シーソー型インタフェースを用いた評判比較システムの開発
田 中俊 行†田 原

グェン ミンティ†
康 之†
大須賀中 川昭彦 †博之†

インターネットの普及に伴い，Web 上には商品やサービス（対象物）に対する多くの評判情報が蓄積されている．これらは個人や組織における意思決定に役立つ可能性がある．しかし，誰でも発信できるが故に，情報は膨大となり，それら全てに目を通すことは利用者にとって多大な負担となる．そのような背景から，本研究では評判情報を自動的に抽出し，提示するシステムを提案する．本システ
ムでは，ユーザが商品を比較する場面を想定し，シーソーを模したインタフェース等を用いることで比較を支援する．

Reputation Comparison System using Seesaw Interface
Toshiyuki Tanaka,† The-Ming Nguyen,† Hiroyuki Nakagawa,†Yasuyuki Tahara† and Akihiko Ohsuga †With the spread of Internet, much comments for the products and the services are being
accumulated on the Web. These information might be very useful for decision making of not
only individual users but also for organizations. However, since the size of information become
enormous, users need to spend so much time scanning all of over the documents. Therefore,
we proposed a system which could automatically extract the comments of products from theWeb and suggest it to the users. The purpose of our system is to help users comparing samekind of products with a user-friendly seesaw-like interface.

1. は じ め に費者や企業にとって多大な負担となる．
このような背景から，情報を整理し，商品の特徴を近年，インターネットの爆発的な普及により，誰で捉え易くする仕組みが必要となってきており，評判情も気軽に情報を発信できる環境が整ってきた．個人が報を抽出し可視化するシステム1)2) の開発や，サービ発信する主な情報として，商品・サービス（以下，対スとしての公開が行われている．しかし，これらの象物と呼ぶ）に対する評判が挙げられる．中でも「価サービスやシステムの大部分は個々の商品の評判を可格.com☆ 」や「Amazon.co.jp☆☆ 」などの対象物ごとに視化するものであり，商品の比較を行う際にはユーザレビューのスペースが設けられているサイトにおいてが自ら評判情報を見比べなければならない．もしくは，は数多くのレビューが投稿されている．このようなレ商品の比較が出来たとしても，それはスペックや，レビューは，対象物の購入や利用を考えている消費者やビュアーが付与した評価点数に関する比較であり，具その対象物に関わる企業の参考になる場合がある．し体的な意見の比較は出来ない場合が多い．本研究で提かし投稿されるレビューが膨大となってしまう場合が案するシステムでは，商品の具体的な評判を自動的にあり，「価格.com」を例に挙げると，一つの商品に対し抽出し，評価視点ごとの比較や，共通点，相違点の可て数百にも及ぶレビューが投稿されている．投稿され視化を行う．また，シーソーを模したインタフェース

るレビューが膨大である場合，欲しい情報を入手するにより，直感的にどちらが優れているのかを提示するために多くの文章を読まなければならず，利用する消機能も実装した．提案システムは，これらの機能によりユーザの商品選択を支援することを目的とする．

† 電気通信大学 大学院情報システム学研究科
Graduate School of Information Systems,University ofElectro-Communications☆
http://kakaku.com/☆☆
http://www.amazon.co.jp/

2. 評判比較システム
本研究で提案する評判比較システムについて説明する．本研究で定義する評判とは，『上位評価視点』『下情報処理学会 インタラクション 2011

位評価視点』『評価値』の 3 つ組に対して『評価極性』

字と，肯定の場合は濃い赤色，否定の場合は濃い青色を付与したものからなる．
『上位評価視点』とは，対で表示されている．やや大きい文字と薄い色の評判タ

象ジャンルの代表的な評価視点である．例えばジャングは，出現頻度が平均以上のものである．さらにユー

ルが「デジタルカメラ」であれば，「デザイン」，「画ザはタグをクリックすることで，その評判の抽出元と質」，「操作性」などが挙げられる．
『下位評価視点』となった文も読むことが出来，より詳細な情報を得るこは，上位評価視点に対する，より具体的な評価視点でとが出来る．また，右上のチェックボックスで閲覧しある．例えば，上位評価視点「デザイン」には，「質たい上位評価視点を選択することにより，ユーザの嗜感」や「色」といった下位評価視点がある．
『評価値』

