「陰謀論にハマる数年前から兆候がある」という研究結果、機械学習モデルで見えた特徴的な言葉遣い

陰謀論コミュニティに関与したユーザーは、陰謀論について語っていない場所でも特徴的な言葉遣いをしており、しかも陰謀論コミュニティに関与する前から同様の傾向が見られるという研究結果が発表されました。

[2506.05086] Among Us: Language of Conspiracy Theorists on Mainstream Reddit
https://arxiv.org/abs/2506.05086

Distinctive language reveals likely conspiracy-community users across 500 million Reddit comments
https://phys.org/news/2026-06-distinctive-language-reveals-conspiracy-community.html

映画の感想をSNSに投稿し、料理の写真にコメントし、科学ニュースについて質問するといった場面では、多くの人が話題ごとにまったく別の言葉遣いをしているように見えます。映画なら俳優やストーリー、料理なら味やレシピ、科学なら仕組みや根拠について話すため、陰謀論と直接関係のないコミュニティでは陰謀論らしさも見えにくいと考えられます。

しかし話題が違っても、不安をにじませる表現、怒りを含む表現、対立や病気や死に触れる頻度といった言葉遣いのクセは残る可能性があります。ミラノ工科大学などの研究チームは、陰謀論そのものを語っていない場面にも、そうした言語的な手がかりが残っているのかを調べました。

研究チームが対象にしたのは、アメリカ発の掲示板型SNSであるRedditです。Redditには「subreddit」と呼ばれるテーマ別コミュニティがあり、陰謀論を扱う「r/conspiracy」だけでなく、ニュース、映画、音楽、料理、科学、ジョーク、写真などを扱う大規模コミュニティが存在します。研究チームは2013年から2023年までの活動を中心に、22個の主要コミュニティから約5億1000万件のコメントを収集したほか、r/conspiracyについては2008年1月25日の開設から2023年12月31日までの利用可能なコメントを集め、約2570万件のコメントと98万人超のユーザーを分析対象にしたとのこと。

研究ではまず、r/conspiracyに少なくとも1回コメントしたユーザーを「陰謀論に関与したユーザー」と定義し、ユーザーが映画、料理、科学、ニュースなどの一般的なコミュニティで書いたコメントを調べ、r/conspiracyに参加していないユーザーのコメントと比べました。

研究チームはコメントごとに115種類の言語的特徴を抽出し、句読点に関係する5種類を除いた110種類の特徴をユーザー単位で平均化。さらに各コミュニティごとに、陰謀論に関与したユーザーと関与していないユーザーを同数ずつ用意し、分類器が両者をどれだけ見分けられるかを学習用データとテスト用データで評価しました。

機械学習モデルは一般的なコミュニティでの言葉遣いだけを使って、陰謀論に関与したユーザーとそうでないユーザーを平均87％の精度で見分けられたとのこと。分類に役立った要素としては、怒り、不安、対立、病気、死への言及、攻撃的または感情的な言葉遣いなどが挙げられています。

時間の流れを追った分析では、こうした特徴がユーザーが陰謀論に関与する何年も前のコメントにも見られたとのこと。研究チームは、陰謀論に関与する直前になるほど分類精度がわずかに上がる傾向を確認しましたが、全体としては参加前の早い段階から見分けやすさが保たれていたと説明しています。研究チームは、この結果について、陰謀論コミュニティに入ったから言葉遣いが変わったという説明だけではなく、もともとの言語的・心理的傾向を持つ人が自ら陰謀論コミュニティへ向かう可能性も示唆するとしています。

一方で研究チームは、研究結果を個人の監視や先回りした排除に使うべきではないと強調しています。モデルは集団レベルの分析を目的にしたものであり、個人の思想や心理状態を断定するための道具ではありません。誤判定によって不当な監視やレッテルにつながる危険があり、透明性や同意や異議申し立ての仕組みなしに使われれば深刻な害を生む可能性があると研究チームは警告しました。