[論文レビュー] Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic

Gautam Kishore Shahi, Sünje Clausen+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 12, 2021

Public Relations and Crisis Communication参考文献 52被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、2020年1月から5月にかけての300万件のツイートのリツイートネットワークを分析することで、COVID-19パンデミック期におけるドイツ語圏のTwitterアカウントの影響力の高いアカウントを特定した。PageRank中央性を用いた分析により、報道機関およびジャーナリストのアカウントが一貫して影響力を持っていたことが明らかになった。一方、ロックダウン期間に近づくと政府関係のアカウントの影響力が高まり、ソーシャルメディア上での危機コミュニケーションを形作る多様な主体の動的な役割が浮き彫りになった。

ABSTRACT

Twitter is becoming an increasingly important platform for disseminating information during crisis situations, such as the COVID-19 pandemic. Effective crisis communication on Twitter can shape the public perception of the crisis, influence adherence to preventative measures, and thus affect public health. Influential accounts are particularly important as they reach large audiences quickly. This study identifies influential German-language accounts from almost 3 million German tweets collected between January and May 2020 by constructing a retweet network and calculating PageRank centrality values. We capture the volatility of crisis communication by structuring the analysis into seven stages based on key events during the pandemic and profile influential accounts into roles. Our analysis shows that news and journalist accounts were influential throughout all phases, while government accounts were particularly important shortly before and after the lockdown was instantiated. We discuss implications for crisis communication during health crises and for analyzing long-term crisis data.

研究の動機と目的

• COVID-19パンデミック初期段階におけるドイツ語圏のTwitterアカウントの影響力の高いアカウントを特定すること。
• 報道機関、ジャーナリスト、政府機関などの異なる役割タイプが、危機発生時にどのように時間経過とともに影響力の変化を示すかを理解すること。
• ネットワーク中央性指標を用いて、公衆衛生緊急事態におけるTwitter上での情報拡散の構造的ダイナミクスを分析すること。
• ソーシャルメディアを通じたコミュニケーションが、公衆の認識や危機対応に与える影響について、異なる主体タイプの役割を評価すること。

提案手法

• 2020年1月から5月にかけて収集された290万件のドイツ語ツイートからリツイートネットワークを構築した。
• 個々のTwitterアカウントの影響力を測定するために、PageRank中央性を適用した。
• パンデミックの重要な出来事と対応する7つの時間的段階に分析を分割し、影響力の時間的変動を捉えた。
• アカウントの種別とコンテンツに基づいて、影響力のあるアカウントを役割（例：報道機関、ジャーナリスト、政府、保健機関）に分類した。
• ネットワーク分析を用いて、時間経過に伴う各主体タイプ間での影響力の変化を追跡した。
• 正確な分類を保証するため、手動分類とメタデータ分析を用いてアカウントの役割を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19パンデミック初期段階において、ドイツ語圏の危機コミュニケーションを形作る上で、どのタイプのTwitterアカウントが最も影響力を持っていたか？
• RQ2 報道機関、ジャーナリスト、政府機関などの異なる主体タイプの影響力は、パンデミックの重要な出来事に応じて、時間経過とともにどのように変化したか？
• RQ3 全国的ロックダウンの時期に、政府アカウントが公的議論に与えた影響はどの程度大きかったか？
• RQ4 変化し続ける危機状況において、影響力のあるアカウントのネットワークは、安定的であったか、あるいは変動的であったか？
• RQ5 ジャーナリストおよび報道機関は、パンデミック期に、情報の流れを維持し、公衆の理解を形作る上で、どのような役割を果たしたか？

主な発見

• 報道機関およびジャーナリストのアカウントは、パンデミック分析の全7段階にわたり、最も一貫して影響力のある主体であった。
• 政府アカウントは、全国的ロックダウンの実施直前および直後にピークに達する影響力を持ち、重要な政策移行期における戦略的コミュニケーションの役割を果たしていた。
• 保健機関および公的サービス関連アカウントの影響力は、報道機関および政府アカウントに比べて相対的に低く、安定していた。
• リツイートネットワークは高い時間的変動性を示し、主要な公衆衛生イベントに連動して影響力のパターンが変化していた。
• ジャーナリストおよび報道機関は、危機情報の主な拡散源となっており、特に重要な時期には公式発信元よりも頻繁にリツイートされていた。
• PageRank中央性は、動的な影響力の変化を効果的に捉えており、リアルタイムでの危機コミュニケーション分析におけるその有効性を裏付けた。