情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

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2016/3/3

関連記事の提供によりオンライン議論の活性化を支援する
Twitter ボット
草島 将太1,a)

角 康之1

概要：近年では，学術的な研究発表会や勉強会の場において，実際の場で行われている発表や議論の他に，その内容について議論したり，メモを取って記録・共有するための手段として，Twitter が広く利用されている．本研究は，Twitter のタイムライン上において，議論を活性化させたり，議論に参加している人々の理解を深めることを目的とする．そこで，タイムライン上の発言や議論について，関連する話題をツイート形式で提供するような Twitter ボットの開発を行った．Twitter ボットは，オンライン議論に参加しているユーザのツイートを分析し，メイントピックであると考えられるキーワードを抽出，議論と関連性の深いウェブ上の記事をツイートにより紹介する．この Twitter ボットを用いて，実際の研究発表会や勉強会の場で運用実験を行い，Twitter ボットの有効性を示す．

Twitter Bots that Activate Online Discussion by Providing Related
ArticleShota Kusajima1,a)Yasuyuki Sumi1

Abstract: In recent years, we use Twitter to share reactions about live presentations and discuss during
recital and study sessions with small messages. For this study, I aimed at observing and creating such discussions and better understand the people using Twitter. I then developped bots that collect data basedon remarks, arguments, and analysis and initiate discussions about the events users were attending. They
analyze the tweets of users participating in the discussion, extract the keyword that are the main topic, andprovide the articles related to the discussion. I operate Twitter bots in the actual discussion, and investigate
whether the Twitter bot could create relevant topics of discussion.

1. はじめにの形でログデータが残るので，その議論を後から見返すことも容易にできる，といったメリットがある．また，内容

近年，インターネットや SNS の普及に伴い，学術的なについてインターネットで調べながら発表を聞くことがで会議や研究発表会，勉強会などといった議論の場では，実きる．しかし，インターネットで検索していたり，ウェブ際に行われる議論の他にオンライン上での議論が行われページ探しているうちに研究発表会や勉強会が進行してしることも増えてきている．そのような場では，特有のハッまい，理解が曖昧なままとなってしまうかもしれない．

シュタグを設け，Twitter 上で議論を行ったり，参加者同そこで本研究では，オンライン議論の参加者にツイート士のメモの共有が行われている．この方法は，遠隔地など

形式で情報を提供する Twitter ボットの開発を行う．このの実際にその場にいない人でも議論に参加したり，参加しTwitter ボットは，オンライン議論が行われているタイムラている人のツイートから議論の内容を読み取ることができ

イン上のツイートを解析し，議論の中心となっているキーたり，誰かの発表中でも，その発表を妨げることなくオンワードを抽出，そのキーワード用いて，論文掲載サイトやライン上で議論を交わすことができる．さらに，ツイートニュースサイトなどで検索した結果を，Twitter ボットのツイートという形でオンライン議論の参加者に提供する．

1a)

公立はこだて未来大学
s-kusajima@sumilab.org© 2016 Information Processing Society of Japan

このような Twitter ボットがオンライン議論に介入し，

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プレゼンテーションの内容との関連が深い過去の論文や，

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2.2 Twitter が用いられた研究

最近のニュースサイトやまとめサイトの記事をリアルタイ

誰もが簡単に利用できる Twitter に関連する研究としてムに提供することにより，検索する時間や，関連するウェは，Microsoft PowerPoint のスライドショーと連動し，前ブページを探す時間が省略され，実際の研究発表会や勉強もってノート欄に編集しておいた内容を自動でツイートす会を聞き逃すことなく関連する情報を得ることができる．

るためのアドインである「ぴぴつい」を開発した栗原の研また，得られた情報からさらにオンライン議論参加者同士

究 [3] や，時系列順に表示されるツイートを再帰的にクラスの議論が起こったり，議論参加者の疑問の解消や，理解のタリングし，情報の広がりを可視化する「Vital Atlas」を促進につながるといった効果が期待される．さらに，議論開発した竹内らの研究 [4] が挙げられる．本研究では，ぴが活性化することにより，ただ発表を聞くだけでは得られぴついのように事前に登録しておいた内容をそのまま自動ない情報をオンライン議論の中で得たり，Twitter ボットツイートとしてユーザーについて提供したり，Vital Atlasから提供されることが予想されるため，議論そのものをよのようにタイムライン上のツイートを分析するだけでなりよいものにできるといった効果が期待される．

