日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

Twitter における市町村関心度の数値化手法
武内奎太†1

新庄雅斗†2關戸啓人†2 岩崎雅史†1

概要：ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）は望みの情報を迅速かつ手軽に入手・共有できることから，
世界的に爆発的な広がりを見せている．そのため，企業経営では SNS 上の最適戦略を模索することは必要不可欠といえる．地方自治体の運営においても企業経営と同様，SNS の活用が重要であり，SNS 上の動向に目を向けるべきである．本論文では数ある SNS のうち代表的といえる Twitter に絞り，Twitter 上でどのぐらい注目されているかを市町村ごと明らかにする方法を提案する．提案手法を円滑に実行するために，Google Cloud Platform（GCP）サービスをどのように利用したかについても併せて説明する．さらに，京都府南部の山城地区にある 12 市町村を対象とした分析結果についても報告する．
キーワード：ソーシャル・ネットワーキング・サービス (SNS),（GCP）, 京都山城地区

1. はじめにTwitter,

市町村,

関心度,

Google Cloud Platformを明確にすることも重要であるため，本論文では市町村ごとに関連投稿数を人口で除した数値を市町村関心度と称し，

近年の情報技術の発展は目覚ましく，情報を取得したりこれを求めるための方法を提案する．市町村関心度の比較

発信するための手段の多様化が進み，2023 年現在ではソーによって SNS 上ではどの市町村が注目を集めているかが

シャル・ネットワーキング・サービス（SNS）は多くの人に客観的に明らかとなる．

とって主要な情報源の 1 つと言っても過言ではない．SNS

以降，SNS を Twitter に絞って議論を進める．研究を開始

は，登録された利用者間でコミュニケーションできる会員

した 2022 年 5 月時点の Twitter では，写真や動画に添えて制サービスであり[1]，SNS を用いると文章，写真，動画な投稿できるメッセージは，URL などの一部例外を除き全角

どを投稿・閲覧することができる．SNS の原型と言われてで 140 文字，半角ならば 280 文字以内の短いものである．

いる SixDegrees.com が 1997 年にサービスを開始して以来，一般的に Twitter で投稿されたメッセージはツイートと呼インターネット通信の高速化やモバイル端末の登場に併せばれることが多く，本論文でもこれに倣うことにする．

て Facebook，Twitter，Instagram などの SNS が世の中に広Twitter を選択した理由としては，他のユーザーの投稿を共く浸透した．日本国内における SNS 利用者は 2022 年時点

有できるリツイート機能などにより情報の拡散が追いやすで 8270 万人に達し，これは日本の総人口約 1.2 億人の約 7

く，市町村関心度を求めるという目的に適していると判断割にあたる数字である[2]．そのため，日本の多くの企業でしたためである．

は SNS の活用は非常に重要と考えられ，最近では地方自治体においても例外ではない.

本論文では，まずツイートデータの収集方法を説明する．
どのような技術を組み合わせてこれを実現するかについて

地方自治体では住民の意見や要望を収集して政策に反も併せて説明する．収集されたツイートデータはそのまま映させるために，これまで住民アンケートを実施したり意では不適切なものも含まれるため，そのようなデータを除見交換会を開催するなどの取り組みがなされてきた．しかく必要があるが，これについては続いて説明する．最後にしながら，これらの方法だけでは回答者や参加者の特徴や整理されたツイートデータから求められる Twitter 上での属性が偏るという欠点があり，特にこれからの社会を担う

市町村関心度について説明し，実際に京都府南部の山城地

年齢層の意見や要望を拾い上げづらい点には注意が必要で区の 12 市町村を対象とした分析結果を報告する．なお，山ある．このような状況を改善する一手として，住民アンケ

