情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

位置推定とその実現可能性を考慮した新しい匿名化の提案
田口 勝弥1

若宮 翔子1

荒牧 英治1

概要：個人情報の取り扱いについて関心が高まるにつれ，匿名化に関する需要が高まっている．本研究では，位置情報の匿名化に焦点を当てる．位置情報の匿名化については，これまで，GPS 情報や住所などのテキスト表現をマスクする手法が多かった．しかし，思わぬ語や句の組み合わせで位置情報が判明してしまう場合もあり，複雑な問題となっている．本研究では，「位置情報の特定」について，位置（座標やエリア）推定，もしくは，位置が分かりそうかどうか（本稿では位置推定の実現可能性と呼ぶ）という 2 つの観点から，多段階の匿名化レベル，ならびに，任意のレベルまで自動匿名化する手法を提案する．まず，位置情報付き発言から作成した位置を推定する分類器を構築し，次に発言について位置推定の実現可能性を持つかどうかタグ付けを行った．さらに，これらを用いて，機械では位置を推定できる／推定できないが，人間には位置が分かりそう／分かりそうにない，という複数のレベルに発言を分類する．どのレベルを位置情報の匿名化とみなすかは用途に依存する．本研究は，位置を「特定できる」ことと「特定できそう」であることの両方を考慮した新しい匿名化研究である．
キーワード：匿名化，位置推定，SNS，Twitter，自然言語処理

Novel De-identification using Location Estimation and Its Feasibility
Katsuya Taguchi1

Shoko Wakamiya1

Eiji Aramaki1

Abstract: Nowadays, personal information has drawn much attention, requiring the advanced technology
on de-identification. This study focuses on location information. The conventional approaches remove theGPS information or expressions such as addresses. However, there can be a complicated case where location information can be estimated with unexpected combinations of non-address words. To deal with thisphenomenon, this study proposes two types of de-identification level. One point is to estimate location, andthe other is to estimate whether location can be estimated or not (what we call “feasibility of location estimating ”). To realize both levels of de-identification, first, we make with geo-tagged texts a classifier which
estimates locations. We, next, tagged texts with feasibility of location estimating. By using the classifier andnewly tagged texts, we classify texts with these classifiers into four levels. We believe our novel concepts on
de-identification are essential for various practical applications.
Keywords: De-identification, Location estimation, SNS, Twitter, Natural Language Processing

1. はじめに自然言語処理の固有表現認識を拡張することでこれらを削除し匿名化している．しかし，実際には固有名以外から住近年，プライバシー保護への要請が高まっていることか所が判明する場合も多い．例えば，「川床での食事は絶品ら，個人を特定する情報を削除する技術である自動匿名化だね」という発言において，固有名は存在しないが，「川の研究が活発になされている．多くの自動匿名化研究で取床」が存在する場所は限られており，例えば，京都市内にられる方法では，個人を特定する情報の大部分が人名，組限定すると 200 ｍほどの範囲で特定可能となる．ソーシャ

織名，電話番号，ID，住所などの固有名であることから，ル・ネットワーキング・サービス（以下，SNS）では，上記のような個人の特定に利用できる情報を，本人が意図せ1

奈良先端科学技術大学院大学

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportず発信してしまう事例が多く報告されており，社会問題とされるテキストの内容のことである．tweet context とはなりつつある．また，人間ならば分からないような位置情投稿されるテキストに付随するジオタグや時刻に関する情報の漏洩でも，機械であれば位置を推定可能である場合が報のことである．本稿では tweet content のみから位置情あり，今後機械学習の精度が向上することを考えれば，位報を推定する．

置情報を意図せず漏洩してしまうことはますます問題となるであろう．

文献 [6] は，tweet content から word-centric モデルを用いて tweet locations を推定した研究であるが，地域ごとの本研究では，代表的な SNS である Twitter への発言か特徴語のリストを持つように分類器を学習させる．しかしら，位置情報をマスクする自動匿名化を扱う．本研究で扱実際には，１章でも述べたように思わぬ単語および単語のう自動匿名化は次の２点が新しい．

組み合わせによりその発言位置が特定される場合を想定す( 1 ) 対象の固有名だけでなく，あらゆる単語の組み合わせることが可能である．このような場合を想定し，本稿では，を考慮している点．

