DEIM Forum 2017 D6-4

Twitter の Indirect Tweet を起点とした興味情報収集手法の提案
山本

直史†

小林

亜樹††

† 工学院大学大学院工学研究科電気・電子工学専攻 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2†† 工学院大学情報学部情報通信工学科 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †cm15029@ns.kogakuin.ac.jp, ††aki@cc.kogakuin.ac.jp
あらましTwitter には，Indirect Tweet と呼ばれる投稿がある．Indirect Tweet は，暗黙的な繋がりを他のユーザ

あるいは投稿に持つ．そのため，ユーザは TL 上に現れる Indirect Tweet の情報に興味を持ったとしても，対象とする投稿の収集や全体の話題を把握することは難しい．本研究では，文字情報と時間情報によって Indirect Tweet から
言及先投稿の収集を試みる．文字情報ではユーザ間の関連度および投稿間の関連度を計算する．時間情報では過去のIndirect Tweet と言及先投稿との時間差によって関連度を計算する．実験では，あるユーザを中心とした相互フォロー関係にあるコミュニティの投稿を対象とした．
キーワード

SNS，Twitter，エアリプ，Indirect Tweet

1. は じ め にる

Indirect Tweet を見たユーザは，Tweet 内容に興味を持ち関連する Tweet を収集したいと考えたとしても，興味を持った

Twitter では日々様々なコミュニケーションがなされていTweet がどのユーザに対して行われているのか，どの Tweet（注 1）．Twitter は，各ユーザが手軽に情報発信者になれるとと関連があるのか把握することは出来ない．ユーザが関連するいう特徴がある．そのため，他ユーザの Tweet を見たユーザ

Tweet を収集するには，興味を持つ Tweet をしたユーザとフォがその Tweet に対して新しく Tweet を行うことで，ユーザ同

ロー関係にあるユーザの Tweet すべてを調べる必要がある．

士のコミュニケーションも盛んに行われている．

本研究ではこのような Indirect Tweet に関連する Tweet を収Twitter 社から提供されているコミュニケーションの機能と集する難しさを解決するために，興味を持った Indirect Tweet

しては，ユーザまたは Tweet に対して言及をする機能としてより以前に Tweet された，関連する可能性のある Tweet 群にMention および Reply が存在し，Tweet の再拡散を行う機能

対して順位付けを行い，ユーザの興味情報の収集を効率化すとして Retweet や Quote Tweet が存在する．

ることを考える．本稿ではその実験として，ある特定のユーザ

一方，ユーザの慣習によって生まれた Indirect Tweet(エアリを中心とした相互フォローによる集団の Tweet を一定期間収プ) というコミュニケーションの手段がある．Indirect Tweet は集し，その中から人が Indirect Tweet と判断した Tweet と，ユーザ間でコンテキストを共有していることを前提とするよう

Indirect Tweet に関連する可能性のある Tweet 群との関連度なコミュニケーションの一種であり，いわばある特定の Tweet

を計算し，順位付けを行う課題を設定する．

やユーザに対する Mention あるいは Reply でありながら，関連するユーザや Tweet が暗黙的な Tweet を指すものである．

2. 問 題 設 定

Twitter において，コミュニケーションによって発生する情

ここでは，Twitter 上で投稿される Indirect Tweet と言及先報や他のユーザによる自分と同じあるいは異なる意見を持つ

Tweet およびそれに関わるユーザの関係を定式化し，対象とすTweet を収集する活動は支持されている．しかし，先程述べる問題とその解決方法を明確にする．

た Indirect Tweet については，他の機能と同じくコミュニケー

2. 1 Indirect Tweet

ションによって発生する情報源でありながら，関連する Tweet

Simple Tweet の一種．Simple Tweet とは，他のユーザやを収集しようとするサービスや先行研究はほとんど存在しない．

Tweet が言及先として存在しないあるいは明示的でない Tweet

また，Indirect Tweet にはユーザの観点からも問題がある．

のことを指す．Indirect Tweet とは Reply や Mention の様に，

Indirect Tweet を用いたコミュニケーション手段では，しば他のユーザや Tweet を言及先としているが，その言及先が明しばやりとりされる Tweet の一部だけがユーザに見えてしま

示的でない Tweet を指す．言及先は，Indirect Tweet を投稿うのである．Indirect Tweet の特徴として，2 人以上のユーザ

したユーザ以外には Tweet の内容を見て推測するしかない．

のコミュニケーションにおいて用いられるものでありながら，Indirect Tweet は他の Tweet を見た際に投稿される．Indi-

その内のいずれか 1 人をフォローしているだけで他ユーザのrect Tweet が投稿されるような状況は幾つか考えられる．これ

HomeTimeline に現れてしまう点が挙げられる．

らは，Indirect Tweet の投稿されやすさや Indirect Tweet を投稿したユーザとフォロー関係があるか，Tweet の種類がな（注 1）：日本において Reply および Retweet は Tweet 全体の 50%ほどを占にであるかという違いがある．本稿では，HomeTimeline 上にめる．http://teapipin.blog10.fc2.com/blog-entry-680.html