城地区を構成する 12 市町村は宇治市，城陽市，八幡市，京ートや意見交換会に加えて若者の利用率が高い SNS[3 ]か

田辺市，木津川市，久御山町，井手町，宇治田原町，笠置らも意見や要望を収集することが有効であると考えられる．

町，和束町，精華町，南山城村である．

一般的に SNS への投稿内容は自治体関係者に依頼された

本論文の構成は以下の通りである．まず 2 節ではツイー

ものではなく自発的なものであるため，自治体に対するよ

トデータを収集するための技術を紹介し，3 節ではツイー

り自然な意見や要望が収集されることも併せて期待できる．

トデータの収集方法を説明する．続いて 4 節では不適切なSNS への投稿内容から意見や要望を汲み取る以前に，

ツイートデータを除去するための分別法について述べる．

SNS 上ではどの市町村にどの程度の関心が集まっているか

5 節では Twitter 上での市町村関心度について説明し，山城†1 京都府立大学（連絡先：s822632015@kpu.ac.jp）†2 大阪成蹊大学
投稿日：2023 年 7 月 13 日
採択日：2023 年 9 月 25 日

ⓒ2024 Japan Social Data Science Society1日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
地区 12 市町村を対象として算出した結果を報告する．最ラムをクラウド上で実行できるサービスである．実行させ後に 6 節で本論文のまとめを述べる．

たい処理はプログラミング言語の 1 つである Python を用いるとよい．次に，Cloud Functions を用いて収集されたツ

2. データ収集に使用した技術

イートの保存先を BigQuery とする．さらに，Cloud Functions
での処理を定期的に自動実行させ新たなツイートを収集す

本節では Twitter からツイートを収集するために使用しるために Pub/Sub，Cloud Scheduler を利用したり，収集された Google Cloud Platform（GCP）がどのようなものかを説明たツイートのバックアップのためにストレージサービスのし，具体的にどのように GCP を用いてツイートを収集した

Cloud Storage も利用する．

かを述べる．
利用者が非常に多い Twitter を対象とする際にはツイー
トの数は一般的に膨大になるため，そのデータ量の大きさから一般的なデータ処理ツールで扱うことは現実的ではない．いわゆるビッグデータ分析を円滑に扱うには分散処理などの高度な技術や大量のデータを保存できるストレージなど，高価なリソースが必要不可欠となる．
しかしながら，研究者自らがこのようなビッグデータを扱えるような環境

図 1

ツイートデータ収集のイメージ図を用意することは難しい．ツイートデータを収集するために Google が提供するクラウドコンピューティングサービ
ス GCP が有力な選択肢の 1 つである．GCP と類似のサー
ビスはいくつかあるが，そのような中で GCP を選んだ理由については次に述べる．

3. データ収集方法
本節では GCP サービスを用いて Twitter から京都山城地区の 12 市町村に係わると思われるツイートをどのように

GCP ではコンピューティングに係わる 100 を超えるリソ

して収集したかを説明する．なお，収集されるツイートはースをインターネットを介していつでもどこからでも利用係わると思われるものであり，それらのすべてが必ずしもでき，それらを組み合わせることで，比較的容易に思い通真に係わるものとは限らないことに注意されたい．

りのデータ収集が実行できる．GCP リソースの中にはビッツイートの本文中に「市，町，村を除いた市町村名」，あグデータ処理に特化したものがあり，BigQuery を用いるとるいは「先頭に#が付いた市町村名」の少なくともどちらか

膨大なデータの高速処理が可能となる．

1 つが含まれるものを係わると思われるツイートと判定し，

GCP で利用できるリソースの保有・管理などはサービス

2 節で説明した技術を用いて市町村ごとに係わると思われ提供者，つまり Google まかせでよく，ユーザの負担増とはるツイートを収集する．例えば，精華町の場合は「精華」ならない．そのため，自前でリソースを保有・管理する煩と「#精華町」の少なくともどちらか 1 つが本文中に含まれわしさもなく，自前でストレージなどを用意する場合と比るツイートを精華町に係わると思われるツイートとして収較して，計算機環境を整えるためのコストも抑えることが集する．なお，「精華」が含まれるか否かの判定だけで十分できる．GCP の料金体系はサービスを使用した分だけ料金と感じられるかもしれないが，「#精華町」が含まれるか否を払う従量課金制であり，一定の使用量に達するまでは無かの判定も必要である．なぜならば，「精華」が含まれるか料で使用できる．ちなみに，12 市町村の市町村関心度を分否かの判定では「精華」，「精華町」が含まれるツイートは析するため使用した GCP サービスは，無料の範囲内であ収集できるものの，「#精華町」が含まれるツイートは収集

