情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

3B102021/3/10

スコア重畳型の WordCloud を用いたレビュー提示手法
大野湧†1

塚田浩二†1

概要：近年，オンラインショッピングは市場を拡大し続けている．オンラインショッピングでの商品の比較には，レビュースコアやレビューコメントが重要な役割を持つ．本研究では，複数の商品の性質を比較する手法として，WordCloud に着目した．まず，各商品のレビューコメント群を形態素解析して頻出語を抽出する．次に，各語が出現するコメントに対応するスコアを累計し，各語毎のスコアを算出する．こうして得られた頻出語に対して，各語毎のスコアで採色することで，スコア情報を重畳表現できる WordCloud を作成する．本論文では，基礎的なアイデア，実装と表現例について示す．

1. 背景

2. 関連研究

近年，オンラインショッピングは市場を拡大し続けていレビューを対象とした信頼性判断支援システム[2]は，レる．生田ら[1]や伊木ら[2]によると，Amazonや楽天市場なビューに対するスコアを可視化し，スコアの根拠となる情どの電子商取引サイト（以下ECサイト）におけるレビュー報を提示するシステムである．スコアは類似性，協調性，は商品決定において重要な役割を担っている．しかし，EC集中性，情報性に基づいて求められる．ユーザが信頼性にサイトにおけるレビューの表示方式は大きな変化が見られ対して意識を向けることができ，有用な判断支援を行うこない．とを目指している．

本研究では，ECサイトの中でも代表的な楽天市場のレビ

購買行動促進のための重要語抽出とタグクラウド生成

ュー表示に焦点を当てる．現在の楽天市場における レビュ[3]は，レビューデータを整理するために，KNP*1 や日本語ー表示の例を図1に示す．基本的には，各レビュー（スコアWordNet*2 を用いて機械的に商品紹介やそのレビューから／コメント）がリスト形式で表示され，選択することでレタグにふさわしく，表記ゆれのない語を抽出する．その後，ビューの詳細を表示することができる．こうした表示方法

抽出した語をタグクラウドを用いて視覚化するシステムではシンプルで扱いやすいが，レビュー全体を見通すことがある．

難しく，複数の商品比較をする際の操作量も多くなってしRakuTempo[4]は，楽天市場等のオンラインモール上の店まう．そこで本研究では，レビューコメント群から抽出し舗の特徴と店舗間の関連性の情報視覚化により，ユーザのたWordCloudに対して，レビュースコアを元にした色情報嗜好に合った店舗の発見や回遊を支援するシステムである．

を重ね合わせることで，各商品の傾向を俯瞰的に表現可能

従来の店舗検索システムと比べ，各店舗の特徴を把握しやなレビュー提示手法を提案する．

すくなり，素早く店舗の回遊が可能となったと報告している．
秋山ら[5]の研究では，多くのユーザから参考にされているレビューの印象に着目した分析を行っている．レビュー
文中にポジティブ，ネガティブ両方の感情が含まれている場合や，ニュートラルの箇所が多いレビューは評価が高くなりやすい傾向にあることが確認されている．
本研究では，レビューコメント群から抽出したWordCloud に対して，レビュースコアを元にした色情報を重ね合わせることで，各商品の傾向を俯瞰的に表現可能なレビュー提示手法を提案する．

図 1

楽天市場のレビュー一覧画面

3. 提案
ここでは，従来のレビュー表示の課題分析と，本研究の†1 公立はこだて未来大学*1 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?KNP*2 http://compling.hss.ntu.edu.sg/wnja© 2021 Information Processing Society of Japan554

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提案について述べる．

現在の楽天市場におけるレビュー表示は，図 1 のようなリスト型となっており，多くの EC サイトに共通している．
これらのレビューの特徴や課題について，我々は予備的なインタビュー等を通して以下のように分析した．
個別のレビューに対しては多様な方法でアクセスできるが，レビュー全体を見通した判断は難しい．なお，レビュースコアの平均を見れば商品の全体的な評価は確認できるが，レビューコメントで記述された詳細情報は抜け落ちてしまう．
⚫

4. 実装
本システムの実装は，Python を用いて Google Colab 上で

3.1 課題分析⚫

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多数のレビューコメントを見比べる場合，操作量が増大する．

行った．まず，楽天市場からの商品情報を 楽天商品検索API を用いて取得する．具体的には，検索キーワードを指定すると，検索結果の上位（現在は 20 件）を取得／表示する．
次に，各商品に対して，レビュー（スコア／コメント）をスクレイピングを用いて収集する．現在は上位20件のレビューデータを対象としているが，任意に拡張できるよう実装している．
ここで，レビューコメント群に対してMeCab を用いた形態素解析を行い，頻出語を抽出する．その後，商品の特徴を表しやすい品詞として名詞のみを抽出した．なお，一部の不要な語はNGワードに指定することで排除した．また，WordCloudの視認性を考慮して，頻出語は上位30個を利用3.2 提案システムするものとした，各頻出語が出現するコメントに対応する

上記の問題点を解消するために，本論文ではスコア情報を重畳表現できるWordCloudを用いたレビュー表示手法を提案する．

スコアを累計し，コメント数で割ることで，各語毎の平均スコアを算出する．
こうして得られた頻出語に対して，各語毎のスコアで採

具体的には，まず，各商品のレビューコメント群を形態素解析して頻出語を抽出する．次に，各語が出現するコメントに対応するレビュースコアを集計し，各語毎のスコア分布を算出する．こうして得られた頻出語に対して，各語毎のスコアで採色することで，スコア情報を重畳表現できるWordCloudを作成する（図2）．
単なる WordCloud とは異なり，各語が Positive/Negative

