2017 Fiscal Year Research-status Report
SNSにおける集団態度の極性化・分断化現象とその促進要因に関する研究
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16K16157
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
小川 祐樹 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40625985)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ソーシャルメディア / ウェブマイニング / 機械学習 / パーソナリティ / 選択的接触 / 分断化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ソーシャルメディアにおける人々の態度が極性化・分断化する現象を実証的に検証し、これを促進させる心理的・情報環境的要因を明らかにすることである。
本年度は、SNSに参加する人々の態度やパーソナリティを機械学習により推定するモデルを構築し、既存研究との推定性能の比較実験によりモデルの有用性を示した。さらに、ソーシャルメディア上で問題となっている炎上現象を対象に、提案モデルを用いてSNS（Twitter）上の炎上に関与する人々のパーソナリティ推定を行った。ネット上における炎上とよばれる集合現象は、個人・集団の意見や行動を過度に助長する危険性もあり大きな社会問題になりつつあるが、これらに関与する人々がどのようなパーソナリティ特性を持っているのかは、質問紙調査による関与者の特性の測定が困難なことから大規模ユーザを対象とした分析はほとんど検討されてこなかった。本研究では、ネット調査から得たTwitterユーザのパーソナリティデータをもとに、機械学習によって炎上に関与する人々のパーソナリティ特性の推定を行うことで、大規模ユーザの心理的特性を把握することが可能になる。
分析の結果、関与する人々のパーソナリティ（ダークトライアド、攻撃性）、政治的イデオロギー（保守）を明らかにした。これらの結果は、従来の質問紙調査に基づく一部の研究結果と整合的であり、本研究の特色である行動データの機械学習によってパーソナリティを推定するアプローチの有効性を示すことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
パーソナリティを推定するモデルの構築については概ね問題なく遂行できている。さらに本モデルを用いた炎上現象といった集団現象の関与者の心理特性の推定についても適用可能であることを確認した。しかし、集団現象の分析については、知見の一般化を検討するためにも、より多くの事例を対象とした分析を行っていく必要がある。また、関与者の情報環境要因については未分析であるため、継続したデータ収集と分析を進めていく必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに、提案した推定モデルによって炎上現象の一事例の分析を示したが、知見の一般化を検討するためにも様々な事例をとりあげて分析を進める必要がある。また、対象についても政治的争点を対象とした事例についてもとりあげ、これらについて言及する人々のパーソナリティ特性、および政治的態度が極化・分断化しているのかを心理的特性と情報環境要因をふまえて分析を進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
前年度からオンライン調査を行う予定であったが、本年度はデータ収集と解析に注力したために行うことができなかった。次年度においては、オンライン調査の実施、およびデータ解析専用のサーバ機等の環境を整えて研究を遂行する予定である。
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Research Products
(2 results)
