# 【資料論文】
## 新型コロナ対策専門家 Twitterアカウントにおける ツイートの特徵と情報発信内容*

## What Did "Experts in the Cluster Taskforce for COVID-19" Post on Twitter?

\author{
古口凌太郎**, 石橋由基***, 田谷元 $^{* * * *}$, \\ 安保悠里子**, 伊豆藏栞**, 奈良由美子*****, 堀口逸子** \\ Ryotaro KOGUCHI, Yoshiki ISHIBASHI, Hajime TAYA, \\ Yuriko ANPO, Shiori IZUKURA, Yumiko NARA and Itsuko HORIGUCHI
}

\begin{abstract}
In 2020, COVID-19 had a huge impact worldwide. The Ministry of Health, Labor and Welfare of Japan organized a "cluster countermeasure group" comprising public health and infectious diseases experts. They provided information about COVID-19 on Twitter. In this study, the text analysis software "KH Coder" was used to confirm the kind of information posted by these experts on the Twitter account. Scientific information, such as explanations of terms, future predictions of the spread of infection, and public health measures, were provided. Twitter account had played a role in providing scientific information. That is, we practiced risk communication. It helped to increase the trust of the account by receiving genuine certification from Twitter Inc. Text analysis helped assess risk communication.
\end{abstract}

Key Words: Twitter, COVID-19, text mining, risk communication, KH Coder

## 1. はじめに

新型コロナウイルス感染症対策において, 厚生労働省は2020年2月25日, 大学や研究所に所属する公衆衛生や感染症の専門家を集め,「クラスター対策班」を組織した（厚生労働省，2020）。 クラスター対策班は, 日本国内における新型コロナウイルス感染症の流行状況やその対策などのデータの収集分析を行い，クラスター発生の原因を明らかにした。そして，国民へ「密接」、「密集」,「密閉」のいわゆる 3 密を避けるよう, 行動変容を促した。（前田，押谷，2020）

クラスター対策班に所属した大学教員などの研究者は, クラスター対策専門家として, 特に若年層への情報提供が必要と考えた。クラスター対策専門家から情報発信媒体についての相談を受けた著者らは, Twitterの利用を提案した。まず, Twitterは今回ターゲットとしたい若年層の利用率が高いとされている（石野, 2015）。また, 感染状況が時々刻々と変化し, 新しい科学的知見が次々に明らかになってくるフェーズにおいて, 遅

滞することなく情報を発信する手段として，即応性のあるTwitterは適していると考えられた。双方向性もあり，テキスト・画像・動画など使用できる情報形態の自由度も高い。さらには，ハッシュタグ（＃）機能の活用やリツイート機能による情報の拡散も期待された。実際，災害時の情報伝搬の要としてSNSが有効性をもつことが， 2011 年に起こったオーストラリアでの豪雨災害時の Twitter分析により示されている(Cheong and Cheong，2011)。世界では災害時の Twitter利用に関するアプリケーションの開発も進んでいる (Hossmann et al., 2011)。これらのことから新型コロナクラスターに関する情報発信においても， Twitterの利用は有効な手段であると考えられ，新型コロナ対策専門家 Twitterアカウント (Figure 1)を 2020 年 4 月 3 日に開設した。4月20日にフォロワーが40万人を超過し，5月1日には新型コロナ対策専門家 Twitterアカウントに公式マークが付与された。

新型コロナ感染症流行初期において, この Twitterアカウントの運営がどのような可能性を持ち得たのかの検討としては，ひとつには「数」に着目し, ツイートのインプレッション数やリッイート数，フォロワー数を見るという方法がある。 これについては, 共同研究者が時間経過との関係におけるこれらの数值の変化に関する研究を行った。もうひとつには「質」に着目し, どのような内容の情報が発信されていたのかを見ることも重要である。そこで, 本研究では計量テキスト分析ツールを用いて, 新型コロナ対策専門家 Twitter $ア$ カウントのツイートについて，どのような情報が提供されたか確認することを目的とした。

