(57)【要約】【課題】  周囲の駅名、地名、ランドマーク名などの投稿内に含まれる位置に関わる情報に基づいて位置を推定する。【解決手段】  本発明は、ユーザ名に基づいて、前記ソーシャルメディアの投稿から前記ユーザが発言した投稿を抽出し、投稿に含まれる位置に関わる情報（以下、「位置推定用情報」と記す）と、該位置推定用情報に対応する座標情報を地名・座標記憶手段から取得すして出力する。このとき、取得したユーザの複数の投稿について、各投稿に含まれる位置推定用情報に対応する座標情報のみならず、該位置推定用情報の周囲の座標の分布に従いスコアを与える、文脈の尤度に基づいてスコアを設定する、投稿時間に基づいてスコアを設定する、のいずれかまたは全てのステップを行い、スコアを重ね合わせて位置を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディア上のユーザの発信内容に基づいて、該ユーザの所在位置を推定するユーザの位置推定装置であって、
ユーザ名に基づいて、前記ソーシャルメディアの投稿から前記ユーザが発言した投稿を抽出するログ抽出手段と、
前記ログ抽出手段で抽出された前記投稿に含まれる位置に関わる情報（以下、「位置推定用情報」と記す）と、該位置推定用情報に対応する座標情報を地名・座標記憶手段から取得する位置解析手段と、
前記位置解析手段で取得した情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記位置解析手段は、
前記ログ抽出手段より取得したユーザの複数の投稿について、
各投稿に含まれる位置推定用情報に対応する座標情報のみならず、該位置推定用情報の周囲の座標の分布に従いスコアを与える手段、
文脈の尤度に基づいてスコアを設定する手段、
投稿時間に基づいてスコアを設定する手段、
のいずれかまたは全ての手段により、スコアを重ね合わせて位置を推定する手段を含む
ことを特徴とするユーザの位置推定装置。
【請求項２】
前記位置解析手段は、
前記投稿と現在時刻の経過に基づいて前記投稿時間に関するスコアを変化させる手段を含む
請求項１記載のユーザの位置推定装置。
【請求項３】
前記位置解析手段は、
前記投稿の内容に位置が含まれているか否かの尤もらしさを与えてスコアを計算する手段を含む
請求項１記載のユーザの位置推定装置。
【請求項４】
前記位置解析手段は、
前記位置推定用情報が含まれ、該位置情報推定情報に対応する座標情報の座標からの距離に応じて尤度を設定する手段を含む
請求項１記載のユーザの位置推定装置。
【請求項５】
ソーシャルメディア上のユーザの発信内容に基づいて、該ユーザの所在位置を推定するユーザの位置推定方法であって、
地名・座標記憶手段、ログ抽出手段、位置解析手段、出力手段を有する装置において、
前記ログ抽出手段が、ユーザ名に基づいて、前記ソーシャルメディアの投稿から前記ユーザが発言した投稿を抽出するログ抽出ステップと、
前記位置解析手段が、前記ログ抽出ステップで抽出された前記投稿に含まれる位置に関わる情報（以下、「位置推定用情報」と記す）と、該位置推定用情報に対応する座標情報を地名・座標記憶手段から取得する位置解析ステップと、
前記出力手段が、前記位置解析ステップで取得した情報を出力する出力ステップと、
を行い、
前記位置解析ステップにおいて、
前記ログ抽出手段より取得したユーザの複数の投稿について、
各投稿に含まれる位置推定用情報に対応する座標情報のみならず、該位置推定用情報の周囲の座標の分布に従いスコアを与える、
文脈の尤度に基づいてスコアを設定する、
投稿時間に基づいてスコアを設定する、
のいずれかまたは全ての方法により、スコアを重ね合わせて位置を推定するステップを含む
ことを特徴とするユーザの位置推定方法。
【請求項６】
前記位置解析ステップにおいて、
前記投稿と現在時刻の経過に基づいて前記投稿時間に関するスコアを変化させるステップ、
前記投稿の内容に位置が含まれているか否かの尤もらしさを与えてスコアを計算するステップ、
前記位置推定用情報が含まれ、該位置情報推定情報に対応する座標情報の座標からの距離に応じて尤度を設定するステップ、
のいずれか、または、全てのステップを行う
請求項５記載のユーザの位置推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のユーザの位置推定装置の各手段として機能させるためのユーザの位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの位置推定装置及び方法及びプログラムに係り、特に、twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、mixi（登録商標）のようなソーシャルメディア上のユーザの発信内容を分析して、そのユーザの位置を高精度に推定するためのユーザの位置推定装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くのソーシャルメディアにおいては、自身の投稿にGPS等を用いて取得した位置情報(以後、正確な位置情報)を付加できるようになっている。しかしながら、ソーシャルメディアに正確な位置情報を付加して投稿する人は少ない(例えば、twitter(登録商標)では１％程度の投稿しか、正確な位置情報は付加されていない)。
【０００３】
そのため、ユーザの投稿内容を統計的に分析することにより位置を推定する技術が検討されている。これらの検討の多くは、正確な位置情報を付加しているユーザを教師データとして、その人の投稿内容を自然言語処理により分析し、単語の頻度分布等の統計量を求めることで、正確な位置情報を付加していないユーザの投稿についても統計量が近い教師データから位置を推定する技術となっている。これらの検討は、方言や地名など、住んでいる地域によって単語の頻度分布が異なることを利用している。
【０００４】
例えば、非特許文献１の技術では、twitter(登録商標)を対象として、関東、関西などのエリアで位置が把握できる人について、その人のtweet(登録商標)の単語分布を教師データとした機械学習を実施することで、未知の人の位置を推定する。この仕組みでは、方言などの言い回しを参考に推定ができているとしており、80%程度の精度でエリアが推定出来るとしている。
【０００５】
利用している統計分析手法や目的は異なるが、同様のアプローチで位置を推定する技術が複数存在している（例えば、非特許文献２，３、参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】池田 和史他,"マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法", in proceedings of DICOMO 2011, pp. 1308-1315.
