〈論文〉Twitter データを利用した「新型コロナウィルス」関連語句の分析

Twitter データを利用した

「新型コロナウィルス」関連語句の分析

峰

滝

和

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要旨　２０２０年５月２１日から３０日の期間，「新型コロナウィルス」に関する Twitter のツィー トデータを取得して，テキストマイニングを行った。その結果，緊急事態宣言の解除がもた らした影響について Twitter のツィートデータ上どのようにとらえられているかが分かっ た。経済活動の再開に関するツィートが多い一方， 後半以降新たな感染者の発生に関する ツィートが既に増加していることがわかった。

Abstract　The purpose of this research is to analyze the effects of lifting the state of emergency by collecting data of tweets in Twitter related to COVID_{１９.　The Japanese} government lifted it for Osaka, Kyoto and Hyogo on ２１ May, for other prefectures on ２５ May, ２０２０.　This research was conducted from ２１ to ３０ May ２０２０.　The results of text mining imply that tweets of the restart of economic activities can be observed through this period, and on other hand tweets which concern the emerge of infected persons by COVID_{１９ have already increased in the second half of this period.}

キーワード　 Twitter ，新型コロナウィルス，テキストマイニング，共起ネットワーク，階 層的クラスター分析

１．は　じ　め　に

Twitter が社会に大きな影響力を持っているのはこの一カ月（注１）_{でも，５　月８日「#検} 察庁法改正案に抗議します」というハッシュタグを付けた抗議が短時間で大量に拡散した ケースや，米 Twitter 社が５月２９日，暴力を賛美する内容を禁止する利用規定に違反した として，トランプ大統領によるツィートの上に警告をかぶせ，クリックしないと表示され ないようにしたケースから伺える。 Twitter 社はエンドポイントへのアクセスを検討している開発者や研究者向けにスタン ドアローンアプリケーション用申請フォームを作成している。「公益の利益をサポートす ること」を目的としたアプリケーションのみがその対象となり，プライバシーや倫理に関 する懸念には十分に配慮しなければならない。

Twitter Japan（２０２０）は，「Twitter は５月１２日（米国時間）新型コロナウィルス感

染症（以下，COVID_{１９）に関連する真偽に論議のある内容や誤解を生じる情報を含んだ} ツィートについて，追加のコンテクストや情報を表示する新たなラベルと警告メッセージ を導入します」と述べ，内容によって人々を混乱させたり，誤解を生じさせる可能性のあ るツィートに対して適切な対応をとるという。これは，２０２０年３月２３日，公式アカウント で，新型コロナウイルス感染症（ COVID_{１９）に関連する誤情報やデマなどが含まれる} ツィートに削除を要請すると発表したことに続く対応である。

これまで Twitter の API（Application Programming Interface）は，Twitter 社に 申請して認められると利用することが可能であった。桐村喬（２０１９）によると，API 仕様

変更はこれまでにもなされてきているという。２０１８年８月には大幅な API の大幅な仕様 変更がなされ，それまで利用可能であった，User streams API や Site streams API が

廃止された（桐村喬（２０１９））。研究を継続していく上で，Twitter の API 利用環境は変化 していくことには注意しなければならない。

本稿を執筆するにあたって著者も Twitter 社に API 利用の申請し応諾されて研究を開 始した。Twitter Developer Platform 上で，コンシューマー API キー，コンシューマー

API シークレットキー，アクセストークン，アクセストークンシークレットキーを取得し た。 ツィート取得にはリクエスト制限がかけられている。１５分で１８０リクエストである。

２０２０年５月２１日から５月３０日まで継続してツィートを取得するためには，スクリプトを作 動させるための物理的な環境を整備する必要があつた（桐村喬（２０１９））。

新型コロナウィルスと Twitter に関する研究論文はまだ日本では見当たらないが海外で は既に発表されている。Kouzy R. et al.（２０２０）は COVID_{１９ に関する誤情報がどの程} 度広がっているかを検証したものである。COVID_{１９ 感染に関する６７３ツィートのうち，} １５３ツィート（２４.８％）が誤情報を含んでおり，１０７ツィート（１７.４％）が未確認情報を含 んでいるという。誤情報率が高いのはインフォマールな個人 / グループのツィートで誤情 報率は３３.８％であることが述べられている。 Abd-Alrazaq et al.（２０２０）は約２８０,０００ツィートを収集して，ツィートをトピックスご とに整理して感情分析を行っている。トピックスは１２種類あり，中国，アウトブレイク， 肉食，生物兵器開発，COVID_{１９ による死者，COVID１９ に対する恐怖とストレス，旅} 行の禁止・警告，経済損失，パニック的買占め，人種差別の増加，マスクの着用，検疫対 象であり，そのなかでフォロワー数が最も多かったのがアウトブレイク，「いいね」の数 が最も多かったものが経済損失，リツィート数が最も多かったものが肉食，そしてリンク シェアが最も多かったものが中国となっている。また感情分析の結果，１２トピックスのう ち１０項目がプラス，COVID_{１９ による死者と人種差別の増加がマイナスとなっている。} 災害時の Twitter 利用に関しては多数の先行研究がある。三浦麻子（２０１２）は東日本大 震災時の Twitter でのコミュニケーションについて分析している。 三浦麻子（２０１２）は Twitter のログ分析を通して大災害に際する人間の情報行動の特徴を示した。ユーザは自 らの抱く強い不安感情を多く開示し，また自らの得た多くの情報を他者と共有しようとし ていたという（三浦麻子（２０１２））。 須田剛裕・小嶋和徳・伊藤慶明・石亀昌明・鳥海不二夫（２０１３）は東日本大震災時に Twitter に投稿された約３億の Tweet データにおいて，リツィート数などを使って情報の拡散状況 とデマにつながりやすいキーワードを分析結果を特徴量としたクラスタリングを行うこと で，デマ情報かどうかを推定する試みを行みている。高頻度にリツィートしているツィー トしているリツィートしているパースト検出によって着目すべきリツィートの絞り込みを 行い， リツィートの深さ情報と感情感性を用いてクラスタリングを行い，デマの推定を 行っている。 今回の新型コロナウィルスについても Twitter データを用いた分析結果が発表されてい る。NTT データは，WEB サイト「イマツイ」にて，２　月から５月連休明けまでの期間で 新型コロナウイルスに関する人々の意識がどのように変化していったかについて，Twitter 全量データから分析している。 自粛に関する話題量を調査した結果，２　月から４月中旬ま で一貫して「自粛すべき」の話題が多かったものの，４　月中旬に一度「自粛すべきではな

