(57)【要約】【課題】  ソーシャルメディアのイベント抽出において、キーワードで抽出することが難しかったイベントを高精度で抽出する。【解決手段】  本発明は、ソーシャルメディアから取得した意見に、検索語記憶手段に格納されている検索語が含まれている意見を抽出し、該意見をクラスタリングすることにより抽出したい意見の集合を生成し、意見の集合の各意見の単語に基づいて、状況特定記憶手段を参照し、状況情報を特定し、状況情報が取得できなかった場合には、ユーザ名に基づいてユーザ情報記憶手段を参照して状況情報を補完し、各意見に付与された状況情報について、所定の条件を満たす場合には、確度が高い情報として該意見を表示する。【選択図】  図１
2014002551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソーシャルメディアに投稿された意見を対象として、抽出したいイベントであるか否かを判定するイベント検出装置であって、
検索語を格納した検索語記憶手段と、
状況を特定するための単語を格納した状況特定記憶手段と、
ユーザが過去に発言した意見や情報を格納したユーザ情報記憶手段と、
前記ソーシャルメディアから取得した意見に、前記検索語記憶手段に格納されている検索語が含まれている意見を抽出し、該意見をクラスタリングすることにより抽出したい意見の集合を生成する意見抽出手段と、
前記意見の集合の各意見の単語に基づいて、前記状況特定記憶手段を参照し、状況情報を特定し、状況情報が取得できなかった場合には、ユーザ名に基づいて前記ユーザ情報記憶手段を参照して状況情報を補完する要因特定手段と、
前記各意見に付与された前記状況情報について、所定の条件を満たす場合には、確度が高い情報として該意見を表示する表示手段と、
を有することを特徴とするイベント検出装置。
【請求項２】
前記意見抽出手段は、
クラスタ毎にイベントに関する意見を格納したクラスタ情報記憶手段を有し、
前記意見の単語の頻度分布に基づいて、前記クラスタ情報記憶手段を参照し、クラスタリングする手段を含む
請求項1記載のイベント検出装置。
【請求項３】
前記要因特定手段は、
前記ユーザ情報記憶手段を参照してイベントが発生した場所、時間を含む状況情報を補完する手段を含む
請求項1記載のイベント検出装置。
【請求項４】
ソーシャルメディアに投稿された意見を対象として、抽出したいイベントであるか否かを判定するイベント検出方法であって、
検索語を格納した検索語記憶手段と、
状況を特定するための単語を格納した状況特定記憶手段と、
ユーザが過去に発言した意見や情報を格納したユーザ情報記憶手段と、
意見抽出手段、
要因特定手段、
表示手段を有する装置において、
前記意見抽出手段が、前記ソーシャルメディアから取得した意見に、前記検索語記憶手段に格納されている検索語が含まれている意見を抽出し、該意見をクラスタリングすることにより抽出したい意見の集合を生成する意見抽出ステップと、
前記要因特定手段が、前記意見の集合の各意見の単語に基づいて、前記状況特定記憶手段を参照し、状況情報を特定し、状況情報が取得できなかった場合には、ユーザ名に基づいて前記ユーザ情報記憶手段を参照して状況情報を補完する要因特定ステップと、
前記表示手段が、前記各意見に付与された前記状況情報について、所定の条件を満たす場合には、確度が高い情報として該意見を表示する表示ステップと、
を行うことを特徴とするイベント検出方法。
【請求項５】
前記装置は、クラスタ情報記憶手段を有し、
前記意見抽出ステップにおいて、
前記意見の単語の頻度分布に基づいて、クラスタ毎にイベントに関する意見を格納したクラスタ情報記憶手段を参照し、クラスタリングする
請求項４記載のイベント検出方法。
【請求項６】
前記要因特定ステップにおいて、
前記ユーザ情報記憶手段を参照してイベントが発生した場所、時間を含む状況情報を補完する
請求項４記載のイベント検出方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項1乃至３のいずれか1項に記載のイベント検出装置の各手段として機能させるためのイベント検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント検出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）等の、ユーザが直接意見を発信できるソーシャルメディア上の情報を用いて、各種イベントの発生内容、発生地点の推定を行うためのイベント検出装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルメディアからの意味抽出に関する従来技術としては、多くの会社から発売されているソーシャルメディア分析ツールがある。