色することで，スコア情報を重畳表現できる WordCloud を作成する（図 3）．ここで，単語の大きさは単語の出現頻度を表し，色は濃淡が濃い程高いスコアを表している．最終的には，各単語をスコアの分布でグラデーション状に塗り分ける予定だが，実装上の問題で今回はスコアの平均値を用いて単色で塗ることにした．

な意味で使われているかも併せて一覧できる点が特徴である．

図 3

WordCloud の作成例（色の濃淡が濃いほど平均スコアが高い）

なお，スコアと色の対応付けとしては，文献[6][7]等を参考に，青を主体として彩度や明度を調整した色パターンで
図 2

スコア情報を重畳表示可能な評価を表した．今回利用した色パターンを図 4 に示す．

WordCloud のコンセプト© 2021 Information Processing Society of Japan555

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塗り方については，最終的には図2のように各語の出現するスコアの分布が一目でわかるように，語の中でグラデーションを作成する予定である．ただ，この場合彩度を変化させる単色グラデーションでは差が目立ちにくくなる可能性があるため，色相の変化なども併せて利用を検討していく．
文書間での頻出語調整については，現在の実装では行っていない．よって，図5の例でも「購入」「商品」といった
図 4

スコアと色の対応付け一般的な名詞が存在している．これは，同じ単語同士でも色の違いでスコアが比較できると考えた意図的な仕様だが，あまりに一般的な単語が増えすぎると特徴把握が困難にな

最後に，商品の一覧と合わせてWordCloudを表示した例をる可能性もあるので，今後はTF/IDF等を用いた文書間での図5に示す．図5の左側の商品は，「ストラップ」や「見た頻出語調整についても一定の範囲で活用する予定である．

目」というワードが大きく表示されており，外観に関する最後に，システムをWebサービスとして公開し，誰でもコメントが多いことや，「子供」や「プレゼント」という活用できる状態としたい．図5の左上にあるような検索欄にワードの色が濃いことから，子供用のプレゼントとして高任意の検索キーワードを入力するだけで，多数の商品間の評価なことが分かる．右側二つのWordCloudを見比べると，特徴を俯瞰的に比較できるようなサービスとしての実装を全体的に右側の方が色が濃いため，評価が高いことが分か検討している．

る．例えば，「音質」等の共通語に着目しても，中央は色が薄く，右側は色が濃くなっている．また，右側の商品はワイヤレスであり充電しやすさなども気になるが，「充電」や「ケース」の色が濃いことから，ケース型の充電方式が概ね高評価であることが分かる．

6. まとめと今後の展望
本稿では，レビューコメント群から作成した WordCloudに対して，スコア情報を重畳表示可能なシステムを提案・試作した．今後は，議論で述べたような，「品詞や表示数の調整」「塗り方の調整」「文書間での頻出語調整」「Webサービス化」といった課題を整理し，より商品の特徴を把握しやすい視覚化システムの構築を図る．

参考文献
[1]

[2]

図 5

商品一覧画面上での提案システム実行例
[3]

5. 議論
ここでは，スコア重畳型のWordCloudの生成に関連して，[4]「品詞や表示数の調整」「塗り方の調整」「文書間での頻出語調整」「Webサービス化」について議論する．

[5]

まず，現在は名詞のみを抽出対象としているが，システムとしては形容詞／動詞のみも扱えるよう実装している．
スコア分布の影響が出やすい品詞を今後調査し，調整していく．表示する語の数については，現在は頻出語の上位30

[6]
[7]

生田目崇，鈴木元也．EC サイトにおけるサイト閲覧行動と購買行動の分析，経営情報学会，全国研究発表大会要旨集，
2013s(0)，274-277，2013．
伊木淳，亀井清華，藤田聡．レビューを対象とした信頼性判断支援システムの提案，情報処理学会論文誌，Vol.55，No.11，2461-2475，2014．
松崎朋美，波多野賢治．EC サイトにおける購買行動促進のための重要語抽出とタグクラウド作成，情報処理学会研究報
告，2014-IFAT-114(10)，1-6，2014-03-22．
大河原一輝，平野廣美，益子宗，星野准一．ショッピングモ
ール型 EC サイトのための店舗情報視覚化システム，情報処
理学会論文誌，Vol.56，No.3，847-855，2015．
秋山和寛，熊本忠彦，灘本明代．レビューの印象に基づいた評価の高いレビューの分析，第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019)，2019.
槙究，渡部裕子，飯島祥二．単色の印象操作―背景色と個人差に着目して―，日本色彩学会誌，31(1)，2-13，2007．
大森正子，橋本令子，加藤雪枝．色彩刺激に対する心理評価と生理反応評価，日本色彩学会誌，26(2)，50-63，2002．

件のみを利用している．出現頻度の分布は考慮していないため，例えば図5の中央の例（出現頻度の高い語が多い）場合だと，右の例（出現頻度の低い語が多い）場合と比べて，かなり見にくい印象になる．こうした観点も考慮したうえで，今後は単語のサイズや表示数に反映していきたい．

© 2021 Information Processing Society of Japan556