い」が上回り，４　月下旬から GW にかけて「自粛すべきではない」の話題量が増加して いったという。

２．テキストマイニングによる Twitter のツィートデータの分析

今回用いる Twitter のツィートデータは，２０２０年５月２１日に大阪府・京都府・兵庫県の 緊急事態宣言解除決定の日から開始した。引き続き５月２５日は緊急事態宣言が全国におい て解除された。 緊急事態宣言の解除が Twitter 上でどのように取り上げられているのかを見ることが本 稿の目的である。 Twitter のツィートデータには，リプライやリツィートのデータも含まれる。自動的に リツィートを行うリツィート bot も含まれる。同じツィートの文章が繰り返し出てきては， あたかもそれに使用されている言葉が Twitter 内の多数意見とみなされてしまう危険性が あるので本稿では排除した。その結果，参考表にあるようなツィート数が実際に取得され たものである。総計２０万ツィート超である。先述したリクエスト制限のために全数調査と

はなっていない。python library の Tweepy を用いてツィート・データを取得している。 ツィートデータ取得後，テキストマイニングを用いるとで，出語数，単語間の関係性を 分析した。テキストマイニングとは，テキストを単語やフレーズなどの単位に分割し，そ れらの出現頻 度や共起関係（同時出現）などを集計し，データ解析やデータマイニングの 手法で定量的に 解析する分析ツールである。共起ネットワークと階層的クラスター分析を 用いて，単語間の関係を可視化した。形態素解析によって文章を単語に分割するわけであ るが，本稿ではテキストマイニングのためのフリーソフトの KH Coder によって自動的に 行った。 共起ネットワークでは「距離」を「edge」と呼ぶ。edge は線で表現される。抽出語は node と呼ばれ円で表現され，node は edge によって結ばれる。egde の計測には Jaccard

係数を用いた。 階層的クラスター分析とは，全対象の類似度を計算し，最も類似度の高いものから順次 グルーピングし，最終的に１つのクラスターになるまで繰り返す。結びつきの階層構造を 明確にする。クラスターの分け方については，ward 法を用いた。 表１から表１０が２０２０年５月２１日から５月３０日までの出語数上位１５０を掲載している。 ５ 月２１日から５月２７日間，‘経済’ が出語数上位２０位に入ってる。緊急事態宣言解除によって，

経済活動への関心が高まっていることが伺える。５月２５日には，‘安倍’ の出語数ランキン グが５位に上昇したのも緊急事態宣言解除の記者会見の報道によるところが大きいと思わ れる。５　月２７日以降，‘北九州’ が，２７日１３位，２８日１０位，２９日１１位，３０日６位と急上昇し てのいるのは北九州でのクラスター発生が反映されているものと思われる。‘ブルー’，‘イ ンパルス’，‘感謝’ の注目度合いが高まっているのは，医療関係者への感謝を示すブルーイ ンパルスの飛行に関心が寄せられているものと推察する。２９日に‘亜’ と‘塩素’ が２０位以 内に入っているのは，「次亜塩素酸水」の安全性が話題となっていることを示している。 ３０日に‘電通’ が２０位内に入ったのは給付金業務が電通に再委託されていたことの報道を受 けた結果だと思われる。 図１から図１０は期間内の日々の共起ネットワークを掲載している。ネットワークの可可 視化を目的としているため，最低出語頻度３００以上，上位１００位の単語に絞って図示してい る。node の大きさは出後頻度の多さを示している。edge で結ばれているのは，共起関係 があることを示している。‘ウイルス’ という node と‘経済’ という node が５月２１日から ２３日にかけて，同じネットワークにありかつ距離が近い。２１日には，‘安倍 ’ ，‘政府 ’ ，‘関 西’，‘大阪’，‘京都’，‘兵庫’，‘神戸’ が比較的密度が高いネットワークを形成している。５月 ２１日には大阪府・京都府・兵庫県で緊急事態宣言解除が決定されており，そのことがネッ トワーク図にも反映していると考える。２２日には，‘大阪’，‘新規’，‘患者’，‘病院’ がネット ワークを形成している。２３日には，‘大阪’，‘陽性’，‘患者’，‘神奈川’，‘東京’，‘北海道’ が ネットワークを形成している。２８日には，‘感染’ が最大規模の node となり，‘北九州’，‘東 京’，‘新た’，‘確認’ といった node が‘感染’ に次ぐ大きさとなり，ネットワークを形成し ている。２２日以降，徐々に感染に関するツィートが増え，ネットワークを形成しているこ とが伺える。 図１１から図２０は，階層クラスター分析の結果である。単語と単語の関係性がどのような クラスターを経て全体に繋がっているのかを示している。 例えば５月３０日の階層クラスター分析（図２０）をみると，‘全国’，‘県庁’，‘大都市’，‘所 在地’ が一つのまとまりとなって比較的少ないステップで全体に繋がっていることがわか る。‘効果’，‘塩素’，‘亜’ も同様である。‘医療’，‘機関’，‘患者’，‘病院’，‘新聞’，‘県内’，‘大 阪’，‘陽性’，‘新規’，‘ウィルス’，‘東京’，‘ネット’，‘情報’，‘状況’，‘経済’，‘危機’，‘北九州’， 福岡’ も大きなクラスターを形成しており，それぞれ重層的に全体と繋がっている。これ らは新型コロナウィルスの感染と経済活動に関する語句が多く含まれると考える。

