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東日本大震災に おける Twitter の利用傾向の分析

東日本大震災に おける Twitter の利用傾向の分析. 宮部 真衣 † ， 荒牧 英治 † ， 三浦 麻子 ‡ † 東京大学知の構造化センター ‡ 関西学院大学文学部. 発表順序. 研究背景 検証仮説 対象データセット ツイートの種類 ツイートの発信地 引用関係の定義 分析 結果 分析 1 ：各地域 において， Twitter はどのように利用 されたのか？ 分析 2 ：被災地 から発信された情報は ，他の 地域で拡散されたのか ？ まとめ. 研究背景.

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東日本大震災に おける Twitter の利用傾向の分析

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Presentation Transcript

  1. 東日本大震災におけるTwitter の利用傾向の分析 宮部 真衣†，荒牧 英治† ，三浦 麻子‡ †東京大学知の構造化センター ‡関西学院大学文学部

  2. 発表順序 • 研究背景 • 検証仮説 • 対象データセット • ツイートの種類 • ツイートの発信地 • 引用関係の定義 • 分析結果 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • まとめ

  3. 研究背景 今回の震災において活用されたTwitterの利用傾向を分析し，今後のシステム開発などのための知見を抽出 • マイクロブログの普及 • Twitter利用者数：1491万人（2011年7月） • 東日本大震災（2011年3月11日） • Twitterなどのマイクロブログが重要な情報インフラの1つとして活用された

  4. 関連研究（1/2） • 人々の感情変化の分析 • Cohnら（2004），Back(2010) • 災害・事件：アメリカ同時多発テロ事件（2001年） • 分析対象：ブログ • デマの発信・拡散についての分類 • Mendozaら（2010） • 災害・事件：チリ地震（2010年） • 分析対象：Twitter

  5. 関連研究（2/2） • ツイート発信者の分類や，ツイートで引用されたURLの参照内容に関する分析 • Longuevilleら(2009) • 災害・事件：フランスにおける森林火災（2009年） • 分析対象：Twitter • 伝搬していった情報に関する分析 • Viewegら（2010） • 災害・事件：オクラホマの火事，レッドリバーでの洪水（2009年） • 分析対象：Twitter • Quら（2010） • 災害・事件：青海地震（2010年） • 分析対象：オンラインフォーラム（BBS）

  6. 目的 震災発生時のTwitter利用傾向などを 明らかにする • 東日本大震災発生後にTwitterへと投稿されたツイートを分析 • 本研究のポイント • 比較的長期間（20日間）のデータを用いる • 地域性を考慮した分析を行う

  7. 発表順序 • 研究背景 • 検証仮説 • 対象データセット • ツイートの種類 • ツイートの発信地 • 引用関係の定義 • 分析結果 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • まとめ

  8. メディアと情報伝達 一方通行 • ソーシャルメディア • 情報発信者：各個人 双方向 • マスメディア • 情報発信者：メディア運営者

  9. 検証仮説（1/2） [1]小林啓倫：災害とソーシャルメディア～混乱、そして再生へと導く人々の「つながり」～，毎日コミュニケーションズ(2011). • 東日本大震災 • 被害の範囲が広く，マスメディアでも全体を報じきれない • 被害が深刻でないものの，支援が必要な地域を対応しきれない[1] • マスメディアで対応しきれない被災地の状況を，ソーシャルメディアにより各個人が発信できる可能性

  10. 検証仮説（2/2） 各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ RQ1 RQ2 被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ 情報発信者の状況によって利用方法に違いがあるのではないか？ 被災地から発信された情報は，全国的に広まるのではないか？

  11. 発表順序 • 研究背景 • 検証仮説 • 対象データセット • ツイートの種類 • ツイートの発信地 • 引用関係の定義 • 分析結果 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • まとめ

  12. 対象データセット(1/2) • 本研究では，以下の5種類のデータを利用 • 震災時 • 2011年3月11日から30日までのツイート • 「地震」というキーワードを含むツイートを収集 • 平常時A • 震災以前（2010年3月）のツイート • 平常時B • 震災発生から約4か月後（2011年7月）の，地震以外のトピックに関して収集したツイート • 「風邪」および関連キーワードを含むツイートを収集 • 平常時C • 震災発生から約4か月後（2011年7月）の，地震以外のトピックに関して収集したツイート • 「見える」および「聞こえる」を含むツイートを収集 • 平常時D • 震災発生から約4か月後（2011年7月）の，地震以外のトピックに関して収集したツイート • 症例キーワード（「頭痛」など）を含むツイートを収集

  13. 対象データセット(2/2)

  14. ツイートの種類 情報拡散行動 対話行動 • 本研究では，以下のツイートを扱う • リツイート（RT） • 他ユーザのツイートを自分のフォロワーに転送する行為 • “RT @ユーザ名”が含まれる（非公式RT） ※公式RTは全体の2.6%であったため，今回は非公式RTのみを用いる • リプライ • 特定のユーザ宛のツイート • “@ユーザ名”から始まる

