[1M1-OS-20a] 社会現象とAIと可視化(1/3)

[1M1-OS-20a-04] コロナ禍におけるTwitter情報を用いた感情値の計測と人出の関係

〇水門 善之^1,2、田邊 洋人²、和泉 潔¹ (1. 東京大学大学院、2. 野村證券株式会社)

キーワード：新型コロナウイルス感染症、Twitter、人出

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大は，人々の行動に様々な影響を与えている．未知なるウイルスの広がりに対する人々の警戒は，外出の自粛など，様々な行動変容をもたらしている．本研究では，コロナ禍における人々の感情の変化を計測するために，代表的なソーシャルメディアであるTwitterを通じて発信された，人々のコロナ関連のコメントに基づく，主要な感情の数値化を行った．更に，本研究では，数値化した“嫌気”や“恐怖"等の感情値の推移と，日本各地における人出との関係を検証した．結果，コロナに関連する人々のネガティブな感情値が高まると，1カ月程度のラグを伴って，人出が減少する（外出の自粛度合いが高まる）傾向を確認した．人出はサービス業を中心とした，様々な経済活動と密接に関連する．これらを踏まえると，本研究で示した，コロナに関するTwitter情報に基づく感情値が，人出（外出の自粛度合い）の変化に対して先行するという特性は，コロナ禍における短期的な経済活動の変化を予測する上での，Twitter情報の有効性を示す内容と言えよう．