日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丷丬 串丰串丳年 丳月

ながることを明らかにし，ユーザーが自ら得る情報をコントロー

ネガティブニュースがユーザー行動

ルすることの難しさが示唆された 乛丳九．

に与える影響の調査

これらの問題に対して，媒体の性質や推薦システムの特性を理解することが問題解決に繋がる可能性がある丮 その一つとして，

大畑和也1

飯塚洸二郎2

新しいコンテンツをユーザに発見してもらい柔軟な考えを提供す彌冨仁3るため，推薦システムにおける多様化についての研究が行われている．この分野では，クリック数など短期的なエンゲージメント

本研究ではネガティブなトピックを含むニュース記事が，ユーに依存しやすい推薦システム多様化の改善や，推薦アルゴリズム

ザー行動に与える影響の調査を行った．初めに我々はネガティブと多様性の評価が試みられている 乛临丬 丵九．このように，情報伝達

なニュース記事の定義を定め，ニュース記事の見出しにラベルを媒体の性質に適した仕組みの作成や評価を行うことで，ユーザー付与した上で，実サービスのユーザー行動ログと紐付けたデータに与える悪影響を軽減できる可能性がある．

セットを作成し分析した．分析の結果，話題性や公共性のある記

そこで本研究では，実ニュースサービス上で大規模なユーザー

事はネガティブなトピックを含む割合が高いことが分かり，これ

行動ログ及び様々なカテゴリの記事に対して分析を行い，記事のらの記事数件をユーザーの好みによらず最上位に固定して提示す推薦とユーザーの消費行動を調査した．特にユーザーの健康に関ると，ネガティブ記事クリック数が大きいユーザーはそれ以外のする視点より，悪影響を及ぼす可能性のあるネガティブ記事とユユーザーと比較して全体的にネガティブ記事推薦数が大きくなるーザー行動について以下の疑問を明らかにした．

偏りが見られた．これはネガティブ記事をよく読むユーザーはジ• 乒乑丱．話題性や公共性の高いニュース記事には，どの程度ネ

ャンルに問わず上位に配置されたネガティブ記事を読み，結果とガティブ記事が含まれるか？

してそれらの記事の推薦割合も増加したことに起因すると推測で• 乒乑串．話題性や公共性の高いニュース記事を推薦することできる．加えて，記事カテゴリ及び極性間で消費の比較を行ったと

推薦システムはユーザーに対してどのような変化をもたらす

ころ，エンターテイメントカテゴリは他のカテゴリより消費されか？

やすく，特にこれらのネガティブ記事は全体平均の約丱丮丸倍消費• 乒乑丳．記事の感情極性とユーザーの行動にはどのような関係されやすいという傾向があることがわかった．以上から，ネガテ性があるか？

ィブ記事はそれ以外の記事と比べてユーザーに消費されやすく，これらを明らかにするため，まずはネガティブな記事に該当す

フィルターバブルの傾向を強める可能性があり，カテゴリによってその傾向は異なると考えられる．

る定義を定め，記事見出しについてネガティブ記事かを判定する

丱 はじめに行動ログを紐づけることで，ネガティブ記事の消費行動と推薦にラベル付与を行なった．その後，作成した記事見出しとユーザーついて分析した．

推薦システムは，インターネット上の膨大な情報から必要な情報を選択することに貢献している．ニュース推薦分野における推串 関連研究薦システムでは，過去のクリック履歴を用いて個人の嗜好に沿っ串丮丱 ニュース記事の感情分析

たニュースを推薦する手法が広く知られている 乛丱九．このような自然言語処理の分野において，ニュース記事は政治や経済など手法を用いたニュース記事推薦システムは，個人の興味関心に沿

社会的に与える影響力が大きいことから感情分析や記事分類の研った記事や社会的に価値のあるニュースを配信することで，ユー究が行われてきた 乛丶丕丸九． 乙乯乵乮乧らは政治における情動を測定す

ザーの関心を集める役割を担う．

るために，文書中の感情極性に関するキーワードを数える乌乓乄と一方で推薦システムでは，類似するコンテンツの連続的な推薦いう手法を提案した 乛丹九． 久乲乩乫らは，イスラム教の否定的なイメにより発生する問題がある．一例として，過去の閲覧行動等からージについて，新聞記事に自然言語処理を施すことで宗教との関類似する情報ばかりが推薦される，いわゆる「フィルターバブ

