利用できる可能性
訂正情報

本研究の目的 8
Twitter上に流言と訂正情報に関する
ツイートが存在する可能性
訂正情報が発信される流言
流言拡散防止の仕組みの構築に役立つ知見を得る
流言と訂正情報の流布の関係性を分析

発表順序 9
1. 背景・目的
2. 関連研究
4. 分析の概要
6. まとめ

情報の信頼性判定に関する研究 10
◼ チリ地震に関する分析[5]
 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
◼ 四川大地震と青海地震に関する分析[6][7]
 中国のオンラインフォームが
どのように利用されたのかについて分析
[5] 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)
[6] Qu, Y., Wu, P.F. and Wang, X.: Online Community Response to Major Disaster: A Study of Tianya Forum in the 2008 Sichuan Earthquake, 42nd Hwaii International Conference on
Systems Science (HICSS-42 2009), pp.1– 11 (2009).
[7] Qu，Y., Huang, C., Zhang, P., et al.: Microblogging after a major disaster in China: A case study of the 2010 Yushu earthquake, Proc, ACM 2011 Conference on Computer Supported
Cooperative Work (CSCW ’11), pp.25– 34 (2011).
期間を限定せず過去のツイートを遡り
大規模に収集したデータを分析

発表順序 11
1. 背景・目的
2. 関連研究
4. 分析の概要
6. まとめ

流言情報クラウドの仕組み 12
[8] 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)．
訂正情報を含むツイートから間接的に流言を収集
流言情報クラウド[8]
Tweet
Tweet
Tweet
Tweet
Tweet
(1)クローリング機能
ツイートデータを収集
(2)訂正情報判定機能
訂正情報を抽出
Tweet
Tweet
Tweet
Tweet
Tweet
これ，デマらしいです！
もっと大きな余震が来る
(3)流言情報管理機能
流言情報を登録
流言情報
DB
【内容】余震がくる
【訂正投稿数】50件
・・・

発表順序 13
1. 背景・目的
2. 関連研究
4. 分析の概要
6. まとめ

大麻 & 害 & ない
Twitter API サーバ
検索クエリ
データの収集 14
2006
3/21
2021
1/1
2021
12/31
Twitterが
始まった日
2021
3/30
流言情報クラウド
訂正情報が発信される流言
大麻に害はない
訂正数が50件以上の流言
90件の流言に関するツイートを収集

分類方法（1/2） 15
◼ 流言ツイート
 “流言に関する内容を事実のように述べている表現”
 ＋α
“客観性のある根拠”
例) ○○というのは，科学的根拠に基づいている
“その流言に対して支持的な表現”
例）○○は，私は真実であると思う
“流言に関連しない内容の羅列”
例）最近のニュースまとめ「○○という説」「△△という説」「□□という説」
“その流言を交えた小話”
例）○○がおこ合ったらしい．実際，私の祖母にも○○のようなことが起こった
流言
ツイート

分類方法（2/2） 16
◼ 訂正ツイート
 “流言に対して明確な訂正表現”
例）○○はデマ
 “流言ではないことの説明”
例)○○と言われているが，実際は△△である
◼ その他ツイート
 “流言とは関連がない”
 “流言・訂正ツイートのいずれにも当てはまらない”
その他
ツイート
流言ツイートと訂正ツイートを用いる
訂正
ツイート

人手による分類 17
◼ 分類対象：50件以上リツイートされたツイート
➢ 多くの人々によって閲覧された
影響力のあるツイートを分析するため
➢ 分類対象となったツイートに紐づいている
リツイートもまとめて集計
50件以上リツイート
されたツイート
訂正
流言
その他
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
影響力のある
ツイート
Original
Re
Re
Re
Re

発表順序 18
1. 背景・目的
2. 関連研究
4. 分析の概要
6. まとめ

検証項目1 19
検証仮説
多くの人が話題にする（ツイート数の多い）流言は
訂正ツイートの数も比例して多くなる
流言ツイート数と訂正ツイート数には
正の相関がある
流言ツイート数が多い＝訂正ツイート数も多い

