ユーザコメントが誘発した情報伝播

本小節では，ユーザのコメントが情報伝播に与える影響を分析する．

ユーザのコメントが記録されたタイムラインのスクリーンショットを図9に示す．調 査期間中に55件のコメントが得られた．また，得られたコメントの一部を図10に挙げ る．なお，資料そのものに対する不適切なコメントや，本発信手法に対する否定的な コメントは得られなかった．以得られたコメントは，以下の5つのタイプであった．

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図9: ユーザのコメントが記録されたタイムライン

(ア)「読んでほしい」といったケーススタディの紹介 (イ)「紹介/手法への感想」といった発信手法への評価 (ウ)「フォローしました」という報告

(エ)非公式リツイート(RTを付けて資料を再投稿) (オ)資料に対する感想とメッセージ

ここでは，得られたコメントのうち，(ア)(イ)(ウ)をケーススタディの取り組みに関 するコメント，(エ)(オ)を証言資料に関するコメントと位置付ける．コメントがユーザ の情報伝播に与える影響について分析する．

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・ぜひ読んで欲しい→@AshiyuBot被災地で足湯のボランティアをしている方が，ほろりと漏れる 被災者の本音をツイートしている．忘れてしまいがちな被災者への悼みがリアルに蘇った

・何日か前にTLで知った足湯のつぶやきBOT @AshiyuBot

・被災地で足湯をやるボランティアをしてるひとたちが現地で，足湯に浸かってるひとからふと漏 れた言葉をbotで流してる@AshiyuBotがすごくよい．なんというか，発言のライブ感が決してテ レビカメラ向けたインタビューとかでは出ないものがある．

・足湯のつぶやきBOT（@AshiyuBot）というのがありまして．忘れそうだなーとかどんなこと 思ってたのかなーとか気になる人はフォローしてみるといいかも？見る人によるかもしれないけど，

ちょっとだけでも理解が進むかな，なんて．

・RT @AshiyuBot: 私は1歩3歩の差で助かったの，本当に．私の前言ってた人は波にのまれて，

私は横に逃げたから助かったの．もう四つ足（よつんばい）で逃げたの．波が信号の上からカーテ ンみたいに来て．着たままで（逃げた）これしか持ってない．（4/19陸前高田70代女性）

・切ない…． @AshiyuBot: 津波で仲良かった友達が一人流されちゃった．その子にはバレンタイ ンにチョコもらったけど，お返しできなかった．だからお葬式の時にチョコを作って行ったんだ．

その子とはお互いに好き同士だったんだよ．（5/11大槌10代男性）

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図10: 得られたコメントの一部

調査期間に得られた55件のコメントのうち25件はケーススタディに対するものであ り，30件は資料を対象とするものであった．そのうち，13件のケーススタディの取り 組みを対象とするコメントと，12件の資料を対象とするコメントが，新たな情報伝播 を促していた．

コメントが誘発した総伝播数を表6に示す．これより，ユーザのコメントは，公式 RTに比べてコメントの対象に関わらず他ユーザによってリツイートされやすいことが わかる．一方，公式RTのほうがユーザのコメントに比べてお気に入り登録されやすい ことがわかった．これより，ユーザコメントには，ユーザによる情報拡散を活性化す る効果があるといえる．

また，表6の括弧()内の数値は，インフルエンサ⁹である特定ユーザの1件のコメン トに付与されたリツイートとお気に入り登録数である．このユーザのフォロワー数は

13291人であり，Twitterネットワークのハブとして日常的な情報発信を行っている．

この事例より，Twitterは，影響力があるインフルエンサを介すことで爆発的な情報伝 播がされる可能性を持つことがわかる．

9インフルエンサ（Influencer）:世間に大きな影響力をもつ人や事物を表す．具体的には，好感度の高いタレントやファッショ ンモデル，スポーツ選手や，特定分野に詳しい専門家や知識人，インターネット上で強い影響力を持つ個人ブロガーなどが挙げら れるが，マーケティング会社のブルーカレント・ジャパンでは，「コミュニケーション力」「信頼獲得力」「情報伝播力」をすべて 備えた消費者と定義している．[67]

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表 6: コメントから派生した情報伝播 種別 リツイート[%] お気に入り登録[%]

発信手法 150(+231[回]) 76(+105[回])

証言資料 96 97

公式RT 18 230