表示される相互フォローのユーザの Tweet，Reply，Mention

を言及先とする場合の Indirect Tweet のみを取り扱う．また，目の Tweet になる．

Indirect Tweet は事前に人手で定めたもののみを取り扱うが，Indirect Tweet および言及先 Tweet

その指定が妥当であるかという点については議論しない．

Indirect Tweet はあるユーザがフォローされている時に，そ2. 2 言及先 Tweetのフォロワーによって Tweet されるものである．すなわち，あ本稿では，Simple Tweet，Reply，Mention のうち，前述のるユーザをそれぞれ u, v として v ∈ Fu であるとき，Tweet

Indirect Tweet の言及先である Tweet のことを言及先 Tweetpi ∈ P が Id(pi ) = u ∧ Type(pi ) = simpletweet である場合，と呼ぶ．ある Indirect Tweet の言及先 Tweet は 1 つであるとIndirect Tweet である可能性がある．また，Indirect Tweet はは限らない．例えば，あるユーザの連続的な Tweet に対して

1 つのみが存在するわけではない．ここで，任意の Tweet 集

Indirect Tweet が投稿されたのであれば，その連続的な Tweet合に属する Indirect Tweet すべてを I(P ) なる関数によって求それぞれが言及先 Tweet だと考える．また，2 人以上のユーザ

められるものとする．このとき，pi ∈ P なる Tweet について

間での Reply や Indirect Tweet に対して Indirect Tweet が投

pi ∈ I(P ) である場合を pi は Indirect Tweet であるとする．

稿されればそれら複数の Tweet が言及先 Tweet となる．

ここで，任意の Indirect Tweet pi には必ずその言及先 Tweet

2. 3 文 字 定 義が存在する．v ∈ Fu であり，pi ∈ I(P ) であるとき，P に属するサービスの利用者 u

Id(pj ) = v ∧ Type(pj ) = (simpletweet ∨ reply ∨ mention) な

SNS のユーザを記号 u で表し，その全体集合を U とする．

る Tweet は言及先 Tweet である可能性がある．任意の Tweet

Tweet p = (user, time, text, class, number)集合に属し，pi なる Indirect Tweet のすべての言及先 Tweet

SNS における，ある Tweet を p で表す．ただし，パラメータを R(pi , P ) なる関数によって求められるものとする．すな

user は Tweet pi を投稿したユーザの ID を表し，パラメータ

わち，pi , pj ∈ P として，pi ∈ I(P ) が成り立つのであれば，time は Tweet pi の投稿時刻を表し，パラメータ text は Tweet∃pj ∈ R(pi , P )[Id(pj ) = v∧Type(pj ) = (simpletweet∨reply∨

pi の本文を表す．パラメータ class は Tweet の分類を表す．typeには，simpletweet，reply，mention，retweet，quotetweet がmention)] である．また，Indirect Tweet の言及先 Tweet が 1
つのみであるとは限らない (|R(pi , P )| >= 1)．

存在する．パラメータ number は user にとって何番目の Tweetpi ∈ I(P ) で，pj ∈ R(pi , P ) であるとき，時間軸において常であるかを表すものとして，最新の Tweet から順に 1, 2, ... という値を取る．Tweet の全体集合を P = {p1 , p2 , ...} とする．
フォロイー集合 Fu
あるユーザ u について，そのフォロイー集合を Fu と表す．

に Time(pi ) < Time(pj ) が成り立つ．すなわち，

pj = List(P, pi , j − i)

(5)

である．

ユーザ ID が i であるユーザの HomeTimeline を表す Tweet 集

2. 4 Indirect Tweet の閲覧における問題点

合 Pi とするとき，式 (1) で表される．

ユーザ u, v, ν ∈ U (u =| v, u =| ν, v =| ν) について u ∈ Fν か

Pi = {pj | Id(pj ) = i ∪ Id(pj ) ∈ Fi }(1)

Id(p) は任意の Tweet からユーザ ID を求める関数であり，与えられた Tweet から user を返すものとして，式 (2) で表される．

Id(p) = user(2)

ユーザ ν の HomeTimeline Pν は pi ∈ Pν であるので，Indirect

Tweet を閲覧することになる．ここで，pj ∈ P, Id(pj ) = v について pj ∈ R(pi , P ) だとしたとき，ユーザ ν の HomeTimelinePν において pj ∈/ Pν であるので，Indirect Tweet である pi の
言及先 Tweet pj は閲覧されない．

関数 Type(p)任意の Tweet からその分類を求めるための関数であり，Tweet

ユーザ ν は Indirect Tweet pi に言及先 Tweet pj が存在することが予想できたとしても，言及先 Tweet を投稿したユーザから class を返すものとして，式 (3) で表される．