流言ツイート数と訂正ツイート数の
散布図と相関係数
20
◼ 散布図
➢ 図の左下に集中した分布
◼ 相関係数
➢ 0.06
流言ツイートの多さは
訂正ツイートの多さを反映しない
流言ツイート数と訂正ツイート数には
正の相関が見られない

検証項目2 21
✓ 流言ツイート・訂正ツイートが
特定の日に突発的に発生するのか
1日あたりのツイート数の最大値が
期間全体に占める割合
0
100
200
300
400
500
600
ツ
イ
ー
ト
数
8%
83%
3% 6%
0
50
100
150
200
250
300
350
ツ
イ
ー
ト
数
20%
29%
25% 26% ✓ 流言ツイート・訂正ツイートが
数日に渡って分散して発生するのか
1日あたりのツイート数の最大値：50%以上
1日あたりのツイート数の最大値：50%未満
ツイートの突発的な発生
ツイートが分散して発生

期間全体に占める割合
22
28%
流言ツイートは
数日に渡り分散して発生する傾向
55.6%
72%
44.4%
突発（50%以上）
分散（50%未満）
訂正
ツイート
流言
ツイート

検証項目3 23
✓ 流言ツイート・訂正ツイートは
同一のツイートがリツイートされるのか
✓ 流言ツイート・訂正ツイートは
異なるツイートが投稿されるのか
同一のツイート数の最大値：50%以上
同一のツイート数の最大値：50%未満
同一のツイート数の最大値が全ツイート数に占める割合
東京が
壊滅する
東京
壊滅す
るんや
東京
壊滅ら
しいぞ
東京
壊滅
やって
33%
33%
100%
33%

同一のツイート数の最大値が全ツイート数
に占める割合
24
27.2%
訂正ツイートは
同一のツイートが集中的にリツイートされる傾向
48%
72.8%
52%
同一（50%以上）
異なる（50%未満）
訂正
ツイート
流言
ツイート

検証項目4 25
✓ 流言ツイートがどのくらいの期間
流布され続けたのか
✓ 訂正ツイートによってどのくらいの期間
流言が訂正され続けるのか
流言ツイートの発生を
“最後に確認できた日ー最初に確認できた日”
発生してから収束するまでにかかる日数
訂正ツイートの発生を
“最後に確認できた日ー最初に確認できた日”
流言
〇〇は
デマ
訂正
流言
流布

発生から収束までにかかる日数 26
◼ 流言ツイート
➢ 第1四分位点：119日
◼ 訂正ツイート
発生してから完全に収束するまで
長期間を要する傾向

発表順序 27
1. 背景・目的
2. 関連研究
4. 分析の概要
6. まとめ

流言と訂正情報の流布に関する特徴 28
特徴1
特徴2
特徴3
特徴4
流言ツイートの多さは
訂正ツイートの多さを反映しない
流言ツイートは
数日に渡って分散して発生する傾向がある
訂正ツイートは
同じツイートが集中的にリツイートされる傾向がある
流言ツイートおよび訂正ツイートは
完全な収束までに長時間を要する傾向がある

29
予備スライド

知見の活用方法（1/2） 30
結果：流言ツイートの多さは訂正ツイートの多さを反映しない
活用：流言拡散防止の仕組みの構築の指標として
「流言への訂正の多さ」を用いることができない
特徴1
結果：訂正ツイートは特定の日に突発的に発生する傾向がある
活用：ユーザは特定の日に集中的に発生する流言への訂正を見逃こと
がないように注意を払う必要がある．
特徴2

知見の活用方法（2/2） 31
結果：訂正ツイートは同じツイートが集中的にリツイートされる傾向がある
活用：訂正の大本となるツイートが存在することが示唆され，そのツイート
の特定する方法を見つけていく必要がある．
特徴3
結果：流言ツイートおよび訂正ツイートは完全な収束までに長時間を
要する傾向がある
活用：訂正ツイートの完全な収束までに長期間を要することはポジティブ
な結果であるが，ユーザは完全な収束までに長期間を要する流言
には注意を払う必要がある．
特徴4

今後の予定 32
◼ 分類対象とした50件以上リツイートされた
拡散性のあるツイートを分析
➢ リツイートが 50 件未満の拡散性のないツイートに関し
ても分析を行う必要性