これらのツールの多くは、自社の販売する商品をキーワードとしてソーシャルメディア上の意見を収集し、評価(ポジティブ・ネガティブ・中立)や要素(デザイン・価格等)を羅列するものが殆どである（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、ソーシャルメディアからの位置情報抽出としては、現在はGPS対応端末の普及により、意見に位置情報を付加してソーシャルメディアに投稿できるようになっている。
【０００４】
しかしながら、現在の利用状況は低いため(例えば、twitter（登録商標）では1%程度)、意見の中や、ユーザの自己紹介文等から統計的な分析を合わせて位置情報を推定する技術が検討されている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】NTTデータ  なずきのおと  http://nazuki-oto.com/
【非特許文献２】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.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のソーシャルメディアからの意見抽出技術は、キーワードを用いて直接的に抽出する方法であるが、特定のサービス等の固有名詞に関する意見抽出では有効に働くが、サービス名が一般名詞化しているようなキーワードである場合は所望のイベントが抽出できないという問題がある。例えば、NTTが提供している光ファイバーを用いたIP網接続サービスとして、"フレッツ光（登録商標）"があるが、多くのユーザには単に「光」と呼ぶ事が多く、当該「光」で検索すると関係ないことがらが多く入ってしまう。また、そもそも抽出したいイベントが、ユーザが直接原因を認識できない場合、例えば、使っているネットワークが故障したり、疾病にかかったりした場合には、通信速度の低下や体調の悪化など、それによる影響は理解できるが、原因となっていることはユーザが直接知ることができないため、非常に曖昧な意見が投稿される傾向にある。これらのケースでは、そもそも抽出すべきキーワードが決められないという課題がある（課題１）。
【０００７】
また、多くのソーシャルメディアでは、意見の一つ一つは短いケースが多く、文脈などから読み取ることが必要なケースが多い（課題２）。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ソーシャルメディアのイベント抽出において、キーワードで抽出することが難しかったイベントを高精度で抽出することが可能なイベント検出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】
【０００９】
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に投稿された意見を対象として、抽出したいイベントであるか否かを判定するイベント検出装置であって、
検索語を格納した検索語記憶手段と、
状況を特定するための単語を格納した状況特定記憶手段と、
ユーザが過去に発言した意見や情報を格納したユーザ情報記憶手段と、
前記ソーシャルメディアから取得した意見に、前記検索語記憶手段に格納されている検索語が含まれている意見を抽出し、該意見をクラスタリングすることにより抽出したい意見の集合を生成する意見抽出手段と、
前記意見の集合の各意見の単語に基づいて、前記状況特定記憶手段を参照し、状況情報を特定し、状況情報が取得できなかった場合には、ユーザ名に基づいて前記ユーザ情報記憶手段を参照して状況情報を補完する要因特定手段と、
前記各意見に付与された前記状況情報について、所定の条件を満たす場合には、確度が高い情報として該意見を表示する表示手段と、を有する。
【００１０】
また、本発明（請求項２）は、前記意見抽出手段において、
クラスタ毎にイベントに関する意見を格納したクラスタ情報記憶手段を有し、
前記意見の単語の頻度分布に基づいて、前記クラスタ情報記憶手段を参照し、クラスタリングする手段を含む。
【００１１】
また、本発明（請求項３）は、前記要因特定手段において、
前記ユーザ情報記憶手段を参照してイベントが発生した場所、時間を含む状況情報を補完する手段を含む。
【発明の効果】
【００１２】
