心理検査（POMS：気分プロフィール検査）の考え方をもとに6指標を設定

社会の空気感を表す6つの指標については、心理検査（POMS¹：Profile Of Mood States）の考え方をもとに設定しました。POMSで設定されている6つの感情分類をもとに、各指標をNRI独自の表現で定義しました（表1参照）。同様の考え方をもとに、ブログへの書き込みなどから空気感を把握した先行研究²の成果を活用し、6つの感情指標のそれぞれに関連する表現を定義し、指標を作成しました。

表1：日本の空気感指数の6指標の感情

Twitterへの書き込み情報をもとに、1日単位で指標を計測

一つの大きな社会的な出来事で、社会の空気感は大きく変わることがあります。そのため、現時点の空気感を把握する上では、1日ごとに指標を計測することが重要です。NRIでは、Twitterのユーザーによる日々の投稿データをもとに、各指標に関連する単語などの書き込み量を計測し、指数化しました。
各指標に関連する書き込み量を単純にカウントするだけではなく、リツイートなどによる複数カウントや、同一人物が行う複数の書き込みなどを排除する適切なカウント方法を考案しました。また、利用者の拡大などによる書き込み総量の変化や、6つの指標に関連した特定の用語（「だるい」、「ぐだぐだ」など）がSNSで流行するなどによる書き込み表現のトレンドや、特定の指標に関連した書き込み量の急激な増減などの問題を回避するため、書き込み量をカウントした後に、各指標の増減トレンドを比較できるよう、データの規格化³を行っています。

6つの空気感の動きとそれらの変動要因

実際に2015年から2021年までの期間において、6つの指標の変化を提示したものが図1です。データは1日単位で計測していますが、1週間あたりの平均値で変動を表示しています。 指標の値が大きく変化するタイミングでは、その指標に関連する大きな出来事がある場合が多いため、代表的な出来事についても記載しています。例えば地震や台風などの自然災害で「緊張」指標が拡大したり、円安などの経済的な要因が「混乱」や「緊張」の指標を変動させたりしています。2020年以降は、新型コロナの影響を受けて「緊張」が高まり、緊急事態宣言解除のタイミングでは「活気」の指標が高まっています。「怒り」や「疲れ」の指標は社会情勢を反映して小幅な変動はありますが、長期的には安定傾向にあります。
直近では、ウクライナ侵攻の影響を受けて、侵攻開始日の2月24日に「混乱」「落込み」「緊張」の指標が大幅な高まりを見せました。1日単位の変動を見ることで、日本の空気感の短期的な変化についても高感度に観測することができます。

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各指標のトレンド分析

6つの指標のトレンドを分析したものが図2～4です。時系列データの将来予測をする際の代表的なアルゴリズムであるProphet⁴を用いて、指標の変動要素を長期時系列、年間、週間の要因に分解しています。
長期的なトレンドとしては、「活気」「緊張」の指標は上昇傾向にあります。「混乱」「落込み」などは2020年以降はダウントレンドで、「疲れ」は2021年に入り大きく上昇する傾向にあります。
年間の変動傾向をみると、6つの指標ともに年末・年始は下降する傾向にあることがわかります。「緊張」は年度始まりである4月に高まり、「疲れ」は5月～9月に高くなる傾向にあります。また、夏休みをとることが多い8月には「疲れ」以外の指標は下降します。「落込み」は年間を通じて安定しており、特定の出来事などで上下はしますが、季節的な動きは少なくなっています。週間トレンドでは、月曜日の指標が高く、週末に向けて下降する傾向にある指標が多く見られます。一方で、「怒り」は平日と土日の差が大きく、「緊張」は平日では一定の水準になるなどの特徴も見られます。
このように6つの指標の変動要因を分析することで、日本社会の空気感が、どのように変化する可能性があるかを予測することもできます。

各種経済指標と高い相関にある空気感の指標

今回開発した「日本の空気感指数」と日経平均株価の変動をみると、「活気」や「疲れ」指標と有意な正の相関があり、「落込み」指標とは負の相関があることがわかりました（図5,図6）。また、その他の変数とも相関している傾向にあり、ある時には「緊張」指標が、別の時には「活気」指標などが株価を上下させるなど、6つの指標が複雑に関係しながら株価に影響を与えている可能性があります。

このように、経済や社会の変動に影響を与える生活者視点の基礎指標として、「日本の空気感指数」の活用を提言します。今後NRIでは、空気感とその他の経済指標との関係についても分析を行い、経済予測や政策立案のための基礎指標として活用していく予定です。また、指標の測定結果については定期的に公表し、学術研究や政策検討さらには企業のマーケティング戦略立案などに役立つよう、情報提供を行っていきます。

• ^1：  

  POMS（ポムス）とは、人々の気分や感情を測定する心理検査の方法で、各感情に関連した質問項目に回答することで気分状態を評価することができるものです。医療現場のカウンセリング、職場のストレスマネジメント、スポーツ分野のメンタルヘルス向上などに活用されています。
  参考論文：McNair DM, Lorr M, Droppleman LF. Manual for the Profile of Mood States. Educational and Industrial Testing Services; 1971.

• ^2：  

  Yukie Sano, Kenta Yamada, Hayafumi Watanabe, Hideki Takayasu, and Misako Takayasu (2013),
  “Empirical analysis of collective human behavior for extraordinary events in the blogosphere”,
  PHYSICAL REVIEW E 87, 012805

• ^3：  

  データの規格化は以下のステップで行っています。
  ①各指標に関連した単語別の投稿件数を総投稿件数で比率化
  ②個別単語の書き込み量の差を調整するため、分布に応じた統計的手法で「重み付け係数」を設定
  ③単語別の重み付け係数をもとに、加重平均をとることで各指標の投稿比率を計算
  ④2015年～2021年の平均値をもとに指数化

• ^4：  

  ProphetはFacebook社が提供している時系列データを分析、将来予測をするためのアルゴリズムで、Pythonなどのライブラリとして公開されています。2017年に初期版がリリースされました。