COVID-19流行下でのインフォデミック
―Twitterで流れたGoToトラベルに関する情報―
吉田光男，鳥海不二夫，榊剛史
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は，2020 年 12 月現在においてもとどまる所を知らず，世界的に大きな影響を与えている．日本政府は COVID-19 に関する緊急経済対策の目玉の一つとして GoTo トラベルを実施したものの，感染症の拡大が収束しておらず，時期尚早という指摘もある．本稿では，GoTo トラベルに関する情報が，Twitter 上でどのように扱われたのかを分析し，報告する．
キーワード：COVID-19，Twitter，インフォデミック，GoTo トラベル
1.はじめに
2019 年に中国の武漢市付近で発生が確認 [1] された
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は，2020 年
12 月現在においてもとどまる所を知らず，世界的に大
きな影響を与えている．新型コロナウイルス (SARS-
CoV-2) は，紛れもなくフィジカル空間で蔓延するウイ
ルスであるものの，その話題や情報は，サイバー空間
であるソーシャルメディアでも蔓延し，経済的な損失
や社会的な意思決定へ大きな影響を与えている．この
ような，大量の情報が氾濫し，実社会に影響を及ぼす
現象はインフォデミック (infodemic) と呼ばれる [2]．
新型コロナウイルス感染症が招いた危機的状況下，
いわゆる新型コロナ禍において，外出や会食の自粛要
請など，日本においても人々を取り巻く社会環境は大
きく変化している．このような社会環境の変化により，
人の動きが鈍くなり，伴って，多くの業界で経済的な損
失が発生している．その中でも旅行業界や飲食業界に
与えた影響は大きく，観光庁の宿泊旅行統計調査1によ
れば，2020 年 5 月の宿泊者数は前年と比べて 84.9％
も減少している．
日本政府は新型コロナウイルス感染症緊急経済対策2
として，緊急支援フェーズと V 字回復フェーズの 2 段
よしだみつお豊橋技術科学大学大学院工学研究科〒 441–8580 愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1–1yoshida@cs.tut.ac.jpとりうみふじお東京大学大学院工学系研究科〒 113–8656 東京都文京区本郷 7–3–1tori@sys.t.u-tokyo.ac.jpさかきたけし株式会社ホットリンク〒 102–0071 東京都千代田区富士見 1–3–11t.sakaki@hottolink.co.jp
階でさまざまな経済対策を打ち出している．緊急支援
フェーズとしては特別定額給付金などが実施され，V
字回復フェーズとしては GoTo キャンペーンという経
済支援パッケージの中で，旅行に対する支援としての
GoTo トラベル3が 7 月より，食事に対する支援とし
ての Go To Eat4が 9 月より実施されている．GoTo
トラベルには 1 兆 6,794 億円が投入されており，経済
支援政策の目玉の一つであることに疑いはないものの，
V 字回復フェーズの経済支援は「新型コロナウイルス
感染症の拡大が収束し，国民の不安が払拭された後は」
という但し書きが付いており，GoTo トラベルの実施
は時期尚早なのでないかという指摘もある5．
本稿では，COVID-19 流行下における経済支援政策
の目玉の一つである GoTo トラベルに着目し，その情
報が，Twitter 上でどのように扱われたのかを分析し，
2.データセット
本稿では，検索クエリ「GOTO キャンペーン OR
Goto キャンペーン OR Goto トラベル OR Goto ト
ラベル OR（(Goto OR GOTO OR Goto OR Go To
OR Go To) AND キャンペーン）」を用い，Twitter
Search API で取得したツイートデータを分析に用い
る．2020 年 7 月 5 日から 12 月 23 日の期間中に，
1,487,631 件のツイートと 5,078,517 のリツイートと
1 https://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/shukuhakutoukei.html2 https://www5.cao.go.jp/keizai1/keizaitaisaku/keizaitaisaku.html3 https://goto.jata-net.or.jp/4 https://gotoeat.maﬀ.go.jp/5 https://www.nbs-tv.co.jp/news/articles/2020071600000006.php
216（20）オペレーションズ・リサーチ
表 1月別のデータ量