## 2. 対象と方法

本稿で用いたデータは，クラスター対策専門家らのもと開設されたTwitterアカウントから発信されたツイートを対象とした。期間は，2020年 4月3日から5月29日で，全89件である。Twitter 社が提供している Twitter Analytics (Twitter)の機能を用いて，2020年6月10日にデー夕を取得した。 データ内には同一のツイート 1 件があったため,分析には88件を用いた。

ツイートの文章に用いられている「語」は茶筌 （日本語自然言語処理システム）を用いた。前処理として, 分析に利用したい重要な語が, 自動抽出ではうまく1つの語として抽出されない場合に

Figure 1 Twitter Account

強制的に 1 つ語として抽出するための複合語強制抽出（樋口，2020）を行い，「新型コロナ」,「クラスター」, 「緊急事態宣言」,「齋藤智也」,「西浦」,「実効再生産数」,「基本再生産数」を複合語として追加した。また, 国立保健医療科学院を「NIPH」と置き換え，分析を行った。

Twitterでは，文章に加え，画像または動画をツイートに添付することができる。本研究ではツイートの「情報形態の種類」として, 文章のみのツイート (以下「文章のみ」と記す), 画像が添付されたツイート（以下「画像添付」と記す），動画が添付されたツイート（以下「動画添付」と記す)の3 種類に分類した。

また,ツイートの文章である「内容」を「科学的情報」,「訂正」,「お願い」,「自己紹介」の 4 種類に分類した。さらに「科学的情報」に関しては 「リスク管理」,「リスク評価」,「用語の定義」の 3つに分類した。分類は投稿を担当した著者を含む共著者内でTwitterの投稿文を見ながらディスカッションにより行い，コードを決定した。複数のカテゴリーに当てはまるツイートに関しては共著者内で話し合い, 優先度の高いコードを割り当てた。緊急事態宣言が4月7日に発令されたため,「期間」をアカウントの開設日である 4 月 3 日から 4月6日までの「緊急事態宣言発令前」,4月7日

から 5 月 25 日の「緊急事態宣言発令中」, 5 月 26 日から 5 月 29 日までの「緊急事態宣言解除後」の 3つに分類した。なお，4月7日のTweetは「緊急事態宣言発令中」に含めた。また「緊急事態宣言解除後」のツイートが 3 件であったため, これらは「緊急事態宣言発令中」に含めた。

分析は，1）頻出語の抽出，2）共起ネットワー ク，3）対応分析を行った。共起ネットワークとは，一つひとつの文書で出現する頻出語のうち,語と語の関連性の強さを表す距離(Edge)が近いか遠いかを計算し，図示したものである。また，

Edge はJaccard 係数によって計算される。Jaccard

は両方を含む「テキスト」のうち, Aと $\mathrm{B}$ 両方を含む「テキスト」の割合のことである。対応分析は，ツイートの情報形態の種類，内容，期間を外部変数とした。また, 最小出現回数を 5 回として分析を行った。

分析にはKH Coderを用いた。KH Coderとはテキストデータを統計学的に分析し,「計量テキストデータ」や「テキストマイニング」に対応したソフトウェアである（樋口，2020）。

本研究は, 東京理科大学倫理審査委員会の承認を得ている（承認番号20023）。

## 3. 結果

頻出語の抽出から順に結果を示す。

## 3.1 頻出語の抽出

頻出語の分析では, 助詞や助動詞など, どのような文章においても出現する一般的な語は分析から除外されるようになっている。88件のツイー トのうち, 語を抽出したところ, 分析データに含まれる全ての語の延べ数である「総抽出語数」は 4552 語であった。そのうち分析に用いられた出現回数 5 回以上の「使用語」は 1907 語であった。言語学における語彙論的な単語として区別し, 数えた場合の語の種類を示す「異なり語数」は914 語, そのうち分析の対象としてKH Coderが認識している語を示す「使用語」は689語であった。

