新語・流行語は、twitter上ではどの程度使われているか調査した
概要
今年も、「現代用語の基礎知識」選 ユーキャン 新語・流行語大賞のノミネートが発表された。新語・流行語の発表があると、そろそろ年の瀬だなと感じる。 このエントリーは、その新語・流行語はtwitter上で実際どのように使われているかを調査するものだ。 ネットでの言葉の流行と、マスメディアでの言葉の流行は異なる。twitterはtwitterで偏った世界だ。 そのため、選ばれた新語・流行語がtwitter上でつぶやかれてないのに流行語ではないなどとは言えない。あくまで、一つのSNSサービスであるtwitter上でどのようつぶやかれているかを調査したものだ。 twitterはタイムラインがあるため、twitterユーザーでも見えている世界が異なる。新語・流行語で自分のタイムラインで見かけなかったからと言って他の人にタイムラインでは流れていたかも知れない。今回は、twitter内で新語流行語がどのようにつぶやかれたかを調査することで自分のタイムラインとどのように違うかを観察する。
忙しい人のまとめ
twitterに投稿されたツイートデータセットを元に、新語・流行語大賞にノミネートされた言葉がどの程度呟かれたかを調査した。
- スポーツは瞬発力があり、がっと盛り上がる
- 対して、社会、政治、芸能は台形に近い形になる。
- スポーツでは、「金足農旋風」と「（大迫）半端ないって」が呟かれた。
- 社会では、仮想通貨/ダークウェブが人気だったが、TikTokが追い上げている。
- 政治では、首相案件、高プロが人気だった
- 芸能では、おっさんずラブが強かった
調査の手法、データについて
twitterでは全公開tweetから少数のデータをサンプルデータとして公開している。 GET statuses/sample — Twitter Developers サンプリングのサイズは一説には、全tweetの1%ではないかと言われている。Substance: 666 and How Twitter Samples Tweets in Streaming API
私は11ヶ月前からそのサンプルデータを取得して、Google Cloud PlatformのBigQueryに保存している。一日に55万件程度のtweet標本を手に入れることができる。今回は、そのtweetデータを利用している。全tweetからランダムに抽出されているため、1%のサンプリング調査だと考えることが出来る。たとえ1%のデータであっても、きちんとランダム化されサンプリングサイズが大きければ母集団の特徴をよく表す集計値になる。
使ったデータセットは、twitterから提供されいるSample realtime Tweets APIから日本語ツイートだけを抽出して保存したものを利用した。取得データの期間は、2018-01-09 から2018-11-13 標本ツイート数は、 182,336,084 ツイート。
月ごとの、標本投稿アカウント数、及び標本ツイート数は以下。
| 投稿月 | 投稿アカウント数 | 投稿数 |
|---|---|---|
| 2018-01 | 3,985,823 | 13,208,169 |
| 2018-02 | 4,285,399 | 15,366,631 |
| 2018-03 | 4,224,926 | 14,570,657 |
| 2018-04 | 4,754,814 | 18,695,446 |
| 2018-05 | 4,734,464 | 19,490,071 |
| 2018-06 | 4,592,642 | 21,338,895 |
| 2018-07 | 4,654,512 | 19,400,678 |
| 2018-08 | 4,517,688 | 18,376,566 |
| 2018-09 | 4,449,907 | 17,945,849 |
| 2018-10 | 4,326,238 | 17,136,263 |
| 2018-11 | 2,669,570 | 6,806,859 |
サンプリングされたーデータでは、月の投稿アカウントは、4百万、投稿数は2千万ツィート程度だ。
このくらいの標本数であれば、母集団の大体の傾向は掴めるだろう。
新語・流行語がtwitter上でどのくらいつぶやかれたか調査した。
新語流行語大賞によると、今回ノミネートされた新語・流行語は次のようなものだ。
| エントリーナンバー | 新語・流行語 |
|---|---|
| No.01 | あおり運転 |
| No.02 | 悪質タックル |
| No.03 | eスポーツ |
| No.04 | （大迫）半端ないって |
| No.05 | おっさんずラブ |
| No.06 | GAFA（ガーファ） |
| No.07 | 仮想通貨／ダークウェブ |
| No.08 | 金足農旋風 |
| No.09 | カメ止め |
| No.10 | 君たちはどう生きるか |
| No.11 | 筋肉は裏切らない |
| No.12 | グレイヘア |
| No.13 | 計画運休 |
