Bei Qin, David Strömberg, Yanhui Wu, “E-autocracy: Surveillance and propaganda in Chinese social media“, (VOX, 25 May 2018)
中国政府はソーシャルメディア上の情報を利用する監視システムに多大な投資を行ってきた。本稿では、これらシステムが、その最も単純な形態においてさえ、極めて効果的であることを示してゆく。政府の視点に立つと、ソーシャルメディアは、組織された社会抗議の潜在的アウトレットとして見れば食指の動くものではないが、抗議を監視し、地方の公務就任者を見張り、プロパガンダを流布するための手法としては有用である。
閉じられた扉の背後では、政治目的をもった企業や政治家がソーシャルメディアデータの発掘にいよいよ本腰を入れている。Cambridge Analyticaスキャンダルをふくみ、最近の幾つかの出来事はこのことを裏付けるとともに、果たしてソーシャルメディアは民主主義の機能を危うくするものなのかという点をめぐり、世界規模の議論を巻き起こしている。この議論と緊密に関連しているのが、非民主主義国におけるソーシャルメディアの役割をめぐる白熱した議論だ。アラブの春、そして汚職をした公務就任者がソーシャルメディア上の公論により失墜させられた数々の逸話に触発された学者のなかには (例: Shirky 2011)、ソーシャルメディアが権威主義的政府を説明責任から逃がさないでおく役割を果たしていると考える者もいる。そのような顛末を極力少なくしようと、権威主義体制はソーシャルメディアに自己防衛的な検閲を加えるかもしれないが1、それでも人々を完全に自らの支持に転じさせることはできない。Enikolopov et al. (2016) の提示するエビデンスはこの見解を裏付けるものだ。以上とは対照的に、ソーシャルメディアを監視とプロパガンダに利用することで、権威主義政府は体制の安定性を高め、権力を強化しうると主張する研究もある (例: Morozov 2012, Lorentzen 2014)。これら体制はこうした戦略の射程と効果性をどうやら十分知悉しているようだが、世間のほうは何も知らされぬまま暗闇の中に放り置かれているのだ。
こうした事情を明るみに出すため、我々は最近の研究のなかで (Qin et al. 2017a, 2017b) ソーシャルメディアをつうじた電脳独裁制の構築に関する活動とその効果性について、初めての大規模エビデンスを提示した。具体的には、中国ソーシャルメディアにおける監視の効果性とプロパガンダの広がりを調査した。本研究は、Sina Weibo – 中国で最も有名な小型ブログプラットフォーム – に投稿された132億件 (13.2 billion) のブログ投稿からなるデータセットに依拠しており、期間は2009-2013年をカバーする。
抗議と汚職の監視
結果 1: 抗議やストライキはソーシャルメディアコンテンツにより、1日前に予測可能であり、その正確性も申し分ない。
我々は、2009年から2012年にかけて中国本土で発生した545件の大規模集団行動イベントに分析を加えた。キーワード計上数に基づくシンプルな手法を用いてこれらイベントの予測を試みた。そのうえで予測にたいしAUROCによる評価も行っている。これはモデル予測力の正確性 (accuracy) の尺度としてよく使用されるものである2。我々が開発した監視ツールのAUROCは、ストライキの予測については0.87、反日イベントの予測については0.96の値を出したが、これは通例申し分なし (excellent) と見做される閾値0.9に近い、またはそれを超えるものとなっている。
以上は中国政府エージェンシーによって用いられている実際の監視システムの正確性の下限にあたると考えられる。というのもこれらエージェンシーは、ソーシャルメディア上の情報を利用した機械学習型監視システムの構築に多大な投資を行ってきたからだ。逆にいえば、監視手法の正確性は監視を意識した抗議者が沈黙を守れば損なわれる可能性がある。しかしながら本研究が示すところ、抗議を予測する投稿はしばしば、抗議者が作成したものでもなければ、予告された抗議に関するものと明示されたものでもない。これらの代わりに大量に見られるのが、傍観者によって公開された投稿や間接的に関連付けられた投稿である。機械学習型の手法ならばこのような傾向も利用できるのだ。
高い予測正確性は関連性の有る投稿が大量にあったことの帰結である。本データにふくまれるソーシャルメディア投稿のうち、集団行動イベントについて議論しているものは数百万件も確認されている; その一部はイベントに先行し、さらには明示的に参加を呼び掛けるものさえある。これと対照的に、新聞はこれらイベントについて完全に沈黙を守っている。我々はこれらソーシャルメディア投稿にたいし、話題モデリング (表1を参照) を用いて特徴付けを行った。同様に、本データにふくまれるソーシャルメディア投稿のうち政府の汚職について議論しているものは、さらに大量に確認されている (こうした投稿のなかで最も人気のある話題については表2を参照)。