Type(p) = classつ，v ∈/ Fν であるとする．また，u ∈ Fv かつ v ∈ Fu である．
いま，pi ∈ P, Id(pi ) = u について pi ∈ I(P ) であるとすると，(3)

v を Fu より探し出すのは難しい（注 2）．そのため，ユーザ ν は
日常的に閲覧する HomeTimeline Pν において，言及先 Tweetが明示的でない不完全な情報が与えられることになる．

関数 Time(p)引数として任意の Tweet を与えると，その投稿時刻を返す

この問題はユーザ自身で解決するのは難しく，またユーザに関数．ただし，この投稿時刻は基準となる現在時刻よりどれだ

とっては日常的に閲覧している HomeTimeline で偶発的に発生

け時間軸上において離れているかを表したものである．すなわ

しうる問題である．そのため，本研究では Indirect Tweet でち，現在時刻より離れているほど大きくなるものである．

ある pi の言及先 Tweet pj を Pu より効率的に収集するためのTime(p) = time(4)

関数 List(P, p, n)

Tweet によって構成される集合から指定された Tweet を取り出す関数．取り出される Tweet は，集合の元において p よりも時間軸上で手前に存在する最も新しい Tweet から順に n 番手法を提案する．言及先 Tweet pj を投稿したユーザ v は Fuに属する．そのため，Fu に属するようなユーザの Tweet について，pi との関連度を計算することになる．本稿では特に，u（注 2）：ライフメディアのリサーチバンクによると 2015 年時点で 10 人以上のユーザをフォローしているユーザが 80%程．

http://research.lifemedia.jp/2015/05/150513 twitter.html

と相互フォローの関係にあるユーザのみを対象として，Simple

合．あるユーザ u の複数の Tweet からなる場合，Nu で表す．
関数 Noun(p)Tweet，Reply，Mention との関連度を計算する．

Tweet p を与えると，p の名詞を要素とする集合を返す関数．

3. 提 案 手 法
本章では，Indirect Tweet の言及先 Tweet を効率的に収集

Noun(p) = N(8)する目的のために，任意の処理対象 Tweet に対して，時間軸関数 Jaccard(Na , Nb )上で前の時間に存在する計算対象 Tweet 群に対して関連度に単語を要素とする 2 集合間の Jaccard 係数を求める関数．あ

よって順位付けを行う手法を提案する．本手法の概要図を図 1

る 2 つの名詞集合を Na , Nb とする時，引数にこれらの名詞をに示す．本手法では，文字情報および時系列情報を用いて 3 つ

要素とする集合を与えた場合を考えると，式 (9) のようになる．

の関連度を求め，その総和によって順位付けを行うものである．

これは，2 つの集合の大きさに対する共通要素数の割合である．

Jaccard(Na , Nb ) =|Na ∩ Nb ||Na ∪ Nb |(9)

関数 Simpson(Na , Nb )単語を要素とする 2 集合間の Simpson 係数を求める関数．式(10) で表される．これは，要素数の小さな集合の大きさに対する共通要素数の割合である．ただし，|Na | または |Nb | が 0 であるとき，この関数は 0 の値を返すものとする．

Simpson(Na , Nb ) =|Na ∩ Nb |min(|Na |, |Nb |)(10)

関数 TimeSim(ca , cb )引数として 2 つの時刻を与えると，単位時間における差分時間を基にした関連度を返す関数．ca , cb はある特定の時刻を指すものとし，差分は |ca − cb | によって求められるものとする．
図1

提案手法概要図

3. 2 ユーザ Tweet によるユーザ間関連度の計算
ここではユーザ間の趣味嗜好の違いを反映するためのユー

3. 1 文 字 定 義

ザ間関連度を算出する．本手法では，処理対象 Tweet を投稿

フォロワー集合 Eu

したユーザとそのユーザと相互フォローの関係であるユーザに

ユーザ u, v ∈ U とするとき，v ∈ Eu であれば，v は u のフォ

ついて処理を行う．即ち，処理対象 Tweet を投稿したユーザ

ロワーであり，u は v のフォロイーである．

u ∈ U を考えた時，相互フォロー集合 Mu に属するユーザを関相互フォロー集合 Mu

連度計算の対象ユーザとする．あるユーザ v ∈ Mu として，v

ユーザ u とフォロイーかつフォロワーであるユーザが属するの Tweet 集合は式 (11) のようになる．

集合．フォロー集合 Fu とフォロワー集合 Eu の積集合となる．
関数 Text(p)任意の Tweet からその本文を求めるための関数であり，与えられた Tweet から text を返すものとして，式 (6) で表される．

Text(p) = text

(6)

Tv = {pi | Id(pi ) = v, v ∈ Mu }(11)

Tweet 集合 Tv において，一定の件数の Tweet について，その名詞を求める．すなわち，ユーザ v の名詞集合

Nv = {Noun(pi ) | pi ∈ Tv , Number(v, pi ) <
= k}

(12)