“データの収集”詳細 33
◼ 流言情報クラウドで2021年1月～3月に収集された
訂正数が50件以上の流言を抽出 → 151件
◼ 同一内容の流言同士を統合，不明確なものを除外 → 126件
◼ 訂正数が上位・中位・下位の流言をそれぞれ30件
◼ 上位：T1～T30，中位：M1～M30，下位：L1～L30
手順2 ：分析対象とする流言をサンプリング
◼ 検索クエリ：上位・中位・下位の流言を表す上で最低限必要な語句
◼ 収集期間： 2006年3月21日※ ～2021年12月31日
手順3 ：上位・中位・下位の流言に関するツイートを収集
手順1 : 訂正情報が発信される流言を抽出
※Twitterサービスが始まった日付

◼ 訂正ツイートのみが
存在する流言
➢ 36件
◼ 流言ツイート・訂正ツイート
の両方存在しない流言
➢ 4件
分類結果 34
◼ 流言ツイート・訂正ツイート
の両方存在する流言
➢ 45件
◼ 流言ツイートのみが
存在する流言
➢ 5件
訂正
ツイート
流言
ツイート
訂正
ツイート
訂正
ツイート
流言
ツイート
訂正
ツイート
流言
ツイート
流言
ツイート

流言・訂正ツイートが存在しない理由 35
◼ 50件以上リツイートされたツイートが確認できないため
流言ツイートあるいは訂正ツイートに分類される
ツイートが存在しなかった
◼ ツイート自体が存在しない
◼ ツイートが削除された
◼ ユーザのアカウントが凍結あるいは削除された
◼ ユーザがツイートを非公開にした

人手分類の精度（kappa係数） 36
※ 新型コロナウイルスワクチン (mRNA ワクチン) で
DNA が改変される」の派生系で「不妊になる」
1名の評価者が分類した結果を用いる
手順1
手順2
手順3
ある1つの流言※に関するツイートから
50件のツイートを無作為抽出
3名の評価者が
3つの指標（流言・訂正・その他）に分類
3名の一致度（Fleiss’ kappa値）：0.75
K係数

期間全体のツイート数の50%以上占める割合
37
◼ 流言ツイートが存在する流言
 流言・訂正の両方存在する流言（45件）
 流言のみが存在する流言（5件）
 50%以上占めていた流言
◼ 訂正ツイートが存在する流言
 訂正のみが存在する流言（36件）
28%
(14/50)
14件
50件
55.6%
(45/81)
45件
81件

“同一のツイート数が全ツイート数の50%
以上を占めていた割合”詳細
38
◼ 流言ツイートが存在する流言
 流言のみが存在する流言（5件）
◼ 訂正ツイートが存在する流言
 訂正のみが存在する流言（36件）
52%
(26/50)
26件
50件
72.8%
(59/81)
59件
81件

分析対象の流言（1/9） 39
流言訂正数検索クエリ収集数
1 朝鮮人が井戸に毒を入れた 3,035 朝鮮人 & 井戸 & 毒 115,597
2
オリンピック中止を日本から言うと違約金を払わなければな
らないので、 IOC が言い出すのを待ってる
1,732
オリンピック & 中止 & 日本 &
違約金 & IOC
11,924
3 苫小牧で地鳴り。また大きな地震が来る 1,546 苫小牧 & 地鳴り & 地震 1,380
4
ウイグルのジェノサイドに大統領 T はこれまで何にも言って
こなかった
815
ウイグル & ジェノサイド &
大統領 T
46,129
5 ホワイトデーのお返しはアクセサリーやバッグがおすすめ 773
ホワイトデー & アクセサリー &
バッグ & (おすすめ | オススメ)
961
6 トイレットペーパーが無くなる 721
トイレットペーパー & (無くなる |
なくなる)
206,930
7
新型コロナウイルスワクチン (mRNA ワクチン) で DNA が改
変される」の派生系で「不妊になる」
708
(コロナ | mRNA) & ワクチン &
不妊
104,767
8 新型コロナウイルスは分離同定されていない 674 コロナ & 分離 & 同定 6,389
9 米国ではイベルメクチンが推奨されている 592 (米国 | イベルメクチン) & 推奨 14,139
10 陽性=感染者ではないと国会答弁で認めた 529 陽性 & 感染者 & 国会 & 答弁 7,754