連性を調査した 乛丱丰九．このように，特定のカテゴリについてニュル」や，同様のコンテンツに複数触れることで，ユーザーによっース記事を自然言語の観点から分析し，記事及び出版社の論調をては負の感情を呼び起こす他，考えの固定化を招く恐れがある．

見る研究は広く行われてきた．これに対して本研究では，様々なまた，ネガティブニュースの連続的な曝露が精神的に与える問題

カテゴリの記事で構成される大規模なデータセットを使用し，自が複数報告されている 乛串丬 丳九． 乐乲乩乣乥らは，ネガティブな情報に習然言語処理の観点から感情分析を行なった．

慣的に触れる行為である乄乯乯乭乳乣乲乯乬乬乩乮乧について，ソーシャルメ

串丮串 ユーザー行動分析

ディア上でのネガティブ情報の曝露がうつ病や乐乔乓乄の増加につ情報推薦や情報検索の分野ではユーザ行動による分析が長年行われており，代表的な方法としてクリック情報を用いる研究が挙

1 非会員

法政大学大学院理工学研究科

げられる 乛丱丱丬 丱串九．最近では，ユーザーの満足度を向上させるた

kazuya.ohata.2b@stu.hosei.ac.jp
2 非会員 株式会社 乇乵乮乯乳乹
kojiro.iizuka@gunosy.com
3 非会員

めに記事品質を考慮した行動分析が行われている．飯塚らはユー
ザー行動ログを用い，記事コンテンツの品質と広告の消費に関す

法政大学大学院理工学研究科

る調査を行った 乛丱丳九．これらの研究ではユーザーをより獲得する

iyatomi@hosei.ac.jp

丱日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丷丬 串丰串丳年 丳月

丳丮 株価，市場などの数字，政治や政策の批評，今後の見通し等

表丱 機械的に極性ラベル付与を行ったデータセット内訳のネガティブな評論カテゴリ乎乥乧乡乴乩乶乥

乎乥乵乴乲乡乬

乐乯乳乩乴乩乶乥

社会

丳丱丳

串临临

丵串

エンタメ

丵丷

丱丷丸

丷丰

スポーツ

丱丰临

串丳丷

丱串丵

政治・経済・国際

串串临

串丶丸

丹丹

合計

丶丹丸

丹串丷

丳临丶

临丮 身の回りの不幸な体験談やコラム，第三者からの否定的なコ
メント
このルールに基づき，対象は串丰丱丹年及び串丰串丱年それぞれ丷月丱日に配信された記事から，カテゴリによらずそれぞれクリック数上位丱丬丰丰丰件を使用し，人手による手動ラベル付与を行うことでデータセットを作成した．この方法により丱丬丰丰丰件中串丰丱丹年丷月丱日では丱丷丸件， 串丰串丱年丷月丱日では丱丸丷件の記事に対しネガティブラ

ために推薦や検索の満足度向上を目指している．本研究との類似ベルが付与された．

点は，ニュース記事とユーザー行動を結びつけた分析を行なって

丳丮串 機械的ラベル付与いる点にある．本研究ではユーザー行動ログとニュース記事感情

ここでは記事カテゴリによる消費行動の違いをより長期的な範分析を組み合わせた，ネガティブ記事の消費について調査した．

囲で明らかにするため，記事見出しを構成する単語について感情

串丮丳 情報がもたらす健康被害分析を元にラベルを機械的に付与した．各記事に対して乐乯乳乩乴乩乶乥，

情報化社会の発展により，情報がユーザーにもたらす悪影響乎乥乧乡乴乩乶乥， 乎乥乵乴乲乡乬のいずれかのラベルを付与するため，各記事についての研究がなされている． 乙乴乲乥中乁乲乮乥らの研究では乃乯乶乩乤中の見出しに対して乍乥乃乡乢 *2 乛丱丶九を用いて形態素解析を行い，日丱丹の流行下において，精神とメディアやニュースとの悪影響の本語評価極性辞書 乛丱丵九を使用してポジティブ単語とネガティブ