| No.14 | 高プロ（高度プロフェッショナル制度） |
| No.15 | ご飯論法 |
| No.16 | 災害級の暑さ |
| No.17 | 時短ハラスメント（ジタハラ） |
| No.18 | 首相案件 |
| No.19 | 翔タイム |
| No.20 | スーパーボランティア |
| No.21 | そだねー |
| No.22 | ダサかっこいい／U.S.A. |
| No.23 | TikTok |
| No.24 | なおみ節 |
| No.25 | 奈良判定 |
| No.26 | ひょっこりはん |
| No.27 | ブラックアウト |
| No.28 | ボーっと生きてんじゃねえよ！ |
| No.29 | ＃MeToo |
| No.30 | もぐもぐタイム |
それらが実際twitter上で月間どのようにつぶやかれたか見てみよう。
| サンプルツイート数 | 18/01 | 18/02 | 18/03 | 18/04 | 18/05 | 18/06 | 18/07 | 18/08 | 18/09 | 18/10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| あおり運転 | 363 | 178 | 187 | 114 | 115 | 317 | 325 | 240 | 136 | 86 |
| 悪質タックル | 2 | 0 | 2 | 2 | 3577 | 447 | 153 | 68 | 37 | 80 |
| eスポーツ | 173 | 924 | 504 | 355 | 926 | 1426 | 932 | 1101 | 984 | 1120 |
| 半端ないって | 235 | 203 | 272 | 396 | 657 | 24189 | 7615 | 3028 | 1478 | 2461 |
| おっさんずラブ | 3 | 172 | 85 | 4446 | 18432 | 21975 | 4603 | 3827 | 2396 | 2892 |
| GAFA | 47 | 63 | 66 | 71 | 105 | 99 | 81 | 107 | 87 | 116 |
| 仮想通貨 | 16922 | 14593 | 9944 | 18088 | 11501 | 11939 | 9928 | 9364 | 8837 | 7787 |
| 金足農 | 1 | 0 | 0 | 1 | 30 | 32 | 132 | 29571 | 1573 | 1285 |
| カメ止め | 0 | 1 | 2 | 10 | 16 | 98 | 409 | 1054 | 646 | 445 |
| 君たちはどう生きるか | 138 | 138 | 81 | 60 | 83 | 125 | 44 | 39 | 19 | 18 |
| 筋肉は裏切らない | 10 | 14 | 19 | 11 | 22 | 171 | 29 | 1324 | 352 | 125 |
| グレイヘア | 1 | 0 | 0 | 3 | 14 | 3 | 1 | 0 | 7 | 104 |
| 計画運休 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5 | 2 | 346 | 288 |
| 高プロ | 117 | 217 | 1412 | 531 | 10183 | 9439 | 1454 | 535 | 271 | 248 |
| ご飯論法 | 0 | 0 | 0 | 0 | 512 | 357 | 109 | 54 | 275 | 120 |
| 災害級の暑さ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 23 | 6 | 2 | 0 |
| 時短ハラスメント | 2 | 3 | 3 | 2 | 2 | 1 | 0 | 3 | 1 | 0 |
| 首相案件 | 0 | 0 | 59 | 6822 | 1162 | 116 | 103 | 26 | 25 | 15 |
| 翔タイム | 4 | 2 | 4 | 35 | 7 | 3 | 4 | 11 | 9 | 11 |
| スーパーボランティア | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1513 | 68 | 40 |
| そだねー | 53 | 4965 | 1744 | 816 | 508 | 520 | 288 | 220 | 208 | 232 |
| ダサかっこいい | 19 | 28 | 20 | 37 | 419 | 1302 | 1815 | 3284 | 1037 | 1148 |
| TikTok | 1209 | 1161 | 1310 | 1982 | 2113 | 2680 | 3262 | 4121 | 5241 | 5171 |
| なおみ節 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 0 |