表１　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２１） 出現回数 抽出語 ２２,１３３ コロナ ２１,２５１ 新型 ９,４００ ウイルス ９,０８４ 感染 ２,３９５ 対策 ２,１５６ 影響 ２,１３０ 拡大 １,７０５ 東京 １,６８８ 支援 １,６４５ 日本 １,３８５ 医療 １,３７４ 緊急 １,１９４ 事態 １,１３６ 確認 １,１０６ 宣言 １,０５３ 対応 １,０３２ 経済 ９８９ 防止 ９８６ 検査 ９５１ 再開 ９２９ 情報 ８８９ 解除 ８４７ 新た ８０２ 世界 ７９９ 営業 ７９６ 中国 ７６７ 死亡 ７５７ 関連 ７４７ マスク ７４５ 発表 ７２３ ワクチン ７２０ 検討 ６９３ 状況 ６９１ 中止 ６７６ 自粛 ６５２ 政府 ６４６ 職員 ６４５ 介護 ６１１ 死者 ５９９ コロナ ５８０ お願い ５７８ 有効 ５４８ 可能 ５４７ 公開 ５４７ 予防 ５４２ 生活 ５３４ 開催 ５３３ 休業 ５３１ 最大 ５２８ お知らせ 出現回数 抽出語 ５２７ 厚 ５１４ 給付 ５０５ 必要 ５０１ 子ども ４９９ 活性 ４９３ 患者 ４７４ 企業 ４６９ 大阪 ４６４ 負担 ４６２ 考慮 ４６１ 界面 ４５９ 学校 ４５５ 効果 ４５３ 病院 ４４４ 延期 ４３２ 予定 ４２１ 研究 ４１４ 多い ４１３ 開発 ４０９ 施設 ４０４ 国内 ４０３ 消毒 ３９３ 米 ３９２ 事業 ３８９ 対象 ３８８ 更新 ３７９ 神奈川 ３７７ 外出 ３７４ 利用 ３６９ 関係 ３６５ 活動 ３６４ 急増 ３６４ 要請 ３６３ 陽性 ３６２ マップ ３５９ 社会 ３５２ 詳細 ３５０ 開始 ３４９ ロード ３４９ 県内 ３４２ 発生 ３３８ 緩和 ３３８ 危機 ３３６ 実施 ３３１ ママ ３３１ 治療 ３３０ 申請 ３１９ 相談 ３１７ 臨時 ３１６ 症状 出現回数 抽出語 ３１２ 知事 ３１２ 流行 ３１０ レモン ３０９ 韓国 ３０６ 新規 ３００ 協力 ３００ 質問 ３００ 除去 ２９８ 国民 ２９８ 肺炎 ２９７ 放送 ２９６ 安倍 ２８７ 従事 ２８３ 会見 ２８３ 時事 ２８３ 専門 ２８２ 全国 ２８１ 接触 ２７９ 免疫 ２７７ 抗体 ２７４ 皆様 ２７３ 日本人 ２７２ 学生 ２６９ 少ない ２６７ アメリカ ２６７ 評価 ２６６ 機関 ２６６ 決定 ２６５ 北海道 ２５９ 安全 ２５９ 継続 ２５２ リスク ２５０ 良い ２４９ 理解 ２４８ 疾患 ２４６ 自分 ２４６ 動画 ２４６ 特別 ２４４ 話 ２４３ 風邪 ２４２ 早い ２４１ 飲食 ２４１ 調査 ２４１ 変更 ２３７ 終息 ２３５ 埼玉 ２３４ 英 ２３４ 会議 ２３４ 配信 ２３３ サイト

表２　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２２） 出現回数 抽出語 ９,４００ ウイルス １,７０５ 東京 １,６４５ 日本 １,３８５ 医療 １,２４１ コロナ １,１０８ ウィルス １,０３２ 経済 ９２９ 情報 ８４７ 新た ８０２ 世界 ７９６ 中国 ７４７ マスク ７２３ ワクチン ６９３ 状況 ６７５ 新聞 ６５２ 政府 ６４６ 職員 ６２１ コロナ ６１１ 死者 ５７８ 有効 ５４８ 可能 ５３１ 最大 ５０５ 必要 ５０１ 子ども ４９９ 活性 ４９３ 患者 ４７４ 企業 ４６９ 大阪 ４５９ 学校 ４５５ 効果 ４５３ 病院 ４１４ 多い ４０４ 国内 ３９２ 事業 ３９２ 米 ３８９ 対象 ３７９ 神奈川 ３６３ 陽性 ３５９ 社会 ３５１ 詳細 ３４９ 県内 ３３８ 危機 ３１８ 新型 ３１７ 臨時 ３１６ 症状 ３１２ 緊急 ３１２ 知事 ３０９ 韓国 ３０６ 新規 ２９８ 国民 出現回数 抽出語 ２９８ 肺炎 ２９７ 安倍 ２８３ 時事 ２８３ 専門 ２８２ 全国 ２７９ 免疫 ２７７ 抗体 ２７４ 皆様 ２７３ 日本人 ２７２ 学生 ２６９ 少ない ２６７ アメリカ ２６６ 機関 ２６５ 北海道 ２５９ 安全 ２５２ リスク ２５０ 良い ２４８ 疾患 ２４６ 自分 ２４６ 動画 ２４６ 特別 ２４３ 風邪 ２３９ 早い ２３５ 埼玉 ２３４ 英 ２３３ サイト ２３３ 米国 ２３０ 男性 ２３０ 理由 ２２９ 外国 ２２９ 無い ２２７ 自宅 ２２０ 大統領 ２１９ 首相 ２１７ 女性 ２１６ 新着 ２１５ 最少 ２１５ 小池 ２１３ 重症 ２１０ 新しい ２０９ ブラジル ２０９ 医師 ２０８ 制度 ２０８ 怖い ２０７ 海外 ２０６ 不安 ２０３ センター ２０２ 会社 ２０２ 高い ２００ 地域 出現回数 抽出語 １９６ ネット １９２ ご覧 １９１ 都内 １９０ 環境 １９０ 集団 １８９ 最新 １８６ 大学 １８６ 段階 １８４ 店舗 １８１ 大会 １８０ 期間 １７７ 日銀 １７６ イベント １７３ 大変 １７１ インフルエンザ １６８ 東洋 １６７ 体制 １６５ 電子 １６４ 個人 １６３ 家庭 １６３ 記者 １６３ 千葉 １６１ 委員 １６０ 業界 １５９ お客様 １５６ ライブ １５５ 政策 １５４ テレビ １５４ 無料 １５２ 詳しい １５２ 日常 １５１ 家族 １５１ 中小 １５０ 規模 １５０ 公式 １４９ 現場 １４９ 時点 １４８ 政治 １４８ 独自 １４７ スーパー １４７ 警察 １４６ データ １４６ 産業 １４５ 強い １４５ 明らか １４４ 健康 １４４ 政権 １４４ 洗剤 １４３ 下記 １４３ 方法