好に合わせた比較が可能となっている．とは，対象物又は評価視点に対する評価を表す表現であり，例えば「画質が良い」の「良い」や「起動が早い」の「早い」が該当する．
『評価極性』は，上記の 3つ組が「肯定的」か「否定的」かの指標である．
提案システムではまず，比較する商品を 2 つ選択する．図 1 はデジタルカメラの検索画面である．ユー
ザは左上に商品名の全部又は一部を入力し，エンターキーを押すことで商品を検索し，中央に表示された商品を右下のデータグリッドにドラッグアンドドロップすることで商品を選択する．そして「比較する」ボタンをクリックすることで，比較の機能を利用すること
以下の項目についての評判を表示していますが出来る．比較の機能は，大きく分けて 3 つある．

• シーソーによる比較機能

デザイン，画質，操作性，バッテリー

図2

シーソーによる評判比較機能• 下位評価視点ごとの比較機能• 共通点，相違点の閲覧機能
以下，それぞれについて説明する．

2.2 下位評価視点ごとの比較機能
下位評価視点ごとに，各商品がどの程度の評価を受けているのかを可視化することによって，より詳細な比較が行える．数直線の両端の右側を「肯定的」，左側を「否定的」とし，各商品の画像をプロットすることにより，評価の度合いを表現する．各画像は，肯定的な評判が 1 つあるごとに右に 50 ピクセル，否定的な評判が 1 つあるごとに左に 50 ピクセル移動させている．また，これらは下位評価視点ごとに用意されている．例えば，図 3 では「高級感」「質感」「色」という下位評価視点ごとに数直線が用意されており，各々に 2 つの商品の画像がプロットされている．さらに各画像をクリックすることにより，その評価の元となっ

図 1 検索画面

た文を読むことが出来る．右上のラジオボタンにより，上位評価視点の切り替えが行える．

2.1 シーソーによる比較機能

2.3 共通点，相違点閲覧機能

シーソーを模したインタフェースを用いて，どちら

本機能では，各商品の評判を肯定・否定に分け，タの商品がより良い評判を受けているのかを可視化する

グで表示する．タグは，タグクラウドのように，出現と共に，具体的な評判をタグとして表示する (図 2)．

頻度で文字の大きさや色が変化する．シーソーインタ

本機能では，ユーザに対して，一目でどちらの商品がフェースと同様，最高頻度の評判が濃い色と最も大き良いのかを把握させることを目指している．商品の優い文字で表示され，平均頻度以上の場合は薄い色とや劣は，抽出された評判の割合で決定される．具体的なや大きい文字で表示される．平均頻度以下の場合は，評判のタグは，出現頻度の高いものが上部に表示され肯定が小さい赤文字，否定が小さい青文字で表示される．また，最も高い頻度の評判のタグは最も大きい文ている．右上に配置されているチェックボックスにより

シーソー型インタフェースを用いた評判比較システムの開発

『高級感』

否定的

肯定的

LUMIX DMC-TZ7

FinePix F200EXR●レンズは望遠側にすると、多少[ボヤッ]とする感じですが、このコンパクトさに300mm相当を押し込んだのですから、十分な画質でしょう。

●テストチャートでレンズもチェックしましたが、ワイドからテレまで片ボケもなく[良好]です。

『質感』
否定的

肯定的

『色』
否定的

肯定的
以下の項目についての評判を表示しています

デザイン

図3

図 5 文の比較

評価視点ごとの評判比較機能「共通」は両商品で出現する評判を出力する機能で上位評価視点の絞り込みが行え，スライダーを動かすあり，下位評価視点，評価値，評価極性が一致する評ことにより，出現頻度で評判を絞ることも可能となっ判がまとめられている（図 6）．クリックすることでている．また，右下のタブで，「全体」「相違」「共通」抽出元となった文を商品ごとに閲覧できる．の 3 つを切り替えることができる．
「相違」は比較相手の商品には出現しない評判が出力される機能であり，商品の差別化を支援する (図 4)．
具体的には，「同じ下位評価視点と評価極性が比較相手に存在しない評判」が表示される．例えば，商品 Aにおいて，「質感-良い（肯定）」「質感-悪い（否定）」，商品 B において「質感-満足（肯定）」「質感-最高（肯定）」という 4 つの評判があった場合，この中で表示されるものは「画質-悪い（否定）」だけとなる．さらに，相反する評判が強調され，それらを比較する機能も付加した．相反する評判とは，「商品間で共通の下位評価視点で，かつ異なる極性の評判」である．例えば，

図6

共通点閲覧機能商品 A においての「画質-良い（肯定）」と商品 B の「画質-悪い（否定）」は相反する評判となる．このような評判は，可視化画面においてタグの大きさ変化さ

3. 評判抽出手法

せることにより強調される．さらにマウスオーバーすシステムの実現のために用いた評判抽出の手法につることで，当該の評判と相反する関係にあるタグを回いて説明する．本章の内容の詳細については，筆者ら転させ，そのどちらかをクリックすることで，抽出元の文献5) を参照されたい．本システムで用いている評となった文の比較を行うことが出来る（図 5）．