関連性について述べている 乛串九．彼らはロックダウン状況下のア

単語の件数を算出した．その後，見出しがネガティブ単語のみ

ンケート調査により，ネガティブなトピックを含むニュースの過を含む記事には乎乥乧乡乴乩乶乥ラベルを，ポジティブ単語のみを含む記度な暴露が精神を消耗させる一方で，ネガティブ情報に触れる欲事には乐乯乳乩乴乩乶乥ラベルを，両方の極性を持つ単語が混在している求を増加させる乄乯乯乭乳乣乲乯乬乬乩乮乧が加速し，その結果ネガティブなもしくは極性を持つ単語を含まない記事には乎乥乵乴乲乡乬ラベルを付

感情を誘発してしまい生活に悪影響を及ぼすケースを述べた．

与した．分析の対象期間は串丰串丱年丷月丱日から丷月丳丱日までとし，乔乯乭乬乥乩乮らは乙乯乵乔乵乢乥において，偏った情報ばかりが推薦される

临丮丱にて述べるヘッドラインとして配信された丱丹丷丱件の記事中かフィルターバブルが形成されていく過程を紹介した 乛丱临九．また，

らあらかじめ分類されたカテゴリより以下の临種類を限定した．

彼らは渦中に含まれる情報と逆の情報を閲覧することでフィル

社会 社会的に話題またはユーザーの居住地域に関する記事

ターバブルから簡単に抜け出せる手法を提案した．これらの研究は，ユーザーに悪影響をもたらす可能性のある情報の連続的な消費を問題視しており，ユーザーがこのような情報の消費と推薦のスポーツ

スポーツの試合や選手にまつわる記事

エンタメ

著名人やエンターテイメントに関連する記事

政治・経済・国際 政治や経済，国外の出来事に関する記事

繰り返しから抜け出せなくなってしまうことを課題としている．

表丱にデータセットの内訳を記す． 表より，カテゴリによっ

我々の研究では，これら情報と健康に関する問題点を扱った．

て感情極性を持つニュース記事の分布が異なることがわかる．

丳 準備乎乥乧乡乴乩乶乥と乐乯乳乩乴乩乶乥ラベルの比較では，社会カテゴリで丶丮丰丱倍，政治・経済・国際カテゴリでは串丮串丶倍ネガティブ記事件数がポジテ

この章では，ネガティブ記事のラベル付与および，分析対象のデータセットについて述べる．対象には，ニュースアプリ「グノィブ記事件数より大きい．一方で，エンタメ及びスポーツカテゴ

シー」*1 上で配信された記事見出しを使用し，ラベル付与には制リにおいては乐乯乳乩乴乩乶乥ラベルを持つ記事が乎乥乧乡乴乩乶乥ラベルを持つ
記事件数よりわずかに大きい．記事全体としては乎乥乧乡乴乩乶乥ラベル

定したルールに基づき人間がラベル付与を行う手動付与，及び極性辞書 乛丱丵九を使用した機械的ラベル付与の二種類の手法を使用しを持つ記事は乐乯乳乩乴乩乶乥ラベルを持つ記事と比較して串丮丰丱倍大きく

た．

なった．

丳丮丱 手動ラベル付与

丳丮丳 ユーザー行動ログ

我々はニュース記事におけるネガティブ記事についてのルール

ユーザー行動ログはアプリ利用者に推薦された記事やクリック

を定め，これに基づきラベル付与を行った．記事見出しについした記事，クリック後に記事詳細ページに滞在した時間が含まれて，以下の評価のいずれかに合致するものをネガティブ記事としる．記事はランキング形式でユーザーに表示されており，ユーザ

た．

ーはアプリをスクロールすることでランキング下位の記事を表示することができる．ユーザーへの記事推薦と消費行動は，丳丮丱，

丱丮 事件や事故など，社会的に話題となり得る事象に関して負の丳丮串で付与した記事ラベルとユーザー行動ログとを紐づけることイメージを抱かせる事実

で分析を行った．

串丮 著名人が起こしたスキャンダル及び不適切行為の報道，噂話，炎上騒動関連等の記事*1 乨乴乴买乳为丯丯乧乵乮乯乳乹丮乣乯乭丯*2 乨乴乴买乳为丯丯乴乡乫乵丹丱丰丮乧乩乴乨乵乢丮乩乯丯乭乥乣乡乢丯串

