SNSが健康の信念に与える感染力はCOVID-19よりも強い?

新型コロナウイルスとの戦いがワクチン接種という次の段階を迎え、SNS上では反ワクチン運動への規制が強化されている。Twitter社が、非科学的な偽のワクチン情報tweetを繰り返すアカウントに対し、永久凍結する方針を表明したことも最近話題となった。不正確で有害な情報拡散の問題として「インフォデミック: infodemic(過去記事参照)」がある。その背景を解明するため、「SNS上でCOVID-19に関連する『健康への信念(health beliefs)』がどのような影響を受けているかAI/機械学習アプローチで解析を行った研究」が米ノースウェスタン大学のグループから学術誌 Journal of Medical Internet Researchに発表されている。

ノースウェスタン大のニュースリリースでは、同研究について紹介している。その方法として、Twitter上で約897万人のユーザーと約9269万件のtweetに対して、健康に関する信念を定量化する4つの指標からなるhealth belief model(HBM)に従って機械学習手法で解析した。その結果、health beliefsに関する投稿を行うユーザー数は基本再生産数R0が7.62と算出された。このR0は感染症疫学でなぞらえると激しい感染力をもっており、インフォデミックが激化する一因と考察される。また、学術発表のような科学的イベントと、政治的演説のような非科学的イベントとでは、SNS上でhealth beliefsの傾向に与える影響力が同等であることも観察された。

同研究は、SNSがCOVID-19そのものより「ある意味での感染力が強い」と主張したユニークな研究である。同論文の著者のひとりでノースウェスタン大の主任AI研究員であるYuan Luo氏は「科学者が科学について人々に伝えることに注力しなければ、無責任な発言をする人たちによって簡単に意見を相殺されてしまう。そして一般ユーザーはTwitterで自身が目にしたものが自分の態度を形成していることに無自覚で、情報の偏りを無視し、事実関係確認・ファクトチェックせずに拡散していることに気付く必要がある」と語っている。

 

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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。