7 月8 月9 月10 月11 月12 月
570,729121,376106,950209,212259,204220,160
1,487,631
リツイート数
2,554,530506,038285,079476,564668,739587,567
5,078,517
ユーザ数（ツイート）
311,14876,55572,330127,325124,83987,600
586,078
ユーザ数（リツイート）
490,331170,193171,392246,461232,826188,405
865,131
ユーザ数（全データ）
709,938232,765233,692352,728332,417255,709
1,273,091
図 1GoTo トラベルに関するツイート量（ツイート数・リツイート数）・ニュース量の推移
の計 6,566,148 件のデータを取得できた6．また，日本
語のニュース記事についても同様に調査したところ7，
0.73％が GoTo トラベルに関するニュースであった．
これらの推移を図 1 に示す．横軸に日付を，縦軸にデー
タ量（ツイート数およびリツイート数，ニュース量）の
値を示している．
図 1 からわかるように，Twitter での投稿の多くが
リツイートであり，その割合は 77.3％であった．サン
プルデータ全体に対するリツイートの比率は 35％程
度 [3] であることから，GoTo トラベルに関する投稿の
リツイートの比率は非常に高いといえる．また，GoTo
トラベルに関する投稿の中で，最もリツイートされた
ツイートは 9 月 30 日の北海道における「トド肉の串
焼き」に関するツイート8であり，リツイート数上位
20 件を筆者が確認したところ，否定的なツイートが肯
定的・中立的よりも多かった．8 月末まではツイート
量とニュース量は同様の増減傾向が見て取れるものの，
9 月以降は乖離が大きくなり，ニュース量ほどにはツ
イートされていないことがわかる．
表 1 に月別のデータ量を示す． ユーザ数について
は，ツイートのみの集計，リツイートのみの集計，全
データで集計の 3 結果を載せている．この結果から，
6 収集したデータのツイート ID リストを公開している．https://doi.org/10.5281/zenodo.45801827 Ceek.jp News (news.ceek.jp) のデータを用いた．8 https://twitter.com/pekoitouha/status/1311082056277987328
図 2ユーザごとのツイート数・リツイート数の分布
ほとんどのユーザが，ツイートまたはリツイートの一
方の行動しか取っておらず，ツイートもリツイートもす
るユーザが少ないことがわかる．また，7 月から 12 月
まで毎月ツイートまたはリツイートしているユーザを
集計したところ，30,388 ユーザに過ぎず，継続して投
稿しているユーザが少ないことがわかる9．
図 2 にユーザごとのツイート数・リツイート数の分
布を月別に示す．縦軸はツイート数・リツイート数を
表し，横軸はユーザの順位（月別に独立）を表し，両
軸ともに対数軸を用いている．たとえば，左端の横軸
が 1 における縦軸は，各月において最もツイート・リ
ツイートを行ったユーザのツイート数・リツイート数
を表している．その例のとおり，11 月・12 月にある
9 毎月ツイートしたユーザは 3,193，毎月リツイートしたユーザは 25,236 であった．
2021 年 4 月号（21）217
図 3KL-Divergence に基づくユーザの偏り
ユーザが大量にツイートしていることがわかる．それ
らのユーザを調べたところ，いずれも宇都宮観光プロ
モーションのアカウント (@goto
utsunomiya) であっ
た．アカウント名に「goto」が含まれ，プロモーショ
ンの一環として「キャンペーン」を含むツイートを多
数投稿していることから，本稿での収集条件に合致し
たものと考えられる． 一方，リツイート数の分布を見
ると，ツイート数の分布のような極端な外れ値はなく，
月ごとの分布傾向も類似している．このことから，ご
く一部のユーザによって，GoTo トラベルに関するツ
イートが拡散された，という現象は確認できなかった．
3.ツイートの一般性
ソーシャルメディア上の多くのバースト現象 [4] にお
いて，特定のコミュニティのユーザのみが興味を示し，
ユーザの偏りが生じていることが知られている [5, 6]．
そこで，GoTo トラベルに関するツイートにユーザの
偏りが存在するかどうかを確認するために，ユーザの
コミュニティを抽出し，コミュニティ分布の一般性か
らの乖離を調べることで，話題についてツイートする
ユーザの偏りを検出する．本稿では，新型コロナウイ
ルスに関するツイートを分析した文献 [7] と同様の手
法・コミュニティデータを用いて，GoTo トラベルに