  15. ツイートの発信地（1/2） • 以下の4つの地域に分類 • AREA1：大災害地域 • 宮城県，岩手県，福島県 • AREA2：災害地域 • AREA1に隣接した都道府県 • 青森県，秋田県，山形県，新潟県，栃木県，茨城県，群馬県 • AREA3：間接的災害地域 • AREA2を除いた東京電力管内の都道府県 • 東京都，千葉県，埼玉県，山梨県，神奈川県，静岡県 • AREA4：非災害地域 • AREA1～3以外の都道府県 大 被害 小

  16. ツイートの発信地（2/2） • 発信地の特定手順 • 位置情報が付与されている場合 • 逆ジオエンコーディングにより都道府県を特定 • 位置情報が付与されていない場合 • ユーザのプロフィールから文字列マッチングにより都道府県を抽出

  17. 引用関係の定義 時間 A A ○○らしい B RT @ユーザA○○らしい B RT @ユーザB RT @ユーザA ○○らしい C C RT @ユーザC RT @ユーザB RT @ユーザA ○○らしい D D E E RT @ユーザA ○○らしい 本研究では，ツイート内容から取得可能な 最古のツイート投稿者を被RT者とする AのRTと見なす RT投稿者とRTされたツイートの投稿者（被RT者）の扱い

  18. 発表順序 • 研究背景 • 検証仮説 • 対象データセット • ツイートの種類 • ツイートの発信地 • 引用関係の定義 • 分析結果 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • まとめ

  19. 分析結果の概要 分析1 分析2 各地域において，Twitterは どのように利用されたのか？（RQ1） 被災地から発信された情報は， 他の地域で拡散されたのか？（RQ2） 本発表では，以下の2つの調査結果について報告

  20. 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ • 震災時の各地域における利用傾向をRT率（情報拡散行動）とリプライ率（対話行動）から分析 • 災害時の特徴の確認 • 平常時との違いはあるか？ • 時間経過に伴い，どのような変化をしているか？ • 被害の大きさによる違いの確認 • 各地域での違いはあるか？

  21. RT率とリプライ率 震災時は，情報拡散行動が活発化し， 対話行動が抑制される

  22. RT率・リプライ率の時系列変化 地震発生直後は，情報拡散行動（RT）が最も 活性化し，対話行動（リプライ）が最も抑制

  23. 都道府県別のRT率・リプライ率 (a)RT率（情報拡散行動） (b)リプライ率（対話行動）

  24. RQ1について RQ1 各地域において，Twitterは どのように利用されたのか？ 被害 大 小 被害の大きかった地域では対話行動が， 被害の小さかった地域では情報拡散行動がなされた 平常時と比較して，震災時は情報拡散行動（RT）が活発化 RT率とリプライ率には負の相関あり（相関係数：-0.822）

  25. 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • 被災地から発信された情報の拡散傾向を，RT・被RTの位置関係から分析 • RTにおける位置関係の確認 • 各地域のツイートは，各地域でどれだけRTされたか？ • 他地域でRTされた割合の確認 • 各地域の情報は，どれだけ他地域でRTされたか？

  26. RTにおける位置関係（1/2） AREA1 この場合， 被RT者の地域： AREA1（ユーザA） RT投稿者の地域： AREA3（ユーザB） A ○○らしい B RT @ユーザA○○らしい AREA3 被RT者とRT投稿者の位置関係から， 各地域のツイートがどの地域で RTされたかを調査

  27. RTにおける位置関係（2/2） 例：AREA1の場合 = 0.7809… • AREA1の被RT数 • 56918 • 他地域でのRT数 • 3136+26323+14989 = 44448 • 本研究では，ツイート移動率（TTR）を定義 • 各地域の発言が，他地域でどれだけRTされたか？

  28. TTR変化率 地域ごとに，平常時のTTRとの違い （TTR変化率）を検証 ※比較対象として，平常時Dのデータを用いた AREA1（大災害地域）は， 他地域と比較してTTR変化率が高い TTRは地域の大きさの影響を受ける

  29. TTR変化率の時系列変化 震災発生から数日間は，AREA1，AREA2，AREA3におけるTTR変化率が高い

  30. RQ2について RQ2 被災地から発信された情報は， 他の地域で拡散されたのか？ 特に被害の大きい地域のツイートについては， 他地域で拡散される割合が多い • 大災害地域（AREA1）は，平常時と比較してツイート移動率が高い • 震災発生後数日間は，非災害地域（AREA4）を除いた地域におけるツイート移動率が高い

  31. 発表順序 • 研究背景 • 検証仮説 • 対象データセット • ツイートの種類 • ツイートの発信地 • 引用関係の定義 • 分析結果 分析1：各地域において，Twitterはどのように利用されたのか？ 分析2：被災地から発信された情報は，他の地域で拡散されたのか？ • まとめ

  32. まとめ • 概要 • 東日本大震災後のツイート（2011年3月11日～30日）の傾向について調査 • 分析結果 • 地域によって，Twitterでの行動傾向が異なる • 特に被害の大きい地域で発信された情報は，他地域へと移動し，拡散される傾向がある • 今後の課題 • 災害時の利用における問題点への対応の検討 • 3月以降の傾向の分析 • 現在，継続してツイートを収集中 • ツイート内容を含めた分析 • 重要な情報が拡散されていたか？

  33. ご清聴ありがとうございました 連絡先：mai.miyabe@gmail.com 本研究で用いた地震に関するツイートデータは，以下のURLから取得・利用できます． http://mednlp.jp/resource.html

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