【非特許文献２】伊川 洋平他,"マイクロブログのメッセージを用いた発信場所推定", in proceedings of DEIM Forum 2012, F7-2
【非特許文献３】Z. Cheng, J. Caverlee, and K. Lee. "You are where you tweet: A content-based approach to geo-locating Twitter users". In Proceedings of CIKM 2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記従来の技術では、県レベル等のより詳細な位置を推定しようとすると、精度がかなり落ちることが課題となっている(独自の調査の結果では、これらのアプローチでは県レベルの位置の推定精度は50%程度となっていた)。原因は方言などの言語の偏りが県よりは広い範囲に依存する情報であるためである。
【０００８】
上記のように、従来は、投稿にGPSから得られた位置情報を付加していなくても、投稿内容から県レベルまでの位置情報を取得する技術があったものの、精度に問題があった。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、周囲の駅名、地名、ランドマーク名などの投稿内に含まれる位置に関わる情報に基づいて位置を推定することで、従来の技術より精度よく位置を推定することが可能なユーザの位置推定装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、ソーシャルメディア上のユーザの発信内容に基づいて、該ユーザの所在位置を推定するユーザの位置推定装置であって、
ユーザ名に基づいて、前記ソーシャルメディアの投稿から前記ユーザが発言した投稿を抽出するログ抽出手段と、
前記ログ抽出手段で抽出された前記投稿に含まれる位置に関わる情報（以下、「位置推定用情報」と記す）と、該位置推定用情報に対応する座標情報を地名・座標記憶手段から取得する位置解析手段と、
前記位置解析手段で取得した情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記位置解析手段は、
前記ログ抽出手段より取得したユーザの複数の投稿について、
各投稿に含まれる位置推定用情報に対応する座標情報のみならず、該位置推定用情報の周囲の座標の分布に従いスコアを与える手段、
文脈の尤度に基づいてスコアを設定する手段、
投稿時間に基づいてスコアを設定する手段、
のいずれかまたは全ての手段により、スコアを重ね合わせて位置を推定する手段を含む。
【００１１】
また、本発明（請求項２）は、前記位置解析手段において、
前記投稿と現在時刻の経過に基づいて前記投稿時間に関するスコアを変化させる手段を含む。
【００１２】
また、本発明（請求項３）は、前記位置解析手段において、
前記投稿の内容に位置が含まれているか否かの尤もらしさを与えてスコアを計算する手段を含む。
【００１３】
また、本発明（請求項４）は、前記位置解析手段において、
前記位置推定用情報が含まれ、該位置情報推定情報に対応する座標情報の座標からの距離に応じて尤度を設定する手段を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、ユーザが居る周囲の駅名・地名・ランドマークななどの投稿内に含まれる位置に関わる情報に基づいてユーザの位置を推定することにより、県レベルでの位置の推定が既存手法より高精度で達成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施の形態におけるユーザの位置推定装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるログ抽出部の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における位置解析部の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１７】
多くのユーザは、正確な位置情報は発信しないものの、自身の周囲の駅名・地名・ランドマーク名などの、投稿内に含まれる位置にかかわる情報(以後、「位置推定用情報」と記す)を発言するという特徴があるため、本発明では、それらの位置推定用情報を元に位置を推定する。
【００１８】
しかしながら、この方法には以下の問題があり、有効でないと言われてきた。
【００１９】
・同じ名前の地名や駅名などが存在した場合にどちらであるか判断できない(例えば、"市役所前"という駅は日本に9つ存在する。)
・自身が発言した位置推定用情報と同じ位置にいるとは限らない(例えば、"東京に行きたい"などの願望は、東京にいない人の発言になる。)
