| 研究課題/領域番号 |
20K19928
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
佐野 幸恵 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60580206)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / ワクチン / Twitter / ネットワーク分析 / SNS分析 / シミュレーション / ワクチン忌避 / データ分析 / ネットワーク科学 / 情報拡散 / 医療情報 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ワクチン忌避とは、ワクチンが入手可能な状態であるにもかかわらず、ワクチン接種を躊躇ったり、拒否する状態であり、特に先進国で深刻な問題となっている。ワクチン忌避は、SNSなどを中心にやりとりされる情報過多の影響で生じるとも言われており、FacebookなどのSNSプラットフォーマーも対策に乗り出している。本研究では、ワクチン忌避の問題に対し、実際の日本のTwitter上での情報のやりとりを元にネットワークを構築し、その上で多様なシナリオでシミュレーションを行うことで、実証的にワクチン忌避に対する解決法を見出す。
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| 研究成果の概要 |
本研究において、1.2億件のワクチンに関するTwitterへの投稿データを収集し、機械学習でワクチン・反ワクチン・中立のグループに分類するコードまで作成した。また、一つの事例研究として風しんに関するTwitterの分析を行い、マスメディアや医療従事者、患者家族などの当時者が連携しあって情報を発信・共有している姿を可視化することができた。これはワクチン情報の共有という点において、理想的な形といえる。このような知見をさらに統合し、一般化することで、ウェブにおける情報拡散のより包括的な議論へと展開できる可能性が高い。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ウェブへのアクセスが容易になった現在社会において、SNS(Social Networking Service)に代表される情報プラットフォームでのやり取りは、新たな社会的基盤の一つになりつつある。そのような社会的背景において、特に新型コロナウィルス影響下でのワクチンに関するやり取りを把握し、定量化・可視化することは学術的・社会的意義も深い。
本研究で収集した大規模なワクチンに関するSNSデータはそれ自体、貴重な後世への資料にもなる。また、現在も継続して、ワクチンへの態度がどう変遷していたかを明らかにしつつあり、このような分析結果は、情報発信のあり方を考える新たな指針となることが期待できる。
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