関するツイートの偏りを評価した．
収集したデータについて，一日ごとのユーザの偏り
を KL-Divergence によって評価したものを図 3 に示
す．横軸に日付を，縦軸に KL-Divergence の値を示
している．また，リツイートを含む全データのほかに，
リツイートを除外し，ツイートを投稿したユーザのみ
で算出した KL-Divergence も示している．なお，KL-
Divergence がどの程度の値であれば偏っているといえ
るのかを明らかにするために，2020 年 1 月 1 日から
4 月 30 日の Twitter の日本語ツイートのサンプリン
グデータ10に対して，KL-Divergence を計算したとこ
ろ，最大で 0.46 であった．この値を Twitter 全体の
分布と同程度の偏りであると捉え，これを基準に偏り
の変化を確認する．
図 3 より，7 月 16 日ごろに一度 KL-Divergence が
極小値 (0.45, 0.36) になっていることがわかる．この
日は丁度，国土交通大臣が東京を発着する旅行を対象外
とする方針を明らかにした日である．その後，ツイー
トのみで算出した KL-Divergence は低い値を示して
いる一方で，全データでは高い値を示しており，ツイー
トするユーザの偏りは小さいものの，リツイートする
ユーザの偏りが大きいことが示唆されている．
ツイート全体では，8 月 10 日に 7 月 6 日と同等の高
い値 (1.68) を取っており，ユーザの偏りが大きくなっ
ている．8 月 11 日には，観光庁より，GoTo トラベル
事業に参加する宿泊施設での感染拡大防止策の実施状
況の調査結果が発表されており，少し前より，一部の
ユーザにより，感染防止策の徹底に関して懸念が示さ
れていたことがうかがえる．
4.ツイートの感情変化
ML-Ask [8, 9] は，中村 [10] の提唱した 10 種類の
感情モデルを基に，感情表現辞典に記載された表現を
テキストデータから探索し，各感情においてマッチし
た表現の数から感情を推定する手法である．感情は，
哀，恥，怒，厭，怖，驚，好，昂，安，喜の 10 種類に
分類される．本稿では，ML-Ask を実装した中で，オ
リジナル11よりも表現辞書サイズの大きい Python 版
の pymlask12を用いて分析する．
収集した 6,566,148 件のデータのうち，リツイート，
URL を含むツイートを除き，残った 854,892 件のツ
イートに対し，ML-Ask により 10 種類の感情を付与
し，感情ごとにツイート数を集計した．リツイートを
除きツイートのみに限定した理由は，リツイートは必
ずしも同意を示していないこと，また，偶然特定の人物
の感情が拡散した際に，ノイズとなることを避けるた
めである．また，URL を含むツイートを除いたのは，
ニュースなどに含まれる感情語の影響を排除するため
集計にあたり，まず，各ツイートごとに ML-Ask によ
り感情を付与する．各ツイートごとに割り当てられる
感情は最大 1 種とし，感情 si ごとに日付 tj(j = 1...n)
の日次投稿数を集計した．
10Twitter Streaming API の statuses/sample を用い，lan-guage=ja の条件で取得した．11http://arakilab.media.eng.hokudai.ac.jp/∼ptaszynski/repository/mlask.htm12https://github.com/ikegami-yukino/pymlask
218（22）オペレーションズ・リサーチ
図 4感情成分の時系列変化
• S =�哀，恥，怒，厭，怖，驚，好，昂，安，喜�
• T =(t|2020/07/05 ≤ t ≤ 2020/12/23)
• 感情ごとの日次投稿数：
freq (si, tj | si ∈ S, tj ∈ T )
日ごとにツイート数が異なるため，各感情の量をツイー
ト数ではなく，日ごとの全ツイート数 All(tj) に対す
る割合 d(si, tj) で表現した．以上の手順で作成した各
感情成分の時系列変化について，頻度の高かった「厭」
「喜」を図 4 に示す．
図 4 より，10 月末頃まで「喜」の感情が上昇傾向で
あったものの，11 月に入ってから急に減少しているこ
とがわかる．他方，「厭」の感情は「喜」の感情とおお
むね逆の傾向を取り，9 月半ばまで減少傾向，少し横
ばいな期間を経て，11 月から再び上昇傾向がうかがえ
る．7 月下旬をピークとしたいわゆる第二波は，9 月
中旬には一度極小値を取っており，このような状況が，
GoTo トラベルに関するツイートで「喜」の感情を大
きくし，「厭」の感情を小さくしたのではないかと考え
る．11 月上旬から感染者数が急増し，いわゆる第三波
を迎えたことが，「喜」の感情の現象に影響したものと
考えられる．
5.内容分析
