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竹内英明元県議への批判投稿、拡散の約半数は13アカウント発――鳥海教授の分析が示すこと・示さないこと

【2026年9月5日・最新情報を踏まえて全面改稿】 旧稿には、兵庫県知事選の日付を1年誤って記載し、X上の拡散元の集中を示す分析から、「世論を歪めた」「選挙戦の流れに決定的な影響を与えた」「死亡に至らせた」と読める因果関係まで広げた表現がありました。今回確認した資料は、そこまでを証明していません。日付、数値の対象、「いいね」をめぐる裁判の説明を訂正し、確認できることと確認できないことを分けて全文を改めます。

2026年1月30日(2026年9月5日改稿)

こんにちは、カネさんです。

竹内英明元兵庫県議を批判するX投稿について、東京大学の鳥海不二夫教授が拡散状況を分析しました。TBS NEWS DIGは、批判的な投稿が約1年間に11万回以上拡散され、拡散された全ポスト数の約50%が13アカウントの発信を起点としていたと報じています。

この数字は重要です。ただし、示しているのは「拡散元の集中」です。13アカウントが組織的に動いた、違法だった、世論や選挙結果を決定的に変えた、竹内氏の死亡と法的・医学的な因果関係がある、ということまで証明する数字ではありません。

何を分析した数字なのか

神戸新聞の2026年1月30日記事によると、鳥海教授は「竹内英明」「竹内県議」などの語を含むX投稿を収集し、竹内氏が亡くなる前日までの拡散状況を分析しました。竹内氏への言及を「批判」と「擁護」に分けると、時間がたつほど批判側の投稿が広がり続けたとされています。

TBS NEWS DIGの2025年1月25日報道では、批判的な投稿が約1年間に11万回以上拡散されたと説明されています。鳥海教授は、拡散された全ポスト数の約50%が13アカウントから発信され、2番目に拡散量が多かったのは立花孝志氏のアカウントだったと述べています。

ここでいう「11万回以上」は、世論調査の回答者数でも、13アカウントの投稿数でもありません。TBSが「批判的な投稿が拡散された回数」として報じた数値です。「約50%」も、X利用者の半数が同じ意見だったという意味ではなく、分析対象となった拡散ポストのうち、13アカウントの発信を起点とするものが占めた割合です。

一方、今回確認できた公開資料には、収集した投稿の全リスト、除外基準、批判・擁護の分類手順、削除済み投稿の扱い、解析コードは示されていません。この記事では、鳥海教授の分析を伝えたTBSと神戸新聞の報道へ数値を帰属させ、独自に再現できた統計としては扱いません。

13アカウントという数字が示すこと

この分析から読み取れるのは、竹内氏を批判する投稿の拡散が、多数の独立した発信源へ均等に分散していたのではなく、少数の影響力の大きい発信源へ集中していたことです。

鳥海教授はTBSの取材に、一般的な炎上は3日程度で収まるといわれる一方、このケースでは情報を出し続ける人が一定数いたことが影響した可能性を指摘しています。また、フォロワー数の多い人が拡散に関わったことも、投稿数が増えた要因だと分析しています。

これは、SNS上で何度も目にする意見が、多数の人による独立した判断の積み重ねとは限らないことを示します。受け手は、投稿の数だけでなく、元の発信源、引用された資料、同じ主張がどこから派生したのかを見る必要があります。

この数字だけでは証明できないこと

拡散元の集中と、組織的な世論操作は同じではありません。フォロワーの多い少数アカウントの投稿が自然に広がることもあります。13アカウント間の指示、報酬、共同行為、偽装アカウントの運用などを示す資料がなければ、「組織的」「意図的」「違法」とは認定できません。

同じく、投稿の拡散量と選挙結果の因果関係も別です。動画の視聴者が誰で、投票権を持つ兵庫県民がどれだけ見て、見た後に投票先を変えたのかを追跡しなければ、「結果を決めた」とは言えません。

竹内氏が長期間にわたり批判や中傷にさらされたこと、その負担を周囲が証言していることは報道で確認できます。しかし、特定の投稿、特定のアカウント、個々の「いいね」と竹内氏の死亡との医学的・法的因果関係は、今回確認した資料では確定していません。新稿では、人の死を特定人物への断罪へ直結させません。

竹内英明元県議への批判投稿について、約1年で11万回以上の拡散、約50%が13アカウント発という報道分析と、そこからは組織性・違法性・世論・選挙結果・死亡との因果を確定できないことを示す図
TBS NEWS DIGと神戸新聞が伝えた鳥海不二夫教授の分析を、観測された拡散元の集中と、そこからは組織性・違法性・世論・選挙結果・死亡との因果を確定できないことに分けた。元データ・全分類基準・解析コードは今回未確認。2026年9月5日確認。

図の説明:TBSと神戸新聞が伝えた鳥海教授の分析について、観測された「拡散元の集中」と、そこからは確定できない組織性・違法性・世論・選挙・死亡との因果を分けました。元データと全解析コードは今回未確認です。2026年9月5日確認。