Tweet 集合 Tuである．ただし，k は任意の自然数である．同様に，処理対象あるユーザ u の Tweet p が属するような集合を Tweet 集

Tweet を投稿したユーザ u についても式 (11),(12) の名詞集合

合 Tu = {pi | Id(pi ) = u} とする．UserTimeline を構成するを求める処理を行い，u から得られた名詞集合 Nu とする．

Tweet 群と同義である．

ここで，処理対象 Tweet を投稿したユーザ u と相互フォロー関数 Number(u, p)

集合 Mu に属するユーザとで，名詞集合からユーザ間関連度を

Number(u, p) はあるユーザ u について，任意の Tweet p が計算する．任意のユーザ v ∈ Mu として，最新から何番目の投稿であるかを求める関数であり，与えられた Tweet から number を返すものとして，式 (7) で表される．

Number(u, p) = number(7)

jv = Jaccard(Nu , Nv )(13)となる．ここで，jv はユーザ u と v のユーザ間関連度を表す．

3. 3 Tweet 内容による内容的 Tweet 間関連度の計算
名詞集合 Nu
単一の Tweet，あるいは複数の Tweet の名詞を元とする集

ここでは，Indirect Tweet と言及先 Tweet の間で同じ単語を用いる可能性が高いことに着目した関連度の求め方について説明する．pi ∈ P なる処理対象 Tweet があるとするならば，過去の正解データを表す重複度関数 m を持つ多重集合を A，単その計算対象 Tweet 群は位時間を r = 1, 2, ...h(h は任意の自然数) とするとき，{pj | pj = List(P, pi , l), Id(pj ) ∈ Mu }(14)で表される．ただし，l = 1, 2, ..., n(n は任意の自然数) である．
処理対象 Tweet と計算対象 Tweet 群の間で内容的 Tweet 間関Br = 1 + m(r)(23)

Cr = 1 + |A| − m(r)(24)

である．期待値 µr が単位時間に対する関連度となる．

3. 6 Tweet 間における総合的な関連度の計算

連度を算出するために，名詞集合を求める．すなわち，

3. 2 節，3. 3 節，3. 4 節で求めた関連度を合計することで，処Ni = Noun(pi )(15)

Nj = Noun(pj )(16)

理対象 Tweet と計算対象 Tweet 群との関連度を計算する．

Sim(v, pj ) = jv + sj + tj
である (i < j)．処理対象 Tweet pi の名詞集合である Ni と計算対象 Tweet 群に属する任意の Tweet pj の名詞集合である

Nj とで Simpson 係数によって Tweet 間関連度
sj = Simpson(Ni , Nj )Sim() は計算対象 Tweet 群に属する Tweet pj とその Tweet をしたユーザ v ∈ Mu を与えた際に，Tweet 間の総合関連度として，各関連度の総和を返す関数である．ここで，右辺はユーザ(17)を求める．sj は pi と pj の内容的 Tweet 間関連度を表す．

3. 4 投稿時刻による時間的 Tweet 間関連度の計算
ここでは，Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差にはユー
ザ毎に偏りがあることに着目した関連度について説明する．3. 3
節と同様に処理対象 Tweet と計算対象 Tweet 群が定められる
とき，pi および {pj } に属する各 Tweet の投稿時刻を求め，

ci = Time(pi )(18)

cj = Time(pj )(19)となる．関数 TimeSim() を用いて各 Tweet の関連度は

tj = TimeSim(ci , cj )(25)間あるいは Tweet 間の関連度を表すものであり，jv は式 (13)で求められる処理対象 Tweet を投稿したユーザ u とユーザ vのユーザ間関連度であり，sj は式 (17) で求められる Tweet pjと pi の内容的 Tweet 間関連度であり，tj は式 (22) で求められる pj と pi の時間的 Tweet 間関連度である．

3. 7 計算対象 Tweet 群の順位付け
計算対象 Tweet 群 {pj | pj = List(P, pi , l), Id(pj ) ∈ Mu } に属する各 Tweet について，3. 6 節で求めた総合関連度の値で降順になるように 1 位から n 位まで順位付けを行う．

4. 関 連 研 究
本研究における Indirect Tweet，すなわちエアリプそのも(20)のを主題とした既存研究は国内外を含めほとんど存在しない．
「Indirect Tweet」あるいは「Indirect Mention」と名付けた研となる．ここで，tj は処理対象 Tweet である pi と計算対象

究の多くは，他のユーザに対するリンクや URL を用いた Tweet

Tweet 群に属する任意の Tweet pj との時間的 Tweet 間関連度

や，特定の情報を含む Tweet との対比として Indirect Tweetを表す．Timesim() の計算過程は次節にて説明する．

と表記しているものであり [2] [3]，一般的なユーザの慣習によ3. 5 処理対象 Tweet からの時間的距離を用いた関連度り発生したエアリプそのものには，存在が認知されていながら筆者らは Reply が時間的に離れた Tweet に対して頻繁にはも深く言及されてはいない [4] [5]．Belkaroui ら [6] は Reply や行われないことから，Indirect Tweet についても同様の性質