表 1 集団行動関連投稿でホットな話題
表 2 汚職関連投稿でホットな話題
抗議のケースと比べれば情報度は劣るものの、こうした投稿は汚職の監視に効果的だ。具体的には、我々は中国政府の高位公務就任者が関与した汚職事例200件に分析を加えている。比較の目的で、類似の政治的地位を保持していたが汚職による訴追はされていないという、対応的な480名の政治家からなる対照サンプルを構築した。シンプルな回帰モデルをとおし、1年後に汚職で訴追を受ける政治家がいずれかがソーシャルメディア投稿によりかなりの程度予測できることが明らかになった (但し、予測正確性は貧弱である; AUROC値は0.6未満)[訳註1]。主たる原因は、汚職で訴追された全ての公務就任者のうち、汚職関連投稿でともかく言及されたことのある者が、三分の一に過ぎなかった点にある。ソーシャルメディア上の議論の不在が示唆するのは次のいずれかだ。一、これら人物はともかくソーシャルメディアには気付かれないよう上手くやった。二、これら人物も対照サンプル中の公務員より汚職度が高いということはなく、訴追されたのは何か別の事情からだった。
結果 2: Sina Weiboはプロパガンダのために大々的に用いられている
2012年、Sina Weiboは政府省庁および個々の公務就任者により約50,000件のアカウントが運用されている旨を報告した。この数字の正確性を評価するため、我々は外部者によるものとしては初となる、ソーシャルメディア上の中国政府プレゼンスの推定値を提示している。我々はユーザーネームおよび本データ中の投稿のテキスト分析をつうじて政府アカウントの特定を行った。この推定に従うと、政府関係 (government-affiliated) アカウントは600,000件存在する。これには政府組織・大衆組織・メディア側ユーザーがふくまれる [訳註2]。したがって政府のプレゼンスはSina Weiboによって相当に過少報告されていたことになる。Sina Weibo上の政治経済的争点をめぐる全ての投稿のうち4%は、これらアカウントが寄与したものである。
政府アカウントが流布しているのは、中立的な情報 (例えばヘルスケアサービスに関するものなど) かもしれないし、プロパガンダかもしれない。プロパガンダを介した政治的感化が専らの動機であるなら、検閲が広く行われている地域や新聞の偏向度が高い地域ではより多くの政府ユーザーが確認されると予想できよう。中国の体制は感化の必要性が高ければあらゆる政治的感化手段を行使するだろうからだ。よく知られた分類アルゴリズム (サポートベクターマシーン) を用いつつ、我々は単語の頻度を用いることでユーザーが政府と関係 (affiliated) している確率の予測を試みた。結果、ソーシャルメディア投稿にたいし広く検閲を行っている地域や (Bamman et al. 2012)、また同じく、新聞がQin et al. (2018) で測定された党方針への恭順度の高い地域ほど、政府ユーザーの割合が高いことが判明した (図1を参照)。
図 1 省毎に見たSina Weibo上の政府ユーザー割合
結語
中国政府はソーシャルメディア上の情報を利用する監視システムに多大な投資を行ってきた。本稿が示すところ、これらシステムは、その最も単純な形態においてさえ、極めて効果的である。この結果は、北京の政治指導者が不意打ちリスクに曝されていないことを示唆する。なんとなれば、かれらはソーシャルメディアを用いることで、汚職公務員を効果的に監査しながら遠隔地域における抗議を予測することが出来るからである。加えて、ソーシャルメディア上の政府プレゼンスが公式に報告されたところより相当に大きくなっていること、しかもそのプレゼンスの地域による異なり方はプロパガンダが主目的であるとの解釈と整合的であることも判明した。監視とプロパガンダに向けたこのようなソーシャルメディア利用は、体制の安定性と権力を向上させるものといえよう。
本発見は 〈権威主義体制であれば、ソーシャルメディアにたいし徹底的な検閲をくわえ、その禁止にすら踏み切るだろう〉 というポピュラーな見解に意義を唱える。実際には、権威主義政府とソーシャルメディアの相互作用はもっと複雑であるようだ。政府の視点に立てば、ソーシャルメディアは組織された社会抗議の潜在的アウトレットとして見るかぎり食指の動かぬものだが、抗議を監視し、地方の公務就任者を見張り、プロパガンダを流布するための手法としては有用なのである。徹底的な検閲制は、監視とプロパガンダの目的にとってのソーシャルメディアの価値を減退させてしまうだろう。このことは、〈中国の新聞におけるプロパガンダの広がりは、政治的コントロールと経済的便益とのあいだのトレードオフにより律されている〉 というQin et al. (2018) における我々の発見とも軌を一にする。
参考文献
Bamman, D, B O’Connor, and N Smith (2012), “Censorship and deletion practices in Chinese social media”, First Monday 17(3).
