※ヒットしない場合は、言い方を変えて検索してみてください。ホームネットワーク分析記事一覧3.11直後のTwitterのテキスト・ネットワーク解析2なるほど0質問してみる2023.07.19#3.11#SNS#原発事故#放射線#風評3.11直後のTwitterのテキスト・ネットワーク解析shareこの記事でわかることUnderstandableTwitterをはじめとするSNSでは「考えや価値観の近い者同士からなるコミュニティーの内部で情報が閉じてしまう」という特性があります。世間が混乱し、根拠のない情報が飛び交うときに、科学者がどのような情報発信を行うべきかについてまとめました。メディア」の3グループに特性が分かれる。科学者同士が結束し初期段階からの正しい情報発信が必要。我々の研究班では、2011年3月以降にTwitterに日本語で投稿されたなかから、「放射」「セシウム」「シーベルト」といった放射線に関係する語句をひとつでも含むツイート(投稿された文章)のデータを取得しました。ツイートについては、100%取得した2400万件のデータセットがあります。このデータを分析すると、Twitterの言論空間における特徴が見えてきます。ツイートのうちの半数がリツイート(情報の拡散を目的として別の人のツイートを再投稿すること)で、多くのツイートがほとんどリツイートされない一方で、数千回以上リツイートされるツイートもあります。した頻度の高いユーザーはインフルエンサーと呼ばれています。TwitterなどのSNSにおいては少数のインフルエンサーが寡占的に影響力を持つことが知られていて、今回のデータセットでも上位2%のユーザーによるツイートが全体のリツイートの80%を獲得し、トップ100だけでも31%を占めていました。ツイートの全文章に対してテキスト解析を行い、5つのクラスターに分類しました。それぞれのクラスターに含まれるトップ100のアカウントについてその特性を調べたところ、科学者を含み科学的事実に基づいた投稿の多いグループA、放射線に関して素人が多く感情的な内容の投稿が特徴的なグループB、メディア関係のグループCの3グループにまとめられることがわかりました。次に、リツイート関係を示すアカウント間のネットワーク構造を調べたところ、グループBとグループA&Cの間に大きな分断があることがはっきりと示されました。グループBの内部で互いに頻繁にリツイートが繰り返されて結束が密なのに対して、グループAとCをあわせたコミュニティーの内部での結束はゆるく、さらに、グループBとの間ではやりとりが少なく、コミュニティーが分離していました。TwitterをはじめとするSNSにおいては、考えや価値観の近い者同士からなるコミュニティーの内部で情報が閉じてしまい、自分の観点に合わない情報に接する機会が著しく減るというフィルターバブル、また、そのなかで自分と似た意見が反響するかのように返ってくるエコーチェンバーの効果により自分の意見に確信を抱いてしまうという情報環境の特性、あるいは弊害が知られています。放射線の情報に関してもまさにそれが当てはまっていました。事故直後にはグループA&Cの影響力が大きかったものの、1ヶ月もしないうちにグループBが台頭して逆転し、放射線を危険視する風潮へと繋がっていく様子が見て取れます。当時のテレビ報道から捉えられる世論の動きよりもTwitterでの言論のほうが先んじているようです。その後は、グループAの科学者による発信は萎んでしまい、科学者インフルエンサーの孤軍奮闘むなしく多勢に無勢でした。情報の流通速度が速いSNSにおいては、支持者が連携して結束し、いかに初期に正しい情報をできるだけ多くの人々に行き渡らせられるかが勝負を分けると言えます。して放射線管理にも従事。含まれるミュー粒子という素粒子を含んだエキゾチック原子を加速器施設で生成し、その分光実験によって素粒子の性質を精密に調べる研究を進めている。注力し、大学での数々の講義のほか高校・一般向け講座も多数担当した。科学コミュニケーションの教育・研究にも携わり、特に、放射線に関するTwitterビッグデータ解析に異分野協同で取り組んで、SNS時代における科学者の情報発信と社会とのあり方を考え続けている。「1mSvと100mSvについて教えてください。©SNS社会で科学者にできること。