日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丷丬 串丰串丳年 丳月

表串 一般記事におけるネガティブ丯非ネガティブ記事の推薦割

临 分析合と乃乔乒の関係本研究では，ネガティブなトピックを含むニュース記事が，記推薦割合丨严丩

事の推薦やユーザーのクリック行動に与える影響について分析を行なった．実験の指標として，対象の記事群またはユーザー群に

非ネガティブ記事

対し，ユーザーが記事をクリックした数を，記事が表示された回

ネガティブ記事

乃乔乒

丸串丮串

乃†

丱丷丮丸

乃† 丨中丱丮丱严丩† 機密情報のため値を隠している数で除算した値である乃乔乒を用いた．なお，ビジネス上のリスク回避のために，乃乔乒については実際の値を使用せず相対的な差分を示した．

表丳 ヘッドラインにおけるネガティブ丯非ネガティブ記事の推临丮丱 話題性や公共性の高いニュース記事には，どの程度ネガテ

薦割合と乃乔乒の関係

ィブ記事が含まれるか？
推薦割合丨严丩

临丮丱丮丱 設定
ニュースアプリの利用者は，他人との話題作りを目的の一つと非ネガティブ記事

し，世の中で起きている出来事の最新の知らせや，皆が注目してネガティブ記事

いる話題の情報を入手する．このニーズに沿い， 串丰串丱年の推薦

乃乔乒

丷丰丮丸

乃†

29.2

乃† 丨丫临丰丮丸严丩† 機密情報のため値を隠している

記事は複数の専門家が選択した，速報や話題の記事丵つが最上位に表示されるヘッドラインを導入した．この実験では， 丳丮丱にて作成した手動ラベル付与のデータを用いて，各記事をヘッドライ

临丮串 話題性や公共性の高いニュース記事を推薦することで推ンとそれ以外のグループに分類し，各記事グループの総数に対し薦システムはユーザーに対してどのような変化をもたらすてネガティブ記事が占める割合を求めた．また，ユーザーに記事か？

が表示された回数であるインプレッション数に占める記事クリッ临丮串丮丱

ク数の割合である乃乔乒を求め，ヘッドラインとそれ以外の一般記

設定

临丮丱で検証した，ネガティブ記事の推薦及び消費割合を増加さ事を比較した．

せると考えられる，ヘッドラインの導入による推薦アルゴリズム

临丮丱丮串 結果への介入により，推薦されるネガティブ記事の数がどのように変表串， 丳に串丰串丱年丷月丱日のデータにおいて専門家が選定したヘ化するかを調査した．具体的には，ヘッドライン導入前と導入後

ッドラインの記事，及びそれ以外の一般記事について，推薦割合のネガティブ記事推薦割合の変化を求めることで，ユーザーに推と乃乔乒を示す．なお， 乃乔乒については非ネガティブ記事をベー薦されるネガティブ記事の数がどのように変化するかを調べた．

スラインとし，ネガティブ記事を差分で表した．推薦割合についこの分析ではネガティブ記事消費量をもとにそれらの記事推て表串， 丳より，ヘッドラインにおいてネガティブ記事推薦割合

薦数の相違を明らかにするために，対象期間にサービスの利用

は，一般記事と比較して丱丱丮临严向上した． 乃乔乒について表串より，が一定以上見られる，丱日に丱丰件の記事を閲覧したユーザーのう

一般記事の場合ではネガティブ記事の乃乔乒が非ネガティブ記事よち丱丬丰丰丰人を無作為に選択した． 丳丮丱節で作成した手動ラベル付与

りも丱丮丱严下回った．ヘッドラインの場合では表丳からわかるよう

データセットとユーザー行動ログを紐づけたところ，ヘッドライにネガティブ記事の乃乔乒が非ネガティブ記事と比較して临丰丮丸严上ン導入後の分析対象ユーザー丱丬丰丰丰人中丷丷丳人は閲覧した丱丰件の回った．

