[4C1-GS-11] AIと社会：

[4C1-GS-11-01] Twitterにおける新型コロナワクチンに関する話題の変化

テキスト読解と頻出単語分析による仮説構築とその検証

〇武富 有香¹、中山 悠理²、須田 永遠¹、宇野 毅明¹、橋本 隆子³、豊田 正史⁴、吉永 直樹⁴、喜連川 優⁴、小林 亮太^2,5 (1. 国立情報学研究所、2. 東京大学大学院 新領域創成科学研究科、3. 千葉商科大学、4. 東京大学 生産技術研究所、5. 東京大学 数理・情報教育研究センター)

キーワード：ソーシャルメディア分析、新型コロナウイルス、ワクチン、ツイッター、ナラティブ

本研究は，新型コロナワクチン接種の先行きが不透明な中，人々がどのような考えや関心を抱き，それがどのように変化していたのかを知るために，「ワクチン」という語を含む日本語のすべてのツイート(1.1億ツイート) を収集し分析を試みた．まず，LDAモデルを用いて，ツイートのサブセットから15の主要トピックを特定し，これらのトピックに名前をつけた．その上で15のトピックを「個人的な事柄」，「ニュース」，「政治」，「陰謀とユーモア」の4つのテーマのいずれかに人手で振り分けた．次に，月毎の頻出単語分析と，各トピックの代表的なツイートを合計 15,000件程度精読するテキスト読解を組み合わせて分析を行い，話題の変化に関する仮説を構築した．最後に，選定された単語のトピック内における出現割合の時間変化を調べ，仮説の妥当性を定量的に検証した．その結果，個人的な事柄に関するツイートの内容は，実際の接種の状況に応じて変化していることがわかった．また、「怖い」という気持ちや強い意見をあらわすツイートは，ワクチン接種の先行きが最も不明瞭だった時期に多く，その後減少していったことが示唆される．