「9月入学」に対するTwitter上の反応は？（1）
RIHE高等教育研究資源ナショナルセンターレポートシリーズ　

 

2020.5.22掲載

報告：高等教育研究資源ナショナルセンター・研究分析チーム／
（分析主担当：中尾　走（広島大学大学院博士課程後期在籍、
日本学術振興会特別研究員（DC2）））

■新型コロナウィルス問題を契機に急浮上した「9月入学」論

新型コロナウイルスによる学校閉鎖が長期化することにより、学習時間の保証や学力格差是正を掲げ、俄に議論の俎上に上がってきた「9月入学」に対して、ツイッター上では大きな盛り上がりを見せている。このような動向を実際に分析した以下のような記事も見いだされた。

「#9月入学賛成 vs. #9月入学反対：ツイッター上で繰り広げられる賛成運動・反対運動」

「9月入学」は、もちろん高等教育とも無縁では無い。そこで我々も独自にデータを収集・分析を試みた。

■分析の対象となる「ツイート」

分析の対象は、ここ最近の変化を見るために，5月11日0時0分から5月18日23時59分までのTwitter上のツイート（つぶやき）を対象とした。上記記事と同じように，「#9月入学賛成」と「#9月入学反対」のデータを収集した。「#9月入学賛成」は，9995ツイート，「#9月入学反対」は，20264ツイートであった。ちなみに，#ハッシュタグなしの「9月入学」というキーワードのみを収集すると106368ツイートもの数が収集できる。上記のyahooの記事に比して、より大量のデータを収集しえたことが、本分析における強みである。

■実は“反対論者が多い”という事実

以下に，日付ごとのツイート数の推移を示した。ほぼ一貫して「#9月入学反対」の人数が多いことが一目瞭然である。ただし、5月14日だけ「#9月入学賛成」が逆転しているのが分かる。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図１　#9月入学賛成・#9月入学反対のツイート数の推移

■分析の精度を高める：botやスパムは不当に「賛成」「反対」を煽ったのか？

ところで、ツイッターでは，botやスパムといった、プログラムにより無人で自動生成される「ツイート」も存在し、それらがツイート数に影響を与えることがある。そこで，botやスパムが与えた影響をあらかじめ検討しておく必要がある。実際には，1アカウントごとのツイート数を調べることで対処する。下記の図は，横軸に1アカウント当たりのツイート数，縦軸に累積ツイート数を示したものである。表1は，1アカウント当たりの累積ツイート数を表にしたものである。期間内で，20ツイート以上を行ったアカウントは，一部にとどまる。また、その割合は、賛成および反対それぞれについて約4%，約6%存在した。つまり，「#9月入学賛成」の総ツイートのうちの400ツイート，「#9月入学反対」の総ツイートのうち1215ツイートがそれぞれbotやスパムの影響であると考えられる。

 

 

表１　累積ツイート数

 

（次回，「#9月入学賛成」と「#9月入学反対」の中身を探る（仮）に続く）

 

〔注〕
１）ちなみに賛成が多いとされる調査もある（時事ドットコムニュース2020）。

・参考文献
寺沢拓敬, 2020,「#9月入学賛成 vs. #9月入学反対：ツイッター上で繰り広げられる賛成運動・反対運動」（2020年5月21日現在）

時事ドットコムニュース, 2020, 「若年層の過半数は9月入学制に賛成コロナ対応で評価できる政治家　トップは吉村大阪府知事、次いで小池東京都知事」（2020年5月21日現在）

※分析で使用したデータを使用したい方は，以下の連絡先までご連絡ください。
広島大学大学院　中尾走（ran-nakao（at）hiroshima-u.ac.jp）