出現回数が 3 回以上の抽出語を Table 1 に示した。出現回数が多い順に，「対策」68回，「新型コロナ」 63 回,「クラスター」 62 回,「感染」 61 回であった。 5 番目の「ウイルス」は一番多い 「対策」の 24 回と $1 / 3$ 以下となった。

出現回数が 10 回以上の語は 19 語で全体の
2.8\%，5 9回の語は 41 語で全体の $6.0 \%, 3 \sim 4$ 回の語は 69 語で全体の $10.0 \%, 2$ 回の語は 121 語で全体の $17.6 \%, 1$ 回の語は 439 語で全体の $63.7 \%$ であった。

## 3.2 頻出語における共起ネットワーク

本研究では最小出現回数を 5 , Jaccard 係数を 0.2 以上として分析を行った。単語の出現頻度に応じてバブルプロットが大きく描かれる。KH Coder

Table 1 List of Extracted Words that Appeared 3 Times or More

 \\

Figure 2 Co-occurrence network of tweet contents

で自動的にグループ分けされるが, 同じグループに含まれる語は実線で結ばれるのに対して，異なるグループに含まれる語は破線で結ばれる。比較的強くお互いに結びついている部分を自動的に検出してグループ分けが行われている。結果を Figure 2 に示す。

共起ネットワークは10のグループ, Subgraph 01 から Subgraph 10 に分類された。Subgraph 01, 03，07，10は線で結ばれて関連づけられていたのに対して, Subgraph 02, 04,05,06,08,09はそれぞれが独立していた。バブルプロットが大きく描かれた語が多く含まれているのはSubgraph10で, その中で最も出現回数が多い語は「対策」で, その次に「新型コロナ」「クラスター」「感染」があった。「ゼミ」「解説」も比較的大きなバブルプロットであった。Subgraph 10 に関連する Subgraph 01 では，一つ一つの語のバブルプロットは小さく出現回数が少ないが，関連のある語が 11 あり, その他の Subgraphより多かった。ここでは，「西浦」を中心として「行動」「割」「制限」「必要」 が関連していた。「ゼミ」と関連して「質問」が
あり，そこから「多い」「回答」「専門」と共起していた。Subgraph 07では主に保健所での積極的疫学調査を示す「調査」を中心とした共起関係が見られた。また「調査」は, Subgraph 10の「ウイルス」と共起していた。 subgraph 03では「緊急事態宣言」を中心に「国立保健医療科学院 (NIPH) 」,「対象」「拡大」といった単語が見られた。「緊急事態宣言」については,「NIPH」と共起している。Subgraph 04 は「押谷」と「お願い」 が共起していた。

Jaccard 係数は,「定義」一「用語」0.94であり，最も大きな値を示した。「情報」一「発信」は 0.88 ,「対策」一「クラスター」は 0.87 , 「新型コロナ」一「クラスター」は 0.68 ,「新型コロナ」一「感染」は 0.53 ,「ウイルス」—「感染」は 0.46 であった。

## 3.3 対応分析

結果をFigure 3-1から3-4に示す。また, 外部変数別に代表的なツイート例を Table 2 に示す。 グラフ中の 2 本の点線が交差した点を原点といい，偏りの小さい項目は原点付近に，一方で偏り

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 31, No. 3

Figure 3-1 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: Types of information form)

Figure 3-2 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: contents)
古口ら：新型コロナ対策専門家 Twitter アカウントにおけるツイートの特徵と情報発信内容

Figure 3-3 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: details)

Figure 3-4 Correspondence analysis of tweet contents (External variables: term)

Table 2 Typical tweet by external variable

 & 日付 \\

の大きい項目は原点から遠くに示される。原点付近に示された語は特徴のない語であり, 原点から遠ざかるほど強い特徴がある。また, 互いに関連の強い項目どうしは, 原点からみて同一方向に示される。