る．

できないためである．また，市町村名には漢字が並ぶこと

GCP の使用開始の際も，複雑な手順を踏む必要はなく，

からそのままでは中国語で書かれたツイートが含まれてしGoogle アカウントを所持していれば，標準的なサブスクリ

まうため，「市，町，村を除いた市町村名」が含まれる場合，プション契約と同じで請求情報などの個人情報をいくつか収集するツイートを日本語で書かれたものに限定する．

登録するだけで直ちに使用できる．その他の GCP の使用に

これらの処理は，Twitter API（Application Programming

関する詳細な情報については，GCP のホームページ[4]を参Interface）の GET /2/tweets/search/recent を用いて実装できる

照されたい．

[5]．GET /2/tweets/search/recent は検索ワード，ユーザーア

どのような GCP リソースをどのように組み合わせれば，

カウント名，言語や地域などの要素でツイートを検索し，Twitter からツイートを自動で収集・保存できるかを図 1 に所望のツイートデータを取得する API である．この API を示す．まず，ツイートを収集してそれを保存に適した形式

用いて取得できるツイートデータの主な構成は表 1 に示に 変 換 す る た め に Cloud Functions を 利 用 す る ． Cloud

す．

Functions はサーバーやコンテナによる管理なしで，プログⓒ2024 Japan Social Data Science Society2日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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表 1

ツイートデータの主な構成分別する．市町村との係わりの有無が直ちに分からないよ

名前

型

説明

うな固有名詞については，Google などによる検索結果をも

id

文字列

ツイートを識別する一意な識別子とに判断する．複数人で分別する場合は固有名詞ごとに市

text

文字列

ツイート内容のテキストデータ

created_at

日付(ISO8601)

ツイートの作成時間

町村と係わりがあるものか否かを確認し合い，それらの情報を共有しながら進めるとよい．
このような分別作業は，1 人が 1 日 6 時間で 4000 ツイー

山城地区 12 市町村に係わると思われるツイートの収集

ト程度と考えて差し支えない．まれに 1 つのツイートの分

期間は 2022 年 6 月 1 日から 2022 年 9 月 8 日までの 100 日

別に 2, 3 分かかるものもあるが，内容的にほとんど同じツ間とした．データ収集の頻度については係わりがあると思イートが圧倒的に多いため，数秒で分別できるものが大半

われるツイートが多い宇治市のみ 1 時間おきに，それ以外を占める．そのため，1 人が 1 日で 4000 ツイート程度を分の市町村は 1 日おきになるように設定した．

別するという設定は容易に達成できるレベルと言える．ま4. ツイートの分別

た，よく知る市町村であれば検索結果をもとに判断する回数が減り，収集されたツイート数が少ない市町村であればGCP サービスを用いて収集した市町村名を含むツイー

ツイートに含まれる固有名詞の種類も少なくなるため，1

トの中には係わりのないツイートが含まれる．よって，正日に分別できるツイート数はさらに多くなると考えられる．

確な市町村関心度を数値化するためには，それらのツイー

よって，10 万件に近いツイートでも 1 ヶ月あれば 1 人で分トを収集ツイートから取り除く必要がある．本節では，市別できる分量と考えてよい．データ収集の途中でもツイー