形態素の組み合わせによって匿名化する手法を提案する．

( 2 ) 匿名化された状態に複数のレベルを想定している点．
（２）に関しては，特に，機械に位置が推定できるか／人間

2.2 匿名化に位置が推定できるかの組み合わせによって匿名化のレベ

テキストの匿名化については，医療分野での患者データルを定義する．さらに，この（２）を実現するため，人間，匿名化など研究が活発に研究されている．しかし SNS で機械のそれぞれに対応した位置推定の分類器を構築し，その発言をその発言位置に関して匿名化する場合，患者デーれぞれ位置が不明となるまで単語を削除することで自動匿タの場合のように人名や電話番号をマスクするだけでは不名化を行う．

十分である．また，医療分野では HIPAA*1 において匿名

本稿の構成は以下である：まず，Twitter に投稿された化の明確な評価基準が設けられているが，SNS へ投稿され位置情報付きの発言を用い，発言の位置を推定する分類器

るテキストの匿名化については HIPAA にあたるものが存を構築する（４章）．次に，人間が匿名化した状態にした発在しない．そのため，テキストがその発言位置について匿言について，分類器が位置を推定できるかどうかを調査す

名化されていると決定するための基準を新たに設ける必要る（５章）．さらに，発言から，人間がその発言位置を推がある．この点を考慮し，本研究では人手で匿名化の実験定できそうかどうか（本稿では位置推定の実現可能性と呼を行なうことで基準の設定を行う．

ぶ）を学習し，位置推定可能としたテキストとの比較を行う（６章）．最後に，これらの知見とデータをもとに，単語

3. データセット
本章では，以後の各章で用いるデータ，また対象とするの組み合わせを考慮した匿名化手法を提案する（７章）．

2. 関連研究2.1 位置推定エリアの区画について述べる．

3.1 テキストデータ

位置推定に関する先行研究を以下の表 1 にまとめる．
まず，位置推定に用いる確率の種類によって２種類の

本節では，分類器の構築，および実験に用いるデータについて述べる．

モデルが存在する．１つは word-centric と呼ばれるモデ

全データとして，京都市中心部において投稿された位置ルであり，単語の集合 w に対し，位置ラベル l を出力す

情報つきツイート（以降，発言と呼ぶ）298,711 件を用いる確率 p(l|w) を求める．もう１つは location-centric と呼た．本稿では，京都市中心部を北緯 34.93 度から北緯 35.12ばれるモデルであり，位置ラベル l が文書 d を出力する度，東経 135.67 度から東経 135.83 度の範囲と定義した．

確率 p(l|w) を求める．本稿では word-centric モデルを用

この範囲には繁華街である阪急河原町駅周辺や，東海道新いて分類器の構築を行う．また，SNS に投稿されるテキ幹線の停車駅である京都駅，観光名所として知られる二条ストから推定される位置についても user home locations，城や伏見稲荷大社，清水寺などが含まれるため，多様な特tweet locations，mentioned locations の３種類のタイプが徴を持つ位置からデータが得られる．

存在する．user home locations は投稿者の住所などにあたる．tweet locations は投稿された位置にあたる．men-3.2 対象エリア

tioned locations はその投稿によって言及されている位置

前節で定義した京都市中心部を計 200 エリアとなるよにあたる．本稿では tweet locations をマスクする匿名化

うに南北に 20，東西に 10 等分割した（図 1）．この分割のを対象とする．最後に，位置推定に用いる材料についても仕方に関しては，京都有数の繁華街として知られる阪急河Twitter network，tweet content，tweet context の３種類が存在する．Twitter network とはユーザー間のフォロー，フォロワーの関係のことである．tweet content とは投稿

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝*1

1996 年に米国で制定された，個人の医療データのプライバ
シーを守りつつ，データを役立てることを目的とした法律 [12]（https://www.hhs.gov/hipaa/index.html）

2

情報処理学会研究報告
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表 1 位置推定の関連研究
推定対象

Twitter network
推定材料

Tweet content
Tweet context

Home locations

Tweet locations

Mentioned locations

Kong et al. [1]Sadilek et al. [2]Hua et al. [3]Yamaguchi et al. [4] (word-centric)

Flatow et al. [6] (word-centric)

Cha et al. [5] (location-centric)

Kinsella et al. [7] (location-centric)