| 奈良判定 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 279 | 24 | 15 |
| ひょっこりはん | 445 | 681 | 1046 | 1776 | 2328 | 2587 | 1491 | 1890 | 732 | 781 |
| ブラックアウト | 149 | 201 | 141 | 200 | 194 | 166 | 184 | 194 | 2609 | 878 |
| ボーっと生きてんじゃねえよ！ | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 9 |
| #MeToo | 655 | 389 | 364 | 2764 | 1172 | 652 | 502 | 642 | 771 | 340 |
| もぐもぐタイム | 9 | 772 | 542 | 330 | 1052 | 262 | 165 | 131 | 122 | 222 |
グラフにすると以下のようになる。 項目が多すぎて何がなんだか分からない。
30語は多すぎるので、、分野を分ける。スポーツ、芸能、社会、政治で分けた。
分野と個数は次のようにした。
| 分野 | 個数 |
|---|---|
| スポーツ | 9 |
| 社会 | 10 |
| 政治 | 4 |
| 芸能 | 7 |
スポーツ
| 18/01 | 18/03 | 18/04 | 18/05 | 18/06 | 18/07 | 18/08 | 18/09 | 18/10 | 18/11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 悪質タックル | 2 | 2 | 2 | 3577 | 447 | 153 | 68 | 37 | 80 | 127 |
| eスポーツ | 173 | 504 | 355 | 926 | 1426 | 932 | 1101 | 984 | 1120 | 647 |
| 半端ないって | 235 | 272 | 396 | 657 | 24189 | 7615 | 3028 | 1478 | 2461 | 579 |
| 金足農 | 1 | 0 | 1 | 30 | 32 | 132 | 29571 | 1573 | 1285 | 117 |
| 翔タイム | 4 | 4 | 35 | 7 | 3 | 4 | 11 | 9 | 11 | 50 |
| そだねー | 53 | 1744 | 816 | 508 | 520 | 288 | 220 | 208 | 232 | 280 |
| なおみ節 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 0 | 3 |
| 奈良判定 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 279 | 24 | 15 | 28 |
| もぐもぐタイム | 9 | 542 | 330 | 1052 | 262 | 165 | 131 | 122 | 222 | 82 |
- 「（大迫）半端ないって」と「金足農旋風」がよく呟かれた。
- スポーツ分野の特徴は、熱しやすく冷めやすいこと。一ヶ月でピークが出来る。
社会
| 18/01 | 18/02 | 18/03 | 18/04 | 18/05 | 18/06 | 18/07 | 18/08 | 18/09 | 18/10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| あおり運転 | 363 | 178 | 187 | 114 | 115 | 317 | 325 | 240 | 136 | 86 |
| GAFA | 47 | 63 | 66 | 71 | 105 | 99 | 81 | 107 | 87 | 116 |
| 仮想通貨/ダークウェブ | 16922 | 14593 | 9944 | 18088 | 11501 | 11939 | 9928 | 9364 | 8837 | 7787 |
| グレイヘア | 1 | 0 | 0 | 3 | 14 | 3 | 1 | 0 | 7 | 104 |
| 計画運休 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5 | 2 | 346 | 288 |
| 災害級の暑さ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 23 | 6 | 2 | 0 |
| スーパーボランティア | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1513 | 68 | 40 |
| TikTok | 1209 | 1161 | 1310 | 1982 | 2113 | 2680 | 3262 | 4121 | 5241 | 5171 |
| ブラックアウト | 149 | 201 | 141 | 200 | 194 | 166 | 184 | 194 | 2609 | 878 |