11 男へのバレンタインチョコは企業 G がオススメ 478
バレンタイン & 企業 G &
(オススメ | おすすめ)
5,057
12 議会侵入者はアンティファ 395
議会 & 侵入 & (アンティファ |
Antifa)
16,782
13 Ct 値を 45 にして偽陽性を増やしている 375 Ct 値 & 45 & 偽陽性 4,279
14 PCR 検査は他のインフルやマイコプラズマにも反応する 373
PCR & インフル &
マイコプラズマ & 反応
1,389
15 若者で死者はゼロ 373 若者 & 死者 & (ゼロ | 0) 13,680
16 PCR の発明者が診断に使えないと言った 353 PCR & 発明者 & 診断 7,501
17 無症状者から感染する証拠はない 328
無症状者 & から & 感染 &
(ない | 無い)
84,381
18
松永久秀は改造した平蜘蛛釜に搭乗し、密かに信貴山城を
脱出した
320 松永久秀 & 平蜘蛛 & 脱出 399
19 在日コリアンの生活保護に 2 兆 3000 億円使われている 311
在日 & (コリアン | 韓国人) &
生活保護 & 2 兆 3000 億円
1,101
20 人民解放軍 25 万人がメキシコ国境に集結 310
人民解放軍 & 25 万人 &
メキシコ & 集結
881

21
大統領 T 信者の間で流れてる「間もなく緊急放送があって
逆転勝利が告げられる」
297
大統領 T & 緊急放送 &
逆転勝利
438
22 一般人は SNS へのアップ禁止 273 一般人 & SNS & アップ & 禁止 22,851
23 コロナワクチンはハゲる 260
コロナ & ワクチン & (ハゲる |
禿げる | はげる) & 反応
2,989
24
PCR 検査キットの説明書に『診断用には使えない』
と書かれている
253
PCR & 検査キット & 説明書 &
診断
11,179
25 在日朝鮮人はやりたい放題 243
在日 & (朝鮮人 | コリアン) & 診
断 & やりたい & 放題
4,116
26
日本政府はなにもやってない。潰れる企業は自己責任
なんだ
231 日本 & 政府 & 企業 & 自己責任 10,047
27 同時接種例で死亡が多い 216 同時摂取 & 死亡 11,025
28
有病率 0.1%、特異度 99%、10 万人に検査を行った場合、ベ
イズ定理から本当の陽性者は約 9%
202 有病率 & 特異度 & ベイズ定理 159
29 日本は環境後進国だ 199 日本 & 環境後進国 7,867
30 死因にかかわらず報告させ死亡者の数を捏造した 197 死因 & 死亡者 & 捏造 614

31 歴代の米国大統領と違い、大統領 T は戦争をしていない 149
歴代 & 大統領 & 大統領 T & 戦
争
15,858
32 米国 PCR 検査陽性の 9 割は誤診 143
(米国 | アメリカ) & PCR & 陽性
& 9 割 & 誤診
399
33 小人プロレスは人権団体の抗議で潰された 142
小人 & プロレス & 人権団体 &
抗議
1,669
34 政府は何もやってない 141 政府 & 何もやってない 14,183
35 慰安婦問題は新聞社 A の捏造! 139 慰安婦問題 & 新聞社 A & 捏造 115,128
36 新型コロナはインフルより軽いただの風邪 138 コロナ & インフル & 軽い & 風邪 2,275
37 大統領 B 飲食店Ｍで食い逃げ 138
大統領 B & 飲食店Ｍ & 食い逃
げ
26,311
38 コッホの 4 原則を満たしていない 135 コッホ & 4 原則 7,030
39
米国の超過死亡は増えてないから、やっぱり新型コロナは
嘘だった
126
(米国 | アメリカ) & 超過死亡 &
コロナ
13,892
40
インフル感染者の激減は日本医師会が検査中止を通知し
たから
125
インフル & 激減 & 日本医師会
& 検査 & 中止
154