Chen, X and P H Ang (2011), “Internet police in China: Regulation, scope and myths”, in D Herold and P Marolt (eds), Online Society in China: Creating, Celebrating, and Instrumentalising the Online Carnival, Routledge, pp. 40-52.
Egorov, G, S Guriev and K Sonin (2009), “Why resource-poor dictators allow freer media: A theory and evidence from panel data”, American Political Science Review 103(04): 645-668.
Enikolopov, R, A Makarin and M Petrova (2016), “Social media and protest participation: Evidence from Russia”, Universitat Pompeu Fabra, Available at SSRN 2696236.
Fu, K, C Chan and M Chau (2013), “Assessing censorship on micro blogs in China: Discriminatory keyword analysis and the real-name registration policy”, Internet Computing, IEEE 17.3: 42-50.
King, G, J Pan and M E Roberts (2013), “How censorship in China allows government criticism but silences collective expression”, American Political Science Review 107(2): 1-18.
King, G, J Pan and M E Roberts (2014), “Reverse-engineering censorship in China: Randomised experimentation and participant observation”, Science345(6199): 1-10.
Lorentzen, P (2014), “China’s strategic censorship”, American Journal of Political Science58(2): 402-414.
Morozov, E (2012), “The net delusion: The dark side of internet freedom,” Public Affairs, 28 February.
Qin, B, D Strömberg and Y Wu (2017a), “Why does China allow freer social media? Protests versus surveillance and propaganda”, Journal of Economic Perspectives 31(1): 117-40.
Qin, B, D Strömberg and Y Wu (2017b), “Why does China allow freer social media? Protests versus surveillance and propaganda”, CEPR Discussion Paper 11778.
Qin, B, D Strömberg and Y Wu (2018), “Media bias in China”, American Economic Review, forthcoming.
Shirky, C (2011), “The political power of social media: Technology, the public sphere, and political change”, Foreign Affairs, January/February.
Zhu, T, D Phipps and A Pridgen (2013), “The velocity of censorship: High-fidelity detection of micro blog post deletions”, arXiv preprint arXiv:1303.0597.
原註
[1] Bamman et al. (2012), Chen and Ang (2011), Fu et al. (2013), King et al. (2013, 2014), and Zhu et al. (2013) を参照。 [2] AUROC measures the area under the ROC curve. A ROC curve shows the tradeoff between type 1 and type 2 errors in prediction and was first employed in WWII to evaluate methods that analysed radio signals used to identify Japanese aircrafts for example. The reported AUROC is based on Figure 2 in Qin et al. (2017b). AUROCは、ROC曲線より下の面積を計ったものである。ROC曲線は、予測における第一種過誤と第二種過誤のトレードオフを示す。第二次世界大戦のさいに、例えば日本の航空機を特定するといった目的で無線信号を分析する手法に評価を加えるため使用されたのが始まりである。本稿に掲載したAUROCはQin et al. (2017b) の図2に依拠する。訳註 [1] インターネット上で閲覧できる論文等を参考にしたかぎりでは、AUROC値の格付けは次のようになっている:
excellent=.90-1
good = .80-.90
fair = .70-.80
poor = .60-.70
fail = .50-.60
本稿該当箇所は原文で “(with poor predictive accuracy however; AUROC below 0.6)” と表記されている。ここで poor が単に 「貧弱な」 などの意味で用いられている可能性もふくめ、念のため記しておく。
訳注 [2] Qin et al. 2017aの関連個所を以下に引用する:
ソーシャルメディア上に投稿されたプロパガンダは多くのばあい、政府関係ユーザー; 公共部門の一部をなす学校・病院・産業連合といった大衆組織; 国家所有のメディアによって作成されたものである (注意すべきは、規制のため、政治的内容の公表を許可された情報一般メディアは全て、政府の所有に掛かるとともにその監督を受けている点である)。
Propaganda posted on social media is largely generated by government-affiliated users: government departments; mass organizations, such as schools and hospitals and industrial associations that are part of the public sector; and state-owned media (note that, per regulation, all general-interest media that are allowed to publish political content are owned and supervised by the government).
