ブラジルのワクチン論争を形作るのは誰か？YouTubeのメディア・エコシステムにおける態度（スタンス）と分極化の半教師ありモデリング

要旨: ワクチン接種は世界の公衆衛生の礎であり続けていますが、COVID-19パンデミックは、オンライン上の誤情報、政治的分極化、そして制度への信頼の低下が、予防接種の取り組みをいかに弱め得るかを明らかにしました。これまでの計算論的研究の多くは、ソーシャルプラットフォーム上でのワクチンに関する言説を分析するにあたり、英語データ、特定のワクチン、あるいは短い時間窓に焦点を当ててきたため、世界でも最も包括的な免疫化システムの一つを擁するブラジルのような、高インパクトな非英語圏における長期的ダイナミクスの理解を妨げていました。本研究では、YouTube上におけるブラジルのワクチン言説に関する最大規模の縦断研究を提示します。ここでは、自己ラベリングと自己学習を組み合わせた半教師あり立場検出（stance detection）枠組みを活用し、約140万件のコメントを分類します。立場を時間的パターン、エンゲージメント指標、チャネル分類（レガシーメディア、科学コミュニケーター、デジタルネイティブの媒体）と統合することで、賛成および反対のワクチン・ナラティブが、ハイブリッドなメディア生態系の中でどのように進化し、循環しているのかを可視化します。本研究の結果は、半教師あり学習が立場分類の頑健性を大幅に向上させ、公的な態度をブラジルの免疫化スケジュール全体にわたって細かな粒度で追跡できることを示しています。分極化は疫学的危機、特にCOVID-19の際に急上昇しますが、パンデミック後はワクチン間および相互作用のパターン間で断片化していきます。特に、科学コミュニケーションとデジタルネイティブのチャネルが、支持的・反対的の双方における関与の主要な発生地点として浮かび上がり、現代のヘルスコミュニケーションに潜む構造的な脆弱性を示します。したがって、本研究は、大規模な立場モデリングのための計算手法を前進させると同時に、公衆衛生機関、プラットフォームのガバナンス、そしてオンライン情報エコシステムに対して実行可能なエビデンスを提供します。