炎上
https://gyazo.com/df9cfb68153b4ffd26701ab43314a70e https://www.irasutoya.com/2018/04/sns_29.html
特定の事象に対する不快な感情が共感を呼び、一気に広がる現象 炎上が起きる条件
（必須）テーマが大衆によく知られているものである
目の前に来ても小難しい話題はスルーされる
（必須）多くの人の目に留まる
拡散できなければ炎上しない
もっと細分化できそう
プラットフォーマーとしてはコストが安く効果は高いユーザーへの報酬になるため
文脈を加味すると、仕方ないと思えることでも、一部だけ切り出して評価されてしまう
犯罪の場合、一部だけで判断できるなら検察も裁判官も弁護士もいらず、機械的に判定できる。それができないのはコンテキストを加味した議論をしないと裁けないから
そういえば裁判員制度でも裁判員制度自体の問題点が取り上げられたが、うまくいった事例はあるのだろうか 炎上は倫理的の問題が議題だったりして犯罪ではないレイヤーの話が多いが、機械的に判断できるとは多くの人は言わないだろう
つまり、多くの人が理解をサボっているのが炎上がおきる一因
多くの人は、問題そのものを深く知ろうとしないので、当然こうなる
コンテキストがない人まで届かなければ炎上は起きないと思う
以下、未整理
https://youtu.be/YYZ18CVPmLs
炎上にも種類があるように見える
ヘイトのために利用されるパターン
早期に過失を認めないため、燃え広がるパターン
これが自分の炎上展開パターン
アンコントローラブルなので炎上、コントローラブルなら炎上ではない
他人の反応は常にアンコントローラブル？
吉野 ヒロ子，小山 晋，高田 倫子
本研究では、まず先行研究を検討し、(1)炎上事例に関する Twitter への投稿でどのような情報が言及・ 拡散されているか(2)攻撃的・批判的な投稿の比率は炎上前後でどう変化するか(3)攻撃的・批判的な 投稿はリツイートされやすいかの3点について、PC デポ炎上(2016 年 8 月)と、ラーメン二郎仙台店炎上(2017 年 3 月)の 2 事例の投稿データの内容分析によって検討する。それによって、より適切な広報対応の助 けとなるような知見を見出したい。
田中・山口(2016)がウェブモニタ調査をもとに国内の炎上参加者をネットユーザーの 0.5%と推計し、参加者には「男性である」「世帯年収が高い」「子供がいる」などの 傾向があると報告している。
炎上の認知度はウェブでは高く、読んだ人も加担する
吉野(2015)は、ウェブモニタ調査をもとに炎上の認知経路や炎上への態度を検討し、炎上を認知している者が 80.3%に及ぶこと、ネットニュースやテレビのニュース番組を通じて認知した者も炎上した者を非難する態度を形成していることを示した。
Rost, Stahel & Frey(2016)は、ドイツの署名サイトの投稿を分析し、実名で書き込まれていること、unfair や injustice など公正概念に関わる単語を含むことなどが、投稿に含まれる攻撃的な表現の量に正の効果を持つと報告している。 英語だと"Online Firestorms"
実名の方が攻撃的？
河島(2014)と小峯(2015)は、炎上事例に関する2ちゃんねる(現 5 ちゃんねる)や Twitter への投稿の内容分析を行い、全体 の論調が批判に傾くと、批判以外の意見が書き込まれにくくなることを示している。企業広報の観点からも、 事例を整理して適切な対応を考察したものがある(小林，2015;玉川，2017)
本筋から離れた話題の方が拡散されやすい（かも）
鳥海(2015)は、STAP 細胞問題に関する Twitter の投稿データから、問題への批判よりも本筋から離れた話題の方が拡散されやすい と示唆している。
基素.icon体感的には正しい。議論を呼ぶのが炎上をさせるのには大事に思える。主語がでかいものとか。会話に入れる話題じゃないと言及できない。例えばとても専門的な議論などは絶対に広がらないだろう。 炎上と言われているものが批判的な言及とは限らない
田中(2016)は、東京オリンピックエンブレム事件に関する Twitter の投稿の一部を 分析し、大半の投稿は攻撃的・批判的ではないと報告している。炎上の特徴は攻撃的・批判的投稿が多いことと言われているが、本当に多いと言えるのかは実証的に検討されていない。