ツイートの「情報形態の種類」(「文章のみ」,「画像添付」,「動画添付」）を外部変数とした結果をFigure 3-1に示す。原点付近に示された単語は 「新型コロナ」,「クラスター」,「対策」,「ウイルス」であった。「文章のみ」では「用語」,「定義」,「情報」,「発信」,「感染」などが特徴的な単語として示された。また「画像添付」では「読む」,「行う」,「データ」,「示す」などが, 「動画添付」 では「考え方」,「解説」,「研究」,「動画」,「西浦」,「押谷」などが特徴的な単語として示された。

ツイートの文章である「内容」の「科学的情報」,「お願い」,「訂正」,「自己紹介」の4つを外部変数とした結果を Figure 3-2に示す。

「科学的情報」の部分に多くの語が集約していた。そのため「科学的情報」をさらに「リスク管理」,「リスク評価」,「用語の説明」に再度分類し, 合計 6 種類の内容に分類したものを外部変数として対応分析を行った結果を Figure 3-3に示す。

ツイート数はそれぞれ科学的情報 63 ツイート, そのうちリスク管理 29 ツート, リスク評価 17 ツイート, 用語の定義 17 イートであった。また, 訂正7ツイート, 損い7ツイート, 自己紹介 12 イートであった。

原点付近に示された語は「新型コロナ」,「クラスター」,「対策」,「感染」,「説明」であった。「リスク管理」「リスク評価」に関連する語は原点付近にあった。「訂正」がもっとも原点からは離れていた。「お願い」では「押谷」「皆様」「お願い」,「自己紹介」では「チーム」「動画」「訂正」 では「平均」「分かる」「情報」「発信」「例」「投稿」が特徴的な語として示された。

ツイートの「期間」(「緊急事態宣言発令前」,「緊急事態宣言発令中」）を外部変数として対応分析を行った結果を Figure 3-4 に示す。「緊急事態宣言発令前」は「平均」「特定」「用語」が特徴的な単語として示された。それに対して「緊急事態宣言発令中」は「考え方」「解除」「対象」「研究」「チーム」が特徴的な単語として示された。

## 4. 考察

ツイートにおいてどのような語が使用されたか, 出現回数 60 回以上の上位の抽出語は「対策」「新型コロナ」「クラスター」「感染」の4つであり (Table 1), Twitterアカウント名にも含まれている。アカウント名と情報提供内容との䶞齬がないと考えられる。次いで20回程度出現していた 「定義」,「用語」,「ゼミ」は, ハッシュタグ（＃） をつけて,「\#新型コロナクラスター対策用語定義」としてクラスター対策の用語解説をツイートしていること,「\#新型コロナクラスター対策ゼミ」として専門家の動画がツイートされていることと関連していると考えられる。ハッシュタグとは, ＃の後ろに語を並べることで, 特定の話題を示すものである。東日本大震焱の発生時には, Twitterでのハッシュタグの利用が安否確認や被災生活に関わる情報交換に有効であったことが示されている（村井, 2013）。ハッシュタグを付けたツイートは, 新型コロナウイルス感染症のクラスター対策を理解するために必要不可欠な情報である。ハッシュタグはフォロワー以外の他のユー ザーに投稿が見てもらえる可能性が高まるため, より多くの人に情報提供ができる。また, 同じハッシュタグを付けることで特定のツイートをまとめて閲覧することができるため, 用語集のように利用することが可能であることにより, 有益であったと考えられる。「質問」は8回出現しており，十分ではないにしろコミュニケーションの双方向性を目指していたと考えられる。「実効再生産数」は7回,「基本再生産数」は 5 回出現しており,これは数理モデルを解説する際に必要な専門用語からである。数理モデルを使った新型コロナウイルス感染症の流行予測について解説していたことがわかる。これより, サイエンスに関するコミュニケーション（科学技術社会連携委員会, 2019）とリスクに関するコミュニケーションの両方の側面を持っていたと考えられる。「外出」,「距離」は 4 回, 「移動」,「密」は3回と行動変容に関連する語は少なかった。また, 接触感染予防のための「手洗い」は2回未満であった。これは, いわゆる公衆衛生対策に関する情報提供であり, サイエンスに関する情報ではない。公衆衛生対策よりも数理モデル等のクラスター分析に関する情報に重点を置いたツイートが多く見られていることから, サイエンスに関するコミュニケーションの意味合いが強かったと考えられる。

