論文技術サマリー：「Grievance Politics vs. Policy Debates: A Cross-Platform Analysis of Conservative Discourse on Truth Social and Reddit」

1. 研究の背景と問題提起

近年、米国における保守派ユーザーは、主要なソーシャルメディアプラットフォームが右派の視点を抑圧しているとして批判しており、これにより「Parler」「Gab」「Truth Social」などの代替プラットフォームが台頭しました。これらのプラットフォームは「表現の自由」を掲げていますが、エコーチェンバーの形成や陰謀論の拡散、毒性の高い言説の温床となる可能性が懸念されています。

本研究は、ドナルド・トランプ氏によって設立されたTruth Socialと、Reddit 上の主要な保守派コミュニティ（r/Conservative, r/Republican, r/conservatives）を比較分析し、以下の問題に答えることを目的としています。

• RQ1: 両プラットフォームにおいてどの政治的トピックが支配的であり、その違いが保守派の情報生態系における各プラットフォームの役割をどう示しているか？
• RQ2: プラットフォームおよびトピックによって、毒性のある言説（Toxicity）のレベルと形態はどのように変動するか？

2. データと前処理

• データソース:
  • Truth Social: 2 つのデータセットを使用。
    • Truth Social Core: トランプ氏のフォロワーからスノーボールサンプリングで収集（2022 年 2 月〜10 月）。トランプ中心のユーザーに偏りがある。
    • Truth Social Extra: 2024 年米国選挙関連のキーワード検索で収集されたデータから、Core と重複しないユーザーをランダムサンプリング。より広範なユーザー層を反映。
  • Reddit: 2022 年の Project Arctic Shift データセットから、最大の 3 つの保守派サブレディット（r/Conservative, r/Republican, r/conservatives）の投稿とコメントを収集。
• 前処理:
  • URL のみの投稿、重複、無効なタイムスタンプを除去。
  • fastText を用いた言語検出で英語以外の投稿をフィルタリング（99% が英語）。
  • 政治的コンテンツのフィルタリング: BART-Large-MNLI モデル（ゼロショット分類）を用いて政治的投稿を抽出（閾値 0.7、精度 74.8%）。
  • トキシシティ（毒性）測定: Perspective API を使用。5 つの次元（Toxicity, Insult, Threat, Severe Toxicity, Identity Attack）をスコアリング。

3. 手法：トピックモデリングと分析

大規模なテキストデータからトピックを抽出するため、トピックモデリング手法を比較検討しました。

• トピックモデリング手法の比較:
  • 比較対象：LDA, BERTopic, FASTopic。
  • 評価指標：トピック一貫性（Coherence, CV）、トピック多様性（Diversity, TD）、トピック品質（Quality, TQ = CV × TD）。
  • 結果: FASTopic がすべての指標で最高性能を示したため、本研究の主要なモデルとして採用されました。
• トピック数の決定:
  • K（トピック数）を 5〜100 で変化させ、再構成損失（Reconstruction Loss）とトピック品質（TQ）のトレードオフを分析。
  • 初期モデルとして K=60 を選択し、その後、Claude Sonnet 4.5（LLM）を用いて意味的に類似したトピックの統合・ラベリング・不整合なトピックのフィルタリングを行い、最終的に37 のトピックに集約しました。
• トキシシティ分析:
  • ユーザーレベルおよびプラットフォームレベルでの毒性スコアの分布を分析。
  • ベイズ階層回帰モデルを用いて、プラットフォーム間の毒性の確率差を検証（ユーザーのランダム効果も考慮）。
• 時系列分析:
  • 政治的イベント（例：ウクライナ侵攻、Roe v. Wade 覆決、FBI 捜査など）前後のトピック参加率と毒性の変動を、ベイズ階層時系列回帰モデルで分析。