| #MeToo | 655 | 389 | 364 | 2764 | 1172 | 652 | 502 | 642 | 771 | 340 |
政治
| 18/01 | 18/02 | 18/03 | 18/04 | 18/05 | 18/06 | 18/07 | 18/08 | 18/09 | 18/10 | 18/11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 高プロ | 117 | 217 | 1412 | 531 | 10183 | 9439 | 1454 | 535 | 271 | 248 | 141 |
| ご飯論法 | 0 | 0 | 0 | 0 | 512 | 357 | 109 | 54 | 275 | 120 | 305 |
| 時短ハラスメント | 2 | 3 | 3 | 2 | 2 | 1 | 0 | 3 | 1 | 0 | 15 |
| 首相案件 | 0 | 0 | 59 | 6822 | 1162 | 116 | 103 | 26 | 25 | 15 | 25 |
- 高プロ（高度プロフェッショナル制度）への興味が高い。首相案件はよく呟かれた。
芸能
| 18/01 | 18/02 | 18/03 | 18/04 | 18/05 | 18/06 | 18/07 | 18/08 | 18/09 | 18/10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| おっさんずラブ | 3 | 172 | 85 | 4446 | 18432 | 21975 | 4603 | 3827 | 2396 | 2892 |
| カメ止め | 0 | 1 | 2 | 10 | 16 | 98 | 409 | 1054 | 646 | 445 |
| 君たちはどう生きるか | 138 | 138 | 81 | 60 | 83 | 125 | 44 | 39 | 19 | 18 |
| 筋肉は裏切らない | 10 | 14 | 19 | 11 | 22 | 171 | 29 | 1324 | 352 | 125 |
| ダサかっこいい/U.S.A | 19 | 28 | 20 | 37 | 419 | 1302 | 1815 | 3284 | 1037 | 1148 |
| ひょっこりはん | 445 | 681 | 1046 | 1776 | 2328 | 2587 | 1491 | 1890 | 732 | 781 |
| ボーっと生きてんじゃねえよ！ | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 9 |
- おっさんずラブの人気が高い
- U.S.Aや筋肉はうらぎらないなど、８月に流行ったものが多い
- 「ボーっと生きてんじゃねえよ！」はtwitterではあまり受け入れられいない。
まとめ
twitterに投稿されたツイートデータセットを元に、新語・流行語大賞にノミネートされた言葉がどの程度呟かれたかを調査した。
- スポーツは瞬発力があり、がっと盛り上がる
- 対して、社会、政治、芸能は台形に近い形になる。
- スポーツでは、「金足農旋風」と「（大迫）半端ないって」が呟かれた。
- 社会では、仮想通貨/ダークウェブが人気だったが、TikTokが追い上げている。
- 政治では、首相案件、高プロに興味が集まった。
- 芸能では、おっさんずラブが強かった
後記
個人でも出来るデータ分析
これらのデータ収集は、さくらVPS メモリ1GB及び、GCPのGCE N1 Standard Instance (8cpu mem 30GB)を使って行われた。月額の金額は、サクラのVPSは1000円位、GCPはbigqueryを含めて、2000円くらいだ。このくらいあればtwitterの数億件のサンプリングデータを収集して分析することが出来る。個人でも集計できる良い時代になったものだ。
千田さんが「炎上している」と書いた時、キズナアイは「炎上」していたか？
千田さんは、ヤフー個人ニュースとして、「ノーベル賞のNHK解説に「キズナアイ」は適役なのか？ ネットで炎上中【追記あり】」という記事を、10/3 10:09に書いた。
ノーベル賞のNHK解説に「キズナアイ」は適役なのか？ ネットで炎上中【追記あり】(千田有紀) - 個人 - Yahoo!ニュース
その時、実際のところキズナアイは炎上していたのか？このエントリーは、この疑問を検証する。実際に、10月01日から10月03日までのツイートを収集して、どのくらい炎上していたのかを集計した。実際このニュースのあと炎上したが、千田さんがニュースを書いた時点で炎上していたか？を調査する。その後のことに関しては、こちらのブログが詳しい。 キズナアイ関連ニュースまとめ - まなめはうす
時間がない人向けまとめ
- 10/01にキズナアイのノーベル賞まるわかり授業が公開されたあと、太田さんがツイートするまで批判ツイートはなかった。
- 千田さんが記事を書いた時、批判ツイートは11件、同調ツイートは、10件、キズナアイ擁護、反発ツイートは320件であった。