Efstathiades et al. [9]Dredze et al. [10]図 1 本稿で対象とする京都市中心部の 200 エリア

図 2

LI et al. [8]Fang et al. [11]京都市中心部における発言の地理的分布

4.2 方法と評価
学習データに含まれる各発言を形態素解析器 MeCab*2 を用いて形態素区切りにし，全 uni-gram と全 bi-gram を合
原町駅周辺において，連続する 2 つの駅（阪急河原町駅とわせたものを素性とする Bag-of-Words としたものをベク阪急烏丸駅）を異なるエリアに分布させており，妥当な区トルとして学習を行った．その際，ある形態素が出現した画であると考えられる．このように区切られたエリアに対か否かを 1 または 0 で表現するベクトルを用いた．また，し，元の 298,711 件の発言を分布させた（図 2）ところ，最「@ユーザ名」などのメンション記号や，URL など学習のも発言の多いエリアは京都駅が位置するエリア (15, 5) で，際にノイズになると考えられるものを削除した*3 ．正解ラ

発言数は 39,078 件であった．一方，最も発言の少ないエリベルは各エリア（全 200 クラス）とし，ロジスティック回アは御寺泉涌寺の南東に位置するエリア (17,10) で，発言帰を用いて学習を行った．

数は 2 件であった．

4. 位置推定分類器の構築
本章では，発言位置を推定するための分類器を構築する

構築した分類器を評価したところ，テストデータ 119,484件での精度は 47.2%であった．なお，学習データにおいて最も多く発言が分布するエリア (15, 5) を常に出力するような分類器を考えた場合，テストデータに対する精度は方法およびその性能について述べる．

11.6%となった．

4.1 材料

5. 予備実験：人手での匿名化

位置推定分類器の構築のために，全データ 298,711 件の4 章で構築した分類器を用いた場合に，「ある発言が匿名うち 60%にあたる 179,227 件を学習データとして用いた．

化されている」という状態をどのように定義できるかを調

そして，残り 119,484 件をテストデータとして分類器の性*2能評価を行なった．

*3

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

http://taku910.github.io/mecab/
https://github.com/s/preprocessor

3情報処理学会研究報告
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べる必要がある．本章では，匿名化の状態を定義するためるためにクラウドソーシングでタスクを実施した．発言位に行なった予備実験について述べる．

置が推定できるかどうかに関して人間が２値分類を行う課
題を行なった．100 名の実験参加者は各発言に対し，その5.1 材料と手順発言位置が推定可能かどうかを回答した．それぞれの発言

４章の分類器の性能評価で用いたテストデータ 119,484に対し，10%以上の参加者が推定可能と回答したものを位件のうち，500 件の発言について人手による匿名化を行った．

置推定の実現可能性のある発言，10%に満たないものを実

まず，実験参加者が発言を見てその発言位置を可能な限現可能性のない発言に分類した．

り推定した．その際，参加者は発言中の単語について検索エンジンなどのウェブサービスを用いてよいこととした．

6.2 結果と考察

次に，実験参加者が発言位置が分からなくなるまで，最小1,000 件の発言のうち，位置推定の実現可能性のあるも限の形態素を削除することで，人手による匿名化を行なっのは 246 件であった．対象とした 1,000 件の発言についてた．なお，本予備実験では，京都市内に土地勘のある 2 名

分類器によって位置が推定できると判定されるかどうか，の実験参加者が独立して匿名化を行なった．この結果，以位置推定の実現可能性があるかを分類した結果の総計デー下のような結果が得られた．

タを表 2 に示す．



表 2(１) 烏 丸御池 プ ラ ザ が 本 チ ャ ン や な い ん か ？
マザーズハローワーク鳥丸御池



分類器と人間の位置推定の実現可能性推定
分類器
推定可能

次に，人手で匿名化を行なった後の発言について，前章人間で構築した分類器が各エリアに割り当てる所属確率の最大推定不可能

推定可能

21630

推定不可能

258496値の平均値を求め，匿名化されていると判定する際の基準値とした．所属確率がこの値を下回っている発言は匿名化されているものとみなす．

分類器は位置を推定できるものの，位置推定の実現可能性は低くなった発言の例を以下に示す．

(２) 風が強いです (>_<) 今日も明るく元気にお昼の5.2 結果と考察

営業開始です！

500 件について所属確率の最大値を調べると，匿名化後(３) おはようございます (^^) 今日の日中は雨予報での発言についてその平均値は 0.37 となった．この結果かすね。 気温も 20 ℃まで行かないようです。 今日もら，ある発言について分類器が出力するクラス所属確率の明るく元気に！忙しく楽しい一日になるよう頑張りま