上記のように本発明では、これまでのソーシャルメディアのイベント抽出において、キーワードで抽出することが難しかったイベントに関して、クラスタリングと過去の意見による補完により、高精度にイベント抽出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の概要を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるイベント検出装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における故障意見抽出部の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における要因特定部の構成図である。
【図５】本発明の一実施の形態における表示部の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１５】
まず、本発明の概要を説明する。図１は、本発明の概要を示す。
【００１６】
本発明では、ソーシャルメディアからの意見を基にしたイベント抽出技術として、以下の3種類の技術を組み合わせて使用している。
【００１７】
ａ．単語分布のクラスタリングによる話題抽出(課題1への解決方法)
まず、ユーザの意見全体に対して、抽出したいイベントに該当する可能性のある単語を考えられる限り羅列することで、抽出したいイベントを多く含んでいるが、関係しない意見も大量に含む意見の集合を作成する。
【００１８】
その後、意見に関する形態素解析を実施し、意見に含まれている単語の頻度分布を作成し、その頻度分布を基にクラスタリングを実施し、予め目視で集めた抽出したいイベントに関する意見と同じクラスタに属する意見を抽出したいイベントの意見の集合とする。クラスタリング手法はどの様なものでも良いが、自然言語処理では例えばトピックモデルが用いられている。
【００１９】
ｂ．過去の意見やプロフィールによる情報補完(課題2への解決方法)
多くのソーシャルメディアでは、意見の一つ一つは短いケースが多く、イベントの状況や発生時刻などは文脈や投稿者に関する知識から判断するケースが多い。そのため、投稿したユーザの過去の意見やプロフィール情報等から、イベントが発生した場所や時間等の状況を補完することが効果的である。
【００２０】
ｃ．複数ユーザの意見の組み合わせによるイベント抽出
地震や台風、事故等、あるイベントが発生した際に、複数のユーザが意見を書き込むようなイベントがある。それらのイベントについては、上記の発生場所や状況などの複数の情報を組み合わせることで、より精細にイベントの状況を表現することができる。
【００２１】
図２は、本発明の一実施の形態におけるイベント検出装置の構成を示す。
【００２２】
本発明のイベント検出装置１は、SNS(Social Networking Service)の各サイトとAPI(Application Program Interface)を介して接続され、故障意見抽出部１０、要因特定部２０、表示部３０から構成される。
【００２３】
故障意見抽出部１０は、ソーシャルメディアからの意見を抽出する機能部であり、図３に示すように、検索部１１、故障情報判別部１２、成形部１３、検索語ＤＢ１４、クラスタ情報ＤＢ１５から構成される。
【００２４】
検索部１１は、定期的にプログラムを起動し、検索語ＤＢ１４の検索語毎にソーシャルメディアのAPIを通して、その検索語が含まれている意見と、それに付随する情報を抽出し、故障情報判定部１２に出力する。起動の間隔はソーシャルメディアサイト毎のAPIの制限などを勘案して決定する。なお、掲示板などのサービスでは、APIではなく直接HTMLファイルを取得する形態も考えられる。
【００２５】
故障情報判定部１２は、得られた意見には故障情報でないものが多々含まれているため、その中から故障情報と考えられる意見のみを抽出する。具体的には意見を形態素解析し、各形態素のうち、名詞、動詞、形容詞、副詞等を取り出し、各意見に含まれる単語のヒストグラムを作成する。このヒストグラムから各意見についてのクラスタリングを行う。クラスタリング手法は一般的な統計処理に基づくものであればなんでも良い。例えば、自然言語処理の世界ではトピックモデルが用いられている。また、クラスタリングでは意見がどのクラスタに入っているかを判定するが、そのクラスタがどのような話題（故障、宣伝…）であるかは判定できないため、予め故障情報に関する意見を人間が判定してクラスタＤＢ１５投入しておき、それらの意見も一緒にクラスタリングを行うことで、それらと同じクラスタに属している意見を故障情報と考えられる意見と判断できる。また、この故障情報に関するクラスタ情報は、この判定処理を実施した際にクラスタ情報ＤＢ１５にフィードバックを行うことができる。特定された故障に関する意見を成形部１３に出力する。