く，リアルタイムにツイートを分析し，最適な内容を議論

以下，2 章で関連研究との違いを述べ，3 章でシステムの概要を述べる．4 章，5 章で運用実験での考察を行い，6章で今後の展望について述べ，7 章でまとめる．

2. 関連研究2.1 グループ議論支援についての研究参加者に提供することを目指す．
また，議論を活性化させたり，理解を促進させるためには，Twitter のボットがオンライン議論の場にツイートする形で参加者に直接提供する形が望ましい．Twitter ボットに関連する研究としては，「論文ったー」というボットを開発した山田の研究 [5] が挙げられる．論文ったーは，本研究では，オンライン会議といったグループ議論によTwitter のユーザ間で盛り上がっている話題であるトレンり，議論を活性化させたり，議論参加者の理解を促進させド情報をもとに，定期的に CiNii で関連の有りそうな内容るといった点から，グループ議論を支援することを目的との論文を検索し，その結果をボットのつぶやきとして一般している．グループ議論支援に関連する研究としては，共ユーザに提供するシステムである．しかし情報の提供元が同発想と情報共有を促進する AIDE と呼ばれる対話支援環

Twitter 全体のトレンド情報なので，議論の対象を絞り込境を構築した角らの研究 [1] や，会議の場をリフレクショむことができない．そこで本研究では，議論の対象を実際ンするリアルタイム会議支援システムとして，INGA と呼に行われている研究発表会や勉強会に限定し，中心となっばれるシステムの提案と評価を行った赤川らの研究 [2] がている話題を抽出することによって，その議論に適した情挙げられる．AIDE とは，ネットワークを介したチャット報を提供する．

機能を有する電子会議システムであり，会話の対話構造を可視化した空間を表示したり，関連するテキストを自動抽出し，仮想的な対話参加者の発言としてディスカッション空間に投げ込むといった働きによって，会議や対話におけ3. Twitter 上での議論を支援するボット
本章では，Twitter ボットのシステムの流れについて説明する．図 1 は，本システムの概念図である．

る参加者の協同発想を促進させるという特徴がある．またINGA とは，参加者間の知識継承の円滑化と，研究議論活3.1 ボットの準備性化の支援を目的としたシステムである．会議用マイクにまず，検索結果を自動でツイートするためのボット用ア

よって会議中の音声を取得し，発言内容からキーワードのカウントを用意する．このボット用アカウントは，対象と抽出を行う．会議参加者はタブレット端末を通してキーする勉強会や発表会で用いられているハッシュタグが付与

ワードを確認することができ，関連性の高い会議資料の電されているツイートをリアルタイムで取得し，動作する．

子データを検索することができる．また，該当する資料は以下，このハッシュタグが付与されており，Twitter 上各タブレット端末に送信され，そのデータに対し描画するの検索から誰でも見ることができるツイートによって構成ことができ，リアルタイムでその内容を共有することがでされる群をタイムラインと定義する．

きるので，利用者間での電子データへの評価や知識共有が可能になるという特徴がある．この二つのシステムは，利3.2 キーワード抽出

用者が限定されたクローズドな独自システムであるが，本ボット用アカウントは，Twitter の Streaming API を用研究は，議論の場としてより一般的に普及している Twitter

いてハッシュタグを含むツイートをリアルタイムで取得すを用いることにより，議論への参入を容易にし，誰でもシる．Streaming API とは，HTTP 接続をし続けることによステムを利用できることを目的としている．

り，リアルタイムにツイートを取得することができる APIである．
次に，取得したツイートに関して，テキスト解析を行い© 2016 Information Processing Society of Japan553

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図 1 システム概念図

Fig. 1 System conceptual diagram

キーワードを取得する．まず取得したツイートから，ウェ大 10 件の検索結果を取得し，キーワードを取得した際のブページへの URL などの余分な情報を削り，文章としてツイートの内容と，検索結果のウェブページの内容とで類保存していく．保存された文章がある程度溜まったところ