41 A トリエンナーレで「虚偽申請があった」 119 A トリエンナーレ & 虚偽申請 286
42
中国の論文は、たった 1 人の患者から採取した検体を
碌に分離もせずでっちあげた想像の産物
117
中国 & 論文 & (1 人 | 一人) &
患者 & 検体
190
43 東京が壊滅する 117 東京 & 壊滅する 63,821
44 Ct35 以上で偽陽性 97% 114 Ct & 35 & 偽陽性 & 97% 4,859
45 感染者は殆どが外国人である 113
感染者 & (殆ど | ほとんど) &
外国人
13,345
46
人物 R が 2015 年に”covid-19”の文言がある特許を申請し
ている
109
人物 R & 2015 年 & 特許 &
申請
1,055
47
大統領 T 支持者を「こいつはハンマーと槌の入れ墨を
入れてるので共産主義者でつまりアンティファだ」
107
大統領 T & 支持者 &
入れ墨 & 共産主義 &
(アンティファ | Antifa)
112
48 デンマークの RCT 実験がマスクの効果を否定した 107
デンマーク & RCT &
マスク & 効果
3,169
49 暴徒は大統領 T 支持者ではなく「左翼勢力だった」 104
暴徒 & 大統領 T & 支持者 &
左翼
288
50 SARS-CoV-2 は立証されていない 101 SARs-CoV-2 & 立証 492

51 大学 F の論文では無症候性感染はゼロ 99
F & 論文 & 無症候性感染 & (ゼ
ロ | 0)
130
52 新型コロナには正露丸が効く 97 コロナ & 正露丸 & 効く 19,504
53 日本人が井戸に毒を入れた 94 日本人 & 井戸 & 毒 32,425
54 韓国人や在日はテレビ局 N 受信料を全員免除 93
(韓国人 OR コリアン) & 在日 &
テレビ局 N & 受信料 & 免除
24,847
55
タンザニアでは感染対策を全くしていないのに感染者は発
生していない
93
タンザニア & 感染対策 & 感染
者 & 発生
847
56 マーガリン≒プラスティック 92
マーガリン & (プラスティック | プ
ラスチック)
74,847
57 FDA が PCR 検査の誤検知の問題を認めた 89 FDA & PCR & 誤検知 196
58 チェルノブイリ事故では中心から同心円状に知能が低い 87
チェルノブイリ & 中心 & 同心円
状 & 知能
1,291
59
福島原発事故由来の放射性物質の降下量は、冷戦期を下
回る
86
福島原発 & 事故 & 放射性物質
& 効果量 & 冷戦
101
60 大阪市民の最終判断を重く受け止める 84
大阪市民 & 最終判断 & 受け止
める
115

61 大麻に害はほとんどない 66 大麻 & 害 & (ない | 無い) 42,654
62 しゃっくりが一日止まらないと人間は死ぬ 65 しゃっくり & (1 日 | 一日) & 人間 151
63 新型コロナウイルスは存在しない 65 コロナ & 存在しない 405,415
64 朝鮮人が暴動を起こした 64 朝鮮人 & 暴動 141,382
65
政治家 P の息子が中国人の子供を虐待している画像が、
ハンターの PC から出てきた
63
政治家 P & 息子 & 中国人 & 虐
待 & 画像
69
66
フロリダで、マスクを義務化した郡と義務化をしていない郡
の感染者が同じだから、マスクの効果は無いと証明された
62 フロリダ & マスク & 効果 3,110
67
「福島はアンダーコントロール」とドヤ顔で招致成功。挙げ句
の果てに、私も一時期乗っかってしまった「復興五輪」
62
福島 & アンダーコントロール &
復興五輪
18,083
68
陽性者が増えても死亡者が増えていないのは PCR 検査が
偽陽性を大量発生させている証拠
62
陽性者 & 死亡 & PCR & 偽陽性
& 発生
96
69 外国の感染者が大量に入国している 60 外国 & 感染者 & 大量 & 入国 2,657
70
国立衛研が一斉試験したら、PCR 検査は水でも陽性になる
とわかった
60 国立衛研 & PCR & 水 & 陽性 144