町村とは係わりのないツイートを取り除く方法について説

トデータがある程度収集された段階で分別作業を開始する

明する．

のがよく，そうすることでデータ収集完了後に分別作業を

例えば，精華町の場合，収集されたツイートの中には「京開始するよりも最終結果を得るまでの日数を短くできる．

都精華大学」というワードが本文中に含まれるものが少な

ちなみに，今回の分別作業はデータ収集と並行して 6 人でくない．京都精華大学関連のツイートが混入してしまうの

少しずつ進めたため，データ収集完了の数日後にはツイー

は本文中に「精華」が含まれるためである．京都精華大学

トの分別を終えることができた．

は精華町にあるわけではなく，京都精華大学と精華町は直4.2 収集されたツイートが 10 万件以上の場合

線距離にして約 35km も離れているため，京都精華大学関連のツイートのほとんどは精華町と係わりがない．

収集されたツイート数が 10 万件以上となるのは宇治市と八幡市の２市である．ツイートのテキストデータに含ま市町村に係わりのないツイートの数は市町村ごとに差れるワードをもとにツイート内容を推測して関連ツイートはあるが，精華町以外のいずれの市町村でもそのようなツと無関連ツイートに分別する．具体的な分別の手順についイートが一定数含まれてしまう．収集されたツイートの数ては続く 4 つの小々節で説明する．

は市町村ごとに大きく異なるため，その数が多いか少ない

4.2.1 分別用ワードの選定法

かで不要なツイートを取り除く方法を使い分ける方が得策

最初に行うべきことは，このワードが含まれると関連ツである．続く 2 つの小節ではこれらの具体的な処理についイートと判定する「関連ワード」と，このワードが含まれて説明する．以降，簡単のために市町村に係わりのあるツると無関連ツイートと判定する「無関連ワード」を選定す

イートを関連ツイート，係わりのないツイートを無関連ツることである．

イートと呼ぶことにする．
4.1 収集されたツイートが 10 万件未満の場合

ワードを選定する際に，予め関連ツイートか無関連ツイートかを分別済みのツイート，つまりテスト用ツイートを収集されたツイートが 10 万件未満の市町村は宇治市と複数個用意する必要がある．そのため，収集されたツイー

八幡市を除く 10 市町村であるが，これらについてはツイ

トから 4000 ツイートをランダムに抽出し，それらを 1 つ 1ートの内容を 1 つ 1 つ目視で確認して関連ツイートと無関

つ目視で関連ツイートと無関連ツイートに分別する．なお，

連ツイートに分別できるレベルである．

4000 ツイートというのは前述したように 1 人が 1 日で無理

作業手順としては，まず BigQuery に保存されたツイート

なく分別できる分量であり，テスト用ツイートの用意に割を，1 行に 1 ツイートの内容を収める形式で CSV ファイル

くことができる人員や日数に応じて変動させてもよい．テに書き出す．次に，その CSV ファイル内に新たに１列を追スト用ツイートが用意できたならば，以下に示す 2 つの方加し，ツイートが関連ツイートならば 1，無関連ツイート法でワードの候補を得る．

ならば 0 を記入する．0 が付いた無関連ツイートを取り除いたものを関連ツイートとして保存する．
市町村との係わりの有無については，ツイートの本文中

１つ目の方法は，市町村名が含まれるワードに着目してワードの候補を得る方法である．まず，テスト用ツイートのテキストから空白文字を除いた上で，3~10 文字区切りでに含まれる固有名詞が市町村と係わりのあるものか否かでⓒ2024 Japan Social Data Science Society3日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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テキストを分割する．例えば，ツイートに含まれるテキスとする．

トが「宇治茶を飲む」の場合，3 文字区切りで分割すると「宇治茶」，「を飲む」となる．次に，分割されたワードの
うち，「市，町，村を除いた市町村名」が含まれるワードに対して，テスト用ツイートに含まれる関連ツイートすべてと無関連ツイートすべてにおける出現回数からそれぞれの出現割合を算出する．テキスト分割で得られたワード𝑤が関連ツイートで 99 回，無関連ツイートで 1 回現れたなら
図 2

ば，関連ツイートにおけるワード𝑤の出現割合は𝑟1 = 0.99

ワードによる分別の流れであり，無関連ツイートにおけるワード𝑤の出現割合は
𝑟0 = 0.01である．逆にワード𝑤が関連ツイートで 1 回，無テスト用ツイートを選定されたワードを用いて分別す関連ツイートで 99 回現れたならば，それぞれの出現割合

ると，関連ツイートと分別されたものの中に，目視だけでは𝑟1 = 0.01, 𝑟0 = 0.99である．これより，𝑟1 > 0.98となるワ

関連ツイートと無関連ツイートと判定されたものがいくつードを関連ワードの候補，𝑟0 > 0.98となるワードを無関連含まれるかが分かり，それぞれの個数を𝑁11 ，𝑁10 とすると，ワードの候補とする．

