Twitterの議論における陰謀論の分析

最近、陰謀論についての議論が広まってきてるね、特にオンラインで流れる誤情報のせいで。多くの研究者がこれらの理論を調査しようとしていて、主にTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームでどこに現れるかに焦点を当ててるんだ。でも、ほとんどの研究は小さなデータセットを使ってるから、学べることが限られてるんだよね。

この研究では、Twitterデータセットを作成する新しい方法を紹介するよ。このデータセットには、2022年に陰謀に関連するコンテンツをシェアしてたTwitterアカウントが含まれてる。私たちの方法は、特定の陰謀論や誤情報を広める努力とは関係ないんだ。また、陰謀ユーザーと比較するために、普通のユーザーのコントロールグループも集めたよ。

データ収集の結果、約15,000人のユーザーと3700万ツイートが集まったんだ。この2つのグループを分析して、トピックやユーザープロフィール、行動を見てみる。陰謀ユーザーとコントロールユーザーのプロフィールは似てるけど、行動や話すトピックには大きな違いがあることがわかった。たとえば、陰謀に関わるディスカッションをしてるユーザーは、特定の言葉を使ったり、流行のトピックについて強い意見を持ってる傾向があるんだ。面白いことに、自動アカウント、いわゆるボットの存在は両方のグループで少なかったから、どちらのカテゴリーのユーザーもほとんどが実在の人物ってことだね。

私たちはまた、オンラインで問題を抱えるユーザーを見分けるために、研究者がよく使うさまざまな特徴に基づいて陰謀ユーザーを特定するシステムを作ったよ。この方法で、陰謀ユーザーを正確に特定できて、高い精度を達成したんだ。

#はじめに

陰謀論は昔からあって、ここ10年でソーシャルメディアでさらに人気が出てきたんだ。誤情報の拡散や科学的証拠の否定が、陰謀論の増加に大きく寄与してる。このような理論は、重大な出来事に対して代替の説明を示すことが多く、個人やグループによる秘密の陰謀を疑ってるんだ。たとえば、気候変動に関する異常な考えや、9/11のような歴史的出来事、最近ではCOVID-19パンデミックに関連する主張などがあるよ。

Twitterみたいなソーシャルメディアプラットフォームは、こうした陰謀のアイデアを素早くシェアしやすくしてる。そのせいで、いろんなトピックの周りに多くの陰謀信念が生まれ、人々がイベントや社会の問題をどう見るかに影響を与えてるんだ。

これらの理論の影響を考えると、研究者たちはそれがオンラインでどう広がるのか、誰がそれに関わるのかを理解しようとしてる。人々がこれらの理論に対してどんな傾向を持っているかを理解することで、信念がどのように形成され、受け継がれるのかの洞察を得ることができるんだ。でも、多くの研究は特定の陰謀トピックに焦点を当てているため、陰謀への関与の広範な傾向を理解するのが難しいんだよね。

このギャップを埋めるために、私たちは15,000人のユーザーからなる大きくてバランスの取れたデータセットを作ったよ。そのうち半分は陰謀ユーザーとして特定され、もう半分はランダムユーザーのコントロールグループだ。これらのユーザーから37万ツイートのタイムラインを収集して、彼らの行動や好みを探索できるようにしたんだ。

#データ収集戦略

データセットを構築するにあたり、陰謀の議論に関わっている可能性のあるユーザーを集めることを目指したよ。私たちのアプローチは、リツイートやコメントよりもコンテンツへの強い支持を示すTwitterの「いいね」に焦点を当ててる。

#陰謀ユーザーの収集

陰謀論に影響されている可能性のあるユーザーを特定するために、信頼できる陰謀関連のTwitterアカウントのリストから始めたよ。そして、そのアカウントの投稿に「いいね」をしたユーザーの情報を集めた。私たちのプロセスは、主に3つのステップから構成されてるんだ。

1. 陰謀のソースを特定: 信頼できるソースによって評価された陰謀関連のウェブサイトのリストを作成した。このウェブサイトが、関連するTwitterアカウントを集める出発点になったんだ。

2. 「いいね」を収集: 私たちのリストにあるアカウントの投稿に「いいね」をしたTwitterユーザーを集めた。このステップは重要で、「いいね」をすることは提案されたアイデアへの支持を示すことが多いからね。

3. ユーザーのフィルタリング: 複数の陰謀アカウントで一貫したインタラクションを持っていたユーザーを選択するためにフィルターを適用したよ。さまざまなソースの「いいね」を持ち、ユーザーの全体的な活動レベルを維持することで、バランスの取れたデータセットを目指したんだ。

この方法を使って、様々な陰謀のソースを「いいね」した約7,400人の陰謀ユーザーを特定できたよ。各ユーザーから最大3,200ツイートを集めて、包括的なデータセットを作成したんだ。