Mention のみでない特定の話題に関連する Tweet を検索できが存在すると仮定した．あるユーザについて収集した過去のるようにする必要性を主張しているが，その実験においては一Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差を正解データとして

定のキーワードを Tweet 群に設定しており，また，ユーザが意用いることで，時間的距離によって変化する関連度を設定する．

識した暗黙的な関連性でなくハッシュタグや同一 URL による本手法では，単位時間ごとに対してベイズ推定を用いる．各単

ユーザの意識していない関連性を重視している．そのため，本位時間において，Indirect Tweet の言及先 Tweet が存在するお研究のような投稿者のフォロワーやその一部のユーザに対するよび存在しないの 2 値があるとすれば，単位時間あたりのデー

Tweet を抽出するのには適していない．

タの分布はベルヌーイ分布になると考えられる．ベルヌーイ分

Indirect Tweet と言及先 Tweet では，共通の話題を取り扱っ

布の自然共役分布はベータ分布である．そのため，初期状態にていると考えられる．Twitter のようなマイクロブログを対象

おける事前分布を一様分布と仮定して，事後分布としてベータとした特定の話題やトピックの抽出を対象とした研究は多数分布を求めるものとする．この時，ベータ分布の確率密度関数ある．元来，トピック抽出の研究では多量のドキュメントを対

f (x) = λz B−1 (1 − z)C−1(21)である．ただし，B, C は正の定数である．この分布の期待値は

µr =

Br
B r + Cr

(22)

で計算される．B および C の値は式 (23) によって求められる．

象としていた [7]– [11]．同義語や多義語，あるいは表記ゆれという問題に対して，LSA(Latent Semantic Analysis : 潜在的意味インデキシング) [12]，ドキュメントからのトピック抽出に LDA(Latent Dirichlet Allocation : 潜在的ディリクレ配分法) [13] などが提案され用いられている．しかし，このような手法はドキュメントが一定以上の長さであるときに有効であり，マイクロブログの様な Tweet 一つひとつが短文である環

適切に順位付けを行えるか検証するものである．また，予備実

境では有効に機能しない事が指摘されている．そのため，Zhao

験にて他の手法が適用可能であるかを検討する．

ら [14] による Twitter-LDA モデルや，Steyvers ら [15] による

5. 1 実 験 条 件

Author-topic モデルが提案された．

本節では，評価実験の実験条件について述べる．表 1 にて，

時系列文書を取り扱うことになるマイクロブログでは，時間ある特定のユーザ u からフォロー関係において 1hop 以内で，的な情報の変化は，トピックの変遷という観点でも，ユーザのかつ鍵アカウントでなかったユーザの数を示す．このうち，本興味の推移という観点でも重要となる．しかしながら，LDA

実験では相互フォローであるユーザから Tweet を収集する．こでは時間的情報は考慮されない．そのため，佐々木ら [16] にのような，多くのユーザによる膨大な Tweet 群から，任意のよる研究では，Twitter-LDA モデルを改良し，時間的情報を処理対象 Tweet から言及先 Tweet を探し出すことは難しい．

取り扱えて，ユーザの興味と話題の時間発展を考慮可能であまた，Tweet の収集期間は 2016 年 9 月 28 日〜9 月 30 日，

る Twitter-TTM モデルを提案している．一方，このような手

2016 年 12 月 14 日〜12 月 18 日，2016 年 12 月 25 日，2017 年

法においては，トピックは 1 つのタイムラインを表すのに用

1 月 2 日〜1 月 5 日とする．この期間において，Tweet を人手いられているか，1 つの Tweet に 1 つのトピックのみであり，で確認した．この期間は筆者が日常的に HomeTimeline を閲覧

Tweet 間が関連することを前提とした Indirect Tweet と言及する中で，u が Indirect Tweet を多く投稿していると主観的に

先 Tweet を的確に関連付けられるとは言い切れない．

予想した日付であり，データ収集の効率以上の意図はない．

Indirect Tweet はある程度親しいあるいは観察対象となりう

実験環境は表 2 の通りである．単位時間を分としているのは，るユーザ間で投稿されやすい．ユーザ間の親しさを判定する手

Twitter の公式クライアントが，閲覧時の時刻より 1 時間未満

段としては，従来ユーザプロフィール推定のような研究が主での Tweet であれば分単位で投稿時刻をユーザに提示するからあった．これらの研究では主にフォロー関係によるソーシャルである．厳密には，閲覧時の時刻より 1 分未満の Tweet であグラフを用いてきた [17] が，この方法ではフォローの理由や活る場合は秒単位でユーザに提示されることになるが，ここでの発な交流が為されているかを考慮できないとして，奥谷ら [18]差異は無いものとした．