関連ツイートの判定精度は𝑅1 : = 𝑁11 ⁄(𝑁10 + 𝑁11 ) で求めら

２ つ 目 は ， 自 然 言 語 処 理 オー プ ン ソ ー ス ラ イブ ラ リれる．同様に，無関連ツイートと分別されたものの中に目

GiNZA[6 ]を用いてテキストデータから固有名詞や時間表

視だけで関連ツイートと判定されたものが𝑁01 個，無関連

現などの固有表現を抽出し，それらの中からワードの候補

ツイートと判定されたものが𝑁00 個あるとすると，無関連を得る方法である．まず，GiNZA によってテスト用ツイー

ツイートの判定精度は𝑅0 : = 𝑁00 ⁄(𝑁00 + 𝑁01 )となる．

トから固有表現を抽出する．GiNZA では，固有表現とみな山城地区 12 市町村に関する分析では，評価基準としてされたワードのほかに固有表現の種類に関する情報も得ら

𝑅1 > 0.98 , 𝑅0 > 0.98となるように関連ワードと無関連ワ

れるが，これはワードの候補を絞る際には不要であるためードを選んだ．得られた関連ワードと無関連ツイートは付用いない．続いて，固有表現として抽出されたワードのう録の表 A.1，A.2 に示すとおりである．

ち，複数回抽出されたものに対して，1 つ目の方法と同じ

4.2.3 内容ごとにツイートを分類する方法

ように，関連ツイートと無関連ツイートにおける出現割合

ツイートが 10 万件以上の場合でもツイート内容を 1 つを算出する．もちろん，𝑟1 > 0.98となるワードを関連ワー

1 つ目視で確認して関連ツイートと無関連ツイートに分別

ドの候補に，𝑟0 > 0.98となるワードを無関連ワードの候補する作業が発生する．複数のツイートの内容が一致する場とする．

合，個別に分別するのは明らかに効率が悪い．目視による

このような 2 つの方法を用いてワードの候補を得た後に目視で関連ワードと無関連ワードを選定する．目視による分別の効率を向上させるために，内容が一致するツイート
を 1 つにまとめる方法を提案する．

ワードの最終選定については，固有名詞が市町村と係わり同一内容のツイートは他のユーザーが投稿したツイーのあるものか否かを判定するのと同じ要領で行う．

トを再度投稿するリツイート機能によるものや BOT によ4.2.2 分別用ワードの評価法って自動投稿されたものが多い．これらのツイートは，「RT

関連ワードと無関連ワードの選び方で分別の正確さが@ユーザーID:」，「https://~」，「@ユーザーID」などの部分を変動するため，選定されたワードが適切であるか否かの評除き，ほぼ同じ文字列で構成される．逆に「RT @ユーザー

価が必要となる．

ID:」，「https://~」，「@ユーザーID」の部分はツイート内容を選定されたワードを評価するには，4.2.1 節で用意したテ

評価する際には重要ではない．よって，ツイート内のテキスト用ツイートを再び用いる．関連ワードと無関連ワード

ストに対して以下の手順で処理すると，同一内容のツイーをもとにテスト用ツイートを分別することになるが，そのトを 1 つにまとめることができる．

流れについては図 2 に示すとおりである．最初に取り組む

1.

「RT @ユーザーID:」，「@ユーザーID」，「https://~」，

べきは関連ワードと無関連ワードが本文中に含まれている「空白文字」,「全角/半角数字」をこの順に空文字でか否かの確認である．関連ワードのみが含まれるツイート

置き換えるを関連ツイートに，無関連ワードのみが本文に含まれるツ2.

先頭から 80 文字だけ保存する

イートを無関連ツイートに分別する．関連ワードと無関連

3.

