ツイッター統計でなんとなく仮説　内容はあまり関係なく3つのピーク時間に流れてきた影響力あるアカウントをリツイートし、それが圧倒的多数となる

2021年4月13日、仮説4に補足しました。

3月27日、28日に埼玉大学の国際シンポジウム「パンデミック時代における科学技術と想像力」（http://www.saitama-u.ac.jp/seminar_archives/2021-0222-1527-9.html）に参加して、終了後の会談でちょっとだけ受けたような気がしたので、メモを残しておきます。
ここで使っている図のほとんどはニューズウィークの記事で使ったものと同じです。くわしい内容を知りたい方は記事をご覧ください。

これまでツイッターに関する統計を取ってきました。公開していないものもあります。

日本でワクチンにまつわるツイートはどう広がったのか　215アカウントが影響を与えていた
https://www.newsweekjapan.jp/ichida/2021/03/post-21.php
福島県沖地震後にもっとも拡散した外国人関連ツイートは、ヘイトではなく安全情報だった
https://www.newsweekjapan.jp/ichida/2021/03/post-20.php
日本のツイッター政治空間はリツイートが80％　政党に関するツイートを分析した
https://www.newsweekjapan.jp/ichida/2021/02/post-19.php

近くLINE騒動についての記事も公開する予定です（今度はニューズウィークではないんですが）。
なんとなく共通する傾向が見えてきたような気がしました。しかし、あくまでごくわずかなサンプルでの仮説です。本当はフルアーカイブにアクセスして確認したいんですが、アカデミズムの方がやってくれるのを待つしかありません。

仮説1　バズるテーマはリツイートがきわめて高い。90％を超えることもある。
これは過去にやってみたもの全てがそうでした。

仮説2　少数のツイートが大規模に拡散されてバズる。元のツイートは全体の1％満たないこともある。
　例：ワクチンの場合は、1,032件（0.12%）のツイートが全体の50%＝42万件以上に拡散。
仮説3　少数のアカウントのツイートが大規模に拡散される。元のアカウントは全体の1％に満たないこともある。
　例：ワクチンの場合は、215（0.07％）のアカウントのツイートが、全体の50％＝42万件以上に拡散。

仮説4　ツイートのピークは3つで曜日による違いはあまりない。ピーク時間は朝の8時から10時、昼の12時から14時、そして夜の22時から23時。
　鳥海不二夫先生の「教師のバトンプロジェクトの炎上は実は狙い通りだったのではないかという話」（2021年4月12日、鳥海不二夫、ヤフーニュース、https://news.yahoo.co.jp/byline/toriumifujio/20210412-00231837/）で紹介されていた「一般性が高いと思われる新型コロナ」に関する3月と4月のツイートもほぼ同じ傾向であったことからこのピーク時間は一般的に当てはまりそうな気がしてきました。ツイッターのフルアーカイブへのアクセス権を持つアカデミズムのどなたかがこうした基礎統計を整備してくださるのを期待します。
　（2021年4月13日補足）

仮説5　リツイートのピークは元のツイートが投稿されてから3時間以内。

仮説6　内容、意味、文脈よりも利便性を優先し、キイワードを拾って反応する（おそらくろくに読んでいない）。

仮説7　拡散のカギになるアカウントは、一般人（インフルエンサーや医クラなど）であり、一次ソースである官公庁や報道機関ではない

仮説8　拡散には元のツイートのフォロワー数よりも3時間以内にリツイートしたアカウントのフォロワー数が影響する。

仮説1〜8までが当たっているとすると、少数の容易に一般人を組織化することでネット世論操作できる。というか、すでにしているからこうなっているのかもしれない。
もう少しデータがたまるとさらに見えてくると思うけど、おそらくアカデミズムの方がツイッターのフルアーカイブにアクセスして解析するのがもっとも確実だと思います。