最大値が 0.37 を下回った状態を，その発言が匿名化されている状態であると定義する．

す p(^_^)q

しかし，所属確率の最大値について分類器が高い値を出

これらの発言は，店の営業目的での定型文を含んでいる．

力したものの，被験者が位置を回答しなかったケース，あ分類器は大量の発言から学習を行うため，単一の店舗からるいは，その逆のケースが見られた．の発言を学習した結果このようなデータが得られたと考え

このような食い違いが起こることから，匿名化には２種られる．一方人間は多量の発言を読むことはできないため，類の推定が存在すると言える．すなわち，位置自体の推定

これらの発言に対して位置の推定は行えない．以下は，位を防ぐための匿名化と，位置が推定できそうと思われるこ

置推定を行う分類器には位置を推定できないものの，位置とを防ぐための匿名化が存在する．したがって，次章では推定の実現可能性は高くなった発言の一部である．

発言から位置が推定できそうかに関してタグ付けを行なったデータを用い，位置推定の実現可能性推定を行う分類器の構築を行う．

6. 位置推定の実現可能性
本章では位置推定の実現可能性推定を行う分類器を構築するための予備実験と実際の分類器の構築について述べる．

6.1 材料と手順
４章で用いたテストデータ 119,484 件の発言のうち，無作為に抽出した 1,000 件を用いた．大量の実験協力を集め

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝(４) やっとお昼ご飯。 つばめ(５) 河合塾の向かいのサブウェイなう！
(４) は実際は固有名詞である「つばめ」が普通名詞でもあるケースである．人手で位置推定の実現可能性をタグ付けしたデータが必要である．(５) は「河合塾」と「サブウェイ」の組み合わせにより位置推定が可能と判断されるケースである．

6.3 位置推定の実現可能性判別を行う分類器の構築
クラウドソーシングで得られたデータ 1,000 件のうち，

4

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900 件を学習データ，100 件をテストデータとして用い，位を以下に示す．

置推定の実現可能性を判別する分類器を構築した．

提案手法による匿名化例

４章と同様に，学習データに含まれる各発言を形態素解（６）まだまだ 新幹線京都駅

析器 MeCab を用いて形態素区切りにし，Bag-of-Words と（７）５年ぶり 京都 タワー清水の舞台から 1 枚 京都したものを学習データとした．なお，「@ユーザ名」などのの街が一望だね

メンション記号や，URL など学習の際にノイズになると考（８）ランチ (at なか卯 河原町五条店)

えられるものを削除した．正解ラベルはクラウドソーシン

折田先生なうグにおいて 10%以上の参加者が特定可能としたものとそう（９）京都御所一般公開中でないものの２クラスとし，ロジスティック回帰を用いて（１０）阪急河原町なう学習を行った．テストデータ 100 件の精度（accuracy）は86%であった．

7. 議論




* 取り消し線は匿名化された部分を示す．

「新幹線京都駅」は固有名詞であるが，京都市内に「駅」以上の実験結果から，匿名化には２種類の段階があるこは多数存在するため，「新幹線京都」を削除すれば匿名化でとを示した．したがって匿名化を行う際には匿名化の目的きる．この場合，「駅」という地名にカテゴリの関する情に応じてシステムを使い分ける必要がある．例えば，４章報は保持される．同様に，「京都タワー」においては，京で構築した分類器を用いて匿名化を行う場合，営業目的の都市内に「タワー」は１つしか存在しないため，「タワー」定型文を含むような発言まで匿名化の対象となる．このよ部分を削除する必要がある．このように，従来の匿名化のうな発言に関して匿名化の必要がない場合は６章で構築しように，固有名詞全体を削除する必要はなく，最小限の操た分類器との併用によって必要な発言のみを匿名化すれば作で匿名化を達成できる．

よい．

十分な学習データがあれば，提案手法は有効に働くと考

本稿で構築した２種類の分類器を使用する場合の匿名化手法として，削除する単語の組み合わせと匿名化基準を用いたものを提案する．

えられるが，以下のような失敗例も存在した．

（１１） 撮り飽きもせず 撮り足りもせず 京都御苑



「京都」と「御苑」だと「御苑」をマスクする方が妥当であ7.1 手法
位置推定のための分類器を用いた匿名化アルゴリズムを以下に示す．

Step 0: 削除する形態素数 m を 1 とする．
Step 1: 発言 s から，任意の m 個の形態素 (群) を削除した発言群 (こうして作った発言群の集合を S とする)を作る．

