| 研究課題/領域番号 |
16K16157
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
小川 祐樹 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40625985)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / ウェブマイニング / テキストマイニング / 機械学習 / 分断化 / 党派性 / パーソナリティ / 選択的接触 / 計算社会科学 / Twitter / コミュニケーション / 集団極性化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、日本のSNS利用者において、保守・リベラルといった党派性による分断化が現実にどの程度生じているかを、ネットワークの構造と態度分布から明らかにした。具体的には、機械学習によって党派性推定を行うモデルを構築し、質問紙調査の回答者以外の行動ログから大規模なユーザのネットワーク構造と、推定された態度の分布から、同質な党派性によるネットワークのクラスタ構造を抽出することで分断化構造の程度を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の意義は、党派性が政治的態度や行動を規定する力が弱い日本社会といった、従来の研究で扱われていない社会的・文化的背景の異なる環境における党派的な分断化現象の有無を明らかにした点である。意見や党派性が分断化する条件を明確にし、これまでの選択的接触研究の知見の一般化可能性の議論を行った。これは、選択的接触研究、およびソーシャルメディアの熟議の場としての可能性を検討するうえでの重要な貢献となりうる。
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