| 研究課題/領域番号 |
21K03385
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13010:数理物理および物性基礎関連
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| 研究機関 | 立正大学 |
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研究代表者 |
家富 洋 立正大学, データサイエンス学部, 教授 (20168090)
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| 研究分担者 |
相馬 亘 立正大学, データサイエンス学部, 教授 (50395117)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | エコーチェンバー / ソーシャルネットワーキングサービス / 有向ネットワーク / コミュニティー抽出 / 強連結成分 / ワクチン接種 / 政治的対立 / 蝶ネクタイ構造 / Helmholtz--Hodge分解 / 社会的分断 / サイクル基底 / ソーシャル・ネットワーキング・サービス / Helmholtz-Hodge分解 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS) は，人々のコミュニケーション能力を大きく向上させ，情報の共有化・普遍化を促進し，グローバリゼーションを一層加速している。他方で，SNSにおいて特定の情報や考え（しばしば偏向的）が異常に増幅される現象であるエコーチェンバーが観測される。本研究では，そのようなエコーチェンバーの特性および形成メカニズムについて，実際のデータをネットワーク解析することにより，数理的に明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
これまでに、ワクチン関連のTwitterデータを2019年10月1日から東京オリンピック直前の2021年5月末までの期間にわたって収集し，リツイートネットワークを構築した。得られたネットワークに含まれる強連結成分に対するコミュニティー抽出から，3個のコミュニティー（それぞれがエコーチェンバーを形成）を同定した。付属のハッシュタグからそれらのコミュニティーの特徴を推定したところ，ワクチン接種に対する賛否と政治的対立とが絡み合っていることが判明した。第3コミュニティーはワクチン接種反対派である。残り2つのコミュニティーは，第3コミュニティーとは相容れず，ワクチン接種については賛成派であるものの，与党側と野党側に分かれて、政治的対立を反映する。
今年度は、2021年5月末の時点で検出した3つのコミュニティーの形成過程を詳しく調べ，次の事実を明らかにした。1) ワクチン接種に対する反対派と賛成派は，コロナ禍以前からすでに存在し，子宮頸がんワクチン接種について対立していた、2) コロナ禍の始まりとともに，強固なワクチン反対派が登場し，第3コミュニティーの中核となった， 3) 第1コミュニティーの源流はコロナ禍以前に存在していたワクチン接種反対派であり，時間の経過とともに成長しながらワクチン反対派からワクチン賛成派へ模様替えしていった、4) 野党側の第1コミュニティーは，オリンピックを重要な争点に設定していた。さらに，データの収集期間を2023年6月まで延長することにより，これらのコミュニティーがどのように変容していったかを追跡することができた。依然として，ワクチン反対派の第3コミュニティーは安定して存続している。他方，第1および第2コミュニティーは2023年になると，両者は合体してしまい，ワクチン接種については鋭い対立が残っているものの，政治的対立は薄らいだことが窺える。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初予定していたデータ収集の期間は2022年12月末までであったが，さらに半年延長し，2023年6月までデータを収集した。その結果，2021年5月末の時点で検出した3つのコミュニティーのその後の変容について明らかにすることができた。また，因果的ループを検出する手法を確立し，エコチェンバーの構造的性質ばかりではなく，エコチェンバーの動的性質についても解析することが可能となった。一方で，検出したコミュニティーの特徴づけの進捗が予定より遅れているため，当該の自己評価とした。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度が本研究の最終年度であり，以下の点に注力しながら本研究の取りまとめを行い，ソーシャル・ネットワーキング・サービス上で形成されるエコーチェンバーの構造やその形成過程を数理的に解明する。また，研究成果については，国内の学会・研究会や国際会議において報告し，研究成果を広く発信する。
１）グラフのサイクル基底理論を用いて，強連結成分に含まれる主要なループ流成分を検出する手法を開発している。この方法を使って，エコーチェンバーの構造をループの視点から明らかにする。
２）これまでエコチェンバーの構造的性質に力点を置いてきた。さらにエコチェンバー上の情報伝搬について解析し，エコーチェンバーの形成メカニズムについて動的な視点からも明らかにする。循環的な情報伝播は，まさにエコーチェンバーとの呼称に相応しい。因果的ループを検出する手法はすでに開発済みである。
３）検出されたコミュニティー（エコーチェンバー）について，その中に含まれるリツイートに付属のハッシュタグの共起性に着目し，コミュニティーの特徴づけを行う。さらに得られたハッシュタグの共起ネットワークの構造変化を追跡することにより，コミュニティーの特性の変遷を明らかにする。
４）余震に関する大森公式を参考にツイートの発生頻度が時間に対して減衰する様子を解析し，エコーチェンバー効果の寿命について知見を得る。
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