- 今までは炎上は批判ツイートが引き起こすと思われていたが、擁護ツイートが多くても炎上と捉えられてしまう。
- 千田さんは「炎上した」と書いた。批判ツイートが少なくても擁護ツイートが多ければ炎上とみなされる。今回は違うが擁護者が多い対象を狙えば、炎上を演出できるのではないか？そしてそれは、炎上ロンダリングとして機能するのではないかという問題を提起する。
はじめに
このエントリーは、ネット炎上を調査するものだ。「ネット炎上の研究(田中、山口2016)」によれば、ネット炎上は大小合わせて年間千件程度発生しているそうだ。かれらによるとネット炎上は、（社会告発の意義はあるものの）結局は私的制裁であり「炎上を体験した者は情報発信を萎縮してしまい結局表現空間からの撤退を引き起こしてしまう」とまとめられている。
ネット炎上の起こり方
前掲書によると、ネット炎上は、次の段階を経る。
- 犯罪自慢などのインターネットユーザーの規範に反した行為を投稿
- 投稿に気づいた人が、（批判的な意味で）拡散。炎上が始まる
- まとめサイトやニュースサイトに掲載され、多くのインターネットユーザーの知るところになる。批判が集まり大炎上が始まる。
- テレビ、新聞などのマスメディアで報道され、インターネットユーザー以外が知ることとなる。
そして、企業や団体の製品の場合は、3のまとめサイトやニュースサイトに取り上げられた段階で、担当者はどのように対応するか検討を開始せよと、勧めている。
キズナアイのケースの特徴的な広まり方
今回はそれとは異なる拡がり方をした。
- 10/1のサイト公開時には批判ツイートは見つけられなかった。
- 10/2に太田さんの批判ツイートのあと、批判ツイートがポツポツ投稿される。
- 10/2深夜、擁護ツイートが大量に投稿される。
- 10/3 千田さんが「炎上中」とニュースサイトに投稿した。
図示すると次のようになる。
特徴的なのは批判ツイートよりも擁護・反発ツイートが多い点だ。批判ツイート11件、同調ツイート10件に対して、擁護・反発ツイートは320件にのぼる。批判ツイートに対して擁護ツイートが、30-40倍ほど多い。
実際のデータで検証するキズナアイの２週間
前提の確認
まず前提となる時系列、またはツイートの収集方法をまとめる。
イベントの発生時刻
| イベント | 発生時刻 | 補足 |
|---|---|---|
| キズナアイの授業サイト開設 | 2018-10-01 07:41 JST | 下記補足 |
| 太田さんツイート | 2018-10-02 09:17:23 JST | |
| 千田さん、ニュース公開 | 2018-10-03 10:09 JST |
- キズナアイの授業サイトがいつ公開されたのか正確な時間はわからなかったのでNHKのツイートから判断した。 https://twitter.com/nhk_news/status/1046530387617480705
ツイートの取得方法及び取得ツイート数
Twitter Developer Platform — Twitter Developersのsearch APIを利用した。検索ワードは、'"キズナアイ" OR "キズナ アイ" OR "キズナ アイ"'を使用。
データ取得期間は、2018-09-25から2018-10-12まで。
一日ごとのツイート数推移は以下。
| 全体 | |
|---|---|
| 9月25日 | 541 |
| 9月26日 | 927 |
| 9月27日 | 1371 |
| 9月28日 | 1242 |
| 9月29日 | 913 |
| 9月30日 | 1295 |
| 10月1日 | 1350 |
| 10月2日 | 1409 |
| 10月3日 | 9437 |
| 10月4日 | 1515 |
| 10月5日 | 9561 |
| 10月6日 | 7557 |
| 10月7日 | 9819 |
| 10月8日 | 8516 |
| 10月9日 | 6220 |
| 10月10日 | 5956 |
| 10月11日 | 5779 |
| 10月12日 | 2449 |
上記、キズナアイに言及したツイートはすべて取得したと考えているが、実際にtwitter社がすべての検索結果を返してくれているかは分からない。大量にヒットするなら全て返さず間引いてい検索結果を返していても検証する方法はない。そのためできるだけ最善は尽くしているが全てのツイートを網羅できているとは言えない。
キズナアイ参照ツイート、及び、ジェンダー関連ツイートの推移
9/25-10/12の期間で、キズナアイ参照ツイート及びジェンダー関連ツイートの推移をグラフ化した。ジェンダー関連とは、乳袋、性的役割、性的、ジェンダーなどの今回の炎上で使われたワードを含むツイートのことだ。
10/03以降、ジェンダー関連も、その他の言及も増えている。いわゆる炎上状態だ。しかし、今回の興味は、10/03の千田さんがヤフーニュースに投稿するまでなので、それまでの動きを追ってみよう。
便宜上、次の３つの時期に分けて詳細を見ていく