71 過激な左派が救急車を止めた 59 過激 & 左 & 救急車 57
72 政権が#テレビ局 N に抗議しキャスター A 降板 59
政権 & テレビ局 N & 抗議 &
キャスター A
196
73 生活保護受給者は働かないでいい暮らしをしている 59
生活保護 & 受給者 &
(いい | 良い) & 暮らし
1,633
74 日本人を捕まえれば身代金を取れる 58 日本人 & 身代金 & 取れる 2,649
75 崩れた民家から迫撃砲が見つかった、北朝鮮の工作員だ 58
民家 & 迫撃砲 & 北朝鮮 &
工作員
253
76 WHO: マスクを着用する必要はありません 58 WHO & マスク & 着用 & 必要 40,269
77 マスクの効果を証明する論文は世界のどこにもない 58 マスク & 効果 & 証明 & 論文 1,701
78 朝鮮人が福島の井戸に毒を入れた 57 朝鮮人 & 福島 & 井戸 & 毒 3,895
79 PCR 検査陽性になると診断もせず直ちに感染者になる 57 PCR & 陽性 & 診断 & 感染者 20,597
80 男へのクリスマスプレゼントはネクタイがおすすめ 57
男 & クリスマス & プレゼント &
ネクタイ & (おすすめ | オススメ)
176,433

81 PCR 検査の特異度は 99% 56 PCR & 特異度 & 99% 72,225
82 新品の綿棒で陽性になる 56 新品 & 綿棒 & 陽性 688
83
女性へのホワイトデーのお返しは企業 C や企業 D のコット
ンがおすすめ!
55
女性 & ホワイトデー & 企業 C &
企業 D & コットン
72
84
日航 123 便墜落事故はミサイルによる撃墜で、自衛隊が
火炎放射器で生存者を焼き殺した
54
日航 123 便 & 墜落 & ミサイル
& 自衛隊 & 火炎放射器
352
85 アトピーの人は漂白剤いれたお風呂にはいるといいよ 53 アトピー & 漂白剤 & 風呂 79
86
「ヘイトスピーチ=外国人限定」「日本人は加害者、外国人は
被害者」
52
ヘイトスピーチ & 外国人 & 日本
人 & 加害者 & 被害者
816
87
SNS には 2 万人の J 党ネットサポーターズクラブが複アカ
所有で存在しており、「ワクチンは安全」
52
J 党 & ネットサポーターズ & ワ
クチン & 安全
18
88
PCR 検査はウイルスが 1 つあっただけで陽性になるから偽
陽性だらけになる
52
PCR & (ウイルス | ウィルス) & (1
つ | 一つ) & 陽性 &偽陽性
217
89
在日朝鮮人は納税せず日本社会に寄生して日本人の資産
にタダ乗りし、日本人になりすまし日本を乗っ取っている
51
朝鮮人 & 納税 & 日本人 & 資産
& なりすまし
137
90 博士 D の論文が撤回された 50 博士 D & 論文 & 撤回 74

