COVID-19 の予防ワクチンは感染予防，症状の軽減の観点から接種が推奨されていますが様々な理由からワクチン接種を拒否する人々もおり，接種が思うように進まない国も出てきています．日本においても，ワクチン接種拒否が問題になると予想されていましたが，ワクチン接種は比較的順調に進み，全人口の 80%以上が二回目の接種を完了しました．本研究は，日本においてワクチンを接種をするかどうか決めていなかった人が接種の是非を決断するに至った要因となる情報源を，Twitter データ分析を用いて明らかにすることを目的しています．まず，人手で構築した少量のラベル付きデータをもとに日本語ワクチン関連ツイートをワクチン接種スタンスに分類する分類器を学習しました．次に，学習した分類器をワクチンを含む全投稿に対して適用し，投稿に付与された接種スタンスを用いて， Twitter ユーザのワクチン接種を巡る議論の分極化の推移と，意見の変化に寄与した可能性のあるユーザ，外部サイトに関する分析を行いました．
研究成果
- 久光祥平,豊田正史,吉永直樹,張翔, “TwitterユーザのCOVID-19 ワクチン接種に対するスタンスおよびその分極化の推移に関する分析”, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022), 2022
- Shohei Hisamitsu, Sho Cho, Masashi Toyoda, Naoki Yoshinaga, Hongshan JIn, Diachronic Analysis of Users’ Stances on COVID-19 Vaccination in Japan using Twitter, ASONAM 2022 (to be appeared), 2022