- 10/01 サイト公開以降-太田さんの批判ツイートまで。(10/01 00:00-10/02 09:18) 1754ツイート
- 10/02 太田さん日半ツイート以降、深夜24時まで (10/02 09:18-10/02 24:00) 984ツイート
- 10/3 深夜0時より、千田さんのニュース投稿まで(10/03 00:00-10/03 10:09) 739ツイート
1番めの区分は、太田さんのツイート以前にどのような会話がなされていたかを知るために分けた。 太田さんのツイート以降、０時を境に分けているのは、3日に入ってから擁護ツイートが増えたため、それを詳細に分析しようと思ったから。まず最初に、10/01の動きを見てみよう。
キズナアイ、NHKに登場す
最初に、批判ツイート、批判に同調したツイート、批判に対してキズナアイを擁護または批判に反発したツイート、その他批判とは関係のないツイートに分類した表を作成した。
| 項目 | 批判 | 同調 | 擁護・反発 | その他 |
|---|---|---|---|---|
| ツイート数 | 0 | 0 | 0 | 1754 |
| ツイートユーザ数 | 0 | 0 | 0 | 980 |
10/01 NHKにキズナアイが登場する。それはtwitter上でどのように表現されただろうか？1754ツイートをすべて上げて検討するのは難しい。そのようなときは、ざっくりどのように語られたかを見ることで全体を把握することができる。KH coderというおあつらえ向きのアプリがある。テキストマイニングを行うフリーソフトだ。社会学などの計量テキスト分析などでよく使われる。このアプリを使って、この期間にざっくり何が話されていたのかを見て見る。
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
この期間、頻出語（よく出るワード）の一覧は次のようなものだ。
青のNHKやノーベルと言った単語が出てくるが、同時に、激辛MAXなどの単語が出てくる（このときに、激辛MAXに挑戦したりしている）。また、暴言などの単語が出るのは彼女が、暴言キャラとしてキャラクタライズされていいるため。Fu○k , Fu○k言うとります。
キズナアイ「ふぁっきゅー（fuck you）」の元ネタ・初出まとめ | 文脈をつなぐ 【悲報】バーチャルAIYouTuberキズナアイさん、暴言厨だった‥‥ : 暇人ニートちゃんねる
キズナアイ批判で、女性のジェンダーロールを再生産しているという批判があったがジェンダーロールを再生産する暴言キャラってどんなキャラだろうなと違和感があった。
上記の頻出語リストから、共起ネットワークを作る。共起ネットワークは同一のツイートのどの単語が含まれるか（共起）を元にどの単語につながりがあるかをつないだもの。色分け（サブカテゴリ）は同じ色の単語は大体同じグループに属すると考える。
同じVTuberのシロやミライアカリ、輝夜月などが同じグループとして固まっており、大体似た文脈で参照されることが分かる。上に、NHK,ノーベル、出るなどが出ており、NHKに出たことが言及されていることが分かる。面白いのは、青い線で囲われた親分で、彼女(?)はVTuberの親分だとみなされていることが分かる。
ジェンダーロールの再生産の危惧される割にはキズナアイは、親分で暴言キャラで、激辛Max食べてる。
また、このころのツイートをいくつか紹介する
理科の授業でキズナアイ流れて草
— 水蓮 (@su1r3n_Asuca) 2018年10月1日
NHKのサイトにキズナアイちゃん出ててビックリしたけど免疫の授業すごくわかりやすくてよかった！ノーベル賞を受賞された本庶佑先生の「ＰＤ－１」についてもなんとなく理解できた。
— はくろう (@hakurou27) 2018年10月1日
上のツイートは補足が必要だろう。多分、投稿者は学生で、理科の授業で今回のNHKの動画を見せられての反応だろう。理科の教員がキズナアイの動画を見せたのは、それが若い人の興味を掻き立てることを知っており、キズナアイをテコにノーベル賞や理科全般に興味を持ってもらいたいという意図だろう。
これらのツイートでの反応を見るに、科学番組に興味が薄い層や若い層にリーチしたくてキズナアイを起用したんだろうなと感じる。千田さんは記事の中で相づちをうつと言った補助的な役割を演じている言ったが上のツイートにあるように、キズナアイはとても主要な役割を演じている。それは「興味が薄い人をテレビの前に座らせて番組を見させる力」だ。それは補助的な役割ではないだろう。
この期間(10/01 00:00-10/02 09:17)、1754ツイートを調べたが、特に性的役割に言及したツイートは見つけられなかった。
太田さん、批判的なtweetをする
10/2 9時に太田さんが、キズナアイについて批判的なツイートを行う。次の表は、9時から、深夜0時までキズナアイについてのツイートを分類した。
| 項目 | 批判 | 同調 | 擁護・反発 | その他 |
|---|---|---|---|---|
| ツイート数 | 5 | 2 | 33 | 944 |
| ツイートユーザー数 | 5 | 1 | 25 | 597 |