前節までは GoTo トラベルに関するツイートの全体
に関する状況を見てきたが，本節では，ハッシュタグや
URL などのより詳細な内容を調べる．本節の調査に
あたり，ツイートデータの再収集が必要となったため，
12 月 29 日に本稿で用いる 1,487,631 件のツイートの
再取得を行った．その結果，1,366,992 件 (91.9％) の
ツイートを取得できた．8.1％のツイートがアクセス不
能であったものの，新型コロナウイルスに関するツイー
トでは 15.3％がアクセス不能 [3] であり，アクセス不
能率は比較的低水準である．また，投稿に使われたア
プリケーション（ソース）を確認したところ，「Twitter
for iPhone」「Twitter for Android」「Twitter Web
App」の公式 3 アプリによる投稿が 80.4％を占めてお
り，ボットなどによる影響は少ないものと考えられる．
5.1月別のハッシュタグ
どのようなトピックに関するツイートがなされたの
かを調べるために，ハッシュタグの出現を調査した．
ハッシュタグとは，ツイートテキスト中に「#GoTo
キャンペーン」のように，ハッシュ記号 (#) から始ま
る文字列であり，投稿者がそのツイートのトピックを
示すのに用いられる．一般的に，日本語ツイートに出
現するワードを適切に抽出し，ツイートのトピックを
推定することは難しく，本稿では，投稿者が明示的に
示したであろうトピック，すなわちハッシュタグに着
1,366,992 件のツイートからハッシュタグを抽出し
たところ，出現するハッシュタグは 74,550 種類あり，
計 482,663 回使われていた．また，17.8％のツイート
でハッシュタグが使われており，その使用率は，月ご
とで大きな変化はなかった．
表 2 に抽出できたハッシュタグの上位を示す．表中
の数値は月別の使用順位であり，いずれかの月で上位
5 に入ったハッシュタグについて示している．「-」は出
現しなかったことを表し，末尾には全期間の順位および
出現回数を示す．「Yahoo ニュース」と「SmartNews」
は当該ニュースアプリから Twitter に投稿する際の初
期値として挿入されているハッシュタグである．「安倍
内閣総辞職と捜査を求めます」「安倍やめろ」といった
当時の内閣・首相を批判するハッシュタグは，8 月に極
端に使われたものの，以降は使われていなかった．ま
た，「GoTo キャンペーンを中止してください」「GoTo
キャンペーンに反対します」「GoTo 予算を医療に回せ」
といった施策に否定的なハッシュタグも，キャンペー
ン開始前には多数出現するものの，キャンペーンが開
始された後は，ほとんど使われなくなってきている．
一方，明示的に施策に肯定的な意向を示すハッシュタ
グは上位に出現しておらず，施策が開始された後，否
定的な意向を止めたとしても，積極的に肯定的な意向
を示すユーザはごくわずかであると考えられる．なお，
「10 万円の使い道」は特別定額給付金の使い道を自発
的に示したというわけではなく，現金プレゼントキャ
ンペーン13に応募する目的でツイートされたものが大
半であった．
GoTo トラベルは旅行に関する施策であることから，
場所との関係があると考え，地名を含むハッシュタグ
13https://twitter.com/yousuck2020/status/1306929107482050561
2021 年 4 月号（23）219
表 2月別のハッシュタグの出現順位（いずれかの月で 5 位以上を抽出）
7 月8 月9 月10 月11 月12 月
合計順位出現回数
Yahoo ニュース
334211
128,877GoTo キャンペーン
1133414
219,805GoTo トラベル
721122
318,465GoTo キャンペーンを中止してください
21446872544
411,336GoTo
1095655
56,255
新型コロナウイルス
815193134
65,249SmartNews
1520272563
84,396GoTo キャンペーンに反対します
4363625238441,294
132,988GoTo 予算を医療に回せ
5371,115262186215
142,935地域共通クーポン
2,6871192341441
172,528GoTo イート
1692415451343
212,19710 万円の使い道
--2---
361,524
安倍内閣総辞職と捜査を求めます
274----
411,361
2952,8066,031--
471,187
表 3月別のハッシュタグの出現順位（地名を含む上位 10 件を抽出）
7 月8 月9 月10 月11 月12 月
合計順位出現回数
19116384938116
491,159
566928396397
507518116586196
963152526679
7916959849884
