著者

永吉 希久子 瀧川 裕貴 呂 沢宇 下窪 拓也 渡辺 誓司 中村 美子

出版者

NHK放送文化研究所

雑誌

放送研究と調査 (ISSN:02880008)

巻号頁・発行日

vol.73, no.4, pp.26-43, 2023-04-01 (Released:2023-04-20)

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ソーシャルメディアにおける「世論」の特徴と、それを分析するメリットを検討するため、前号では2020年の安倍首相(当時)に関するツイートの分析を例として、「教師あり機械学習」によるセンチメント分析という手法を用いて、安倍首相に対する支持と不支持の態度を推定した。分析の結果、ツイートの8割近くが安倍首相に対するネガティブな態度を表していると分類され、世論調査の内閣支持率との間に、大きな乖離がみられることが明らかになった。そこで、前号で用いたのと同じ、安倍首相に関する500万のツイートについて、ツイートの話題を抽出できるトピックモデル分析という手法を用いて詳細に分析し、Twitter「世論」の特徴と、その有用性について報告する。 トピックモデルの手法は複数存在するが、本号では短文からなる文書の分析に適したギブスサンプリングディリクレ多項ミクスチャーモデル(GSDMM)を用いた。分析の結果、25のトピックが抽出され、全体の28%程度をコロナ関連のトピックが、24%程度を政治疑惑・スキャンダルに関するトピックが構成していた。トピックごとのセンチメントの分布をみると、ほとんどのトピックで安倍首相への否定的意見が大半を占めていたが、外交や「安倍首相への批判と、そうした批判者への批判」からなるトピック、辞任報道への反応では、肯定的意見も2割程度あった。また、政治的疑惑・スキャンダルに関するトピックは短期間の盛り上がりにとどまり、相対的に少数のアカウントが繰り返しツイートをする傾向にあるのに対し、新型コロナ関連のトピックは一定期間持続し、相対的に多くのアカウントが発言に参加していることも示された。 Twitter上の安倍首相への態度の大半を不支持が占めていたが、その内部は政治的疑惑・スキャンダルを中心に、相対的に少ないアカウントが積極的にリツイートを含めた発信を行うトピックと、緊急事態宣言やアベノマスクといった、多様なアカウントが否定的意見を表明したトピックが混在していたことがわかる。 Twitterデータの分析によって、通常の質問紙調査で測定できる「聞かれたから答える」意見とは異なり、人々が関心をもち、意見を表明するほどの熱意を持って抱く「世論」を測定することができる。本研究で用いたような、トピック分析やセンチメント分析などの手法を組み合わせて分析することで、人々の関心や熱意の推移、その多様性や状況による変化を検証することができる。このような点が、Twitterで世論を分析するメリットといえるだろう。 上記のように、Twitterに現れる「世論」は通常の世論調査から把握される「世論」とは質的に異なる。重要なのは、従来の世論調査から把握される世論とツイートの分析から把握される世論の、それぞれの特徴と利点、限界をふまえ、両者を補完的に用いることである。それにより、より多面的に世論を理解することができる。 *GSDMM(ギブスサンプリングディリクレ多項ミクスチャーモデル)Gibbs Sampling Dirichlet Multinomial Mixture

著者

瀧川 裕貴 永吉 希久子 呂 沢宇 下窪 拓也 渡辺 誓司 中村 美子

出版者

NHK放送文化研究所

雑誌

放送研究と調査 (ISSN:02880008)

巻号頁・発行日

vol.73, no.3, pp.70-85, 2023-03-01 (Released:2023-03-30)

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今日の社会におけるソーシャルメディアの社会的影響力は大きく、世論の動向を把握する際にソーシャルメディアの影響を考慮することは避けられない。他方で、従来の世論調査による世論の把握に比べて、ソーシャルメディアを用いた言論分析がどのような特徴と課題をもっているかについては検討が必要である。しかし、ソーシャルメディアの言論分析は従来の世論調査とは異なる方法が必要とされる。そこで、本論文では、ソーシャルメディアにおける「世論」に計算社会科学という社会科学の新たな分析方法を適用し、世論調査の結果と比較することで、ソーシャルメディアにおける「世論」の意味について検討する。その際、Twitterにおける安倍首相に関するツイートの分析を例として用いる。具体的には、教師あり機械学習によるセンチメント分析という手法を用いて、大規模なツイートデータから、安倍首相に対する支持と不支持の態度を推定する。機械学習のモデルは、ディープラーニングに基づく事前学習言語モデルBERTの改良モデルの一種であるRoBERTaを使用する。モデルの正解率は85.79%であり、十分な性能を発揮することが示された。 分類結果では、ツイートの8割近くが安倍首相に対するネガティブな態度を表していると分類され、観察期間を通じて不支持が支持を大幅に上回っていた。また、モデルが分類したセンチメントに特徴的な語を分析した結果,人間の目から見ても理解可能であり,分類がある程度妥当なものであることがわかった。このように、Twitterから読み取った安倍首相への支持と不支持の時系列変化と世論調査の内閣支持率の比較を行うと,両者は一致せず大きな乖離が見られることが明らかになった。これらの結果は,Twitter上での意見表明と一般世論との関係を考えるための材料となる。次号では,支持と不支持がどのようなトピックをめぐってなされたのか,トピックモデル分析という手法を用いて詳細に分析し,Twitter分析の有用性と課題について報告したい。

著者

青木 紀美子 小笠原 晶子 熊谷 百合子 渡辺 誓司

出版者

NHK放送文化研究所

雑誌

放送研究と調査 (ISSN:02880008)

巻号頁・発行日

vol.73, no.10, pp.32-72, 2023-10-01 (Released:2023-10-20)