表３　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２３） 出現回数 抽出語 ８,９５０ ウイルス ２,５８２ 日本 １,５１９ 東京 １,４１９ コロナ １,３３１ ウィルス １,１５７ マスク １,１２９ 世界 １,０８４ 安倍 １,０５１ 中国 ９９６ 医療 ９５６ 国民 ９４１ 経済 ９０８ 活性 ７８５ 情報 ７６５ 政権 ７４８ コロナ ７４７ 政府 ７４３ 理由 ７４１ 海外 ７３６ 死者 ７０２ 状況 ６５５ 米 ６４６ 効果 ６４２ 患者 ６３７ メディア ６２３ ワクチン ５９７ 新聞 ５９３ 大阪 ４９２ 新規 ４７８ 社会 ４６８ 多い ４６８ 良い ４５８ 病院 ４４５ 学校 ４２９ 新型 ４２７ ブラジル ４２６ 陽性 ４０３ 症状 ３８５ 少ない ３８４ 県内 ３７１ 国内 ３７１ 自分 ３６９ 最大 ３６８ 専門 ３５９ 神奈川 ３４８ 職員 ３４５ 肺炎 ３３９ リスク ３３５ アメリカ ３３２ 期間 出現回数 抽出語 ３２９ 最少 ３１３ 全国 ３１２ 早い ３０６ 北海道 ３０３ レンタカー ２８９ 危機 ２８７ 対象 ２８２ 免疫 ２７９ 重症 ２７７ 企業 ２７７ 無い ２７３ 高い ２６４ 日本人 ２６２ 女性 ２６１ 埼玉 ２５７ データ ２５１ 医師 ２４９ 規模 ２４８ 都内 ２４７ マラリア ２４５ 洗剤 ２４４ 子ども ２４３ ネット ２４０ 新着 ２３９ 事業 ２３９ 知事 ２２８ 武漢 ２２７ 地域 ２２３ 大統領 ２２１ 韓国 ２２１ 機関 ２２０ 抗体 ２１９ 家庭 ２１９ 風邪 ２１６ 新しい ２１５ 米国 ２１３ サイト ２１１ 個人 ２１１ 全面 ２１１ 怖い ２０４ トランプ ２０４ 総理 ２０２ 動画 ２００ 最新 １９８ 政治 １９７ インフルエンザ １８９ 債務 １８９ 大手 １８７ 都市 １８６ 新興 出現回数 抽出語 １８２ バス １８１ 人間 １８０ 時点 １８０ 病床 １８０ 方法 １７７ 会社 １７７ 子供 １７７ 集団 １７７ 男性 １７６ 皆様 １７６ 最多 １７５ 首相 １７４ 時事 １７３ 産業 １７１ 臨時 １７０ 学生 １７０ 無料 １６７ テレビ １６７ 沖縄 １６７ 写真 １６６ 外国 １６６ 厚生 １６４ お客様 １６４ 大きい １６３ 自宅 １５９ 欧米 １５７ アルゼンチン １５７ センター １５６ 市長 １５６ 労働省 １５２ ライブ １５０ 中心 １４９ 千葉 １４６ 先生 １４６ 府知事 １４５ キャンペーン １４５ 低い １４４ 悪い １４３ 現場 １４２ 自転車 １４２ 南米 １４１ 感じ １４１ 段階 １３９ 状態 １３９ 内閣 １３８ 週間 １３８ 責任 １３８ 被害 １３７ 衛生 １３６ WHO

表４　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２４） 出現回数 抽出語 １１,５７６ ウイルス ３,１５９ 東京 ２,３３３ 日本 ２,１７５ コロナ ２,１６３ マスク １,６５２ 政府 １,５５０ ウィルス １,４５６ 医療 １,２１３ 経済 １,１８９ 世界 １,１５８ 状況 １,１３６ 中国 １,１０２ 北海道 １,０９９ 死者 ９４４ 安倍 ９４２ 全面 ９２１ 患者 ８４４ 情報 ８０８ コロナ ７９８ 良い ７７１ 多い ７４７ クロ ７１９ 新聞 ６５３ ワクチン ６３７ 社会 ６２２ 国民 ６１２ 新規 ６０９ 陽性 ５８９ 大阪 ５５９ 米 ５５４ 病院 ５３８ 高い ５２９ 新型 ５１７ 海外 ５１６ 通気 ５０５ 素材 ４９９ 首都 ４９７ 政権 ４９４ 効果 ４８９ 早い ４７９ 機関 ４６９ 神奈川 ４６７ リスク ４６３ 国内 ４５７ メディア ４５０ 免疫 ４４６ 自分 ４３１ 肺炎 ４２９ 企業 ４２９ 理由 出現回数 抽出語 ４２７ 武漢 ４２５ 都内 ４２２ 学校 ４０９ 県内 ３９０ 症状 ３８９ 方針 ３６５ 首相 ３６５ 少ない ３６５ 専門 ３６２ 地域 ３４９ 最大 ３４９ 動画 ３４０ 経路 ３３７ 医師 ３３２ アメリカ ３２６ 高齢 ３２５ 全国 ３１２ ブラジル ３１２ 重症 ３１２ 日本人 ３１１ 都県 ３０７ 無い ３０３ インフルエンザ ３００ 千葉 ２９６ 新着 ２９４ 埼玉 ２９１ 風邪 ２８９ 危機 ２８７ 会社 ２８７ 時事 ２８７ 福岡 ２８１ 厚生 ２８０ 個人 ２７８ サイト ２７８ 韓国 ２７８ 怖い ２７５ 米国 ２７２ 期間 ２７０ 総理 ２６８ 事業 ２６４ 対象 ２６３ 新しい ２６２ 政治 ２６１ 本部 ２５７ 最新 ２５２ 労働省 ２４９ 集団 ２４８ 抗体 ２４７ 自宅 ２４４ テレビ 出現回数 抽出語 ２４２ 香港 ２４１ ネット ２３６ 研究所 ２３２ お客様 ２２８ 匿名 ２２７ データ ２２２ 低い ２１７ 院内 ２１７ 皆様 ２１７ 女性 ２１５ 環境 ２１０ 京都 ２０７ 男性 ２０６ 外国 ２０５ 札幌 ２０２ 知事 ２０２ 臨時 ２０２ 臨床 ２０１ 大きい １９９ 時点 １９８ 制度 １９８ 都市 １９７ 細胞 １９４ 現場 １９４ 世界中 １９３ イベント １９２ 学生 １９２ 人間 １９２ 静岡 １９１ 課題 １９１ 職員 １８８ 店舗 １８６ 委員 １８５ 状態 １８３ 悪い １８３ 大学 １８３ 段階 １７９ 大統領 １７９ 様式 １７８ 場所 １７７ 原因 １７７ 北九州 １７５ 方法 １７４ 各国 １７４ 写真 １７３ センター １７３ 子ども １７２ イン １７２ 子供 １７１ 保険