90571大阪
191148555759116
7042,4967085646643
124393
1762419364109181
128377
493814106,0313,3382,285
142338
525952,806---
152309
1831,42370810764-
176250
についても調査した．表 3 に地名を含むハッシュタグ
の上位を示す．7 月は東京都の感染者数が増加してい
た時期であり，「東京除外」「東京対象外」といった感
染者数が増加している地域のキャンペーン適用除外を
求める声が大きいものの，施策に否定的なハッシュタ
グ同様に，キャンペーンが開始された後は，ほとんど
使われなくなってきている．一方，9 月には「北海道」
「札幌」といった感染者数が減少した地域のハッシュタ
グが使われているものの，内容を確認したところ，一
部のユーザによる宣伝ツイートが大半であった．
5.2月別の参照サイト
ツ イ ー ト の 情 報 源 を 調 べ る た め に ，ツ イ ー
ト に 含 ま れ るURLの ホ ス ト 名 を 調 査 し た ．
「http://example.com/path.html」と い うURL
であれば「example.com」がホスト名として抽出され，
一般的に，参照元のサイトを特定する手がかりとなる．
1,366,992 件のツイートから URL のホスト名を抽
出したところ，出現するホスト名は 13,415 種類あり，
計 477,751 回使われていた．また，31.0％のツイート
に URL が含まれており，その割合は，月ごとで大き
な変化はなかった．
表 4 に抽出できたホスト名の上位を示す．表中の数
値は月別の使用順位であり，「-」は出現しなかったこと
を表し，末尾には全期間の順位および出現回数を示す．
「twitter.com」は写真を投稿したり，引用リツイート
をしたりしても挿入されるため，出現頻度が高くなっ
ている．「news.yahoo.co.jp」「headlines.yahoo.co.jp」
「www3.nhk.or.jp」「this.kiji.is」などはニュースメディ
アのホスト名であり，ニュース記事への言及が多いこ
とがわかる．参照されたニュース記事を確認したとこ
ろ，GoTo キャンペーン受託団体が自民党の 37 議員
に献金したことを報じる記事14が最も参照されていた．
また，「a.r10.to」「yasuuri.main.jp」は（旅行に限定さ
れない）商品紹介サイトであり，GoTo トラベルに乗じ
14https://bunshun.jp/articles/-/39127
220（24）オペレーションズ・リサーチ
表 4月別の参照サイト（ホスト名）の出現順位（上位 15 件を抽出）
7 月8 月9 月10 月11 月12 月
合計順位出現回数
twitter.com
222344
172,088a.r10.to
1453223
264,109news.yahoo.co.jp
334432
353,520headlines.yahoo.co.jp
579555
420,041www3.nhk.or.jp
481117107
513,680youtu.be
6456810
611,867this.kiji.is
915141876
78,527www.asahi.com
10222337612
86,615bunshun.jp
8608073823
96,485mainichi.jp
1262722914
105,876news.livedoor.com
112318161315
115,233yasuuri.main.jp
--712128
124,918chng.it
721427294103
134,773bit.ly
1910691620
144,524ameblo.jp
161415101429
154,240
表 5月別の参照サイト（ホスト名）の出現順位（政府・自治体の上位 10 件を抽出）
7 月8 月9 月10 月11 月12 月
合計順位出現回数
www.mlit.go.jp
24152159311153154
59830www.maﬀ.go.jp
1547671242146632
148234gotoeat.maﬀ.go.jp
--111911781,376
202146gotoevent.go.jp
---82221259
227129www.kantei.go.jp
123384507653306211
234125www.mhlw.go.jp
2382856162,342221181
27694www.meti.go.jp
2031,0552312981,000950
33375www.pref.osaka.lg.jp
367347386531705472
46947www.cas.go.jp
8691,055274-335536
