[3E5-OS-11b] 政治経済におけるAIの利活用

[3E5-OS-11b-03] 性別による違いに着目した日本の国会議員に対するオンラインハラスメントの分析

〇三輪 洋文¹、仲田 明良²、狩野 芳伸² (1. 学習院大学、2. 静岡大学)

キーワード：政治学、政治コミュニケーション、ジェンダー、X (Twitter)

本研究は，日本における国会議員に対するオンラインハラスメントについて，特に議員の性別による違いに着目して現状を分析する。2022年参院選後から2023年2月までの衆参議員のTwitter（当時）のアカウントやその投稿に対するリプライ，メンション，引用リツイート（以下，対議員投稿と言う）を収集し，人間の評価を教師データとした機械学習を用いて，対議員投稿が暴言か否かを分類した。また，半教師あり学習により，議員自身の投稿のポジティブさ・ネガティブさも評価した。議員の性別による暴言の受けやすさの違いを分析すると，当選回数の少ない女性衆院議員に対する対議員投稿は同条件の男性議員に対する対議員投稿よりも暴言である確率が高い可能性が示された。また，議員自身の投稿がネガティブであると，それへの対議員投稿が暴言になる確率も高まるが，その傾向は衆議院においては女性議員の方が顕著であった。しかし，参議院ではこれらの結果はみられなかった。これらの結果は，日本政治における女性の過少代表の問題およびジェンダーステレオタイプ研究に対して示唆を与える。