| Project/Area Number |
23K28192
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| Project/Area Number (Other) |
23H03502 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
Basic Section 60080:Database-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐野 幸恵 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60580206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高安 美佐子 東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (20296776)
岡田 幸彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (80432053)
礪波 亜希 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (80793760)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2027: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | ソーシャルメディア / ネットワーク分析 / 熱狂現象 / 分極化 / 集合的記憶 / 価値共創 / 価値共破壊 / 誹謗中傷 / ネットワーク科学 / 計算社会科学 / コミュニティ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、SNS(Social Networking Service)における誹謗中傷といった負の側面と、孤立緩和などの正の側面を、サービスサイエンスにおける「価値共創」と「価値共破壊」と捉え直し、これらを統一して定量的に評価する数理基盤の構築を行う。具体的には、Twitter(現 X)やRedditといった幅広く使われているSNSから実データ収集し、関連する分析をいくつも積み上げる。積み上げた分析結果から、共通する性質を見出した上で、その性質を表現する数理モデルを構築する。構築した数理モデルを用いることで、SNSにおける関係性を表現する定量的指標を新たに提示する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、SNS（ソーシャルメディア）の正の側面（孤立の緩和や価値創造）と負の側面（デマ拡散や誹謗中傷）を、それぞれサービス研究における「価値共創」と「価値共破壊」として捉え直し、プラットフォームと利用者の相互作用に着目しながら、これらの影響を定量的に評価する数理的基盤の構築を目指している。
2024年度は、いくつかの具体的な社会的事象を対象に、SNS上での価値共創・共破壊に関する相互作用の分析を進めた。まず、日本プロ野球に関するSNS投稿を対象として、人々の「熱狂」の構造を明らかにするための指標を開発した。この研究では、投稿者や言語的特徴の多様性を捉えることで、SNS上における集団的な盛り上がりの定量的把握を試みた。その成果は査読付きの国際学術論文として公表された（Otomo2025）。
次に、SNSにおけるワクチンに関する議論を分析対象とし、ネットワークコミュニティの構造が情報流通や感情表現に与える影響を大規模に実測した。分析の結果、同質的な意見を持つユーザー同士が集まるコミュニティでは、特定の感情や言説が強化される典型的なエコーチェンバー傾向が見られた。この成果も国際的な査読誌に受理されオープンアクセスで公開された（Wu2025）。
さらに、日本における高齢ドライバーに関するSNS上の議論を対象に、2010年から10年以上にわたる長期的な意見の変遷を追跡した。その結果、年を経るごとに高齢ドライバーに対するネガティブな感情や言説が強まり、意見の分極が進行している様子を定量的に確認することができた。
加えて、2024年度は生成AIのSNSへの急速な進出が社会的関心を集めた年でもあった。そこで、日英中の代表的な生成AIモデルが持つバイアスやステレオタイプについても調査を行い、SNS空間におけるAIの影響を考慮するための基礎的知見を得た（Nakanishi2025）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究課題は、当初の予定を上回る形で順調に進展している。2024年度には、本研究の枠組みに関連する査読付き国際学術論文を3本発表し、いずれもオープンアクセスとして公開された。また、研究代表者による招待講演も国内外で5件実施し、研究の社会的・学術的意義を広く発信した。特に、ネットワーク科学の国際的な主要会議であるNetSciX2025において招待講演の機会を得たことは、本研究の注目度と貢献度を裏付ける成果である。さらに、研究室の学生らとの協働を通じて、個別事例に基づくデータ収集・分析・論文化を円滑に進めることができたことも、進捗の加速に大きく寄与している。こうした成果は、当初計画していた理論的枠組みの構築のみならず、それを応用した実証的研究の展開にもつながっており、今後のさらなる発展に向けた基盤が着実に形成されつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は、SNSにおける価値共創・共破壊の概念を具体的な社会事象に適用し、熱狂、情報偏在、意見分極といった現象の定量的可視化を実現した。今後は、これらの成果を土台として、特に誹謗中傷や感情的対立といった「価値共破壊」の構造的特性に焦点を当てた分析を深化させる。X（旧Twitter）からの新規データ取得が難しい状況にあることから、すでに保有しているSNSデータセットの中から該当事例を抽出し、活用する予定である。具体的には、高齢ドライバーをめぐる長期的議論の中で顕在化しているネガティブな言説や、ワクチンをめぐる初期の情報混乱期に生じた誹謗中傷的投稿などを対象に、ネットワーク構造や感情表現の時間的推移を分析する。また、生成AIの普及によって今後SNS空間に流通する情報の性質も大きく変化すると予想されるため、AI生成コンテンツと人間の反応の相互作用についても分析視野に加える予定である。研究分担者との連携を強化し、価値共創・共破壊の数理モデルの発展につなげる。
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