#ランダムユーザーの収集

陰謀ユーザーと比較するために、ランダムなTwitterユーザーのコントロールグループも集めた。このグループは、議論されるトピックと言葉の使い方で陰謀ユーザーにマッチするように選ばれたんだ。収集方法は以下の通りだよ：

1. トピック関連の議論を収集: 陰謀ユーザーが使う人気のハッシュタグに関連するツイートを集めた。

2. ユーザーを抽出: 集めたツイートから、これらのトピックについて話しているユーザーを特定した。

3. ランダムユーザーをフィルタリング: 元のリストの陰謀アカウントに関与したユーザーは除外した。このステップで、ランダムユーザーのグループに陰謀を信じてる人が含まれないようにしたんだ。

このプロセスを通じて、もう1つの7,400人のランダムユーザーグループができて、比較のためのバランスの取れた基盤を提供する数百万のツイートが集まったんだ。

#ユーザーグループの分析

2つの異なるユーザーグループを集めた後、彼らの行動や好みの違いを分析することに焦点を当てる。主に3つの領域を考慮したよ：

1. トピックの好み: 両グループのユーザーが話している主なテーマを探った。

2. プロフィールメタデータ: ユーザープロフィールのさまざまな特性を見た、アカウントが作成された日や他の識別可能な特徴を含めて。

3. 行動パターン: ユーザーがTwitterでどうインタラクトするか、他の人にどれだけ返信するか、ツイートで使われる言葉について評価した。

#トピックの好み

ユーザーが話すトピックは、彼らの興味や信念について多くを明らかにする。私たちは、両グループのツイートに頻繁に現れるハッシュタグを見て、主な主題を特定したよ。

陰謀ユーザーについては、COVID-19やワクチン、さまざまな政治問題についての議論に強い関与が見られたんだ。彼らの言葉遣いはしばしばもっと激しく、強い意見を反映してる。

一方で、ランダムユーザーはもっと広範囲のトピックについて話す傾向があり、中には金融や暗号通貨に焦点を当てている人もいた。彼らはより穏やかな言葉遣いをしていて、議論に対してもっとバランスの取れたアプローチを示しているように思える。

#プロフィールメタデータ

次に、陰謀ユーザーとランダムユーザーのプロフィールを比較した。彼らのプロフィールは、フォロワー数やアカウントの年齢など、似たような特性を示すことが多いけど、インタラクションは大きく異なることがわかったよ。

陰謀ユーザーは発言が多く、討論に参加したり他の人に返信したりすることが多いから、オンラインの会話に積極的に参加する傾向があるね。

#行動パターン

最後に、ツイート活動に基づいてユーザーの行動を分析した。陰謀ユーザーは、ランダムユーザーグループと比べて返信の頻度が高いことに気づいた。この発見は、陰謀ユーザーがコンテンツを単にシェアするだけでなく、議論に参加する可能性が高いことを示してる。

対照的に、ランダムユーザーは、直接的なインタラクションが少ない状態でコンテンツをリツイートしたりシェアしたりする傾向があり、異なるスタイルのエンゲージメントを示しているんだ。

#陰謀ユーザーの分類

陰謀ユーザーを識別する方法をさらに理解するために、さまざまな特徴を利用するシステムを開発したよ。ツイートや活動に基づいてユーザーを分類するために、複数の機械学習モデルを訓練したんだ。

私たちの分類器は、以下の特徴を評価したよ：

• プロフィールメタデータ: ユーザープロフィールから得られる情報。
• 行動的特徴: ツイート頻度や返信率などのユーザー活動のメトリクス。
• 言語的特徴: ツイートで使われる言葉遣いの分析。

これらの特徴を組み合わせることで、陰謀の議論にもっと関与しているユーザーを正確に特定できたんだ。

#分類器の性能

分類器の結果は良好だったよ。高い精度を達成し、陰謀ユーザーをランダムユーザーから効果的に区別できたんだ。特に言語的特徴が陰謀ユーザーの特定に貴重だってわかった。たとえば、特定の言葉やフレーズを使うユーザーの方法が、彼らを正しく分類するのを簡単にしてくれたんだ。

#結論

ソーシャルメディアで陰謀論が広がることは、個人や社会にとって重要な意味を持ってる。私たちの研究は、Twitterで陰謀に関連する議論に関わるユーザーの特性を詳しく探求したものなんだ。

大きなデータセットを作ることで、陰謀ユーザーと通常ユーザーの違いを効果的に分析できた。私たちの発見は、陰謀信念をオンラインで特定し、対処する際にユーザーの行動、話題、言語選択を理解する重要性を強調しているよ。

私たちが開発した方法論は、今後の研究のモデルとして役立つ可能性があって、陰謀論に関連するソーシャルメディアのダイナミクスと行動を分析することに焦点を当てられるんだ。私たちの仕事は、誤情報と戦う継続的な努力に貢献し、オンラインコミュニティで陰謀論がどのように根付くかを理解するためのツールを提供しているんだよ。