記事のうち，最低丱件以上はヘッドラインに含まれる記事を閲覧

ヘッドラインにおけるネガティブ記事推薦割合の上昇についしていた．各ユーザーの記事閲覧数丱丰件のうちネガティブ記事がて，これはヘッドライン記事を選定した専門家が，ネガティブな占める件数はヘッドライン導入前で中央値串，平均値串丮丰丰丹，標準

トピックを含む記事を選択した割合が大きいことを意味する．す偏差丱丮临丰丶であり，閾値を串と設定しクリック数が串以下の対象ユ

なわち，話題性や公共性の高いニュースや速報はネガティブなトーザを下位ユーザー丨乬乯乷也乵乳乥乲丩， 串より多いユーザーを上位ユー

ピックをより含む傾向にあることが示唆される．また，ネガティ

ザー丨乴乯买也乵乳乥乲丩と二分した．なお，今回分析対象としたユーザー

ブ記事クリック率について，ヘッドラインは一般記事と比較しの閲覧した記事の中にはラベル付与を行った丱丬丰丰丰記事の中に含て乃乔乒が高まった．ネガティブ記事への注目や関心はヘッドライ

まれていない記事が存在し，すなわちネガティブとラベル付与さンでは高まった一方で，一般記事においては非ネガティブ記事とれる記事の件数がさらに大きくなる見込みがあることに注意する

同程度かそれ以下であるといえる．この結果はヘッドラインで選必要がある．今回使用したデータは対象期間のユーザー行動ログ

出された話題性や公共性の高いネガティブ記事が，よりユーザーの一部分であり，限られた標本から全体の傾向を調査するためにの注目や関心を集めたため，クリック行動に結びついたと推測さ

密度推定を行い比較した．

れる．

临丮串丮串 結果

以上より，話題性や公共性の高いと考えられる記事は，それ以図丱にネガティブ記事の推薦割合を示す丮 この図はガウスカーネ

外の記事と比べてネガティブ記事である割合が大きく，クリック

ルを用いてカーネル密度推定を行った確率密度関数を表し，横軸される割合も大きいといえる．

はユーザーに推薦されたネガティブ記事数を全ての推薦記事数で除算した値であるネガティブ記事推薦割合を示す．なお，密度推丳日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丷丬 串丰串丳年 丳月

2.5

positiveneutralnegative

2.0

図丱

CTR

1.5
ネガティブ記事推薦割合分布

1.0
定には乓乣乩乐乹ライブラリ *3 を用い，帯域幅の計算には乳乣乯乴乴らのアプローチに基づきデータ共分散行列に乗算する係数を決定してい0.5

る 乛丱丷九．
ヘッドライン導入前は乬乯乷也乵乳乥乲及び乴乯买也乵乳乥乲間の分布の乖離が小さい一方で，ヘッドライン導入後は両者のユーザー間の分布の0.0

乖離が大きくなった．ヘッドライン導入後の乴乯买也乵乳乥乲の分布はグcategory

ラフ横軸正の方向に傾いており，特にネガティブ記事推薦数が半数であることを意味する横軸の値が丰丮丵付近にユーザーが一定数

図串

存在することが確認される．この結果より，ネガティブ記事をよ記事カテゴリと極性グループ別乃乔乒の関係

くクリックするユーザーにさらにネガティブ記事を推薦する，フィルターバブルの傾向が一部ユーザーで強まっている可能性があに含まれる記事をクリックした丱丰丰万人規模のユーザー全ての行

ることが推測できる．この傾向は，ユーザーの最も目につきやす

動ログを用いて記事ごとの乃乔乒を算出し，カテゴリ間の相違を明い位置に専門家が選んだ記事を固定するヘッドラインを導入したらかにした．

ことによる推薦システムへの介入によって発生していると考えら

临丮丳丮串

結果

れる．表丳より，ヘッドラインは他の推薦記事と比較してネガテ

図串に各カテゴリ及びラベルごとの乃乔乒を示す． 値は記事全ィブトピックを含む割合が大きい．そのため，全体的なネガティ

体の乃乔乒の平均値を丱とした時の，カテゴリ及びラベル間の相ブ記事の推薦割合が上昇し，また，これらの記事を複数回に渡り対的な割合を表しており， エラーバーは丹丵严の信頼区間を表クリックすることで関連するトピックのネガティブ記事推薦数がす．また，各カテゴリ内の乃乔乒平均値の差について，乂乥乮乪乡乭乩乮乩中

