教師あり機械学習とは、人間が対象にラベルを付けることによって教師データ（「お手本」となるデータ）を作成し、それをAIが学習することによって、未知の対象があらわれた時にAIが適切にラベル付けできるようにすることをいいます。
今回は、分析対象の投稿から1500件をランダムに抽出し、筆者及び共同研究者が目視で「反自民党」「ニュートラル」「親自民党」のラベルを貼っていきました。これを教師データとしてAIが学習し、残りの50万件以上の投稿に3つのラベルのうちどれかを貼っていくのです。
2021年の衆院選の時のXは
「反自民」の声が過半数を超していた
このようにして、AIによって投稿の分類を行った結果は、全投稿の過半数（51.7％）が反自民党でした。次いで多いのは、ニュートラル・態度不明に分類される投稿（31.1％）、親自民党に分類される投稿は一番少ないという結果になりました（17.2％）。
反自民党的な投稿約190万件の拡散の様子について、もう少し詳しく見てみましょう。
この拡散のもととなったオリジナルポスト約29.3万件は、8万6118のアカウントによってなされました。1人が複数のアカウントを運営していることを度外視すると、10月19日から30日までの間に、少なくとも8万6118人の人が自民党に批判的なポストをしたことになります。
図表2-2をご覧ください。この図表は、y軸が拡散数、x軸に拡散数が多いアカウントを上位から順に並べています。