・人名などと同じ地名・駅名が存在した場合に、人名について発言したにもかかわらず、地名・駅名と判定してしまう(例えば、山田駅。)
本発明では、上記の問題を解決するために、位置を推定したいユーザの過去の位置推定用情報を含んだ投稿から判断する。こうすると、上記の問題による誤りが混入したとしても、ソーシャルメディアは自身に関する話題を良く挙げるため、統計的に位置が推測できる。利用する投稿の量は、多いほど推定の精度が上がるが、投稿の取得にかかるコストとの兼ね合いで適切な量を利用すれば良い。適切に重ね合わせるための手法を以下に述べる。この時点では、あるユーザについて、ｎ個の位置推定用情報を含む投稿
Pi (i=1,…,n)
が得られているとする。Piは、投稿時刻Ti、投稿の属性(後述)Ai、地名の経度Xi、地名の緯度Yiの４つの組み合わせである。
【００２０】
本発明では、後述するユーザの位置推定装置１００の位置解析部２０において、あるユーザの位置に関する座標（Ux,Uy）を各投稿Pi(i=1,…,n)によって得られる情報から適切に推定するために、以下の３つの方法をとる。
【００２１】
１．各投稿に含まれる位置推定用情報に対して、その座標のみでなく周囲の座標の分布にも従いScoreを与えて重ね合わせる。
【００２２】
２．各投稿により与えられるScoreは、文脈の尤度を考慮して設定する。
【００２３】
３．各投稿により与えられるScoreは、投稿時間を考慮して設定する。
【００２４】
上記の1．はある地名・駅名が話題になった際に、その地名・駅名が示される座標のみではなく、その周囲の尤度も上昇させるようにすることで、それらの話題の中心地を推定できるようにするものである。
【００２５】
２．では、重ね合わせる際に、投稿の特徴を考慮してScoreの多寡を決めるものである。例えば、投稿に正確な位置情報が付いていればScoreを高くする。一方で、自然言語処理などによって、自身が住んでいないところを話題にしているだけだと推定されればScoreを低くする。
【００２６】
３．では、重ね合わせる際に、投稿時間を考慮してScoreの多寡を決めるものである、例えば、引っ越しなどの位置の移動に対応するために、時間経過によってScoreを減衰させる、投稿と時間帯(朝、夜)などがあっている投稿についてはScoreを高く与えるといった事を行う。
【００２７】
上記をまとめて、ある座標(xj,yj)にユーザが位置する尤度Score(xj,yj)は、以下のようになる。
【００２８】
【数１】
2014215714.tif 000003
ただし、ここでは例として、１．の分布には正規分布、３．は時間経過による指数分布に基づく減衰とし、各項を乗算している。
【００２９】
積記号で結んでいる３項のうち、第１項が時間による減衰項（但し、Tは現在時刻）、第２項が内容による尤度、第３項が位置推定用情報の示す座標からの距離に応じた減衰項である。
【００３０】
αは、位置を推定する際に、投稿と現在時刻の経過に基づいて変化させるものであり、負の指数関数等の単調減少となる関数を用いて、投稿と現在時刻の差が高いほど、その投稿の位置の推定に与える影響を小さくする。
【００３１】
βは、位置を推定する際に、投稿と現在時刻の時間帯が同じである場合に、その投稿の位置の推定に与える影響を大きくするパラメータである。例えば、投稿内容に位置を示す単語が含まれているものの、そこにいないことがわかる文章（そこに行きたいという願望など）が含まれている際に、その位置の尤もらしさを下げる。また、投稿内容に正確な位置情報が含まれている際に、その位置の尤もらしさを上げる。
【００３２】
上記の式（1）のScore(xj,yj)は、座標(xj,yj)毎に計算できるものであるため、例えば、日本を適切なサイズの格子に分解して、各格子の座標に基づいて計算を行い、最も高い尤度をもつ格子の座標をユーザの居住地として利用すればよい。
【００３３】
以下に、上記の処理を実現するためのユーザの位置推定装置について説明する。
【００３４】
図１は、本発明の一実施の形態におけるユーザの位置推定装置の構成を示す。
【００３５】
同図に示すユーザの位置推定装置１００は、ログ抽出部１０、位置解析部２０、表示部３０を有する。
【００３６】
図２は、本発明の一実施の形態におけるログ抽出部の構成を示す。
【００３７】
ログ抽出部１０は、検索部１１、成形部１２、ユーザ名DB１３を有する。
【００３８】
検索部１１は、SNSサイトから位置を推定したいユーザ(以降、対象ユーザ)の投稿を取得する機能を提供する。複数のSNSサイトの投稿から分析する場合も存在するため、SNSサイトごとの対象ユーザの識別子を紐付けるためのデータベースであるユーザ名DB１３を参照し、対象ユーザの識別子に基づいて、対象ユーザの投稿を取得する。なお、対象ユーザの投稿を取得する方法としては、対象ユーザの識別子に基づいて、SNSサイトで提供されているAPI(Application Programming Interface)等を利用する。