似度を TF-IDF と Cos 類似度推定法を用いて求め，それぞで，テキスト解析を行いキーワードを取得する．今回は，れのウェブサイトでもっとも類似度の高かったものを選出

テキスト解析の手法として，Yahoo!JAPAN によって提供する．

されるテキスト解析 API の 1 つである，キーフレーズ解析 API によってツイートの解析を行う．キーフレーズ解3.4 ボットによるツイート

析 API とは，指定された日本語文を解析し，その文中からウェブサイトによって得られた検索結果を，ボットによ特徴的な表現（キーフレーズ）をいくつか抽出し，100 以るツイートの形でオンライン議論参加者に提供する．利用下の整数で表される評価値とともに取得することができる

したウェブサイトが複数であった場合は，1 つのウェブサAPI である．しかしこの API を用いた場合，記号などを含イトにつき 1 つのツイートで情報を提供する．なお，議論む未知語を検出してしまい，有用でないキーワードを抽出参加者によるツイートが全くなく，キーワードが選ばれなしてしまう場合も少なくないため，キーワードとして選出かった場合や，あるウェブサイトの検索結果が 1 つもなする条件として，日本語版 Wikipedia の記事タイトルとしかった場合には，そのウェブサイトについては検索結果をて存在するもの，かつ，評価値が最も高かったものとする．

ツイートしないこととする．

3.3 ウェブサイトでの検索

4. ライトニングトーク形式の勉強会での運用実験得られたキーワードを用いて，論文データベースやニュースサイトなどの指定されたウェブサイトで検索を行う．今2015 年 6 月 27 日に行われた実際の勉強会である CHI 勉

回は学術情報データベースである CiNii，ブログ形式の強会 2015 で，実際に Twitter ボットを動作させた．CHI

ニュースサイトである Gigazine，CGM 型 Web キュレー

勉強会 2015 とは，CHI2015 で発表された論文について，1ションサービスである NAVER まとめの 3 つのウェブサつの論文につき 30 秒で次々と発表していく勉強会である．

イトを用いた．ウェブサイトでの検索には，そのウェブ勉強会は全部で 114 のセッションに分かれており，1 つのサイト自身が提供している検索 API を利用するか，XMLセッションにつき 1 人が担当し，そのセッションに含まれや JSON を用いてさまざまなウェブサイトの検索結果をる 3〜5 つの論文について発表を行った．勉強会は東京に取得することができる，Microsoft Azure が提供する Bing

ある DMM.make AKIBA と北海道にある北海道大学の 2Search API を利用した．それぞれのウェブサイトから最会場で実施され，片方の会場で発表が行われているときは，© 2016 Information Processing Society of Japan554

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もう片方の会場ではオンラインで別会場で行われてる発表

全員 Twitter でのオンライン議論も行っており，発表中にの音声と使用されているスライドが放送されていた．それは他の参加者が話したり，質疑応答の時間を十分に取らなぞれの論文の発表のタイミングでは，論文のタイトルと内い代わりに，Twitter 上でメモを取ったり，議論を交わし容紹介についてのツイートがされていた．この勉強会につたりしていた．発表は 1 人 10 分程度ずつ行い，勉強会をいては，東京と北海道という 2 ヶ所の離れた場所での勉強行った時間はおよそ 40 分間だった．このうち，本システ会であったことや，論文紹介に Twitter が用いられていた

ムは 6 回のテキスト解析を行い，10 のツイートをオンライことから，勉強会と並行して Twitter を利用する参加者もン議論の参加者に提供した．

多いと考えられた．
今回の実験では，1 つのセッションの間にされたツイー

以下では，その中でも特徴的な結果が得られたものについて紹介する．

トを 1 つのまとまりとしてテキスト解析を行い，キーワードを抽出し，CiNii，Gigazine，NAVER まとめの 3 つの5.1 適切なウェブページを提供することができた例 1