SHA-256 アルゴリズムを用いて ID を生成する

ワードの両方が含まれるツイートと関連ワードと無関連ワ

これらの処理は，BigQuery 上で SQL と呼ばれるクエリ

ードのどちらも含まれないツイートについてはワードによ言語を用いて実行できる．ここで，API で取得できる 1 ツ

る分別ができないため，「目視による確認が必要なツイート」

イートあたりの文字数が制限されることに注意が必要であⓒ2024 Japan Social Data Science Society

4日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
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る．リツイートされたテキストには先頭に「RT @ユーザー

行できる．収集された全てのツイートデータを関連ツイー

ID:」が付加されるため，もともとのツイートの内容は APIト，無関連ツイートに分別した後，無関連ツイートを取りですべて取得できたとしてもそのリツイートの内容はすべ除いたものを関連ツイートとして保存する．

て取得できるとは限らない．文字数が API の取得制限数を超えてしまうと後方から超過分の文字が削除され，その末尾に「…」が付加される．このような場合はもともとのツ
イートとそのリツイートの内容が同じでも「RT @ユーザー
ID」の文字数により超過する文字数が異なるため，「…」を単純に空文字に変換するだけでは，「RT @ユーザーID」の文字数分だけ空文字変換後のリツイートの文字列は短くなる．このままでは同一内容のツイートとリツイートが別物と判定される可能性があるため，手順 2 のようにツイート

図 3かリツイートかによらず空文字変換後のテキストの先頭から 80 文字だけを保存する．同一内容のツイートであれば
手順 3 で生成された ID が一致するので，同一内容の複数

ID ごとの分別結果からツイートごとに分別する流れのイメージ

5. 市町村関心度のツイートを 1 つにまとめることができる．

本節では，関連ツイートに分別された件数から算出され4.2.4 ワードによるツイートの効率的な分別法る山城地区 12 市町村に対する市町村関心度について報告

まず，同じ ID のツイートを集め，テキストの重複がない

する．

ように，それらのテキストを結合して一つの長い文字列をTwitter 上に市町村名の登場回数が多いほど，その市町村作成する．次に，得られた文字列に対して図 2 の流れで，に対する関心が高いと考えるのは妥当である．しかしなが関連ツイート，無関連ツイート，目視による確認が必要なら，市町村名の単純な登場回数である関連ツイート数ではツイートに分別する．ツイート本文のテキストの結合処理

市 町 村 の規 模 が 全く 考 慮さ れ てい な い ため ，市 町 村 がは BigQuery 上で SQL を用いると実行できる．宇治市と八Twitter 上での広報戦略を考える際の直接的な指標にはな

幡市に関して，収集ツイートを結合・分別した結果は表 2

り得ない．そこで，１つの関連ツイートが市町村の内外どに示すとおりである．ここで，表内の数字はツイート数でちらから投稿されたものかは問わず，市町村の１人の住民はなく ID の個数であることに注意されたい．

によるものと見なし，関連ツイート数を人口で除すことで関連ツイート，無関連ツイート，目視による確認が必要
なツイートをそれぞれ 1 行に 1 つの ID の内容を収める形得られる住民 1 人当たりの平均投稿数を市町村関心度とした．精華町の場合を例に挙げると式で CSV ファイルに出力する．目視による確認が必要なツイートに関しては，目視による確認で関連ツイートと判定

精華町の関連ツイート数

したならば 1 を，無関連ツイートと判定したならば 0 を行

精華町の人口の最終尾に記入する．この段階で，ID ごとに関連ツイートと無関連ツイートのどちらであるかが一目瞭然の CSV フ

によって精華町の Twitter 上での市町村関心度が求まる．市ァイルが完成する．

町村の人口については Wikipedia に掲載の数値を用いた[7]．
表 3 は，山城地区の 12 市町村に関して，GCP で収集さ
表 2

関連ツイートれたツイート数，関連ツイート数，人口，市町村関心度を分別結果
無関連ツイート

目視確認必要まとめたものである．GCP で集められたツイート数は宇治ツイート

市が最も多く 431,448 ツイートであり，逆に宇治田原町が

宇治市

70,177

12,13625,365

八幡市

3,932

58,39824,132

最も少なく 4,148 ツイートであった．関連ツイート数も宇治市が最も多く 366,461 ツイートであり，逆に井手町が最も少なく 1,909 ツイートであった．関連ツイート数と人口