表５　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２５） 出現回数 抽出語 １３,１６６ ウイルス ３,３８１ 日本 ２,０９９ コロナ １,９７４ 東京 １,６０８ 安倍 １,５７０ ウィルス １,５０１ 政府 １,４７９ マスク １,３９９ 首相 １,３２４ 医療 １,２７９ 世界 １,２４０ 中国 １,２３３ 情報 １,１９０ 経済 １,１２４ 死者 １,０１０ 米 ９６８ 新た ９５０ ワクチン ９４５ 状況 ７７０ 可能 ７６１ 必要 ７６０ 全国 ７２４ コロナ ７１４ 社会 ７０３ 患者 ６８７ 国民 ６７３ 事業 ６５６ 全面 ６５２ 多い ６１３ 新聞 ５６９ 企業 ５４３ 北海道 ５３７ 抗体 ５２３ 政権 ５２１ 国内 ５１９ 海外 ５０２ 緊急 ４９８ 人工 ４９７ 自分 ４９０ 病院 ４７４ 総理 ４７４ 保健所 ４７３ 肺炎 ４６８ 大阪 ４６０ 良い ４５６ 新型 ４４２ 本部 ４３６ 方針 ４３２ 独自 ４３１ 少ない 出現回数 抽出語 ４２６ 神奈川 ４１７ 新着 ４１７ 早い ４１６ 専門 ４１５ 結核 ４１４ 歴史 ４１１ リスク ４０９ 理由 ４０７ 新規 ４０６ 対象 ４０６ 特別 ４０２ 学校 ３９５ 陽性 ３９３ 機関 ３９０ 新しい ３８５ 症状 ３８２ 闘い ３８１ 県内 ３８１ 戦略 ３７４ 韓国 ３６８ 野球 ３６４ サイト ３５９ 皆様 ３５８ 高い ３５５ 米国 ３５３ 背景 ３４６ 臨時 ３４５ 無い ３４０ インフルエンザ ３４０ 地域 ３３９ プロ ３３９ 記者 ３３７ 安全 ３３７ 最新 ３３７ 西村 ３３５ アメリカ ３３４ 動画 ３３１ 期間 ３３０ ブラジル ３２４ 会社 ３２２ 重症 ３１７ メディア ３１６ 危機 ３０７ 効果 ３０７ 詳細 ３０７ 政治 ３０４ ネット ３０２ テレビ ２９８ 埼玉 ２８９ 福岡 出現回数 抽出語 ２８８ 個人 ２８６ 危険 ２８６ 都内 ２８６ 日本人 ２８５ 委員 ２７９ 不安 ２７６ 段階 ２７４ 晋 ２７２ 最大 ２７２ 子ども ２７１ モデル ２７０ イベント ２６９ 学生 ２６５ 世界中 ２６５ 怖い ２５８ 医師 ２５８ 現場 ２５７ スポーツ ２５６ 規模 ２４８ 基準 ２４６ 大臣 ２４６ 風邪 ２４５ 武漢 ２４２ データ ２４１ 責任 ２４０ 千葉 ２４０ 予算 ２３９ 免疫 ２３７ 有効 ２３６ 首都 ２３５ 大会 ２３５ 知事 ２３３ 大変 ２３２ 様式 ２３０ 時点 ２３０ 治験 ２３０ 北九州 ２２７ お客様 ２２２ 健康 ２１７ ライブハウス ２１７ 皆さん ２１７ 時事 ２１６ 課題 ２１５ 不要 ２０８ 店舗 ２０７ 時代 ２０６ 各国 ２０５ 外国 ２０４ 国際 ２０４ 市内

表６　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２６） 出現回数 抽出語 １３,１９１ ウイルス ４,０１９ 日本 １,７１６ 東京 １,６６１ 中国 １,６０６ コロナ １,５０２ ウィルス １,４４２ マスク １,４３７ 医療 １,３６７ 世界 １,２７７ 安倍 １,２６４ 経済 １,１３９ 情報 １,１３８ 死者 １,１１６ 政府 １,００１ 首相 ８９１ 状況 ８６４ ワクチン ７７１ 米 ７６８ 多い ７５２ 企業 ７０９ コロナ ６９９ 国民 ６４８ 患者 ６３６ 新聞 ６０７ 全国 ５９７ 社会 ５５０ 事業 ５１２ ブラジル ５０９ 学校 ５０２ 国内 ４６９ 病院 ４６８ 海外 ４６６ 少ない ４６３ 政治 ４５６ 新しい ４５５ 効果 ４５４ アメリカ ４５１ 専門 ４４６ 新型 ４３７ 臨時 ４３３ 総理 ４２８ 北九州 ４２３ 大阪 ４１０ 症状 ４０７ 陽性 ４０５ リスク ４０２ メディア ４０１ 保健所 ３９８ 良い ３９７ 自分 出現回数 抽出語 ３９３ 抗体 ３７５ 危機 ３７０ 対象 ３６２ 皆様 ３６１ 新規 ３５６ 肺炎 ３５４ 会社 ３５１ サイト ３４３ 米国 ３４２ 免疫 ３３９ インフルエンザ ３３７ 機関 ３３５ 韓国 ３３５ 神奈川 ３３３ 北海道 ３３２ 期間 ３３２ 理由 ３３１ 事務 ３２８ 県内 ３２５ 政権 ３２４ 早い ３２３ WHO ３２２ アジア ３２２ 予算 ３２１ 高い ３１５ 大学 ３１５ 動画 ３０６ 現場 ３０１ パチンコ ３０１ 無い ３００ 武漢 ２９７ 局長 ２９３ 全面 ２９２ 記者 ２８８ 新着 ２８７ 最新 ２８７ 歴史 ２８６ 保険 ２８０ 様式 ２７８ データ ２７６ 地域 ２７５ 日本人 ２７４ 課題 ２６８ お客様 ２６６ テレビ ２６６ 欧米 ２５８ 段階 ２５５ 自宅 ２５２ 陰謀 ２５２ 人工 出現回数 抽出語 ２５０ 知事 ２４８ 戦略 ２４７ 個人 ２４６ 埼玉 ２４５ 新報 ２４３ 治験 ２４２ 匿名 ２３９ アルコール ２３９ 高齢 ２３９ 時代 ２３９ 福岡 ２３７ 電子 ２３５ ネット ２３４ 医師 ２３４ 子ども ２３３ 方針 ２３１ ビル ２３０ ゲイツ ２２９ クイズ ２２９ 医事 ２２９ 重症 ２２８ 時事 ２２６ 店舗 ２２５ 背景 ２２４ イベント ２２４ 悪い ２２１ 怖い ２１９ 結核 ２１３ 国際 ２１３ 風邪 ２１２ 打撃 ２０９ 厚生 ２０８ 集団 ２０７ 闘い ２０７ 内容 ２０６ 家庭 ２０６ 政策 ２０５ 殺人 ２０５ 体制 ２０３ 大会 ２０１ 女性 １９９ 市内 １９８ 通常 １９７ ホームページ １９７ 時点 １９５ 最大 １９４ 学生 １９３ ドット １９１ 大臣 １８９ 詳しい