ウェブサイトで検索して，それぞれのセッションの終わり

表 1 は，Twitter ボットがオンライン議論の場に適切なにボットのツイートの形でオンライン議論の参加者に提供ウェブページを提供することができた例である．なお，上した．計 114 のセッションのうち，人間によるツイートがの「User+数字」で表されているものがオンライン議論に全くないなどといった理由からキーワードを抽出できな参加していたユーザの名前を模式的に表したもので，下のかったものを除くと，キーワードが抽出できたセッション「Bot」が本研究で運用した Twitter ボットのツイートを表は 100 であった．また，その 100 のセッションのうち有用している．また，全てのツイートにはこの勉強会のハッなキーワードを得ることができると考えられたのは 47 と，シュタグが含まれているが，今回はテキスト解析にはその全体の 47%で有益な結果が得られた．なお，3 章ではキー部分を用いていないので省略した．この表のツイートがなワードの抽出について「日本語版 Wikipedia の記事タイトされていた間は，実際の勉強会では，音環境を比較するこルとして存在するもの」と述べたが，今回の運用実験ではとにより会話グループを検出する研究の概要が紹介されてその部分は実装していない．

いた．このタイムラインをテキスト解析することにより，予想としては，ボットによるツイートに興味を持った下の 2 つのウェブサイトを提供することができた．特にユーザがお気に入り登録やリツイートをしたり，TwitterCiNii での検索から得られた論文は，発表者が引用としてボットによるツイートが元となる議論が起こると考えられ使っていたものである．今回の発表ではこの論文についてた．しかし，勉強会の期間中にはユーザからの反応はほと触れていないにもかかわらず，関連研究として議論の参加んど得られず，ボットがツイートした計 233 ツイートのう者に提供することができていたため，この結果は有用であ

ち，議論の参加者からの反応があったのはわずか 7 ツイーると考えられた．また，この CiNii の記事については，3トのみであった．

人のユーザからお気に入り登録されていた．

この結果を受けてタイムラインを分析したところ，人間ユーザによる計 342 ツイートのうち，他のユーザへのリプ

5.2 適切なウェブページを提供することができた例 2ライや参照ツイートは 18 しかなく，全体の 5%のみであっ表 2 は，表 1 と同様に適切なウェブページを提供するた．これらのことから，Twitter ボットがタイムライン上でことができた例である．この表のツイートがなされていたの議論に与えた影響はかなり小さなものであったが，ユー間は，図書館内の本棚を陣地とした陣取りゲームを行うこザの Twitter の使用目的は，議論よりも，気になった論文とで，図書館の利用を活発化させようという研究の概要がへのメモとしての役割が大きいということがわかった．ま紹介されていた．Twitter ボットが提供したウェブページ

た，勉強会で Twitter を利用していたユーザはお互いに知は，違うゲームではあるが，同じく図書館内でゲーミフィり合いというわけではなく，様々な大学や所属のユーザがケーション行う研究が紹介されているものであった．この参加していたため，積極的に他のユーザとのやりとりをし研究は，発表者自身も知らない内容であったが，関連研究にくい環境であったことが理由として考えられた．

としてとても役に立つものであると勉強会後のアンケート

5. グループ議論での運用実験で語っていた．テキスト解析によって得られたキーワード
は「ゲーミフィケーション」だが，ユーザのその他の「図2015 年 12 月 15 日に行われた研究室内での勉強会で，実書館」や「ゲーム」といったツイートから，ツイートと記際に Twitter ボットを動作させた．この勉強会に参加した

事内容との Cos 類似度比較によるウェブページ選出は有用のは学部 4 年生 7 人と学部 3 年生 8 人の計 15 人であり，な手法であると考えられる．このツイートに興味を持った

勉強会の内容は，学部 4 年生の 4 人が，現在自分が行ってユーザも多く，5 人のユーザがお気に入り登録していた．

いる研究の概要と現在までの成果，そして今後の展望を他さらに，Twitter ボットのツイート後，CiNii の記事についの参加者に発表するものであった．この 15 人の参加者はてユーザが言及し，発表者も情報を得ることができていた© 2016 Information Processing Society of Japan555

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表 1

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成功例のタイムライン 1

表 2

Table 1 Timeline of successful example 1

成功例のタイムライン 2

Table 2 Timeline of successful example 2

ユーザ名

ツイート

ユーザ名

ツイート

User12

最初は音環境比較による会話グループの検出と場User12

ゲーミフィケーションを用いた図書館利用の活発を読むロボットへの応用って発表ですな

化ですな

User15

最初はかいくんです!!