【００２６】
成形部１３は、故障情報と考えられる意見を成形する。多くのソーシャルメディアで取得できる意見には、意見の本文だけではなく、様々な情報が付随しているため、それらから必要な情報のみを取り出し、成形して要因特定部２０に渡す。例えば、それを発言したユーザ名と時刻を利用することを想定しているが、これに限定されるものではない。
【００２７】
次に、要因特定部２０について説明する。
【００２８】
要因特定部２０は、故障意見抽出部１０から渡された意見と付随する情報から、故障の詳細について分析を行うための機能部であり、図４に示すように、状況特定部２１、補完部２２、ユーザ情報取得部２３、状況特定ＤＢ２４、ユーザ情報ＤＢ２５から構成される。
【００２９】
状況特定部２１では、その故障状況の情報（時間、場所、対象ネットワーク、利用端末、故障状況等）を意見から解析する。まず、意見を再び形態素し、含まれている名詞、動詞、形容詞、副詞等に分解し、状況特定ＤＢ２４を参照し、形態素解析された単語が存在しているかを分析する。状況特定ＤＢ２４には、場所の情報（日本各地の地名一覧）、ネットワーク名（フレッツ（登録商標）等）、端末名（携帯端末名、ＰＣ名、ONU等）、故障状況（遅い、繋がらない、表示されない等）が含まれているので、それに該当する単語が含まれていれば、その状況での故障として決定する。また、現在形か過去形かを見ることで、現在発生中の故障かどうかを判定する。
【００３０】
補完部２２では、状況特定部２１で特定しきれない状況の補完を試みる箇所である。Twitter(登録商標)や掲示板などのサービスでは、文字数が短いことから、多くの状況は省略されており、その前後の文脈や、ユーザの情報から判定していく必要がある。そのため、各ユーザが過去に発言した自身の状況（居住地、利用ネットワーク等）をユーザ情報取得部２３によってAPIを用いて定期的に収集しておき、ユーザ情報ＤＢ２５に保存しておく。補完部２２では、ユーザ情報ＤＢ２５をユーザ名に基づいて参照し、上記の居住地や利用ネットワーク等のユーザ情報を取得して補完する。なお、この状況に関しても、故障情報判定部１２と同様のクラスタリングを用いた推定が可能である。
【００３１】
次に、表示部３０について説明する。
【００３２】
表示部３０は、要因特定部２０で分析した故障と考えられる情報を基に、確度が比較的高いと考えられる情報を表示するための機能部であり、図５に示すように、判定部３１、状況別表示部３２から構成される。
【００３３】
判定部３１では、要因特定部２０から与えられた情報を基に、故障情報として表示する意味があるかどうかを判定する。判定は、状況を詳細に把握できているか、複数のユーザからの情報であるか、ネットワークが原因であるか、等の基準を総合的に勘案して決定する。また、同じネットワーク、同じ故障状況、近い時間・地域の故障に関しては一つにまとめる。
【００３４】
状況別表示部３２は、判定部３１で故障情報として表示する意味があると判定された故障情報を時間別、ネットワーク別、地域別に表示する。また、複数のユーザが同じ故障に関して意見を言っていると判断された場合には、それぞれの地域や発言時間を基に、故障の継続時間や影響範囲を推定して表示する。
【００３５】
なお、上記の実施の形態では、イベントとして故障情報を抽出する例を示しているが、イベントは故障情報に限定されるものではない。
【００３６】
なお、上記の図３から図５に示すイベント検出装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、イベント検出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。
【００３７】
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】
【００３８】
１  イベント検出装置
１０  故障意見抽出部
１１  検索部
１２  故障情報判定部
１３  成形部
１４  検索語ＤＢ
１５  クラスタ情報ＤＢ
２０  要因特定部
２１  状況特定部
２２  補完部
２３  ユーザ情報取得部
２４  状況特定ＤＢ
２５  ユーザ情報ＤＢ
３０  表示部
３１  判定部
３２  状況別表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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