の手法が提案されている．奥村らはメンション情報によるソー

また，各関連度の計算について，次の条件を与える．

シャルグラフの構築を考えた．また，上里ら [19] はこの手法の（ 1 ） 3. 2 節のユーザ間関連度の計算では，2016 年 11 月 14

重要単語の算出方法を変更することにより，上位の概念の属性

日時点において，k = 200 として，Retweet と Quote Tweet

単語を抽出することに成功している．このように，フォロー関に分類される Tweet を除いた Tweet 群を基に計算した係や Reply を用いることによって同一の属性を持つユーザを推（ 2 ） 3. 5 節における |A| = 50 とした．また，その学習デー

定することは可能だが，本実験では相互フォロー関係であるこタにおける Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差の分布をとを前提としている上，Indirect Tweet の対象となるユーザと

図 2 に示す

Reply の対象となるユーザが必ずしも一致しない点からこれら（ 3 ） 処理対象 Tweet pi ∈ I(P ) の言及先 Tweet は必ず 2の情報を活用することは難しい．

件以上あるものとする．すなわち，最小で |R(pi , P )| = 2 であ青島ら [1] は特定の話題に関する Tweet の要約を目的として，る．最大値は |R(pi , P )| = 13 であった．この条件は処理対象

単語の共起と時系列的な近さを用いた指標と，出現間隔の同一Tweet の言及先 Tweet が 1 件である場合，その多くは対象と性に基づく指標から単語間の関連度を算出している．しかし，するユーザの名前を本文中に記述しており，ユーザがその言及

ここで用いられている時系列的な近さの関数は 5. 3 節からも先 Tweet を探し出すのは容易であると判断したためである．

明らかなように Indirect Tweet と言及先 Tweet には適さない．

順位付けの評価は MRR(Mean Reciprocal Rank：平均逆順

また，この手法は 1 つの大きなイベントを前提としているため，

位) によって行う．MRR は複数の適合文書 (本稿では言及先

偶発的に発生し相互フォローによる集団の中でも小規模な人数

Tweet を指す) がある際において用いられる指標であり，適合が投稿する Indirect Tweet に適用するのは難しいだろう．

文書間での適合度の違いは考慮しない．計算式は式 (26) およ

本研究は，Twitter の中でも極めて局所的な話題を対象とし，現実世界でのイベントとの関わりが薄い Tweet について収集表1することになる．また，Indirect Tweet の特性上相互フォロー

フォロー数

2177

や頻繁な Mention を収集条件に利用することが良い判断とはフォロワー数2058

相互フォロー数1508

言い切れない．そこで，筆者らはユーザの直近の Tweet から得られる関連度や，非明示的かつ 2 者間以上のやり取りである

相互フォロー内の Tweet 数/日 約 57000

ことから Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間間隔が短いことを考慮した上で，Tweet 間の関連度を求めている．

ユ ー ザ u表2

実験環境

形態素解析機MeCab 0.996

辞書

mecab-ipadic-NEologd

単位時間分（注 3）

本実験の目的は，Indirect Tweet から言及先 Tweet を効率

対象時間

処理対象 Tweet より 60 分前まで的に収集するために，提案手法が計算対象 Tweet 群に対して

推定対象 Tweet

Tweet，Reply，Mention

5. 評

価

び式 (27) の通りである．ここで，ag は課題において推定されは 79 人であった．その内，どちらの対象ともなっているユー

た計算対象 Tweet 群における言及先 Tweet の順位である．

ザは 26 人であり，u のコミュニケーションの対象となったユー

RRg =ザ全体からすると 22%のみである．

1
ag

(26)

この結果より，Indirect Tweet と Reply，Mention の対象となるユーザは約 8 割が重複せず，Reply や Mention をもとに，

M RR =k∑

1
RRg|R(pi , P )| g=1(27)

本実験においては，言及先 Tweet が 2 つ以上存在するため，
必ず MRR<= 0.75 となり，|R(pi , P )| の数が大きくなるほど

MRR の最大値は小さくなる．そのため MRR の最大値が 1 となるように，言及先 Tweet の数 |R(pi , P )| に応じて，式 (27)の正規化を行う必要がある．実験結果では MRR を正規化した値で記す．正規化に用いる値は式 (28) で求めるものとする．

Max(pi , P ) =

k
∑

1
1
|R(pi , P )| w=1 w(28)

5. 2 予 備 実 験
5. 3 Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差
本実験環境における Indirect Tweet と言及先 Tweet の組
み合わせ 425 組について，その時間差の頻度を図 3 で示す．

Indirect Tweet に複数の言及先 Tweet が存在する場合，時間差が最小となる組み合わせのみを対象としている．
グラフより，Indirect Tweet の 60%程度は，言及先 Tweet
より 2 分以内に行われていることが分かる．また，1 分以降は時間が経過する毎に Tweet 頻度は指数関数的に減少する．しかし，21 分の組み合わせなど場合によっては Twitter 上の機能は用いずユーザ名などを本文中に記述し，コンテキストの依存を軽減しながら，対象とするユーザにとって明示的な Indirect

