本研究では，YouTubeコメント欄におけるエコーチェンバー現象を明らかにするため，立場の交わりを示す交差度，常連の占有度を示す粘り，類似した立場同士の結びつきを示す同質化の3指標を用いて分析を行った。YouTube Data APIから取得したコメントを基に返信関係ネットワークを構築し，クラスタリングによって視聴者の意見グループを推定した。多数の動画を比較した結果，交差度が低い動画では異なる立場間の交流が乏しく，粘りが高い動画では継続的な参加者が多い傾向が見られた。また，同質化が高い場合には似た立場同士が固まりやすく，テーマによってエコーチェンバー化の度合いが変化する可能性が示された。