分類結果（1/2） 48
流言流言ツイート数訂正ツイート数流言流言ツイート数訂正ツイート数流言流言ツイート数訂正ツイート数
1 1,401 (2.6%） 52,798 (97.4%) 16 1,745 (81.5%) 397 (18.5%) 31 12,089 (98.8%) 147 (1.2%)
2 3,558 (46.1%) 4,163 (53.9%) 17 6,551 (58.0%) 4,743 (42.0%) 32 0 (0%) 89 (100%)
3 0 (0%) 775 (100%) 18 0 (0%) 347 (100%) 33 0 (0%) 274 (100%)
4 0 (0%) 12,359 (100%) 19 0 (0%) 745 (100%) 34 611 (50.8%) 591 (49.2%)
5 0 (0%) 847 (100%) 20 171 (31.8%) 366 (68.2%) 35 57,170 (92.1%) 4,923 (7.9%)
6 3,212 (4.4%) 69,444 (95.6%) 21 0 (0%) 344 (0%) 36 703 (86.4%) 111 (13.6%)
7 11,119 (20.9%) 42,207 (79.1%) 22 4,557 (57.4%) 3,388 (42.6%) 37 1,557 (54.2%) 1,318 (45.8%)
8 3,392 (90.3%) 364 (9.7%) 23 230 (46.4%) 266 (53.6%) 38 2,429 (97.5%) 62 (2.5%)
9 2,268 (28.2%) 5,786 (71.8%) 24 592 (85.4%) 101 (14.6%) 39 0 (0%) 73 (100%)
10 5,290 (96.8%) 174 (3.2%) 25 403 (58.9%) 281 (41.4%) 40 0 (0%) 52 (100%)
11 945 (48.4%) 1,007 (51.6%) 26 0 (0%) 287 (100%) 41 0 (0%) 171 (100%)
12 9,636 (94.7%) 534 (5.3%) 27 0 (0%) 397 (100%) 42 0 (0%) 86 (100%)
13 2,032 (91.8%) 181 (8.2%) 28 0 (0%) 105 (100%) 43 251 (3.0%) 8,235 (97.0%)
14 434 (64.0%) 244 (36.0%) 29 1,890 (92.2%) 160 (7.8%) 44 2,406 (100%) 0 (0%)
15 2,357 (82.9%) 487 (17.1%) 30 54 (43.9%) 69 (56.1%) 45 2,117 (36.1%) 3,749 (63.9%)

分類結果（2/2） 49
流言流言ツイート数訂正ツイート数流言流言ツイート数訂正ツイート数流言流言ツイート数訂正ツイート数
46 0 (0%) 149 (100%) 61 0 (0%) 466 (100%) 76 215 (56.7%) 164 (43.3%)
47 0 (0%) 110 (100%) 62 0 (0%) 74 (100%) 77 73 (30.0%) 170 (70.0%)
48 1,360 (95.2%) 68 (4.8%) 63 58,668 (91.2%) 5,686 (8.8%) 78 74 (3.1%) 2,309 (96.9%)
49 0 (0%) 141 (100%) 64 26,149 (53.7%) 22,504 (46.3%) 79 1,735 (92.6%) 138 (7.4%)
40 0 (0%) 80 (100%) 65 54 (100%) 0 (0%) 80 0 (0%) 133,794 (100%)
51 0 (0%) 55 (100%) 66 147 (100%) 0 (0%) 81 223 (1.4%) 15,471 (98.6%)
52 545 (6.4%) 7,960 (93.6%) 67 0 (0%) 13,933 (100%) 82 163 (71.2%) 66 (28.8%)
53 860 (36.4%) 1,501 (63.6%) 68 0 (0%) 0 (0%) 83 0 (0%) 60 (100%)
54 12,940 (75.3%) 4,245 (24.7%) 69 1,741 (100%) 0 (0%) 84 193 (77.8%) 55 (22.2%)
55 700 (90.3%) 58 (7.7%) 60 0 (0%) 52 (100%) 85 0 (0%) 58 (100%)
56 4,883 (27.4%) 12,955 (72.6%) 71 0 (0%) 57 (100%) 86 0 (0%) 128 (100%)
57 0 (0%) 65 (100%) 72 0 (0%) 56 (100%) 87 0 (0%) 0 (0%)
58 319 (64.3%) 177 (35.7%) 73 0 (0%) 61 (100%) 88 60 (100%) 0 (0%)
59 0 (0%) 98 (100%) 74 0 (0%) 409 (100%) 89 0 (0%) 0 (0%)
60 0 (0%) 88 (100%) 75 0 (0%) 253 (100%) 90 0 (0%) 0 (0%)