ツイートの全体像を把握するための共起ネットワーク(Figure 2)では， Subgraph 10 が最も大きなバブルプロットを示し, 情報提供内容の中心であったことがわかる。その Subgraph 10 には「対策」,「新型コロナ」,「クラスター」,「感染」が含まれ，Jaccard係数が $0.53 \sim 0.87$ と高値を示したことから，語彙間の関連性も高いことが示された。過去の感染症対策で用いられたことのない「クラスター」の語彙が特徴的であることが示唆された。Subgraph 01 では,「西浦」,「行動」,「割」,「制限」,「必要」が共起関係を示した。これは 8 割の行動制限(Normile, 2021)を求めた一連のツイートからであると考えられる。数理モデルの解説で使用されたSubgraph 08 の語彙と，モデルから導きだされた対応策である行動制限などは異なるSubgraphで分類された。これは, ツイート全体のなかで，数理モデル関連と，それに基づく対策との情報量が各々多く発信されていたと考えられる。クラスター対策や数理モデルとは関係性がないSubgraphのうち Subgraph 02 の「皆様」から，本アカウントでは単なる情報提供たけけでなく, フォロワーへの呼びかけを行っていたことが明らかである。呼びかけは，フォロワーへの感謝のツイート，公式マークが付いた際に喜びのツイートなどであり，認証マークやいわゆる「中の人」がわかることにより信頼を得られ，40万人を超えるフォロワーを獲得できたのではないかと考えられる。フォロワーとのコミュニケーションを行うアカウントはフォロワー数の増加率が高い（吉村, 井上, 2012）ということが示されている。こうした点から，Subgraph 02 に位置付けられた頻出語を用いたツイートがフォロワー数増加の最大の要因だと考えられる。Subgraph 04 の「押谷」 と「お願い」は，本アカウントで東北大学の押谷仁教授による「皆様に伝えたいメッセージ」のツイート，いいね数 87388 , リツイート数 57648 , インプレッション数1280万からである。Subgraph 05 として別に分類されるほど多くの反響があった。対応分析に関して外部変数を情報形態の種類とした場合（Figure 3-1），原点付近には「ウイルス」「新型コロナ」「クラスター」の用語が見られ，ツイート全体のなかで情報形態の種類に関わらず用いられていたことがわかる。Twitterアカウントの名称に用いられている語でもあり，本アカウントで最も中心的に情報提供された内容と考えられる。Twitterアカウントの開設の目的と合致してい
る。「文章のみ」では「用語」,「定義」,「情報」,「発信」が示された。これより, 用語の定義の多くが文章のみで情報発信されていたことがわかった。

Ritchey(1980) らの研究では, 単語で示すよりも画像で示した方が，記憶成績が優れるという画像優位性効果について示されている (Ritchey, 1980) ため，用語の定義も画像を利用するなど，視覚的に情報提供する方がわかりやすいと考えられる。特に緊急時の対応でなけれげそのような工夫が必要である。専門用語の解説など，内容が変わらないものに関しては，一般の方向けにあらかじめわかりやすく用語をまとめておくなど，緊急時に備えて体制を整えておく必要がある。今回のような緊急時は時間が限られており，即座に対応することが必要であった。「画像添付」では「読む」,「行う」，「データ」，「示す」が見られた。これより，データを示す際に画像を用いることが多かつたことがわかった。「動画添付」では「考え方」，「解説」,「研究」,「動画」,「西浦」,「押谷」が見られた。これは西浦博教授，押谷仁教授による動画での解説によるものと考えられる。これらのことから，情報提供の内容によって「文章のみ」「画像添付」「動画」を使い分けていたことがわかった。

