マイクロブログではどの程度 流言が訂正されるのか？ ―Twitter 上での 1 年間の流言訂正情報の分析 ―

1. マイクロブログではどの程度流言が訂正されるのか？―Twitter上での1年間の流言訂正情報の分析―マイクロブログではどの程度流言が訂正されるのか？―Twitter上での1年間の流言訂正情報の分析― 宮部 真衣† 灘本 明代‡ 荒牧 英治† †京都大学 ‡甲南大学

2. Outline 背景と目的 流言情報クラウド 収集した訂正情報の分析 まとめ

3. 背景 流言関連ツイート数 ユニークユーザ数 34,482件 28,325名 流言の拡散しにくい環境の構築が必要 関西電力が電力の提供を始めたようなので、コチラで節電すれば立派な支援になります。 【2011年3月】震災時 • マイクロブログの普及 • Twitterアクティブユーザ数：2.8億人 • 2012年，GlobalWebIndex調査 • 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 • 一方，多くの流言も拡散された

4. 流言の拡散防止 ユーザが情報を発信する前に，ユーザに対して その情報が流言である可能性を提示する • 流言の拡散 • 人は，その情報が正しいと思って発信する • つまり，流言であることを認識していない • 流言に関する情報（訂正情報）の提供 • 東日本大震災では，流言に関する情報が人手でまとめられ，提供されていた

5. 問題点と本研究の提案 • 流言に関する情報をTwitterから自動的に収集するシステム“流言情報クラウド”を構築 • 1年間システムを運用して得られたデータから，その傾向を分析 提案 • 人手による訂正情報提供の問題点 • 誰かがまとめない限り，情報は提供されない • 情報をまとめる人に負荷がかかる

6. Outline 背景と目的 流言情報クラウド 収集した訂正情報の分析 まとめ

7. 流言情報クラウドの概要 自動収集 ・・・・・ ・・・・・ 手動登録 流言に関する 情報を収集 流言情報を提供し 流言拡散を防止 流言に関する情報を収集し，ユーザの流言拡散防止を支援するサービス

8. 流言収集の自動化(1/3) 情報の真偽判定は 可能か？ 流言を収集・蓄積するためには，その情報の真偽を判別する必要がある

9. TRUE or FALSE ? 月刊体育施設 という業界紙があるらしい．

10. 流言収集の自動化(2/3) ワンピースの作者　尾田栄一郎氏、地震の被害者救済に15億円を寄付「自分が幸せになったということは、世の中から受けたひとつの借りだ」 地震が起きた時、社内サーバールームにいたのだが、ラックが倒壊した。腹部を潰され、血が流れている。痛い、誰か助けてくれ。 【拡散希望】中の人が今友達からメールで回ってきました。 関西地区にお住まいのみなさん。地震に伴い、関西電力が電力の提供を始めたようです。 ある情報が流言であることを 単純に判定するのは容易ではない • 情報の真偽は，人間でも判別が困難 • 正しく判別するには，正しい情報が必要 • 流言情報の内容は多様

11. 流言収集の自動化(3/3) 本研究では，流言訂正情報に着目

12. 流言の訂正情報とは？ このツイートはデマです。RT xxx: 〇〇〇 〇〇〇は本当なの？嘘じゃないの？ 〇〇〇というデマを広げた人間がいるみたいだね 流言を直接検出するよりも 訂正情報の方が容易に検出できる可能性がある • 本研究における定義 • ある情報の不確かさを指摘している情報 • 訂正情報の傾向 • 訂正を明示する用語が含まれる場合が多い • 「デマ」「間違い」「ガセ」「誤り」「嘘」など

13. 本研究のアプローチ 流言 情報 流言 情報 流言情報クラウドでは， 訂正情報を収集することにより， 間接的に流言を収集 ○○○○○は， デマらしいです． 訂正 情報

14. 流言情報クラウド 2012年6月から運用

15. Outline 背景と目的 流言情報クラウド 収集した訂正情報の分析 まとめ

16. 分析の概要（1/2） 【例】 ネット上で「今日から7月」ってデマが飛び回っている様です。お気を付けください • 流言情報クラウドを1年間運用し，Twitterから収集した訂正ツイートを分析 • 2012年6月22日～2013年6月21日 • 分析に用いる訂正ツイート：39922 件 • 収集した訂正情報のうち，流言が明示的に示されているものを使用