最終的に知りたいのは関連ツイートと無関連ツイートの ID 数ではなく，関連ツイートと無関連ツイートの数そのものである．そのため，図 3 のように ID を通じて CSV
ファイルの分別結果をツイートに対応付けることで，ツイートごとに関連ツイートと無関連ツイートに分別する．この処理は Python のプログラムを作成することで容易に実ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

をもとに算出した市町村関心度は笠置町の 6.467 が最も高
く，逆に最も低い木津川市は 0.133 であった．笠置町の関連ツイートは笠置キャンプ場絡みのもの，南山城村も関連
ツイートは道の駅みなみやましろ村絡みのものが支配的であり，宇治市の関連ツイートについては宇治茶や歴史的建造物絡みのものが多く，市町村関心度の高い 3 市町村に共通するのは観光スポットや特産品が強みという点である．

5

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対して，木津川市は観光スポットや特産品の少ないベッドタウンであるため，市町村関心度が低いと考えられる．
表 3
対象
市町村

ツイート
数

[6] “GiNZA”. https://megagonlabs.github.io/ginza/, (2023 年 05 月 26
日アクセス).
[7] “Wikipedia 山城地区(南山城地域)”. https://ja.wikipedia.org/wi
ki/山城地区, (2022 年 10 月 27 日アクセス).