兵庫県知事選の日付と中田敦彦氏の動画

旧稿は兵庫県知事選の終盤を「2025年11月16日」としていましたが、これは誤りです。兵庫県選挙管理委員会が示す投開票日は、2024年11月17日です。

神戸新聞によると、中田敦彦氏は投開票日の直前、2024年11月15日と16日に「兵庫県知事選という究極のミステリー」と題する前後編の動画を公開しました。2本は200万回を超えて再生され、その後、一般公開から会員限定へ変更されたと報じられています。

中田氏側は神戸新聞の書面質問に、当時入手可能だった公的発表、報道、当事者の発信などを参照し、第三者の主張や見解を主張として紹介したもので、特定の事実や個別責任を断定するものではないと回答しました。また、その後の状況変化を受け、切り取られて誤解や対立が助長されないよう公開範囲を見直したと説明しています。

200万回超という再生数は、動画の到達規模を示します。しかし、兵庫県の有権者に何人届き、投票行動をどう変えたかは、その数字だけでは分かりません。立花氏が選挙後に中田氏の動画の影響を評価した発言も、本人の評価であり、選挙結果への決定的な因果を立証するものではありません。

一人の取材対象者を「加害者の典型」にしない

神戸新聞は、竹内氏を批判する投稿に「いいね」を押していた男性を取材しています。男性は竹内氏の死亡について責任を感じないと述べる一方、その後は別の誤情報に「いいね」を押した経験から、「いいね」やリポストを慎重にするようになったとも話しています。

これは一人の取材対象者の発言です。旧稿のように、その心理を「加害側に回る人間の典型」と一般化したり、内心を「罪悪感を薄める集団心理」「自分本位」と断定したりすることはできません。新稿では、本人が報道の取材にどう答えたかと、記事側の評価を分けます。

「いいね」は一回で違法になるのか

旧稿は、杉田水脈氏をめぐる裁判を根拠に、「いいね」が明確な意思表示であり、加害行為に認定されると一般化していました。しかし、この裁判は個別事情を総合した判断です。

判例研究資料によると、東京高裁は、対象投稿の内容、杉田氏と伊藤詩織氏の関係、それまでの発言、合計25回の「いいね」、国会議員としての影響力などを検討し、名誉感情を侵害する不法行為だと判断しました。最高裁第一小法廷が上告を棄却し、上告受理申立てを不受理としたことで、高裁判決が確定しました。

したがって、「いいね」は常に無責任でよいわけではありませんが、1回押せば一律に不法行為になるわけでもありません。対象投稿、回数、前後関係、目的、影響力など、個別の事情で判断されます。

確認できたこと、確認できないこと

確認できたこと

  • TBSは、竹内氏への批判的な投稿が約1年間に11万回以上拡散されたと報じた

  • 鳥海教授は、拡散された全ポスト数の約50%が13アカウントの発信を起点としていたと説明した

  • 神戸新聞は、「竹内英明」「竹内県議」などを含むX投稿を、亡くなる前日まで分析したと報じた

  • 2024年兵庫県知事選の投開票日は11月17日だった

  • 中田氏の前後編動画は11月15日と16日に公開され、200万回を超えて再生され、その後会員限定になったと報じられた

  • 杉田氏をめぐる裁判は、25回の「いいね」や過去の言動、影響力などを総合した個別判断だった

今回確認できないこと

  • 鳥海教授の分析に用いた全投稿データ、分類基準、除外基準、解析コード

  • 13アカウントが組織的に連携した、報酬を受けた、違法行為をしたという事実

  • 13アカウントの発信がネット世論全体や知事選結果を決定的に変えたという因果関係

  • 特定の投稿、人物、「いいね」と竹内氏の死亡との医学的・法的因果関係

  • 中田氏の動画を見た兵庫県有権者の人数と、視聴後の投票行動の変化

まとめ

  • 11万回以上、約50%、13アカウントは、鳥海教授の分析をTBSと神戸新聞が報じた数値

  • 示しているのは、分析対象となった批判投稿の拡散元が少数に集中していたこと

  • 組織的な世論操作、違法性、選挙結果、死亡との因果は、この数値だけでは確認できない

  • 兵庫県知事選の投開票日は2024年11月17日で、中田氏の動画は11月15日と16日に公開された

  • 一人の取材対象者を支持者全体や「加害者の典型」へ一般化しない

  • 「いいね」の違法性は、対象投稿、回数、前後関係、影響力など個別の事情で判断される

SNSの拡散データを読むときは、数の大きさだけでなく、何を数えたのか、誰の分析か、どこまで再現できるか、そして相関と因果を分けることが必要です。

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初出動画:政経プラスチャンネルの動画

この記事は、カネさんとChatGPT(GPT-5)で、2026年9月5日時点の公的資料、報道、判例研究資料を照合し、最新情報を踏まえて再構成しました。

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カネさん(政経プラスチャンネル) 資料を確かめ、事実と見解を分けて伝える活動を続けています。チップは、資料の確認、図解・字幕の制作、記事の更新などに活用します。役立ったと感じていただけたら、無理のない範囲で応援していただけるとうれしいです。