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社会的に多様性、公平性、包摂性の促進が重視される中、メディアも社会の多様性を反映しているかを問われている。放送文化研究所では2022年度、テレビ番組の表象の多様性について2回目の調査を行った。 6月の1週間、番組全般の出演者のジェンダーバランスをメタデータにもとづいて分析し、6月と11月、ウィークデー(月~金)夜の全国向けのニュース報道番組で発言した登場人物について、ジェンダーに加え「障害の有無」、「人種的多様性」、「取材地の分布」などについても、コーディングによる分析を行った。 ジェンダーバランスの分析結果は、前年度とほぼ変わらず、女性と男性の割合が、番組全般では4対6、夜のニュース報道番組では3対7だった。総人口では女性が過半数を占め、特に高齢層で女性が男性より多いという社会の現実に対し、テレビの世界は「若い女性と中高年の男性」に偏った表象であることが前年度に続き、確認された。このうちニュースでは、男性が政治や経済などの分野で権威や肩書がある立場で登場することが多いのに対し、女性は暮らしや福祉などの分野で地位も肩書も名もない立場で登場する割合が高かった。新たに加えた調査項目のうち「人種的多様性」では、「日本人」の次に「ヨーロッパ系」が多く、取材地が日本国内の場合も、在留外国人の大半を占める「アジア系」と「ヨーロッパ系」が、登場人物に占める割合で並ぶという偏りがあった。「障害の有無」の分析では、障害「あり」が全体の0.3%で、「あるかもしれない」0.9%とあわせても約1.2%で、国内の障害者の割合のおよそ9.2%の8分の1程度にとどまった。登場人物が取材を受けた「取材地の分布」は、都道府県別の人口分布に比べて、東京への一極集中がはるかに大きかった。限られた日数のサンプル調査であり、テレビ放送から得られる情報では把握できない多様性もあるが、視聴者から見えるテレビの表象の偏りを示唆する結果となった。

著者

宇治橋 祐之 渡辺 誓司

出版者

NHK放送文化研究所

雑誌

放送研究と調査 (ISSN:02880008)

巻号頁・発行日

vol.73, no.6, pp.30-63, 2023-06-01 (Released:2023-06-20)

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NHK放送文化研究所では,全国の学校現場におけるメディア環境の現状を把握するとともに,放送,インターネット,イベントなどNHKの教育サービス利用の全体像を調べるために,1950年から定期的に学校を単位として,あるいは教師個人を対象として全国調査を行ってきた。全国の小・中学校で「児童生徒向けの1人1台端末」と「高速大容量の通信ネットワーク」を一体的に整備するGIGAスクール構想の本格的な運用が始まり2年目となる2022年度は、1人1台端末の授業での利用だけでなく、家庭への端末持ち帰りとその利用状況を把握するために、中学校の教師個人を対象とした。対象教科は初めて5教科(理科、社会、国語、外国語、数学)としている。 GIGAスクール構想前の2019年度の結果と比べると、タブレット端末を利用できる環境にある教師が大幅に増加(63%→91%)、インターネットを利用できる環境にある教師(77%→93%)も増えていた。 また、生徒に1人1台ずつ配付されたパソコンやタブレット端末(「GIGAスクール端末」)を授業で生徒に利用させている教師は、5教科全体で87%であった。さらに授業で「GIGAスクール端末」を生徒に利用させている教師でみると、6割を超える教師が「家庭への持ち帰り学習」を行っていた。 授業でのメディア教材の利用についてみると、「指導者用のデジタル教科書」(33%→49%)の利用と、NHKの学校放送番組あるいはNHKデジタル教材のいずれかを利用していた「NHK for School教師利用率」(38%→49%)が増加していた。また、教科別にみると理科と社会で「NHK for School教師利用率」、外国語で「指導者用のデジタル教科書」と「学習者用のデジタル教科書」の利用が多く、教科による違いがみられた。 教師が生徒の家庭学習に行っている支援については、「紙の市販ドリルやプリント教材」「教科書」を利用した紙教材での支援が7割で多かった。ただし「アプリなどデジタルのドリル教材」など、生徒が家庭でパソコンやタブレット端末を利用して行う「デジタル教材」での支援も6割で、家庭学習の支援が多様化している様子もみられた。 またビデオ会議や資料共有、コミュニケーション機能などがある、授業と家庭学習で利用できる「学習支援ツール」は、84%の教師が利用していた。 GIGAスクール構想の実現で、教室のメディア環境は大きく変わった。家庭のメディア環境の差などの課題はあるが、授業と家庭学習を繋げられる「NHK for School」や「学習者用のデジタル教科書」などのメディア教材と「学習支援ツール」などを利用することで、生徒の学びをどう広げていけるのか、学校と家庭の両方を見渡した学習支援のトータルデザインを考える必要があると考えられる。

著者

澤畠 康仁 小峯 一晃 比留間 伸行 伊藤 崇之 渡辺 誓司 鈴木 祐司 原 由美子 一色 伸夫

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.62, no.4, pp.587-594, 2008

被引用文献数

4

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We investigated the relationship between viewer comprehension of a TV program and the direction of his or her gaze in a real experimental TV educational program involving 26 elementary schoolchildren. The aim was to observe the correlation between TV program comprehension and entropy of gaze distribution. Gaussian Mixture Models (GMM) are estimated using statistical methods and assumed to represent the distribution of many subjects' gaze. The results indicate that variances in gaze direction tended to be lower for scenes for which the subjects had better comprehension. The tendency was further noticeable after keywords were uttered that were related to the answers of correponding questions. A gaze-model-estimation method and the theretical accuracy are also described in the paper.