483-492.先日読んだピューリサーチセンターの自主調査が面白かったので、たまたま目に留まったこの論文も読んでみた。第三著者は昨年亡くなった高名な社会心理学者である。2012年2月末に楽天リサーチのモニターからツイッター利用者を集めて調査。ついての知識の程度、政治への関心、を聴取。調査参加者にtwitterのアカウントを訊いておいて、その人ならびにその人がフォローしている人の3月中のツイートを収集し紐づける。ふつうの市場調査ならかなり厳しそうだ。調査主体の名前が大学であるところが勝因かもしれない。ネットワーク構造の指標として、フォロー数、フォロワー数、クラスタ係数を使用する。ここからが面白いんだけど、(1)2月の調査票と突き合せると原発への賛否がわかるわけで、全対象者のデータを使い、ツイートから賛否を推定する分類器をランダム・フォレストで組んでしまう。(2)このモデルを使い、ある人がフォローしている人々のそれぞれについて、原発への賛否を推定しちゃう。(3)5人以上フォローしている対象者614人について、その人がフォローしている人がその人と同意見である割合を求める。これを推定同質性と呼ぶ。フォロー数・フォロワー数が多いと推定同質性が低い(なるほど)。クラスタ係数が高いと推定同質性も高い(友達と友達が友達な人は友達たちと意見が似ているわけだ)。多数派認知と推定同質性は無相関(なるほど、タイムラインで世の中を判断しちゃうほど能天気ではないってわけか)。原発関連ツイート数を従属変数にした回帰モデルを組み、デモグラや知識や主観的重要性や政治関心を投入した上で、多数派認知と推定同質性の効果を調べる。うーむ...)ともあれパラメータをみると、オリジナルのツイートには、推定同質性がちょっと効く(TLが同意見である人は公式RTしやすい)。メンションにはどっちも効かない。公式RTには推定同質性が効く(TLが同意見である人は公式RTしやすい)。非公式RTでは多数派認知が効き、さらに交互作用も効く(自分が多数派だと思っていると非公式RTしやすい。TLが同意見でない場合はそうでもない)。考察にいわく:TLが同質だと公式RTしたい情報も多いし、賛意も示しやすいのだろう(←公式RTは賛意だという前提の下での解釈だが、まあそうかもな)。残念ながらちょっぴり苦しいかなあ...)というわけで、いろいろ疑問はあるものの、態度調査一発ではなく実行動を押さえているという意味で、先日のピューのリリースより面白い研究であった。思うに、分析対象者のなかでもtwitter上での匿名性の程度にはばらつきがあるはずで、そこんところを測定できていたらさらに面白かっただろう。匿名のまま空気読まずに吠えるのは簡単なわけで、フォロワーとの間でオフラインでの社会的関係がある人ほど「沈黙の螺旋」が効く、というような関係がありそうなものだ。個人の意見と意見分布の認知とすることが多い由(先日のピューリサーチセンターのリリースもこのパラダイムであった)。