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安倍晋三の暗殺が日本の2022年の選挙に与えた影響

安倍の死が選挙中の有権者の感情にどう影響したかを調べる。

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目次

確立された政府がある国では、政治的暗殺はあまりないんだ。だから、その影響が選挙や政治にどんなものかってのは、あまり理解されてないことが多い。この論文では、日本の元総理大臣の安倍晋三の暗殺が、2022年の参議院選挙にどう影響したかを見ていくよ。200万以上のツイートを使って感情を分析する方法を使って、この研究は安倍の死が有権者の感情にどう影響したのかを照らし出そうとしてるんだ。

背景

2022年の日本の参議院選挙は、上院の248人のうち125人を選ぶために7月10日に行われた。安倍が暗殺された後、研究者たちはこの悲劇的な出来事が人々の選挙に対する気持ちをどう形作ったのかを調べようとした。特にツイッターは、選挙シーズン中の世論を測るための重要なツールになってる。過去の研究では、ツイートを分析することで選挙結果を予測できることが示されていて、ソーシャルメディアが世論を形作る役割を果たしてるんだ。

これまでの研究は主にアメリカに焦点を当ててきたけど、他の国での暗殺のような突然の出来事が選挙に与える影響についてはあまり研究されてない。この研究は、世界中の感情分析に関する過去の研究をレビューして、日本の結果と比較してる。

ツイートの分析

安倍の暗殺が選挙に対する気持ちにどう影響したかを理解するために、この研究は特定の期間のツイートを見てる。分析した期間は、2022年の6月22日から7月9日の18日間。この期間は、選挙の発表の直後だったから選ばれたんだ。

研究は、参議院選挙に関連する特定の用語を含む日本語のツイートを集めた。データを手動で集めて、より正確な結果を得るためにフィルタリングしたよ。比較のために、過去の選挙からもかなりの数のツイートを集めた。

感情表現を分析する前に、生データをクリーンにした。不要な文字や重複、条件を満たさないツイートを削除する作業をしたんだ。クリーンアップの後には、分析対象の各選挙年のツイートが大量に残った。

感情分析の方法

ツイートをポジティブかネガティブかに分類するために、事前にトレーニングされた言語モデルを使った。このモデルはツイートに表現された感情を評価して、感情に基づいてスコアをつけた。また、研究では幸福、悲しみ、期待、驚き、怒り、恐れ、嫌悪、信頼の8つの基本的な感情も見てる。この多面的な分析によって、人々が安倍の暗殺を受けて選挙にどう反応したのかのより明確なイメージが得られた。

結果は、安倍の死後、全体的な感情スコアが短期的に悪化したことを示してた。また、研究では、分析されてる選挙期間中の感情の変化の傾向も指摘されてる。

政治における殉教

殉教者について考えると、まず宗教的な人物を思い浮かべるかもしれない。でも、殉教の概念は政治的な人物にも広がるんだ。政治的な変化や不安定な状況において、殉教者の記憶は人々を団結させて支持を集めることができる。様々な国の歴史的な例は、殉教の概念が政治的行動を促すためにどう使われてきたかを示してる。

日本では、安倍の死が有権者の自民党に対する気持ちに影響を与えたかもしれない。この党は安倍の遺産の守り手として自らを位置づけた。このつながりは、有権者が深い政治的信念よりも同情や忠誠心から自民党に投票するかもしれないという憶測を生んでる。

安倍の暗殺が選挙の感情に与えた影響

安倍の暗殺は、ソーシャルメディアの感情に深い影響を与えたようだ。安倍に言及したツイートは、特に彼の死のニュースの後に怒りや恐れ、悲しみの感情を伝えていた。ツイートに表現された感情は、暗殺直後にネガティブさが大きく上昇したことを示してて、これはその出来事に対する短期的な感情反応を示してる。

興味深いことに、暗殺の後、ツイートで話されるトピックが変わった。事件の前は、多くのツイートが選挙のロジスティクスや政策に焦点を当てていたが、暗殺の後は、安倍とその死に関する公の感情を反映する話題に移った。この話題の変化は、選挙の文脈における政治的殉教の感情的重みを際立たせた。

公共の注意の変化

この研究では、安倍の暗殺の後に公共の注意がどれだけ早く移ったかも観察している。人々が重大なニュースイベントに集中する能力が時間とともに減少しているようだ。選挙に関連するツイートの感情は、イベントの初期のショックの後に急速に回復していて、ソーシャルメディアの時代において公共の注意が数時間しか持たない可能性を示唆してる。

この現象は、今日の速いペースの環境でニュースがどのように消費され、処理されるかについての疑問を提起している。この選挙サイクルで見られた短い注意の持続時間は、人々が重要な政治イベントに関連するニュースや感情にどのように関与しているかをさらに調べる必要があることを示している。

選挙におけるソーシャルメディアの役割

ツイッターのようなソーシャルメディアプラットフォームは、公共の感情のリアルタイムな反映として機能している。2022年の選挙では、安倍の暗殺の周りの日々にツイートの量が目に見えて増加した。この急増は、危機の瞬間に政治に対する関与が高まったことを示している。

2022年の選挙では、自民党がより多くの議席を獲得するという優位性を得た。調査結果では、安倍の暗殺に影響された有権者のかなりの割合があったことが示されていて、悲劇的な出来事が選挙の流れを変えることができるということを示している。

ネクロポリティクスの未来

今後のことを考えると、安倍の暗殺の影響は政治的殉教の未来についての疑問を投げかけ、将来の選挙にどう影響するかが気になる。もし政治的な人物が悲劇的な死にまつわる感情を選挙の利益のために活用できるなら、民主主義社会においてそのような出来事がどのように見られるべきかを再考する必要があるかもしれない。

ネクロポリティクスの研究は、組織的な政治殺人が選挙での操作に利用される可能性があることを示唆している。このトレンドが一般的になるなら、有権者の感情や世論を操るために個人がどこまで行くかという倫理的懸念が浮かび上がってくる。

結論

この研究は、安倍の暗殺が2022年の参議院選挙中の感情にどのように影響したのかを示すスナップショットを提供している。結果は、このような出来事が有権者の意見や行動に一時的に影響を及ぼす可能性があることを示唆している。安倍の死が短期的な影響を与えたかもしれないが、それが日本の政治にどんな持続的な影響を与えるかは不明だ。

要するに、政治的殉教が公共の感情を揺さぶることはあるけど、ソーシャルメディアや公共の注意が急速に変わることを考慮する必要がある。悲劇的な出来事が選挙に与える影響は複雑で、政治における殉教の長期的な影響を理解するためには、もっと研究が必要だ。

オリジナルソース

タイトル: The Effects of Political Martyrdom on Election Results: The Assassination of Abe

概要: In developed nations assassinations are rare and thus the impact of such acts on the electoral and political landscape is understudied. In this paper, we focus on Twitter data to examine the effects of Japan's former Primer Minister Abe's assassination on the Japanese House of Councillors elections in 2022. We utilize sentiment analysis and emotion detection together with topic modeling on over 2 million tweets and compare them against tweets during previous election cycles. Our findings indicate that Twitter sentiments were negatively impacted by the event in the short term and that social media attention span has shortened. We also discuss how "necropolitics" affected the outcome of the elections in favor of the deceased's party meaning that there seems to have been an effect of Abe's death on the election outcome though the findings warrant further investigation for conclusive results.

著者: Miu Nicole Takagi

最終更新: 2023-08-28 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.18004

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.18004

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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