大きくなったと推測される．なお，これらはネガティブ記事のク么乯乣乨乢乥乲乧 補正を用いて有意水準丵严で多重検定を行ったところ，

リック数が大きい一部ユーザーに発生する現象であり，ネガティ

いずれのカテゴリ及びラベルにおいても有意差はみられなかっブ記事クリック数が小さいユーザーに対しての影響が小さいことた．

が図中より読み取れる．すなわち，ランキング上位へ話題性や公図より，社会及びエンタメカテゴリでは記事極性が乐乯乳乩乴乩乶乥か共性の高い記事の露出を増やすと，ネガティブ記事クリック数がら乎乥乧乡乴乩乶乥と 負 の 方 向 に 傾 く ほ ど乃乔乒が 向 上 し て お り， 社 会

大きいユーザーに対して，ランキング全体でより多くのネガティ

で は 僅 差 で あ る 一 方 で エ ン タ メ カ テ ゴ リ で は乎乥乧乡乴乩乶乥ラ ベ ル

ブ記事が推薦されるようになったと考えられる．

が乐乯乳乩乴乩乶乥と比較して全体平均値の約丰丮丳倍ほどの差となった．

以上より，話題性や公共性の高い記事を固定して配信する推薦

反 対 に， ス ポ ー ツ カ テ ゴ リ で は 記 事 極 性 が乐乯乳乩乴乩乶乥に 傾 く ほ

アルゴリズムへの介入は，ネガティブ記事クリック数が大きいユ

ど乃乔乒が高くなった．

ーザーに対してより多くのネガティブ記事を推薦する変化をもた

これは，ヘッドラインで表示されるネガティブなエンターテイ

らすといえ，これはフィルターバブルの傾向を強化する可能性がメント記事に特に注目が集まり，ユーザーの興味を引いたことにある．

起因すると推測される．エンタメカテゴリに該当する記事は著名

临丮丳 記事の感情極性とユーザーの行動にはどのような関係性が人や芸能人に関係する話題が多く含まれている．話題性や公共性

あるか？

临丮丳丮丱

の高い，有名人の結婚丯離婚や出産丯死去などといった誰でも知っ設定ているような人物に関するニュース記事がこのカテゴリに当てはこの分析では，記事見出しに含まれるポジティブ及びネガティ

まる．その上で，ネガティブなトピックのほうがユーザーの興味

ブな単語がもたらす感情極性が，記事の閲覧行動にどのような影を惹いていると考えられ，結果としてネガティブ記事のクリック

響を及ぼすのかを調査した．この分析においては丳丮串節で作成し率が高まり，乃乔乒の値が上昇したと推測される．スポーツカテゴ

た機械的ラベル付与を用いたデータセットを使用し，これらの記リにおいては，試合の勝敗や選手にまつわるニュース記事が当て事配信期間と同期間の串丰串丱年丷月丱日から丳丱日にデータセット内

はまり，試合の勝利や選手の活躍のようなポジティブなトピックのほうがユーザーの興味を惹いていると考えられる．その結果，ポジティブ記事のクリック率が高まり，乃乔乒の値が上昇したと推*3 乨乴乴买乳为丯丯乳乣乩买乹丮乯乲乧丯临日本データベース学会データドリブンスタディーズ
一般論文