【００３９】
成形部１２は、SNS（Social Networking Service）サイトから取得した情報のうち、本分析で必要な情報として、投稿時間、および、投稿の本文を取得する機能を提供する。また、正確な位置情報が付属している場合には、その座標も取得する。上記以外の情報を全て削除し、必要な情報のみを位置解析部２０に与える。
【００４０】
図３は、本発明の一実施の形態における位置解析部の構成を示す。
【００４１】
位置解析部２０は、地名抽出部２１、尤度算出部２３、統合部２５、地名・座標DB２２、表現DB２４を有する。
【００４２】
表現DB２４は、表現とそのスコアの組み合わせが格納されており、例えば、
"＜地名＞に着く"  １；
"＜地名＞に行きたい"  −1；
のように、その場に居る時に使われる表現、その場に居ない時に使われる表現とスコアが格納されている。
【００４３】
地名抽出部２１は、ログ抽出部から与えられた対象ユーザの全ての投稿について、投稿の本文に地名が含まれている場合に、その座標を与える機能を提供する。ただし、正確な位置情報が付属している投稿については、地名抽出部２１は何もしない。
【００４４】
正確な位置情報が含まれていない投稿に対して、位置推定用情報が含まれているかどうかを判定するために、地名とその座標の組みを予め登録した地名・座標DB２２を利用し、その地名と一致する文字列が存在すれば、その座標を与える。この時、同じ地名が複数存在している場合や、投稿内に異なる地名が複数存在している場合には、それらの座標全てを与える。
【００４５】
なお、地名・座標DB２２の作成には、国土地理院や国土地理協会などが提供する情報を利用すれば良い。
【００４６】
正確な位置情報が付属している投稿、および、地名抽出部２１によって位置推定用情報が含まれていると判定された投稿のみを尤度算出部２３に渡す。
【００４７】
尤度算出部２３では、投稿の内容を元に、表現DB２４を参照して、それが表す位置の尤もらしさを評価する機能を提供する。前述の式（１）に基づいて、投稿の属性Aiを求める箇所である。
【００４８】
投稿の尤もらしさの評価の基準として、以下の3点を与える。
a.投稿に付属している位置情報は正確な位置情報であると、尤度が高い；
b.投稿に付属している位置推定用情報が1つだけであると、尤度が高い；
c.投稿内容が自身の居場所に関して記しているほど、尤度が高い；
a,b,については、地名抽出部２１の情報を基にして判定するものであり、それぞれに関して、条件を満たした場合に高い尤度を与えることで実現する。また、cに関しては、投稿内容から、投稿に含まれる位置情報がその人のいる場所から発せられているかどうかを表現DB２４に含まれたパタンとの一致をチェックすることによって実現する。例えば、その人がそこにいると判定されるパタンとしては、"<地名>に着いた"や"<地名>で食事中"といった表現であり、これらの表現が含まれていれば高い尤度とする。一方で、そこにいないと判定されるパタンとしては、"<地名>に行きたい"や"<地名>の友達と"といった表現であり、これらの表現が含まれていれば、低い尤度とする。
【００４９】
これらa,b,cを統合して投稿の属性Aiを求める方法は複数あるが、例えば、上記３要素を線形結合とし、それぞれの重みについては、実際に居場所が分かっているユーザのデータを元に設定する方法がある。
【００５０】
統合部２５では、地名抽出部２１により抽出された位置情報付きの投稿に対して、尤度算出部２３で計算されたAiを元に、前述の式（１）の式に当てはめて、対象ユーザの所在地の推定結果（Ux,Uy）を計算する。
【００５１】
表示部３０は、位置解析部２０で推定した対象ユーザの所在地の推定結果（Ux,Uy）を出力する。
【００５２】
なお、本発明は、上記の図１に示すユーザの位置推定装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、ユーザの位置推定装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５３】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０  ログ抽出部
１１  検索部
１２  成形部
１３  ユーザ名ＤＢ
２０  位置解析部
２１  地名抽出部
２２  地名・座標ＤＢ
２３  尤度算出部
２４  表現ＤＢ
２５  統合部
３０  表示部
１００  ユーザの位置推定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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