Step 2: Step 1 にて作った発言群について，位置推定分ると考えられるが，「京都」のみをマスクしており，適切に匿名化できた例とはいえない．
学習データ（n=100..1000) と精度（accuracy）の関係を調べたところ，学習データは十分な量であるとはいえない（図 3）．本章の分類器の構築には人手のラベリングを要するため多量のデータを得ることが難しく，この点も今後の課題とする．

類器によって，京都市内のどの位置にいるか（a1..200 ）の所属確率 の最大値（prob(s)）を求める：

prob(s ∈ S) = max (s)a∈a1..200

Step 3: prob(s) が最も低くなる発言を採用し，snew とする

snew = arg min prob(s)s∈S

ここで，prob(snew ) が閾値 (0.37) を下回る場合，終了する．そうでない場合は，m 形態素の削除による匿名化失敗とみなし，より多数の形態素の削除を試みる（m + + として，STEP 1 に戻る）．
図 3

7.2 結果と考察

学習データサイズ (training samples) と精度（accuracy）の関係

位置推定するための分類器を用いた匿名化の結果の一部

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝5

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8. おわりに
本稿では，SNS 上での発言からその発言位置をマスクするための匿名化を扱った．発言位置に関する推定には，位[7]置情報そのものの推定と，位置情報そのものでなく，推定の実現可能性の２種類が存在し，それぞれによって異なった性質がある．前者の場合，店の営業に関する発言など，同一の発言が１箇所から投稿されることから，投稿によっ[8]て位置推定が可能となる．後者の場合，エリアに偏在していない普通名詞が店の名前として用いられている場合のよ
うに，人間がこれまでの匿名化に関する研究における諸概[9]

念をそのまま利用するだけでは実用において不十分であることを示した．さらに単語の組み合わせによって位置の推定が行えるという仮説に基づいた匿名化アルゴリズムの提案を行い，その結果の一部については目的通りの処理が行[10]えていることを示した．しかし結果の中には，適切に匿名化できていないものも含まれた．
今後の課題としては，文脈の扱いが挙げられる．本研究では各発言を Bag-of-Words 化した．そのため「河合塾の[11]向かいのサブウェイなう！」のように離れた形態素を扱えなかった．今後，Bag-of-Words ではなく，構文解析などの[12]Y. Kanza. On the accuracy of hyper-local geotagging ofsocial media content. In Proc. 8th ACM International
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pp. 127–136, 2015.
S. Kinsella, V. Murdock, and N. O Hare. I m eating asandwich in glasgow: modeling locations with tweets. InProc 3rd International CIKM Workshop on Search andMining User-Generated Contents (SMUC), pp. 61–68,
2011.
G. Li, J. Hu, J. Feng, and K.-l. Tan. Eﬀective location identification from microblogs. In Data Engineering (ICDE), 2014 IEEE 30th International Conferenceon, pp. 880–891. IEEE, 2014.
H. Efstathiades, D. Antoniades, G. Pallis, and M. D.
Dikaiakos. Identification of key locations based on online social network activity. In Proceedings of the 2015
IEEE/ACM International Conference on Advances in
Social Networks Analysis and Mining, ASONAM, pp.
218–225, 2015.
M. Dredze, M. Osborne, and P. Kambadur. Geolocation for twitter: Timing matters. In NAACL HLT 2016,
The 2016 Conference of the North American Chapter ofthe Association for Computational Linguistics: HumanLanguage Technologies, pp. 1064–1069, 2016.
Y. Fang and M. Chang. Entity linking on microblogs
with spatial and temporal signals. TACL, 2: pp.259–272,
2014.
荒牧英治. 医療言語処理（自然言語処理シリーズ 12），コロナ社，2017.

結果も考慮することで解決が見込まれるため，今後の課題とする．

謝辞
本研究の一部は，日本医療研究開発機構研究費 新興・再興感染症に対する革新的医薬品等開発推進研究事業（課題番号：16768699），戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）（課題番号：17934316），JSPS 科研費 JP16K16057 およびJST ACT-I の支援を受けたものです．
参考文献
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