乖乯乬丮 丱丬 乁乲乴乩乣乬乥 乎乯丮 丷丬 串丰串丳年 丳月

測される．

乄乯 乮乯乴 乢乬乡乭乥 乩乴 乯乮 乴乨乥 乡乬乧乯乲乩乴乨乭为 乁乮 乥乭买乩乲乩乣乡乬 乡乳乳乥乳乳乭乥乮乴 乯书 乭乵乬乴乩买乬乥乲乥乣乯乭乭乥乮乤乥乲 乳乹乳乴乥乭乳 乡乮乤 乴乨乥乩乲 乩乭买乡乣乴 乯乮 乣乯乮乴乥乮乴 乤乩乶乥乲乳乩乴乹丮 Information, Communication & Society丬 串丱丨丷丩为丹丵丹丕丹丷丷丬 串丰丱丸丮乛丵九 乓乡乮乮乥 乖乲亼乥乮乨乯乥乫丬 乍乥乳乵乴 之乡乹乡丬 乎乡乤乩乡 乍乥乴乯乵乩丬 乊乵乤乩乴乨 乍件乬乬乥乲丬 乄乡乡乮乏乤亼乫丬 乡乮乤 乎乡乴乡乬乩 么乥乬乢乥乲乧乥乲丮 乒乥乣乯乭乭乥乮乤乥乲乳 乷乩乴乨 乡 乭乩乳乳乩乯乮为 乡乳乳乥乳乳中乩乮乧 乤乩乶乥乲乳乩乴乹 乩乮 乮乥乷乳 乲乥乣乯乭乭乥乮乤乡乴乩乯乮乳丮 义乮 Proceedings of the 2021
Conference on Human Information Interaction and Retrieval丬 买乡乧乥乳丱丷丳丕丱丸丳丬 串丰串丱丮乛丶九 乇乡乢乲乩乥乬 乐乵乩 乃乨乥乯乮乧 乆乵乮乧丬 乊乥丛乲乥乹 乘乵 乙乵丬 乡乮乤 乗乡乩 乌乡乭丮 乎乥乷乳 乳乥乮乳乩中乴乩乶乥 乳乴乯乣乫 乴乲乥乮乤 买乲乥乤乩乣乴乩乯乮丮 义乮 Pacific-Asia Conference on Knowledge
Discovery and Data Mining丬 买乡乧乥乳 临丸丱丕临丹丳丮 乓买乲乩乮乧乥乲丬 串丰丰串丮乛丷九 乚乨乯乮乧乤乡乮乧 乐乡乮 乡乮乤 乇乥乲乡乬乤 乍 之乯乳乩乣乫乩丮 乆乲乡乭乩乮乧 乡乮乡乬乹乳乩乳为 乁乮 乡买中买乲乯乡乣乨 乴乯 乮乥乷乳 乤乩乳乣乯乵乲乳乥丮 Political communication丬 丱丰丨丱丩为丵丵丕丷丵丬丱丹丹丳丮乛丸九 乇 乖乩乮乯乤乨乩乮乩 乡乮乤 乒乍 乃乨乡乮乤乲乡乳乥乫乡乲乡乮丮 乓乥乮乴乩乭乥乮乴 乡乮乡乬乹乳乩乳 乡乮乤 乯买乩乮乩乯乮乭乩乮乩乮乧为 乁 乳乵乲乶乥乹丮 International Journal丬 串丨丶丩为串丸串丕串丹串丬 串丰丱串丮乛丹九 乌乯乲乩 乙乯乵乮乧 乡乮乤 乓乴乵乡乲乴 乓乯乲乯乫乡丮 乁丛乥乣乴乩乶乥 乮乥乷乳为 乔乨乥 乡乵乴乯乭乡乴乥乤 乣乯乤乩乮乧乯书 乳乥乮乴乩乭乥乮乴 乩乮 买乯乬乩乴乩乣乡乬 乴乥乸乴乳丮 Political Communication丬 串丹丨串丩为串丰丵丕串丳丱丬 串丰丱串丮乛丱丰九 久乲乩乫 乂乬乥乩乣乨 乡乮乤 乁 乍乡乵乲乩乴乳 乶乡乮 乤乥乲 乖乥乥乮丮 乍乥乤乩乡 买乯乲乴乲乡乹乡乬乳 乯书 乭乵乳乬乩乭乳为乁 乣乯乭买乡乲乡乴乩乶乥 乳乥乮乴乩乭乥乮乴 