Tweet を投稿する状況も見受けられた．
この結果より，0 分以内と 1 分以内の頻度がほぼ同等である

クラスタを判定するような手法は適用できないことが分かる．

5. 5 実験

次に示す各手法について実験を行った．ただし，すべての式について，計算対象 Tweet 群 {pj | pj = List(P, pi , l), Id(pj ) ∈Mu } であり，Mu に属する任意のユーザを v とする．
（ 1 ） 提案手法

3 章で解説した提案手法を用いる．文字情報を用いたユーザ間関連度と内容的 Tweet 間関連度と時間的距離を用いた時間
的 Tweet 間関連度の和が順位付けに用いられる関連度となる((25) 式参照)．以降，これを総合関連度と呼ぶ．
（ 2 ） 提案手法 (時間的 Tweet 間関連度を正規化した場合)
提案手法の内，時間的距離 Tweet 間関連度の値を，最大値が1 となるように正規化したものである．
NormSim(v, pj ) = jv + sj + t′j(29)

ただし，t′j は各関連度計算の課題における tj の値を，最大値で除算したものである．以降これを正規化総合関連度と呼ぶ．
（ 3 ） 文字情報による関連度のみを用いた場合
文字情報によって計算されるユーザ間関連度 (3. 2 節) と内容
的 Tweet 間関連度 (3. 3 節) の和によって順位付けを行う．以降，これを文字情報関連度と呼ぶ．

CharSim(v, pj ) = jv + sj

(30)（ 4 ） 時間的距離のみを用いた場合
処理対象 Tweet からの時間的距離のみによって順位付けを行う手法．言及先 Tweet 候補が処理対象 Tweet に時間的に近ことから，単純に時系列順で関連度を決定するような手法は適
140

1.0

5. 4 Indirect Tweet と Reply および Mention の関係

0.9

120

5.1 節の条件において，ユーザ u から他のユーザに対する

0.8
0.7

在するか，対象となるユーザの規模はどの程度かを検証した．

80

0.6

結果を表 3 に示す．u が Indirect Tweet の対象としたユーザ数
は 38 人であり，Reply および Mention の対象としたユーザ数

組数

Indirect Tweet と Reply および Mention において，重複が存

100

0.5
60

0.4

40

0.3

0.2

個数

20

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

累積度数

切でないことが分かる．

0.1

0

0.0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
時間[分]

図 3 425 組の Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差における頻度
表 3 u のコミュニケーション対象ユーザ

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
時間差[分]
図 2 学習に用いた Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差の分布

Indirect Tweet のユーザ数

38

Reply および Mention のユーザ数

79

合計ユーザ数117

重複ユーザ数

26

重複率

22%

ければ近いほど順位が高くなる．単位時間による計算ではな

対象 Tweet に複数の言及先 Tweet が存在することから，処理いことに留意されたい．今回の場合は秒単位で計算している．

対象 Tweet と言及先 Tweet の時間差が必ずしも小さくないこ

pi ∈ I(P) として式 (31) で表され，これを時系列関連度と呼ぶ．

とも原因と言えるだろう．

TimeDefSim(pj ) = |Time(pi ) − Time(pj )|(31)

平均値では正規化総合関連度が良い結果となったが，図 4を見れば分かるように，全ての課題に対して有用であるわけ

5. 6 実 験 結 果

ではない．正規化総合関連度はグラフで言えば右側，つまり実験を行った結果を図 4 で示す．横軸は課題番号を表してい|R(pi , P )| の値が大きく言及先 Tweet の数が多いほど MRR のる．課題番号と言及先 Tweet の数 |R(pi , P )| の対応関係を表 5

値は小さくなる傾向があるように見える．ここで，図 5 に着目で示す．縦軸は正規化された MRR の値であり，値が高いほどする．言及先 Tweet の数ごとに MRR の平均値を計算した場良い結果を得たことになる．また，言及先 Tweet 数ごとの正合，正規化総合関連度において最も良い値を得たのは，言及先規化された MRR の平均値を図 5 で示す．また，MRR の平均

Tweet 数が 2 件だった場合である．また，言及先 Tweet 数が値は表 4 の通りである．

増えた場合では，7,8,12 件の場合においては他の手法よりも良5. 7 考察い結果となっている．言及先 Tweet が 7 件以上かつ正規化総表 4 より，正規化総合関連度が MRR において最も良い結果

合関連度が他の手法に比べて良い値を得た場合の順位付けを比を得た．また，文字情報関連度よりも総合関連度の結果が良い

較すると，その多くは，複数ある言及先 Tweet の内の 1 件を 1ことから，文字情報のみを用いるのではなく，時系列情報も用位に順位付けしていた．また，その 1 件以外の順位付けについいた方が良いことは明らかである．しかし，時系列情報のみをては正規化総合関連度が，言及先 Tweet を他の手法よりも低用いた時系列関連度の MRR は最も低い値となっている．これい順位にしている場面が多く見受けられた．

は，実験の対象とした，相互フォローによって構成される集団

これらの結果から，他の手法に比べて正規化総合関連度は，のユーザ数が極めて多く，全体の Tweet 頻度が高いことに起因複数存在する言及先 Tweet に対して，処理対象 Tweet から (学するものだと考えられる．また，本実験の定義では 1 つの処理