58235stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp
3511,0556162,342817758
て多数の宣伝ツイートが行われていることがうかがえ
る．「chng.it」は署名サイトであり，GoTo キャンペー
ンに反対する署名活動が行われていたものの，8 月以
降はほとんど言及されなくなっている．
GoTo トラベルは政府による経済政策の一つである
ものの，参照サイトの上位には政府のサイトが現れて
いなかった．そこで，参照サイトのうち，政府・自治
体のサイト（go.jp，lg.jp ドメイン）に限定して出力
したものが表 5 である．政府・自治体の中で最上位の
「www.mlit.go.jp」は GoTo トラベルを所轄する国土交
通省（観光庁）のホスト名である．政府・自治体の URL
の中で最も参照の多かったページも国土交通省のペー
ジであり，GoTo トラベル事業の説明資料15が最も参
照されていた．この資料は，筆者が調べたところ，7 月
3 日頃に公開され，キャンペーンが開始された後の 7 月
15https://www.mlit.go.jp/kankocho/content/001351403.pdf
28 日頃に削除された．9 月には Go To Eat が開始さ
れたこともあり，所轄の農林水産省（www.maﬀ.go.jp，
gotoeat.maﬀ.go.jp）のサイトも比較的参照されている．
総じて，GoTo トラベルに関するツイートの中では，政
府・自治体のサイトはほとんど参照されていないこと
がうかがえる．
5.3党派性とハッシュタグ
筆者らは，12 月 25 日頃より，「#自民党の解党を求
めます」「#立憲民主党の解党を求めます」のハッシュ
タグが付いたツイート・リツイートを多数観測した．
これらのハッシュタグを用いたユーザに党派性がある
ものとし，12 月 25 日から 29 日までの間に「#自民党
の解党を求めます」を用いたユーザを「野党派」，同様
に「#立憲民主党の解党を求めます」を用いたユーザを
「与党派」，それ以外のユーザまたは双方のハッシュタ
グを用いたユーザを「無党派」とし，5.1 節同様にハッ
シュタグの出現を調査した．野党派は 22,753 ユーザ，
2021 年 4 月号（25）221
表 6党派別のハッシュタグの出現順位（野党派・与党派で 10 位以上を抽出）
野党派与党派無党派
合計順位出現回数
Yahoo ニュース
128,872GoTo キャンペーン
219,798GoTo トラベル
318,448GoTo キャンペーンを中止してください
411,336ldnews
93,924
スマートニュース
113,267GoTo 予算を医療に回せ
142,935
モーニングショー
162,562
291,897自民党に殺される
411375
301,861
安倍内閣総辞職と捜査を求めます
411,361
安倍政権の退陣を求めます
1016470
441,303
日本のコロナは自民党の人災
767123
501,135
臨時国会の早期開催を求めます
9-11,881
77674nhk
3339105
98513プレミアム付食事券
-61,044
262159GoTo イート食事券
1,196101,403
319133
図 5その日のツイートに占める野党派・与党派のツイートの割合 (％)
与党派は 20,129 ユーザであり，GoTo トラベルに関
するツイートでのハッシュタグの利用率をみると，野
党派は 32.0％，与党派は 21.6％，無党派は 16.8％のツ
イートでハッシュタグを使っていた．また，図 5 に示
すように，野党派と与党派とのユーザ数は同等である
にもかかわらず，野党派の方が積極的にツイートして
表 6 に党派別の抽出ハッシュタグの上位を示す．表
中の数値は党派別の使用順位であり，野党派・与党派
で上位 10 に入ったハッシュタグについて示している．
「-」は出現しなかったことを表し，末尾には全体の順位
および出現回数を示す．野党派は「GoTo キャンペー
ンを中止してください」「安倍内閣総辞職と捜査を求め
ます」といった施策に否定的または当時の内閣・首相を
批判するハッシュタグを頻繁に用いる一方，与党派は
「ひるおび」「モーニングショー」といったテレビ番組
に関するハッシュタグを用いる傾向があった．食事券
に関するハッシュタグについては，与党派のある一人
のユーザが 8 割程度を占めており，与党派全体の傾向
とは言いがたかった．与党派であっても，キャンペー
ンに対して積極的に肯定的な意向を示すユーザはごく
わずかであると考えられる．
6.おわりに
本稿では，2019 年に確認された新型コロナウイルス
感染症 (COVID-19) に関係し，COVID-19 流行下に
おける経済支援政策の目玉の一つである GoTo トラベ
ルの情報が，Twitter 上でどのように扱われたのかを