4. 主要な結果

4.1 トピックの分布とプラットフォームの役割

• Truth Social: 「不満（Grievance）」と「リーダー中心のナラティブ」に偏重しています。
  • 支配的トピック：FBI/DOJ 調査、1 月 6 日委員会、バイデン批判、トランプ支持、選挙の公平性など。
  • 特徴：トップダウン型の放送プラットフォームとして機能し、エリート（トランプ氏）のナラティブを増幅する「メガホン」としての役割が強い。
• Reddit: 「政策議論（Policy Debates）」と「文化的対立」に焦点が当てられています。
  • 支配的トピック：中絶（Abortion）、経済政策、エネルギー危機、銃規制、人種問題など。
  • 特徴：スレッド形式の議論とコミュニティモデレーションにより、政策論争やイデオロギー的対立の場として機能。
• サブレディット間の差異:
  • r/Conservative（最大）は、厳格なモデレーションにより「卑俗な政治的侮辱」が抑制され、代わりに「左翼批判」などの構造的批判が増加する傾向が見られました。
  • r/Republican は党の運営や選挙プロセスに焦点を当てる傾向があります。

4.2 毒性（Toxicity）の分析

• 全体的な傾向: 平均毒性スコアは、Reddit の方が Truth Social より高い傾向にあります。特に「侮辱（Insult）」と「全体的な毒性（Toxicity）」で顕著です。
• ユーザー分布:
  • Truth Social のユーザーは毒性スコアが低く均質（標準偏差 0.113）。
  • Reddit のユーザーは多様性が高く、高毒性のアウトライヤーが存在し、95 パーセンタイル値が Truth Social より大幅に高い（0.631 vs 0.380）。
• トピック別毒性:
  • Truth Social で毒性が高いトピック: 党派対立（Political Party Conflict）、バイデン批判、エネルギー危機政策など、トランプ氏や政治エリートに直接関連するトピック。
  • Reddit で毒性が高いトピック: 中絶、国境・移民、FBI 調査、**人種政治（Racial Politics Discussion）**など、社会的・文化的対立を伴うトピック。特に人種政治に関する議論では、Reddit の毒性スコアが最も高くなりました。

4.3 時系列的なダイナミクス

• 政治的イベント（ウクライナ戦争開始、中絶判決、FBI 捜査など）が発生すると、すべてのプラットフォームでそのトピックへの参加ユーザーの割合が急増しました。
• これは、ユーザーが投稿頻度を増やすことによるものではなく、より多くのユーザーがそのトピックに参加し始めたことを示しています。
• Truth Social はトランプ氏に関連する事件（FBI 捜査など）に対して、Reddit よりもはるかに高い関心度（参加率）を示しました。

5. 貢献と意義

1. Truth Social の初の大規模比較分析:
   • 代替右派プラットフォームである Truth Social と、確立された保守派コミュニティ（Reddit）を初めて体系的に比較しました。
2. プラットフォームの構造的役割の解明:
   • 代替プラットフォームが単に「毒性を増幅する」だけでなく、政治的コミュニケーションの形態を再編成することを示しました。
   • Truth Social は「不満とエリート中心のナラティブ」を強化する場であり、Reddit は「政策議論と文化的境界線の引き直し」の場として機能しているという構造的な違いを明らかにしました。
3. 手法論的貢献:
   • 大規模な政治言説分析において、FASTopic が LDA や BERTopic よりも優れていることを実証し、LLM を用いたトピックの事後処理（ラベリング・統合）の有効性を示しました。
4. 政治コミュニケーション理論への寄与:
   • プラットフォームの機能（Affordances）とモデレーション体制が、議論の「内容」だけでなく「形式（不満表明 vs 政策議論）」を決定づけることを実証しました。

6. 結論

本研究は、Truth Social がトランプ氏を中心とした「不満政治（Grievance Politics）」の増幅装置として機能し、Reddit がより多様な政策論争や文化的対立の場として機能していることを示しました。両プラットフォームとも保守派の言説を形成していますが、その役割と毒性の発現様式はプラットフォームの設計思想とモデレーション方針によって大きく異なります。これは、オンライン政治コミュニケーションを理解する上で、単なる「右派 vs 左派」の二分法を超え、プラットフォームごとの構造的な特性を考慮する必要性を浮き彫りにしています。