10/2 9時に太田さんは次のようなツイートを行う。
ＮＨＫノーベル賞解説サイトでこのイラストを使う感覚を疑う。女性の体はしばしばこの社会では性的に強調した描写されアイキャッチの具にされるがよりによってＮＨＫのサイトでやめて。このサイトで女性受賞者は少ないの?とか書いてるけどこれじゃ理由わかんないんだろう http://www3.nhk.or.jp/news/special/nobelprize2018/index.html https://twitter.com/katepanda2/status/1046917020279693312
ＮＨＫへの意見を届けるメールフォームはこちらです。 https://twitter.com/katepanda2/status/1046917226614349831
脚注) 太田さんの「NＨＫへの意見を届けるメールフォームはこちらです。 」ツイートは問題だと思っていて上のツイートは単なる不快感の表明だが下のツイートはNHKへ抗議のメールを送るように促しており扇動と考えられる。
その投稿を見たのか、いくつか批判的なツイートが行われる。また、「キズナアイを知らない人が見たらそう見えるのかも」といった同調ツイートが２件投稿される。
上と同じように、この期間の頻出語及び共起ネットワークを見てみよう。
この期間も、NHKにキズナアイが出て嬉しいとかそういったツイートが多い。
また、2日深夜に、「弁護士 太田啓子（katepanda2）ノーベル賞解説のwebページに使用されているキズナアイにいちゃもんをつける」というtoggetterまとめが作られる。
弁護士 太田啓子（katepanda2）ノーベル賞解説のwebページに使用されているキズナアイにいちゃもんをつける - Togetter
擁護・反発ツイートが増える
その後、深夜から、千田さんが、ブログを投稿する10時まで、批判、同調、反発ツイートをまとめた。
| 項目 | 批判 | 同調 | 擁護・反発 | その他 |
|---|---|---|---|---|
| ツイート数 | 4 | 8 | 287 | 440 |
| ツイートユーザー数 | 3 | 8 | 216 | 247 |
批判ツイートは、4件、同調ツイートは8件だ。それに比べて、擁護・反発ツイートは、287件と何倍も多かった。
千田さんは、
これに反対するひとたちは、別にキズナアイは性的じゃない、女性からも支持を得ていると反論、太田弁護士に賛同する人は「乳袋（という表現があるのを初めて知った）」やへそが出ている時点で、やはり性的ではないかと、ツイートが飛び交う事態になっている。
と書いている。このブログを読んだ際に、「飛び交う」という表現で、批判、反論ツイートは半々かなという感触を得たが実際は擁護・反発ツイートが多かった。
この時間になって、性的という言葉がキズナアイと併記されるようになる。
弁護士とキズナアイを表す親分が併記されており面白い。
批判ではなく擁護によって炎上に見える
キズナアイのまるわかりノーベル賞授業サイトが公開されたあと、千田さんが炎上したというブログを投稿するまでの批判ツイート、擁護・反発ツイートをまとめると次のようになる。
| 項目 | 批判 | 同調 | 擁護・反発 | その他 |
|---|---|---|---|---|
| ツイート数 | 11 | 10 | 320 | 3138 |
| ツイートユーザー数 | 9 | 9 | 237 | 1684 |
批判ツイートは、キズナアイに直接言及9件。キズナアイを含まずNHKを批判したツイートが2件あった。
このように批判ツイートと擁護・反発ツイートを集計したのには意図がある。「ネット炎上の研究」の中で、著者は批判によって炎上が起こると書いた。しかし今回の例ではむしろ、擁護・反発ツイートによって炎上に見えてしまっている。
批判ツイートだけであれば、量が少なく、千田さんやNHKは「炎上かな？」と思うだろ。しかし、批判ツイート+擁護・反発ツイートによって、千田さんやNHKは「炎上!」と認識してしまう。
炎上ロンダリング
今回の例は違うが、この現象はやっかいな問題を含む。それは少数で表現を取り下げさせたり、謝罪に追い込むといった工作が可能だからだ。
その工作は次の様な手順を踏む。
- (日頃から反発を招いている)あるユーザーAが対象Oに対して批判的なツイートを行う。
- 対象Oの熱心なファンは、擁護・反発ツイートを投稿。
- ユーザーBがそれを炎上とメディアに投稿。
- 騒ぎが大きくなれば、マスメディアが報道。
- 3の段階、もしくは、4の段階で、対象Oの企業団体は、取り下げ、謝罪を含めた対処を検討。
図示すると次のようになる。
ネットの世界は不透明だ。炎上にさらされた企業団体は誰が批判し、誰が擁護しているかその正確な数を把握することはとても難しい。そのため企業団体はとにかく怖いので、表現を取り下げたり、謝罪をしたりといった検討を始めてしまう。
「ネット炎上の研究」では、炎上に巻き込まれた人の感想として、
「ただ一つ言えることがあるとすれば、怖かった」