表７　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２７） 出現回数 抽出語 １３,６２７ ウイルス ２,６７２ 日本 ２,０８７ コロナ １,９０８ 東京 １,６７９ 情報 １,４９１ ウィルス １,４５５ 医療 １,２９４ 政府 １,２９１ マスク １,２８０ 中国 １,１７５ 予算 １,１６２ 世界 １,０７３ 北九州 １,０６８ 経済 １,０５２ 死者 １,０３１ 大阪 ９３０ 職員 ８９０ 状況 ７９８ 安倍 ７３３ 陽性 ７１９ 患者 ７０８ コロナ ６７０ 韓国 ６６７ 新聞 ６６６ 兵庫 ６６５ 国民 ６６２ 加西 ６６１ 企業 ６５５ 事業 ６５２ 知事 ６３４ 米 ５９３ 社会 ５９１ 多い ５８２ 医師 ５６０ 前提 ５２７ ワクチン ４９４ 病院 ４８２ 学校 ４７６ アメリカ ４７０ 国内 ４４２ 臨時 ４２８ 首相 ４２５ 新型 ４１８ 新規 ４１１ 会社 ４０４ 全国 ４０２ 県内 ３９３ 自分 ３９３ 都内 ３９１ 肺炎 出現回数 抽出語 ３９０ 大村 ３８４ 危機 ３７９ 専門 ３７８ 武漢 ３７７ 症状 ３７３ パチンコ ３６５ リスク ３５５ 対象 ３５３ 地域 ３５０ サイト ３４８ 海外 ３４７ 皆様 ３４３ ネット ３４３ 機関 ３４２ 最大 ３４１ 新しい ３４１ 良い ３４０ 日本人 ３３９ メディア ３３４ 集団 ３３１ 抗体 ３３１ 総額 ３２８ 政治 ３２７ 米国 ３２２ 効果 ３１７ 早い ３１６ 規模 ３１３ テレビ ３０９ データ ３０４ 政権 ３００ 動画 ２９９ センター ２９７ 市内 ２９４ 少ない ２９３ 政策 ２９０ 最新 ２８８ 女性 ２８７ 現場 ２８６ 免疫 ２８２ 歳出 ２７８ 個人 ２７５ 愛知 ２７５ 市長 ２７３ お客様 ２７０ 期間 ２６６ 無い ２６５ 北海道 ２６３ 業界 ２６０ 大学 ２５６ 首都 出現回数 抽出語 ２５４ 神奈川 ２５１ 高い ２５０ 福岡 ２４８ 動物 ２４６ インフルエンザ ２４５ 国際 ２４５ 店舗 ２４４ 重症 ２４１ 経路 ２４０ 都知事 ２３９ 市民 ２３９ 自治体 ２３８ スーパー ２３７ 家族 ２３５ 男性 ２３５ 理由 ２３１ 方針 ２２９ 詳しい ２２８ スポーツ ２２８ 学生 ２２６ 怖い ２２３ 子ども ２２３ 無料 ２２２ 京都 ２１６ ブラジル ２１６ 大会 ２１２ 一般 ２１２ 需要 ２１２ 小池 ２０８ 総理 ２０８ 電子 ２０７ 時点 ２０７ 自宅 ２０６ シティ ２０５ イベント １９８ 災害 １９８ 福島 １９６ 年度 １９３ 内容 １９２ トランプ １９１ 千葉 １９０ 埼玉 １８９ 地方 １８８ 外国 １８８ 被害 １８７ 大手 １８３ 事態 １８３ 人口 １８３ 方法 １８２ 市場

表８　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２８） 出現回数 抽出語 １３,２５０ 感染 １１,７９０ ウイルス ３,１８２ 対策 ２,８３４ 確認 ２,４１４ 東京 ２,２２５ 拡大 ２,１４１ 新た ２,０６９ 影響 １,９２４ 日本 １,６９９ 北九州 １,４４７ マスク １,４４５ コロナ １,４４２ 医療 １,３２５ 再開 １,３１２ ウィルス １,２９７ 情報 １,１９８ 防止 １,１８３ 対応 １,１８１ 解除 １,１４８ 死亡 １,０７６ 検査 １,０１６ 支援 １,００７ 宣言 １,００４ 世界 ９６１ 死者 ９４８ 営業 ９４６ 発表 ９３３ 患者 ９０１ 自粛 ８８０ 大阪 ８７９ 状況 ８７７ 政府 ８２７ 韓国 ８１５ 可能 ８１１ 経済 ７８７ コロナ ７７９ 専門 ７６４ 中国 ７６３ 会議 ７２９ 連続 ７０４ 予防 ６９８ 病院 ６５８ 要請 ６５２ 発生 ６２８ 給付 ６２６ 職員 ６００ 知事 ５８７ アメリカ ５８４ 陽性 ５７７ 外出 出現回数 抽出語 ５７４ 中止 ５４１ 関連 ５３６ 生活 ５３１ 休業 ５２８ 新聞 ５２０ 施設 ５１８ 開催 ５０５ 県内 ４９８ 安倍 ４８７ 実施 ４８５ 関係 ４７３ 予定 ４６９ 議事 ４６３ 必要 ４５２ 多い ４５１ 治療 ４５０ 国内 ４４９ 米 ４４７ 従事 ４４５ 決定 ４３９ 新規 ４３８ 延期 ４３６ 国民 ４３６ 新型 ４３２ 都内 ４２５ 福岡 ４２４ 全国 ４０５ 利用 ４０３ ワクチン ３９９ 質問 ３９４ 感謝 ３９２ 首都 ３９０ 企業 ３９０ 症状 ３８４ 接触 ３８２ 活動 ３７８ 公開 ３７６ 社会 ３７５ 安全 ３７４ 北海道 ３７３ 肺炎 ３７１ 速報 ３６８ 流行 ３６７ 収束 ３６５ 協力 ３６４ 学校 ３５９ 作成 ３５２ 調査 ３４８ 事業 ３４５ 消毒 出現回数 抽出語 ３４３ 時事 ３４０ センター ３３４ 自分 ３３３ 愛知 ３２７ 効果 ３２４ 高校生 ３０９ 重症 ３０８ 危機 ３０８ 緊急 ３０６ 増加 ２９９ 神奈川 ２９８ コメント ２９７ ブルー ２９７ 集団 ２９５ 検討 ２９２ 予算 ２９１ 期間 ２９０ 検証 ２９０ 米国 ２８９ 研究 ２８９ 着用 ２８８ 皆様 ２８８ 制限 ２８７ 早い ２８６ 話 ２８１ 詳細 ２７８ 崩壊 ２７７ 経路 ２７７ 良い ２７６ 導入 ２７５ 臨時 ２７３ 海外 ２７１ ネット ２７１ 開始 ２７１ 国家 ２７１ 相談 ２７０ インパルス ２７０ 政権 ２７０ 短縮 ２７０ 無い ２６６ サイト ２６４ 首相 ２６２ 看護 ２６２ 変更 ２６１ 報道 ２６０ リスク ２６０ 減少 ２６０ 市民 ２５９ ソウル ２５９ 機関