17. 分析の概要（2/2） 分析１ 1日あたり/1年間に訂正される 流言はどの程度存在したのか？ 分析２ 1つの流言に対し，どの程度の 訂正ツイートが発信されたのか？ 以下に関する調査結果を報告する

18. 流言に関する表現の異なりの扱い iPhone を電子レンジで チンすると直ぐに 充電ができる iPhone を電子レンジで チンすると充電できる iPhone を電子レンジで チンすると 急速充電できる 本研究では，異なる表現は まとめて１つの流言情報として扱う iPhone が電子レンジで 充電できる 1つの流言に対し，多様な表現が出現

19. 1日あたりの訂正ツイート数，訂正された流言数1日あたりの訂正ツイート数，訂正された流言数

20. 1年間の訂正ツイート数 1年間に発信された訂正ツイート：39922 件

21. 1年間の訂正された流言数 1日ごとに訂正された流言の数を算出

22. 訂正ツイート数と訂正された流言数 iPhoneを電子レンジでチンすると充電できる 地震でガレキの中に閉じ込められた、助けて（前日：震度5弱の地震発生） iPhoneを水に浸すと音質が良くなる • トトロのメイちゃんは『死んでいる』 • （前日：金曜ロードSHOW!で『となりのトトロ』放送） 1 日あたりに訂正される流言数は平均14 件程度であるが，多数のユーザが訂正する特定の流言の出現により，訂正ツイート数が急激に増加する場合がみられた まとめ１

23. 流言あたりの訂正ツイート数の分布 訂正された流言の大部分は訂正数が少なく，10件以上の訂正ツイートが投稿される流言は10%程度であった まとめ２ 1年全体で訂正された流言数：2953件

24. 訂正情報数の推移傾向 一部のデータにおいて見られた特徴 1. 突出する部分がある 2. 長期間投稿が続く この2つの特徴に基づいて分類 訂正ツイートが10件以上ある流言288件の時系列データを分析

25. 分類の定義 【長期/短期の分類】 訂正情報の投稿が14日以上 ↓ 長期と分類 突出 突出/短期 型 突出/長期 型 平坦/長期 型 平坦/短期 型 短期間 長期間 平坦 【突出/平坦の分類】 ある流言の1日の最大訂正ツイート数　＞　2×平均訂正ツイート数 ↓ 突出と分類

26. 分類結果 • 【突出/短期】の例 • コントレックスは被曝を防げる • 韓国が“コリアン文明”を世界四大文明に追加 • 【突出/長期】の例 • iPhoneを電子レンジでチンすると直ぐに充電ができる • 子宮頸がんワクチンで不妊 平坦/長期は， 同一ユーザが 定期的に投稿 • 【平坦/短期】の例 • 東京湾のアナゴが7万Bq/kg • ゴキブリにオロナミンC与え続けたらカブトムシになる • 【平坦/長期】の例 • Facebookじゃ稼げない • この人は虫としゃべれる

27. 本研究の限定性 訂正された流言の大部分は訂正数が少なく，10件以上の訂正ツイートが投稿される流言は10%程度であった まとめ２ 今後，実際に拡散された流言ツイートを分析し， 訂正ツイートとの関係を明らかにする必要がある ただし，訂正ツイートの多い流言＝拡散数の多い流言かどうかは不明

28. Outline 背景と目的 流言情報クラウド 収集した訂正情報の分析 まとめ

29. 本研究のまとめ • “流言情報クラウド”により，1年間 • 収集した流言訂正ツイートについて分析 概要 • 訂正される流言数は平均14 件/日だが，特定の流言の出現により，訂正数が急激に増加する場合がある • 10件以上の訂正が投稿される流言は10%程度であり，訂正された流言の大部分は訂正数が少ない 分析 結果 今後の 課題 • 拡散された流言ツイートと訂正ツイートとの関係の分析

30. ご清聴ありがとうございました mai.miyabe@gmail.com