という声を紹介している。ネット炎上は実際には批判者は少数なのにネット中から非難されたと思わせる作用がある。
ポリシーロンダリングという言葉ある。
政治的決定や立法、条約制定の当事者を隠蔽しそのプロセスを不透明化する行為。(中略)国内で規制を行うために前もって国際条約を締結しておき、それに基づいて国内法を整備する手法は、典型的なポリシーロンダリングである
と紹介されている。
それに倣って熱心なファンを巻き込んで炎上を演出することは炎上ロンダリングと言えるかも知れない。
炎上の対象になった企業団体は炎上の中身を見通せない（ネット全体でどのように言及されているか知ることは不可能に近い）。そのため燃えていると誰かが言い実際に自分たちに対する言及が多ければ炎上したと考え、取り下げや自粛を含めた対応を検討し始めるだろう。
ポリシーロンダリングが海外という不透明な存在を利用するように、炎上ロンダリングはネットという不透明な存在を利用する。
繰り返しになるが、今回の騒動がそのような意図で行われたといっているのではない。今回の調査から、擁護者が炎上の演出に絡んでおり、それをうまく利用することで少数者が目的を達成できる可能性を考えている。
まとめ
- 千田さんのエントリーで「ネットで炎上中」と書いたが、実際に、キズナアイが炎上しているか調査した。
- 千田さんがエントリーを書くまでの間、キズナアイに関して、批判ツイートは11件(9名)、同調ツイートは、10件(9名)、キズナアイ擁護、反発ツイートは320件(237名)であった。
- 「ネット炎上の研究」では、批判ツイートによって炎上が起こる例を紹介していたが、擁護ツイートでも炎上とみなせる事例を報告した。
- 今回の事例とは異なるが、熱心なファンを巻き込むことで、炎上を演出できる可能性について考察した。
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この記事を書いたきっかけ
斗比主さんの次の記事を読んで、実際のツイート件数を数えたり、もともとどのように言及されているか調査してみようと思いました。
斗比主さんが、
キズナアイや、NHKに対して、批判的なコメントが殺到しているように見えなかったからです。記事でも、”疑義を呈し…反対する人たちは…賛同する人たちは”とありますし、"炎上"というより、"議論が巻き起こっている"という方がしっくりきました。
と書いたように私も、批判的なコメントが殺到しているようには見えませんでした。ただ上に書いたように、批判も擁護も一緒くたに見えるので、炎上したように千田さんやNHKからは見えるのかもと感じました。
その他
要望があれば、どのツイートを、批判、同調、擁護・反発ツイートとして認識したか？ツイートID一覧を公開します。
追記
須藤さんも同じようにツイートの分析をしている（彼のツイートは、11時間ほど前。私の投稿より早い。）。こちらでも
キズナアイがNHKのノーベル賞企画に出演してから、千田有紀教授が「ネットで炎上中」との記事を発表するまでのツイートを、キーワード検索したところ… ツイート数 全591件（554人） 否定的な発言 7件（6人） でした。 ちなみに最初の批判発言は、491件目の太田啓子弁護士のものでした。
とのことでした。
キズナアイがNHKのノーベル賞企画に出演してから、千田有紀教授が「ネットで炎上中」との記事を発表するまでのツイートを、キーワード検索したところ…
— 須藤玲司 (@LazyWorkz) 2018年10月22日
ツイート数 全591件（554人）
否定的な発言 7件（6人）
でした。
ちなみに最初の批判発言は、491件目の太田啓子弁護士のものでした。 pic.twitter.com/AMEbcT1Dp8
須藤さんの調査と合わせても、
- 太田さんのツイートが発端
- 批判ツイートよりも擁護・反発ツイートが多い
という点は同じようです。
須藤さんの調査はこちらにまとまってます。
簡易ツイート分析によるキズナアイNHK起用騒動の炎上確認 ～「炎上中」と千田有紀教授が記事にしたとき、本当に炎上していたのか？ - Togetter
おまけ。キズナアイは、どう見られているか？2018年7月から9月までのツイートを調査した。
今回の騒動で、キズナアイが女性のジェンダーロールを再生産していると指摘された。昔からキズナアイを知っている人たちは、その意味をあまり理解できないようだった。理由はジェンダーロールを再生産するならもっと適したVTuberなどがいただろうからだ。この認識のギャップが、会話が噛み合わない原因になったのではないかと想像する。
実際のところキズナアイはどのように言及されているのか？３ヶ月間のツイートを検索して、どのように言及されているか調べてみた。期間は、2018-07-01 から 2018-09-30まで。キズナアイに言及している137490ツイートを取得。KH Coderにて頻出語の抽出、共起ネットワークの可視化を行った。
確かに可愛いと言及されることも多いが、「暴言厨」だったり、「親分」だったりと、既存のロールに当てはまらない言及も多かった。このようなキズナアイイメージに対する認識の差が混乱に影響を与えたのかも知れない。