表９　抽出語　上位１５０（２０２０/５/２９） 出現回数 抽出語 １２,０７２ 感染 １２,００７ ウイルス ３,２２７ 確認 ３,１６５ 対策 ２,９８０ 東京 ２,７６６ 医療 ２,４１１ 対応 ２,２１３ 拡大 ２,１２８ 影響 ２,１２０ 新た １,９６１ 北九州 １,８９９ ブルー １,８６８ インパルス １,８４０ 会議 １,７８７ 専門 １,７６６ 感謝 １,６９０ 従事 １,５６４ 塩素 １,５５６ 日本 １,５５２ 亜 １,４９７ コロナ １,４６９ 飛行 １,２９６ ウィルス １,２７６ 再開 １,２０５ 情報 １,１６３ 有効 １,１６１ 宣言 １,１５０ 防止 １,１４７ 敬意 １,１１１ 検査 １,０９２ 議事 １,０２０ 経済 １,００６ マスク ９４７ 発表 ９４２ 政府 ９２３ 営業 ８８３ 支援 ８６２ 世界 ８３５ 状況 ８２２ 関係 ８１７ 調査 ８００ 解除 ７９４ 中国 ７７１ 消毒 ７２７ コロナ ７１１ 作成 ６７４ 患者 ６７０ 中止 ６６３ 利用 ６４３ 自粛 出現回数 抽出語 ６３２ 安倍 ６１６ 効果 ６１５ 官房 ５９８ 死亡 ５９３ 新規 ５９２ 給付 ５７２ 大阪 ５６０ 開催 ５５４ 休業 ５４９ 新聞 ５４４ 皆様 ５３３ 関連 ５２８ 連続 ５２４ 可能 ５１９ 自衛隊 ５１１ 評価 ５０８ 予防 ５０４ 開示 ４９５ 知事 ４９１ 予定 ４８８ 生活 ４８７ 病院 ４８３ 多い ４８３ 都心 ４７４ 必要 ４７３ 韓国 ４５８ 活動 ４５７ ブラジル ４５６ 長官 ４５３ 発生 ４４２ 航空 ４３６ 実施 ４２８ 企業 ４２６ 死者 ４１９ 市長 ４１９ 施設 ４１６ 新型 ３９７ 米 ３９４ 要請 ３９１ ワクチン ３９１ 延期 ３８７ 技術 ３８７ 陽性 ３８５ 全国 ３７７ 治療 ３７４ 良い ３６７ 製品 ３６６ 上空 ３６３ アメリカ ３５９ 報道 出現回数 抽出語 ３５７ 最大 ３５７ 肺炎 ３５５ 都内 ３５４ 国内 ３５３ 会見 ３５２ 社会 ３５２ 流行 ３５１ 国民 ３４７ 現時点 ３４３ 方々 ３３０ 福岡 ３２９ 学校 ３２８ 機構 ３２０ トランプ ３１８ 開発 ３１８ 増加 ３１７ 協力 ３１７ 発言 ３１７ 労働 ３１４ 首相 ３１３ 決定 ３１２ 会社 ３１２ 外出 ３０８ サイト ３０８ 開始 ３０８ 早い ３０６ 機関 ３０６ 目的 ３０５ 基盤 ３０４ 議論 ３０３ 記録 ３０１ 危機 ３０１ 公開 ３０１ 速報 ２９８ 研究 ２９８ 事業 ２９４ 内閣 ２９３ リスク ２９２ 安全 ２９２ 変更 ２９１ 緊急 ２９０ 自由 ２８８ 政権 ２８６ 自分 ２８６ 販売 ２８５ 気持ち ２８４ 話 ２８３ 時事 ２８０ 無い ２７９ 悪化