期間全体に占める割合（1/2）
50
流言流言ツイート訂正ツイート流言流言ツイート訂正ツイート流言流言ツイート訂正ツイート
1 18.3% 7.9% 16 20.4% 37.0% 31 49.8% 49.7%
2 18.4% 23.2% 17 11.1% 55.2% 32 - 66.3%
3 - 72.6% 18 - 59.1% 33 - 27.0%
4 - 71.9% 19 - 53.2% 34 25.7% 42.8%
5 - 47.2% 20 59.6% 86.9% 35 11.4% 18.3%
6 55.9% 38.5% 21 - 61.9% 36 46.8% 52.3%
7 6.2% 6.9% 22 65.3% 51.9% 37 42.6% 48.2%
8 19.0% 73.4% 23 92.6% 93.2% 38 10.4% 61.3%
9 46.3% 17.5% 24 89.0% 70.3% 39 - 64.4%
10 9.5% 40.8% 25 49.0% 47.7% 40 - 63.5%
11 48.6% 77.8% 26 - 89.5% 41 - 56.1%
12 65.7% 56.9% 27 - 39.8% 42 - 68.6%
13 28.1% 38.7% 28 - 67.6% 43 23.9% 12.2%
14 54.8% 41.4% 29 19.4% 45.0% 44 17.0% -
15 45.0% 90.6% 30 66.7% 60.9% 45 39.8% 41.1%

46 - 7.4% 61 - 36.5% 76 40.0% 75.6%
47 - 79.1% 62 - 94.6% 77 57.5% 53.5%
48 26.3% 48.5% 63 4.1% 19.2% 78 35.1% 67.2%
49 - 58.2% 64 4.5% 6.4% 79 35.4% 29.0%
40 - 52.5% 65 44.4% - 80 - 24.1%
51 - 58.2% 66 74.1% - 81 24.7% 3.6%
52 65.1% 35.6% 67 - 17.4% 82 82.6% 68.2%
53 84.3% 46.7% 68 - - 83 - 65.0%
54 12.4% 26.4% 69 34.8% - 84 36.8% 49.1%
55 23.7% 60.3% 60 - 92.3% 85 - 94.8%
56 31.8% 49.9% 71 - 93.0% 86 - 29.7%
57 - 60.0% 72 - 58.9% 87 - -
58 93.7% 58.2% 73 - 68.9% 88 32.3% -
59 - 76.5% 74 - 23.2% 89 - -
60 - 68.5% 75 - 96.0% 90 - -
期間全体に占める割合（2/2）
51

同一のツイート数の最大値が
全ツイート数に占める割合（1/2）
52
1 28.8% 7.1% 16 35.9% 67.0% 31 90.5% 63.9%
2 32.0% 42.5% 17 17.4% 84.5% 32 - 100%
3 - 29.5% 18 - 100% 33 - 39.8%
4 - 35.6% 19 - 60.8% 34 26.7% 44.5%
5 - 100% 20 69.0% 100% 35 14.2% 24.2%
6 70.2% 34.3% 21 - 100% 36 65.3% 100%
7 7.9% 14.5% 22 91.7% 60.0% 37 26.2% 42.8%
8 45.4% 100 23 100% 100% 38 60.2% 100%
9 77.5% 29.2% 24 100% 100% 39 - 100%
10 67.8% 69.0% 25 100% 100% 40 - 100%
11 59.2% 67.3% 26 - 100 41 - 100%
12 25.3% 47.9% 27 - 70.5% 42 - 100%
13 31.2% 61.9% 28 - 100% 43 42.6% 12.1%
14 100% 76.6% 29 22.0% 52.5% 44 17.2% -
15 51.7% 100% 30 100% 100% 45 93.5% 59.4%

46 - 50.3% 61 - 46.8% 76 62.3% 100%
47 - 100% 62 - 100% 77 100% 100%
48 39.2% 100% 63 4.3% 22.5% 78 100% 97.2%
49 - 100% 64 7.8% 8.2% 79 40.4% 57.2%
40 - 100% 65 100% - 80 - 11.6%
51 - 100% 66 100% - 81 45.3% 4.5%
52 100% 35.5% 67 - 21.0% 82 100% 100%
53 28.5% 68.3% 68 - - 83 - 100%
54 28.5% 24.0% 69 38.6% - 84 68.9% 100%
55 100% 100% 60 - 100% 85 - 100%
56 32.3% 77.7% 71 - 100% 86 - 58.6%
57 - 100% 72 - 100% 87 - -
58 100 62.7% 73 - 100% 88 100 -
59 - 100% 74 - 25.7% 89 - -
60 - 100% 75 - 100% 90 - -
同一のツイート数の最大値が
全ツイート数に占める割合（2/2）
53

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