習データにもよるが今回の場合は) 時系列上において近しい 1
件の言及先 Tweet を適切に上位に順位付けすることが示唆された．しかし，話題が持続的に発生している場合には他の手法

1
0.9
0.8

に劣ることもあり，話題の全体を収集するのには向いていない

0.7

可能性がある．他の手法との違いは，いわば時間的距離を用いた関連度に対する重み付けの違いである．表 4 からすれば，文0.5

字情報関連度に対して総合関連度は 0.4 程度値がよく，総合関

0.4
0.3

連度に対して正規化総合関連度は 0.7 程度値がよい．また，標

0.2
0.1

準偏差については総合関連度が最小となっている．適切な重み

0
1

6

11
総合関連度

16

21

26
31
課題番号

正規化総合関連度

図436

文字情報関連度

41

46

時系列関連度実験結果 (課題数=55)51

付けにより，更なる改善につながる可能性はあるだろう．しかし，正規化総合関連度，総合関連度，文字情報関連度のいずれの手法においても課題ごとに優劣が前後していることから，この重み付けの適切な値を求めることは難しいと考えられる．な

表 4 各手法における MRR
平均 標準偏差
総合関連度

0.29

0.28

正規化総合関連度

0.36

0.30

文字情報関連度

0.25

0.31

時系列関連度0.08

0.08

ぜなら，正確な言及先 Tweet の数は分からず，特定の話題に関連する Tweet がどの程度の時間行われるのかについては不明だからである．そのため，本提案手法の関連度をパラメータとして変動させることで順位付けを改善するのは難しいだろう．

表 5 課題番号と |R(pi , P )| の対応関係
課題番号 言及先 Tweet 数 |R(pi , P )|

1〜18

2

19〜33

3

34〜36

4

37〜40

5

41〜46

6

47〜50

7

51〜52

8

53

10

54

12

55

13

MRR

MRR

0.6

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

言及先投稿数総合関連度

正規化総合関連度

文字情報関連度

時系列関連度図 5 実験結果 (言及先 Tweet 数ごとの平均値)

一方で，正規化総合関連度は殆どの課題に対して上位 10 件以
内に 1 つ以上の言及先 Tweet を順位付け，上位 30 件以内であれば 4 つの課題を除いて 1 つ以上の言及先 Tweet を順位付けしている．結果から，本手法はユーザに対して少量に削減した
計算対象 Tweet 群を提示するのに向いていると言える．
また，今回ベイズ推定による学習に用いた Indirect Tweet と言及先 Tweet の時間差は，1 つの Indirect Tweet に対して時間差が最小である 1 つの言及先 Tweet のみを設定している．そのため，もし言及先 Tweet 一つひとつに対して時間差を求めたのであればまた違う結果が得られる可能性がある．その場合，処理対象 Tweet から時間的に離れていた言及先 Tweet がより上位に順位付けされることになるだろう．しかし，今回の実験
環境のように処理対象 Tweet に対して時間軸上に一定の間隔で言及先 Tweet が存在しているのであれば，処理対象 Tweetとの時間差が最小である言及先 Tweet から次の言及先 Tweetを推定する手法が有効だと考えられる．
ゆえに，更なる改善案としては，本手法によって上位に順位付けされた少量の計算対象 Tweet 群をユーザに提示し，その内からユーザが正解となる言及先 Tweet を選択し，他の言及先

Tweet を収集するような疑似適合フィードバックによる手法が極めて有用だと考えられる．Twitter における疑似適合フィー
ドバックの先例としては宮西ら [20] の研究が挙げられる．

6. お わ り に
本論文では，ユーザの慣習によって発生した Indirect Tweetという，Tweet あるいはユーザを暗黙的な言及先とする Tweet
から，それに関連付けられる言及先 Tweet を効率的に収集するために，2 つの Tweet 間で関連度を算出し順位付けをする手法を提案した．関連度には 3 つの指標が用いられている．提案
手法では，ユーザの嗜好および Tweet 間の単語での同一性を文字情報によって考慮している．また，Indirect Tweet と言及
先 Tweet の時間差に見られる偏りをベイズ推定によって学習することにより Indirect Tweet の特性を利用し，Indirect Tweet
が単純な応答である場合文字情報のみでは下位になってしまう現象を軽減することが出来た．提案手法において，時系列情報に重み付けを行うことによって順位付けの精度が向上することが示唆されているが，課題によって適した重みが変わることから根本的な解決にはならないだろう．
今回の実験で対象とした集団では，Indirect Tweet が言及先

Tweet を指し示す際に，指示代名詞を用いられていることは少なかった．またユーザ名や Tweet 内で意味的に共通する単語を用いる場面が多く見受けられた．このような Indirect Tweetの特性が時間差の偏りも含めて他のユーザの集まりでも見られる現象であるのかは引き続き調査が必要である．
文

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