判は，『上位評価視点』，『下位評価視点』，『評価値』の 3つ組とそれに対する『評価極性』から構成される．抽出は大きく 3 つのタスクに分けられる．

• 上位評価視点の同定• 下位評価視点，評価値の抽出• 下位評価視点–評価値対の同定
以下，それぞれのタスクについて説明する．

3.1 上位評価視点の同定
2 で述べたように，上位評価視点は対象ジャンルの代表的な評価視点を指す．上位評価視点は，「価格.com」で指定されている項目を用いる．実装したシステムで
図4

相違点閲覧機能用いている「デジタルカメラ」カテゴリには，「デザイン」，「画質」，「操作性」，「バッテリー」，「携帯性」，

情報処理学会 インタラクション 2011

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れている．このような項目があらかじめ設定されてい
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「機能性」，「液晶」，「ホールド感」の 8 項目が設定さ
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る影響もあり，レビュアーはそれらの項目に従い，特
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図 7 特有な書かれ方をしたレビューの例

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て，上位評価視点を同定する．

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図 7 に示す．この特有のフォーマットの構造を利用し


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有のフォーマットでレビューを書く傾向にある．例を

図 8 下位評価視点同定の例

ion Reader や Liu ら2) の Opinion Observer がある．
Opinion Reader は，時事問題や商品などの話題について，賛成意見と反対意見が対立する構図を，論点に基づいて可視化するものである．取り扱っている話題は一つのみであり，二つの商品（話題）を取り扱う本研究とはその点で異なる．Opinion Observer は，複数商品の評価視点に対しての評判の度合いをグラフ表

3.2 下位評価視点，評価値の抽出示することが出来る．しかしながら具体的な意見はわ

下位評価視点，評価値の抽出には，教師あり学習をからない．タグクラウドでの簡易表示や，さらに抽出用いる．まず，手動で学習データを構築し，条件付確元の文も参照できる本システムでは，より詳しく商品率場に入力として与えることで，特徴モデルを生成す比較が可能であると考える．

る．そして，下位評価視点と評価値を抽出したい文を条件付確率場に入力として与えることで，特徴モデルにより下位評価視点と評価値が抽出される．

5. ま と め
本研究では，レビューサイトから評判を自動的に抽

3.3 下位評価視点–評価値対の同定

出し，シーソーを模したインタフェースや相違点，共抽出した下位評価視点と評価値の対の同定は出現パ

通点が出力される機能を用いて商品比較が行えるシスタンを利用して行う．以下の同定方法を設定した．

テムを提案した．今後，システムをあらゆるジャンル

1. 文内の評価値が一つの場合に対応させるとともに，インタフェースの評価を行い，1-1 評価値より手前に出現する下位評価視点をより比較が容易となるインタフェースの開発を目指す．

全て対として同定する．

1-2 評価値より手前に出現しない場合，後ろに参 考出現する下位評価視点を全て対とする．

2. 文内の評価値が二つ以上の場合• 他の評価値よりも近い距離にある下位評価視点を同定する．距離は形態素で計る．
下位評価視点と対になることができる評価値は一つのみである．同じ距離の場合，後方の評価値に同定する．同定の例を図 8 に示す．また，評価値は二つ以上の下位評価視点と対となることができる．
以上の手順によって抽出した『上位評価視点』，『下位評価視点』，『評価値』の 3 つ組に対して『評価極性』を付与する．この『評価極性』の付与は，「日本語評価極性辞書3)4) 」を用いて行った．

4. 関 連 研 究
評判を可視化するシステムとして，藤井ら1) の Opin-

文献

藤井敦：OpinionReader:意思決定支援を目的とした週刊情報の集約・可視化システム，電子情報通信学会論文誌 D Vol.J91-D No.2 pp.459-470 (2008).
[2] B.Liu,M.Hu and J.Cheng：Opinion Observer:Analyzing
and Comparing Opinions on the Web,Proc.14th International World Wide Web Conference,pp.324351 (2005).
[3] 小林のぞみ，乾健太郎，松本祐治，立石健二，福島俊
一：意見抽出のための評価表現の収集，自然言語処理，
Vol.12, pp.203-222 (2005).
[4] 東山昌彦，乾健太郎，松本裕治，：述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得，言語処理学会第 14 回年次大会論文集，pp.584-587 (2008).
[5] 田中俊行，グェンミンティ，中川博之，田原康之，大須賀昭彦：教師あり学習を用いたレビューサイトからの意見抽出，第 9 回合同エージェントワークショップ＆シンポジウム 2010(JAWS2010),(2010).

[1]