10月27日の衆議院選挙ではどんなネット世論が形成されるか（写真：AP/アフロ）
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解散総選挙が10月27日に実施される。SNSなどを活用した「ネット選挙」が盛んになることが予測されるが、ネット世論は選挙結果にどのような影響を及ぼすのだろうか。2021年の衆議院選挙の際、X（旧Twitter）の投稿を分析したところ、全体の1％にも満たないオリジナルの投稿がネット上の世論を形成していた。投稿数では反自民が親自民を圧倒したが、選挙は自民党が勝利。ネット世論は必ずしも現実の反映ではないことがわかる。

（谷原 つかさ：立命館大学産業社会学部准教授）

（＊）本稿は『「ネット世論」の社会学: データ分析が解き明かす「偏り」の正体』（谷原つかさ著、NHK出版新書）の一部を抜粋・再編集したものです。

　2021年の衆議院選挙の際に、私が実際に行った実証研究の結果を解説します。この研究で問うたのは、選挙期間中のX空間における世論はどのようなものであったか、ということです。以下、データ分析の方法を述べます。

　まず、X Search API＊1（調査当時はTwitter Search API）を用いて、選挙期間中（選挙公示日の10月19日から投開票日前日の10月30日まで）の投稿のうち、「自民党」または「自民」または「自由民主党」を含む投稿を全て収集しました（合計364万2551ポスト、うちオリジナルポスト57万6376ポスト）。各投稿を、自民党に批判的（反自民党）、ニュートラルまたは態度不明、自民党に賛成的（親自民党）に分類し、数をカウントすることによって、ネット世論の分布を可視化しようというのがねらいです。

谷原 つかさ（たにはら・つかさ） 1986年生まれ。立命館大学産業社会学部准教授。国際大学GLOCOM客員研究員。専門は計量社会学、メディア・コミュニケーション論。東京大学経済学部卒業。中央官庁勤務を経て、2022年慶應義塾大学大学院社会学研究科より博士号（社会学）を取得。2018年関西社会学会大会奨励賞、2024年社会情報学会論文奨励賞を受賞。著書に『〈サラリーマン〉のメディア史』（慶應義塾大学出版会）、『消費と労働の文化社会学』（共著、ナカニシヤ出版）など。
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　しかし、対象となった投稿は、オリジナルポストだけでも57万6376ポストあります。これらを一つひとつ、人間の目で確認して分類していくのは途方もない作業です。そこで、深層学習（ディープラーニング）を用いた教師あり機械学習の方法によって各投稿を分類しました。具体的な方法については、非常にテクニカルな話になるのでごく簡単に解説しておきます。