User12

実世界の図書館をもっと利用させたい

User04

場を読む

User12

陣取りゲームを用いる

User10

集中線?

User14

ゲーミフィケーションで釣る？

User02

場を読むとはUser03

図書館利用⇔ゲーミフィケーション

User06

難しそう

User04

本との偶然の出会いって何かいいね

User03

場を読むことが苦手な人もいるよね

User08

写真投稿のはもうあるんだね

User12

グループとグループの間を通るのはいいけど，グ

User12

ループの中を通るのはいけない

最初はゲームの陣取りが目的だが，次第に図書館に足を運ぶこと自体が目的になってくれるのではないか？

User01

コミュニケーション空間の認識難しそう

User12

6 秒ごとにフーリエ変換する

User100.775 っていうのが最適な値なのか

User01フーリエ変換からのコサイン類似度比較

書館における「脱出ゲーム」とゲーミフィケーショ

「空気これまでには，こんな研究もあります！ 「ンの可能性」 ci.nii.ac.jp/naid/120005588…

Bot

を読むロボット」 : コミュニケーション空間を利Bot

User10Bot

Bot

こんな先行研究あるのね．
これまでには，こんな研究もあります！ 「大学図こ ん な ま と め 記 事 が あ り ま す ！ 「#Gam-iglobe Inc.」用した人を動かす HAI デザイン (<特集>人を動ification Geeks 2015.12.08 ::かす HAI)」 ci.nii.ac.jp/naid/110009594…

matome.naver.jp/odai/214494283…

こんなニュース記事もありますよ！ 「純度 100

User01

脱出ゲームと図書館利用の文献面白そう！

％の真っ暗闇の中で非日常の世界とコミュニケー

User15@User01 そんなのあるの？

ション ...」 gigazine.net/news/20131222-…

User01@User15 さっきあったよUser14@User15 @User01 プロバイダーがついーとしてたね（User15 が発表者であった）．このように，新たな気付きを提供してくれている点で，この結果は優れたものであると

表 3

いえる．

失敗例のタイムライン

Table 3 Timeline of failure example
ユーザ名

ツイート

User09面白そう

表 4 は，これまでの 2 つの例とは違い，適切なウェブ

User12

個人の読書体験に基づいた書籍探索ですなページを提供することができなかった例である．この表のUser03

宇宙といったら☆

ツイートがなされていた間は，個人の連想から連想辞書をUser12

連想は人それぞれなので，それを参照する作り，書籍の検索に応用させる研究の概要が紹介されてUser06

絵がかわいいいるものであった．テキスト解析では「連想」というキー

User14

5.3 適切なウェブページを提供することができなかった例ワードを抽出することができていた．CiNii では貪欲探索法に基づいたヒステリシス連想メモリにおける進化的学習アルゴリズムを考察した論文を提供していたが，Gigazine

User08User12
User05ないような記事を提供してしまっていた．このように，勉

User15Bot

ヒモ理論って聞いたことはあるけど実際どんなもこれまでには，こんな研究もあります！「ヒステリシスニューラルネットの進化的学習 (ニューロコン

らないといった結果が得られた．内容と関連性が薄いウェピューティング)」 ci.nii.ac.jp/naid/400205244

ブページに関しては，たとえ取得することができたとしてまた，このときのタイムラインにおいて，Yahoo!キーフ

自分では思いつかない単語・・！のなんだ？

強会の内容に関連深いキーワードを取得することはできてツイートしないなどの処理が必要かと考えられた．

抽象的なものだけではなく，専門的なものも見ることができる

憶に残りやすいといったほとんど勉強会の趣旨とは関係のも，ツイートとの類似度で閾値を設け，Twitter ボットはこれいいな 調べようにもキーワードわからない
ときとか便利そう

では，脂質を多く含む食事はそうでない食事よりも長期記いても，提供するウェブページが適切なものであるとは限特定の分野に造詣の深い人の辞書なら専門的な検索語句が得られると・・・…

Bot

こんなニュース記事もありますよ！ 「「あの時のステーキはうまかった…」脂っこい食品 ...-GIGAZINE」 gigazine.net/news/20090502…

レーズ抽出 API によって得られたキーワードについてまとめたものが表である．この結果によると，実際に検索を© 2016 Information Processing Society of Japan556

