外国人嫌悪と難民：もっと詳しく見てみよう

人々はより良い生活を求めたり、紛争や災害から逃れたりするために世界中を移動している。国際的な移民は2億8100万人で、これは世界中の30人に1人にあたる。その中で8200万人以上が強制的に家を離れざるを得なかった。彼らは新しいコミュニティで平和に暮らそうとしているが、しばしば外国人嫌悪や暴力に直面し、平等な機会や基本的な尊厳を見つけるのが難しい。そのため、こうした外国人嫌悪の出来事と、難民に対するネガティブな態度を生む要因を調査することが重要だ。

この研究では、GDELTという大規模で定期的に更新されるデータベースを使って、2022年に報道された外国人嫌悪の出来事を調査した。この年のデータを集めることで、難民に関する報道された出来事についての洞察を得ることを目指した。

#GDELTの重要性

GDELTは、Global Database of Events, Language, and Toneの略で、1979年以降の数十億の記録を持つデータソースだ。研究者たちは、政治的暴力やフェイクニュースの影響など、さまざまな研究にGDELTを利用している。その価値にもかかわらず、外国人嫌悪の出来事を追跡するような特定のタスクでGDELTを扱うのは難しいことがある。研究者たちは、データの複雑さを理解し、分析にかなりの時間を要することを指摘している。

いくつかの研究が、強制移住とそれが難民を受け入れる国の政策に与える影響を検討してきた。GDELTのデータを分析することで、難民に関するメディア報道のトーンや内容を知ることができ、ネガティブな態度や共感の存在が明らかになる。

#研究質問

我々の研究は、二つの主要な質問に焦点を当てた：

1. 難民の数に基づいて予想されるよりも、メディアでの難民関連の出来事が多い国を特定できるか？
2. 報告された出来事を「直接」と「間接」に分類できるか、これらのカテゴリーの出現頻度はどのくらいか？

我々の発見は、難民の数が増えることが外国人嫌悪の出来事を直接的に引き起こすという考えに挑戦している。また、多くの報告された出来事は「間接」と分類され、つまり、直接的な行動ではなく議論を含んでいることが分かった。

#背景と関連研究

GDELTは、世界中のさまざまな情報をキャッチする重要なリソースだ。多くの研究者がこのデータを、内乱や政治活動などさまざまな文脈で利用してきた。研究によれば、GDELTは難民の流入を予測したり、難民に関するメディア報道を評価したりするのに役立つ。

我々の研究は、移民や難民の問題に関する出来事を分析することを目指している点で過去の研究と似ている。しかし、我々の主な目標は、GDELTデータを使用して外国人嫌悪の出来事をリアルタイムで監視するシステムを構築することだ。これにより、潜在的な暴力が起こる可能性のある場所を特定できる。国連のような組織が外国人嫌悪に対抗するための取り組みを行っているが、これらの出来事を追跡するためのグローバルツールは存在しない。

#GDELTデータベースの理解

我々はGDELT 2.0データベースを利用した。このデータベースは継続的に更新されており、65の言語から英語にニュース記事を翻訳している。分析では、データベース内の3つの主要なテーブルに焦点を当てた：

1. イベントテーブル： 世界のイベントデータを含み、イベントの識別番号やアクター情報などの詳細がある。
2. イベント言及テーブル： ニュース記事内の全てのイベントの言及をキャッチし、言及のトーンに関する情報をコード化している。
3. グローバルナレッジグラフ（GKG）： データを接続し、イベント、文脈、アクター、メディアの感情のネットワークを形成する。

#データ収集方法

我々は2022年のデータを分析の対象とし、明確で最近の視点を持つことを目指した。COVID-19パンデミックによる混乱を避けるために2021年は扱わなかった。2022年を調べることで、最近の出来事と混乱要因を避けるバランスを求めた。

外国人嫌悪の出来事を特定するために、難民に対するネガティブな行動に関連するGKG内の特定のテーマを探った。最初に大きなデータセットを集め、そこから難民に関連するユニークな出来事を特定するためにフィルタリングした。

#データ分析プロセス

我々の主な目標は、難民の数に基づいて期待されるよりも多くの難民関連の出来事が報告された国を強調することだった。これを達成するために、各国の難民の割合をその総人口に対して計算した。信頼できるソースから、避難民の数とそのホスト国に関するデータを取得した。

次に、各国の関連するGDELTイベントの数を難民の割合と比較した。これにより、難民数が示唆するよりも外国人嫌悪の出来事が大きな問題となっている国を特定できた。

#結果

我々は国ごとの報告された外国人嫌悪の違いを示す地図を作成した。アメリカ、中国、ウクライナのような国は、難民数に比べて報告された出来事の頻度が高かった。これはこれらの地域でのメディア報道が多かったからかもしれない。

興味深いことに、トルコ、コロンビア、ドイツ、パキスタン、ウガンダなど、多くの難民を受け入れている国は、報告された外国人嫌悪の出来事がトップ10に入らなかった。一方、ナイジェリアやルワンダは、難民が少ないにも関わらず、出来事数が不均衡に多かった。

#イベント分類

さらに詳しく調べるために、GDELTのイベントコードを調査し、「直接」と「間接」の二つの広いカテゴリーに分けた。直接的な行動は、攻撃や抗議などの実際の出来事を含み、間接的な行動は、問題に関する議論に関連する。2778のイベントのうち、13%が「直接」と分類され、87%が「間接」とされた。

これは外国人嫌悪に関する多くの議論が行動よりも話し合いを含むことを示唆している。例えば、外国人嫌悪が高いと報告されたナイジェリアには、データ内で直接的な暴力的な出来事はなかった。

#今後の方向性

我々の研究の限界を考慮すると、さらなる研究が必要だ。特定の場所情報を持つ出来事に焦点を当てたが、場所データなしの出来事を探ることも価値がある。また、より多くの年を含む研究を拡大することで、時間の経過に伴うパターンやトレンドを観察できるかもしれない。

我々の発見を利用することで、難民に対する外国人嫌悪の出来事を視覚化し、監視するための改善されたツールを作り出すことができる。

#結論

GDELTデータの探求を通じて、我々は難民に関連する外国人嫌悪の出来事を予想以上に報告している国を強調した。我々の研究は2022年に焦点を当てているが、難民の数と外国人嫌悪の関係は想定以上に複雑であることを示している。我々の結果は、政治的なダイナミクスとメディアの表現が、これらの出来事が報告され、認識される方法に重要な役割を果たしていることを示唆している。

この研究は、外国人嫌悪や難民問題に関する議論に寄与するだけでなく、これらの社会的課題を効果的に監視し、対処するための将来の研究の基盤を築くものとなる。