Research on Measuring the Quality of SNS Content Based on the Characteristics and Reactions of Information Recipients

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K17859
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Sakaki Takeshi 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 客員研究員 (00735805)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: SNS分析 / ユーザ行動モデリング / インフォデミック / 社会ネットワーク分析 / サイエンスコミュニケーション

Outline of Final Research Achievements

In this research project, we aimed to establish a method for measuring the quality of content using the characteristics and reactions of information recipients. In 2021, we grouped accounts involved in the dissemination of specific topics on SNS and established an approach to estimate their attitudes towards these topics and their general interests.
In 2022 and 2023, we used the established method to analyze changes in attitudes towards vaccines on SNS during the COVID-19 pandemic, revealing consistent patterns in the political orientations and interests of accounts that receive and disseminate problematic information. Through these findings, we substantiated partially the new hypothesis that "the quality of content can be inferred from the political orientations and interests of its recipients and disseminators."

Free Research Field

計算社会科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究課題では，コンテンツの受信者の行動特性・興味関心から問題のあるSNS上のコンテンツを推定する新たなアプローチを確立した．これまではコンテンツの質を機械的に評価する場合，自然言語処理や画像解析技術等，コンテンツの種類に合わせた技術開発が必要であった．提案アプローチでは，コンテンツの受信者の特徴を用いてコンテンツの質の評価が可能なため，コンテンツの種類によらず，統一的な評価が可能となる．また特定の特徴を持つアカウント群を常時観測することで，問題のあるコンテンツの発生を早期に検知できる可能性がある．「コンテンツの種類を問わない汎用性」と「早期検知」が本研究成果の社会的意義であると言える．