表１０　抽出語　上位１５０（２０２０/５/３０） 出現回数 抽出語 １１,２２８ ウイルス １,９７５ 東京 １,５３６ 日本 １,４３３ 医療 １,３９７ コロナ １,２９８ 北九州 １,２２８ マスク １,２０５ ウィルス ９２８ 世界 ９０９ 経済 ８９６ 専門 ８４９ 中国 ８４３ 政府 ８４２ 情報 ７８０ 状況 ７６９ 議事 ７２４ 業務 ７０９ 米 ６９１ 電通 ６４６ 全国 ６２９ 患者 ６２６ コロナ ５５６ 陽性 ５５３ 安倍 ５４６ 死者 ５２５ 多い ５２３ トランプ ４８６ 新聞 ４８０ 病院 ４５１ 大阪 ４４９ 塩素 ４４７ 亜 ４２０ 半数 ４０５ 国内 ４００ 企業 ３９７ 効果 ３９４ 大統領 ３９０ ネット ３８７ 危機 ３７８ 新規 ３５６ アメリカ ３５１ ワクチン ３５１ 新型 ３４５ 少ない ３４２ 大都市 ３３８ 県内 ３３５ 県庁 ３３０ 学校 ３２７ 良い ３２３ 会社 出現回数 抽出語 ３２１ 所在地 ３１８ 福岡 ３１７ 国民 ３１６ 機関 ３１６ 政権 ３１４ 肺炎 ３１１ 海外 ３１０ 自分 ３０２ リスク ３０２ 症状 ２９９ 首相 ２９８ 早い ２９４ 皆様 ２９４ 社会 ２７８ 無い ２７５ 随意 ２７４ 韓国 ２７２ ブルー ２６４ ブラジル ２５９ 無料 ２５８ 千葉 ２５４ 女性 ２５３ システム ２５１ インパルス ２４７ 神奈川 ２４５ 北海道 ２４４ 都内 ２４０ お客様 ２３８ サイト ２３７ 理由 ２３３ 重症 ２３２ 埼玉 ２２８ 新しい ２２６ 最新 ２２６ 米国 ２２１ インフルエンザ ２２０ 愛知 ２２０ 医師 ２１９ 期間 ２１７ 高い ２１６ 映画 ２１４ 男性 ２１４ 臨時 ２１３ 事業 ２１２ 抗体 ２０３ アルコール ２０２ 技術 ２０１ 動画 １９９ 日 １９８ 集団 出現回数 抽出語 １９８ 知事 １９７ 個人 １９６ 免疫 １８９ 現場 １８６ 現時点 １８６ 地域 １８３ センター １８３ テレビ １８３ 陰性 １８０ 時点 １８０ 制度 １８０ 武漢 １７８ お金 １７８ 時事 １７８ 怖い １７６ 沖縄 １７３ 風邪 １７２ 市民 １６８ 対象 １６７ イベント １６７ メトロ １６７ 岡山 １６７ 概要 １６７ 通常 １６６ 政治 １６４ 賞与 １６４ 大会 １６３ 政策 １６０ 厚生 １５９ 家族 １５６ 経路 １５５ ホーム １５５ 時代 １５４ 低い １５４ 予算 １５２ 団体 １５１ 国際 １５１ 子ども １５０ 状態 １５０ 都心 １４９ 強い １４９ 西村 １４９ 大きい １４８ 労働省 １４７ 人間 １４７ 日本人 １４６ 大学 １４５ 方針 １４４ データ １４４ 当局

図１　共起ネットワーク（２０２０/５/２１）

図３　共起ネットワーク（２０２０/５/２３）

図５　共起ネットワーク（２０２０/５/２５）

図７　共起ネットワーク（２０２０/５/２７）

図９　共起ネットワーク（２０２０/５/２９）

図１３　階層的クラスター分析（２０２０/５/２３） 図１２　階層的クラスター分析（２０２０/５/２２） 図１１　階層的クラスター分析（２０２０/５/２１）

図１７　階層的クラスター分析（２０２０/５/２７） 図１６　階層的クラスター分析（２０２０/５/２６） 図１５　階層的クラスター分析（２０２０/５/２５） 図１４　階層的クラスター分析（２０２０/５/２４）

３．結び：今後の課題

抽出語の分析，共起ネットワーク，階層的クラスター分析を行った結果，Twitter のツィー ト上，緊急事態宣言解除後，経済活動の再開に対する期待を感じる反面，新たな感染者の 出現に関する関心の高まりが観測できた。 本稿のテキストマイニングでは，抽出語分析においては単純にツィートのなかに表れる 新型コロナウィルスに関連する語句の頻度がわかる。共起ネットワークでは新型コロナ 図１８　階層的クラスター分析（２０２０/５/２８） 図２０　階層的クラスター分析（２０２０/５/３０） 図１９　階層的クラスター分析（２０２０/５/２９）

ウィルスに関するツィート上で，どの語句とどの語句が同時に用いられる頻度が高いかと いうことがネットワーク図で可視化される。階層クラスター分析では，ネットワーク図で 表される新型コロナウィルス関連語句のまとまりがどの程度の階層を経て全体に繋がるの かが可視化される。各分析とも時系列の推移をみることで，新型コロナウィルスに関する 話題の変遷がわかる。 本稿は，「新型コロナウィルス」に関するツィート分析の準備段階に書かれたものであ る。今後継続して，Twitter からツィートを継続的に取得して，分析を深めたい。それと

同時に，KH Coder によるテキストマイニング以外に，python を用いて，MeCab など他 の形態素解析を試みることで今回の結果を検証したいと考える。 また，ツィートをカテゴリー別に分けて感性分析を行なうことも今後の課題としたい。 謝　　　　　辞 本稿の分析では樋口耕一氏が作成された KH Coder を用いてテキストマイニングを行った。感謝の 意を示したい。 （注１）本稿執筆時点の２０２０年５月下旬。 参　考　文　献 須田剛裕・小嶋和徳・伊藤慶明・石亀昌明・鳥海不二夫（２０１３）「震災時におけるツイッターのトレ ンドワードと拡散情報を利用したデマ推定の一考察」 情報処理学会第７５回全国大会 桐村喬（２０１９）『ツイッターの空間分析』（古今書院） 樋口耕一（２０２０）『社会調査のための計量テキスト分析 ―内容分析の継承と発展を目指して― 第２ 版』，ナカニシヤ出版 三浦麻子（２０１２）「東日本大震災とオンラインコミュニケーションの社会心理学　―そのときツイッ ターでは何が起こったか―」電子情報通信学会誌　VOL.９５ No.３, ２０１２

Abd-Alrazaq Alaa, Dari Alhuwail, Mowafa Househ, Mounir Hamdi, Zubair Shah,“Top Con-cerns of Tweeters During the COVID_{１９ Pandemic: Infoveillance Study”, Jounal of} Medical Internet Research, ２０２０ vol. ２２ iss. ４

Kouzy Ramez, Joseph Abi Jaoude, Afif Kraitem, Molly B El Alam, Basil Karam, Elio Adib, Jabra Zarka, Cindy Traboulsi, Elie W Akl, Khalil Baddour（２０２０）,“Coronavirus Goes Viral: Quantifying the COVID_{１９ Misinformation Epidemic on Twitter”, Cureus. ２０２０} March

Twitter Japan（２０２０）,“COVID_{１９に関して誤解を与える情報への取り組みをアップデート”} 　　https://blog.twitter.com/ja_jp/topics/company/２０２０/Covid１９Misinfo.html

ツィート取得数 日付 ２６,６２６ ５月２１日 ２０,５０１ ５月２２日 ２１,６４８ ５月２３日 ２７,４２２ ５月２４日 ２８,９５６ ５月２５日 ２７,９５１ ５月２６日 ２７,９９１ ５月２７日 ２４,１３９ ５月２８日 ２５,２２０ ５月２９日 ２２,４３６ ５月３０日 参考表　２０２０年５月２１日から同年５月３０日までに，“新型コロナ”というワードで検索したツィート 取得数（リプライ，リツィートは除く）