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行った「連想」というキーワードは，得られたスコアの順トするウェブページをフィルタリングできるような工夫をでは 5 番目である．それより上位の部分でも，「検索語句」していきたい．

といった有用と思われるキーワードは存在している．しかTwitter ボットがツイートするタイミングについても，し，今回の実装では，日本語版 Wikipedia の記事タイトル

時間間隔やユーザによるツイートの量で判断したり，ユーとして存在するもの以外は除外してしまっていたので，こザによるツイートから議論の切れ目を推定し，そのタイミのような結果が得られていた．
「ヒモ理論」や「辞書」などングでツイートを行うなど，適切なタイミングについて調は一見記事タイトルとして存在していそうだが，ヒモ理論査を行っていきたい．と同じ意味の「弦理論」は記事タイトルとして存在していたり，辞書は存在していないが，「辞典」や「国語辞典」な

7. おわりにら存在していたりと，日本語版 Wikipedia の記事タイトル

本研究では，Twitter でのオンライン議論において，議だけではカバーしきれていない部分もあることがわかった．

論に参加しているユーザのツイートを解析し，関連情報を提供する Twitter ボットの開発と，その運用実験を行っ表 4得られたキーワードとスコア

Table 4 Keyword and score

た．その結果，グループ議論においておよそ半数の Twitterボットによるツイートが議論に適したものであり，オンラキーワード

スコア

イン議論参加ユーザからの良い反応を得ることができた．

ヒモ理論100

しかし，ツイート解析によりあまり適切でないツイートを造詣

98

検索語句取得してしまったり，議論内容に沿っていないウェブペー

92

辞書77連想75

ワードの抽出方法，適切なウェブページの選別方法を改善

読書体験

74

し，Twitter ボットがツイートする適切なタイミングにつ単語70

いて調査を行っていきたい．

書籍66

分野65

特定64

6. 今後の展望ジを提供してしまうことが少なくなかった．今後は，キー参考文献
[1]

[2]

CHI 勉強会 2015 での運用実験では，キーワード抽出の際に日本語 Wikipedia の記事タイトルとして存在するもの[3]でのフィルタリングをかけていなかったので，記号などを含む意味不明な節や，未知語を含むものを抽出してしまうことが多かった．一方，研究室内での勉強会での運用実験[4]ではそのフィルタリングを用いていたので，すべて意味のある，勉強会の内容に関連するキーワードを取得することができていた．このようなフィルタリングは有用であると[5]

角康之, 西本一志, 間瀬健二． 協同発想と情報共有を促進
する対話支援環境における情報の個人化. 電子情報通信学会論文誌, no. 7 (1997): 542-550.
赤川龍之介，由井薗隆也． 会議の場をリフレクションするリアルタイム会議支援システム「INGA」の提案と評
価. 研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN），2013-GN-86，no. 18，1-8.
Kazutaka Kurihara. ぴ ぴ つ い-PPTwi- 入 手 先⟨https://sites.google.com/site/pptwioﬃcial/⟩ （ 参 照2015-11-10）.
竹内俊貴, 谷川智洋, 西村邦裕, 廣瀬通孝. Twitter における情報の広がりの可視化と分類. 第 17 回サイバーワー
ルド（CW）研究会, (2010): 1-4.
山 田 俊 幸.
論 文 っ た ー入 手 先⟨https://twitter.com/ronbuntter⟩ （参照 2015-11-10）.

考えられた．しかし，5 章の適切なウェブページを提供することができなかった例について，「ヒモ理論」や「検索語句」というキーワードも得ることができていたが，日本語Wikipedia の記事タイトルによるフィルタリングに弾かれてしまい，「連想」というキーワードを取得していた．現行のフィルタリングにより有用なキーワードが抜け落ちてしまうのは避けたいので，フィルタリングに別の名詞辞書を追加するなどといった手法で改善していきたい．
また，勉強会の内容とまったく関係のないウェブページを提供してしまうことも少なくなかった．なので，取得したウェブページをツイートする前に，ウェブページの内容を読み込み，本当に現在行われているオンライン議論の流れに沿っているかを判断するなどといった手法で，ツイー© 2016 Information Processing Society of Japan557