数値化した結果
関連
ツイート
数

人口

市町村
関心度

付録 A
表 A.1

関連ワードと無関連ワード（宇治市）

精華町

42,425

11,61335,911

0.323

関連ワード

無関連ワード

宇治市431,448

366,461

177,2292.068

東宇治, 晴耕雨, 山城, 宇治警察,

宇治舞, 宇治原 萌, 匿名のメッセ

城陽市

23,367

19,23573,6250.261

八幡市

309,065

19,94569,6800.286

アルプラ, 宇治しるこ, 宇治手押ージを募集中, 宇治原さん, 宇治

京田辺市

22,676

21,83374,331

0.293

し, 宇治妙楽, 宇治にまつわる, 宇原, 宇治原希介, 北宇治高校, 宇治

木津川市

17,373

10,49379,0100.133

治の川, プレミアムグラノーラ, パ

山田博志, 宇治キンちゃん, 北宇治

久御山町

13,325

12,93215,014

0.861

ンナコッタ, 宇治行っ, 宇治しの

バニー, 宇治野さん, 宇治カズ殿,

ぶ, 宇治ミルク金時, 抹茶ホイッ

北宇治ファイトー, 宇治カズ, 北宇プ, 宇治茶 伊藤久右衛門, 和菓子

治カルテット, 北宇治, 宇治丸, 宇と宇治茶, 宇治ティラミス, 宇治

治原史規, 宇治露, 宇治マッサさ店, 中書島, 宇治ミント抹茶かきん, 宇治茶監督, 宇治清高, 宇治達

氷, 抹茶大福パンケーキ, 宇治市が也, 宇治原希, 宇治金時フロスト,

舞台, 歴史資料館, 宇治探訪, 宇治

千夜, ヒーホー！, 宇治鷹, 宇治松十帖, 京都 抹茶スイーツ, あじささん, 宇治 一茶, 宇治銀時, 宇治

井手町

34,973

1,909

7,183

0.266

宇治田原町

4,148

4,134

8,664

0.477

笠置町

19,567

6,823

1,055

6.467

和束町

4,409

4,050

3,313

1.222

南山城村

6,363

6,030

2,311

2.609

6. まとめ
本論文では，GCP サービスを用いて Twitter から山城地

い, 京都, 久御山, 抹茶グラノー

紐, みんなからの匿名質問を募集

区 12 市町村に関連すると考えられるツイートの候補をすラ, 北宇治中学, 抹茶テリーヌ, 濃中, 宇治金時さん, 宇治原彩, 宇治

べて収集し，その中から本当に関連するものだけに絞る手い抹茶パフェ, 宇治小倉店, 祇園辻

郷株, 宇治ﾏｯﾁｮ, 宇治くん, 宇治特法を提案した．さらに，Twitter 上での山城地区 12 市町村利, 宇治イベント, 抹茶カステラ,

急, 公式吹奏楽コンサート, 北宇治

に対する市町村関心度を算出した．

天ヶ瀬, 宇治へ, 宇治 式部, ア

高校吹奏楽部 サマーコンサート,

観光スポットや特産品が市町村関心度に影響を与える

クトパル, 宇治市文化センター, 宇

宇治長次郎, リズと青い鳥, 宇治金のは明らかとなったが，それら以外の市町村関心度を左右

治市観光大使, 京阪宇治線, 宇治出

時♪, ロザン, 宇治野春, 宇治茶さする要因が本論文においてすべて解明できたわけではない．

身, アンサンブルコンテスト編, 宇ん, 宇治ちゃん, 宇治海鳳, 宇治抹

関連ツイートの内容まで分析することで市町村関心度を左治の夜景, 宇治のまっちゃん, 夏の

茶 TV, 宇治銀時丼, 宇治山田博, 宇

右する要因が把握できると思われるが，この点ついては今宇治, 京都大作戦, 茶壷, 宇治神治工臨, 虹郎宇治, 宇治宮後の課題の 1 つである．また，本論文では対象としていな

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い人口 50 万人以上の大都市に対しても提案手法が有効にの老舗, 抹茶ゼリー, 抹茶ドリン

機能し，本論文と同じように市町村関心度が算出できるか

ク, 小倉町, 宇治市観光協会, 玉なども検証したい．

露, 宇治市役所, 観光, 京都・宇治,
生八ッ橋, 宇治ミルク, 抹茶の生チ

謝辞

的確かつ有益なコメントをいただきました査読者に心より御礼申し上げます．

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参考文献[1] “SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）の仕組み”.
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/basic/se
rvice/07.html, (2023 年 08 月 31 日アクセス).
[2] “2022 年度 SNS 利用動向に関する調査”. https://ictr.co.jp/report/
20220517-2.html, (2023 年 03 月 29 日アクセス).
[3] 「令和 3 年 情報通信白書」. https://www.soumu.go.jp/johotsus
intokei/whitepaper/ja/r03/html/nd242120.html, (2023 年 03 月 29
日アクセス).
[4] “GCP”. https://cloud.google.com/?hl=ja, (2023 年 05 月 10 日ア
クセス).
[5] “GET /2/tweets/search/recent”. https://developer.twitter.com/en/d
ocs/twitter-api/tweets/search/api-reference/get-tweets-search-recent, (2022 年 05 月 20 日アクセス).

ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

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6日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
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表 A.2

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関連ワード

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第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）
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幡町, 八幡駅, 比企ヶ谷八幡ル, 平山八幡, 大和町八幡, 八幡さーん, 八幡 愛, 八幡下町, 近江八ⓒ2024 Japan Social Data Science Society

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第 8 巻 第 1 号（2024 年 3 月）

A Quantification Method for Interest Levelin Municipality on Twitter
Keita TAKEUCHI†1 Masato SHINJO†2 Hiroto SEKIDO†2
and Masashi IWASAKI†1
Abstract: Social networking services (SNSs) have been popular worldwide because they allow users to obtain and share desired
information quickly and easily. Thus, in recent corporate managements, it is essential to search for optimal strategies on SNS.
Similarly to the corporate case, municipalities should utilize SNSs, and pay attention to SNS trends. In this paper, we focus on
Twitter, which is a representative SNS among many SNSs, and propose a practical method to identify the interest level on Twitterfor each municipality. We also explain how to use Google Cloud Platform (GCP) services to carry out the proposed methodsmoothly. We describe the analysis results of 12 municipalities in the Yamashiro area in the southern part of Kyoto Prefecture.
Keywords: Social Networking Service (SNS), Twitter, Municipality, Interest level, Google Cloud Platform (GCP), Kyoto
Yamashiro area

†1 Graduate School of Kyoto Prefectural University (Correspondence Author:s822632015@kpu.ac.jp)†2 Osaka Seikei Universityⓒ2024 Japan Social Data Science Society

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