次に外部変数を「内容」とした場合（Figure 3-2), 原点付近に多くの単語が集中していた。そしてそれは「科学的情報」に関するツイートであることがわかった。これより，本アカウントは，公衆衛生対策よりも，科学的な情報を提供していたことが明らかであり，サイエンスに関するコミュニケーションの意味合いが強いと考えられた。さらに「科学的情報」を「リスク管理」,「リスク評価」,「用語の定義」に再分類した分析結果 (Figure 3-3）からは，「リスク管理」が「リスク評価」よりも原点付近により近かった。「リスク管理」はいわゆる対策であり，数理モデルによる分析結果である「リスク評価」に基づいた内容になる。「科学的情報」として「リスクの性質」よりも「リスク管理」の情報が中心的であることから，リスクコミュニケーションの要素も多く含まれていることが考えられる。科学的情報のリスク評価やリスク管理以外の情報として「自己紹介」,「お願い」,「訂正」が原点から離れて存在している (Figure 3-2，3-3)。リスクコミュニケーションにおいて重要なことは，情報発信者が受け手に信
頼されることである。「自己紹介」の動画によるツイートによって, 情報発信者がクラスター対策班に所属する研究者であることがわかり, 偽アカウントでないことを明らかにすることができた。 しかしながら信頼を得られたかどうかは不明である。「訂正」は, 緊急時に開設したアカウントであり，研究者が運営し，誤った投稿も散見され， それを訂正したツイートが分類された(Table 2)。緊急時には注意を払っていても誤った情報を発信する可能性が否定できない。Twitterの特徴として，一度投稿したツイートを訂正することができない。また, ツイートを削除することはできるが, 削除されたことによって受け手は様々な推測をする。そのため, リスクに関する情報提供において削除することは望ましくない。Twitterでは，訂正する場合には訂正内容を再度投稿することしか対処できない。渡邊ら (2013)は訂正情報の収束までの時間を決める要因として, 有効な訂正情報が早期に表れたことを挙げた（渡邊ら，2013）。今回は誤りが発覚した時点で, すぐに訂正情報を追加でツイートしたため, 誤情報が広く拡散されることはなかった。

緊急事態宣言前後の「期間」別の分析（Figure 3-4）は，宣言前と宣言中のツイート数に偏りがあるため，直線上のグラフとなったと考えられる。本アカウントは4月 3 日にアカウントを立ち上げ，その後，4月7日に緊急事態宣言が発出， 5 月 25 日に解除された。そのため, 緊急事態宣言発令中の方が緊急事態宣言発令前よりも期間が長く, 期間の長さが異なるため,「宣言中」が「宣言前」よりバブルプロットが多く出現したと考えられる。解除後含む「宣言中」では「考え方」「ゼミ」などの用語から，宣言発令への理解に必要な情報を提供するために, 用語の定義や解説が多く情報発信されたと考えられる。

Table 2 にある再生産数に関するツイートについて，4月4日には文章, 4 月 30 日には画像を用いて説明し，5月10日には動画を用いて重ねて説明をしていた(Table 2)。専門用語を使った情報提供では，情報の受け手がその専門用語についてあらかじめ理解しておくことが必要になる。この例では, 緊急事態宣言の直前では文章で説明し, その後, より理解を促すために画像や動画を用いていたと考えられる。共起ネットワーク (Figure 2) において, Subgraph 10 として分類されており, この Twitterアカウントからの情報提供では, 重要な用語と考えられた。

## 5. 結論

リスクコミュニケーションとしてTwitterアカウントを利用した情報提供の中心は, テキスト分析の結果から科学的情報の発信, いわゆるサイエンスに関するコミュニケーションと考えられた。 しかしながら科学的情報の発信内容は, リスク管理に関する情報がわずかにリスク評価よりも多いことが示唆され, リスクに関するコミュニケー ションの要素も同等にあることがわかった。情報発信の内容によって, 画像や動画といった情報形態の使い分けがされていたことが確認できた。一方, 科学的な情報以外も発信され, アカウントの信頼の獲得につながったと考えられた。緊急時に情報発信と同時に情報内容を精査することは困難であるが，よりよきリスクコミュニケーションを実践していくために, 発信されたテキストを分析することは必要と考えられる。

## 参考文献

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