まず，関係するツイート量とニュース量の推移を比
較し，8 月末まではツイート量とニュース量は同様の増
減傾向が見て取れるものの，9 月以降は乖離が大きくな
り，ニュース量ほどにはツイートされていないことを明
らかにした．次に，ツイートを行ったユーザの偏りを
KL-Divergence によって評価する手法を用い，GoTo
トラベルに関するツイートの一般性を評価した．その
結果，ツイートユーザの一般性は高いものの，リツイー
トユーザの一般性が低いことがわかり，また，GoTo ト
ラベルが実施されてからしばらくの間は，GoTo トラ
ベルが一般的な話題となったことがわかった．そして，
ツイートの感情の変化を調べたところ，感染者数が急
変している第二波・第三波の状況と「厭」「喜」の感情
の増減とがおおむね連動していることが示唆された．
ツイートの内容について調べたところ，施策に否定
的なハッシュタグはキャンペーン開始前には多数出現
222（26）オペレーションズ・リサーチ
するものの，キャンペーンが開始された後はほとんど
使われなくなっていることがわかった．一方で，否定
的なトピックは減少するものの，肯定的なトピックの
増加までは確認できておらず，GoTo トラベルに関し
て，肯定的な意見を積極的にツイートするユーザはご
く少数であることがうかがえる．ユーザの党派性を推
定し，与党派のユーザに限定しても，肯定的な意見を
積極的にツイートするユーザはごく少数であった．ま
た，参照しているサイトを調査したところ，ニュース
メディアが多くを占め，政府・自治体のサイトはほと
んど参照されていないことがわかった．
[1] P. Zhou, X.-L. Yang, X.-G. Wang, B. Hu, L. Zhang,W. Zhang, H.-R. Si, Y. Zhu, B. Li, C.-L. Huang, H.-D. Chen, J. Chen, Y. Luo, H. Guo, R.-D. Jiang, M.-Q. Liu, Y. Chen, X.-R. Shen, X. Wang, X.-S. Zheng,K. Zhao, Q.-J. Chen, F. Deng, L.-L. Liu, B. Yan,F.-X. Zhan, Y.-Y. Wang, G.-F. Xiao and Z.-L. Shi,“A pneumonia outbreak associated with a new coron-avirus of probable bat origin,” Nature, 579, pp. 270–
273, 2020.[2] J. Zarocostas, “How to ﬁght an infodemic,” TheLancet, 395, p. 676, 2020.[3] 吉田光男，“COVID-19 流行下におけるソーシャルメディア―日本での状況と研究動向・公開データセット―，”人工知能，35, pp. 644–653, 2020.[4] J. Kleinberg, “Bursty and hierarchical structure instreams,” In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD In-ternational Conference on Knowledge Discovery andData Mining, 2002.[5] 田中辰雄，山口真一，『ネット炎上の研究』，勁草書房，2016.[6] 鳥海不二夫，榊剛史，“バースト現象におけるトピック分析，”情報処理学会論文誌，58, pp. 1287–1299, 2017.[7] 鳥海不二夫，榊剛史，吉田光男，“ソーシャルメディアを用いた新型コロナ禍における感情変化の分析，”人工知能学会論文誌，35, F–K45
1–7, 2020.[8] M. Ptaszynski, P. Dybala, R. Rzepka, K. Araki andF. Masui, “ML-Ask: Open source aﬀect analysis soft-ware for textual input in Japanese,” Journal of OpenResearch Software, 5, 2017.[9] M. Ptaszynski, P. Dybala, W. Shi, R. Rzepka andK. Araki, “A system for aﬀect analysis of utterancesin Japanese supported with web mining,” Journal ofJapan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Infor-matics, 21, pp. 194–213, 2009.[10] 中村明，『感情表現辞典』，東京堂出版，1993.
2021 年 4 月号（27）223