Webビッグデータを用いたパンデミックにおける人々の思いの計量化と可視化

本研究では，人々が新型コロナウイルスのパンデミックに起因して抱えている不安，不満や未完遂の行動への願望などの<思い＞を，大規模かつ継続的にモニタリングするために，Twitter などのソーシャルメディアへの投稿やWeb検索で用いられるキーワード（検索クエリ）のようなWeb上のビッグデータを用いて，人々の<思い＞を指標化し，可視化することを目的としている．コロナ禍に起因する人間の＜思い＞を大規模かつ緻密に収集するためには，感情分析に加え，テキスト中に記された行動が実際に起こったかどうかといった言語学におけるモダリティの真偽判断を行うとともに，＜思い＞のコンテキスト（時空間やユーザ属性など）を判定することが重要となる．本年度（2022年度）は，主に以下の2つの研究項目に取り組んだ．研究項目1．「感情分析とモダリティ解析による＜思い＞の抽出」では，Twitterのツイートを用いて，コロナのワクチンに対する人々の感情を読み手と書き手に分けて分析を行なった．研究項目2．「コンテキスト解析による＜思い＞の測定」では，ソーシャルメディアのRedditにおける指定難病である嚢胞性線維症コミュニティのコメントを用いて，コロナ禍前とコロナ禍中における患者の経験や懸念を分析した．また，ワクチンの副反応やワクチンの接種予約に関する検索クエリログデータを用いて，コロナのワクチン接種に対する人々の懸念指数を定義し，都道府県別，年代性別ごとの懸念度を比較分析した．

本研究では，人々が新型コロナウイルスのパンデミックに起因して抱えている不安，不満や未完遂の行動への願望などの<思い＞を，大規模かつ継続的にモニタリングするために，Twitter などのソーシャルメディアへの投稿やWeb検索で用いられるキーワード（検索クエリ）のようなWeb上のビッグデータを用いて，人々の<思い＞を指標化し，可視化することを目的としている．コロナ禍に起因する人間の＜思い＞を大規模かつ緻密に収集するためには，感情分析に加え，テキスト中に記された行動が実際に起こったかどうかといった言語学におけるモダリティの真偽判断を行うとともに，＜思い＞のコンテキスト（時空間やユーザ属性など）を判定することが重要となる．本年度（2022年度）は，主に以下の2つの研究項目に取り組んだ．研究項目1．「感情分析とモダリティ解析による＜思い＞の抽出」では，Twitterのツイートを用いて，コロナのワクチンに対する人々の感情を読み手と書き手に分けて分析を行なった．研究項目2．「コンテキスト解析による＜思い＞の測定」では，ソーシャルメディアのRedditにおける指定難病である嚢胞性線維症コミュニティのコメントを用いて，コロナ禍前とコロナ禍中における患者の経験や懸念を分析した．また，ワクチンの副反応やワクチンの接種予約に関する検索クエリログデータを用いて，コロナのワクチン接種に対する人々の懸念指数を定義し，都道府県別，年代性別ごとの懸念度を比較分析した．