乡乮乡乬乹乳乩乳 乯书 乡乭乥乲乩乣乡乮 乮乥乷乳买乡买乥乲乳丬 丱丹丹丶丕串丰丱丵丮 Politics, Groups, and Identities丬 丹丨丱丩为串丰丕丳丹丬 串丰串丱丮乛丱丱九 乙乩书乡乮 么乵丬 乙乥乨乵乤乡 之乯乲乥乮丬 乡乮乤 乃乨乲乩乳 乖乯乬乩乮乳乫乹丮 乃乯乬乬乡乢乯乲乡乴乩乶乥 东乬乴乥乲乩乮乧书乯乲 乩乭买乬乩乣乩乴 书乥乥乤乢乡乣乫 乤乡乴乡乳乥乴乳丮 义乮 2008 Eighth IEEE International
Conference on Data Mining丬 买乡乧乥乳 串丶丳丕串丷串丮 义乥乥乥丬 串丰丰丸丮乛丱串九 乒乯乮乧 乐乡乮丬 乙乵乮乨乯乮乧 乚乨乯乵丬 乂乩乮 乃乡乯丬 乎乡乴乨乡乮 乎 乌乩乵丬 乒乡乪乡乮 乌乵乫乯乳乥丬乍乡乲乴乩乮 乓乣乨乯乬乺丬 乡乮乤 乑乩乡乮乧 乙乡乮乧丮 乏乮乥中乣乬乡乳乳 乣乯乬乬乡乢乯乲乡乴乩乶乥 东乬乴乥乲乩乮乧丮 义乮
2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining丬 买乡乧乥乳丵丰串丕丵丱丱丮 义久久久丬 串丰丰丸丮乛丱丳九 之乯乪乩乲乯 义乩乺乵乫乡丬 乙乯乳乨乩书乵乭乩 乓乥乫乩丬 乡乮乤 乍乡乫乯乴乯 乐 之乡乴乯丮 乔乨乥 乥丛乥乣乴 乯书 乮乥乷乳乡乲乴乩乣乬乥 乱乵乡乬乩乴乹 乯乮 乡乤 乣乯乮乳乵乭买乴乩乯乮丮 义乮 Proceedings of the 30th ACM
International Conference on Information & Knowledge Management丬买乡乧乥乳 丳丱丰丷丕丳丱丱丱丬 串丰串丱丮乛丱临九 乍乡乴乵乳 乔乯乭乬乥乩乮丬 乂乲乡乮乩乳乬乡乶 乐乥乣乨乥乲丬 乊乡乫乵乢 乓乩乭乫乯丬 义乶乡乮 乓乲乢乡丬 乒乯乢乥乲乴乍乯乲乯丬 久乬乥乮乡 乓乴乥书乡乮乣乯乶乡丬 乍乩乣乨乡乬 之乯乭买乡乮丬 乁乮乤乲乥乡 么乲乣乫乯乶乡丬 乊乵乲乡乪乐乯乤乲乯乵乺乥乫丬 乡乮乤 乍乡乲乩乡 乂乩乥乬乩乫乯乶乡丮 乁乮 乡乵乤乩乴 乯书 乭乩乳乩乮书乯乲乭乡乴乩乯乮 东乬乴乥乲乢乵乢乢乬乥乳 乯乮 乹乯乵乴乵乢乥为 乂乵乢乢乬乥 乢乵乲乳乴乩乮乧 乡乮乤 乲乥乣乥乮乴 乢乥乨乡乶乩乯乲 乣乨乡乮乧乥乳丮
义乮 Fifteenth ACM Conference on Recommender Systems丬 买乡乧乥乳 丱丕丱丱丬串丰串丱丮乛丱丵九 乎乯乺乯乭乩 之乯乢乡乹乡乳乨乩丬 之乥乮乴乡乲乯 义乮乵乩丬 乙乵乪乩 乍乡乴乳乵乭乯乴乯丬 之乥乮乪乩 乔乡乴乥乩乳乨乩丬 乡乮乤乔乯乳乨乩乫乡乺乵 乆乵乫乵乳乨乩乭乡丮 乃乯乬乬乥乣乴乩乮乧 乥乶乡乬乵乡乴乩乶乥 乥乸买乲乥乳乳乩乯乮乳 书乯乲 乯买乩乮乩乯乮乥乸乴乲乡乣乴乩乯乮丮 义乮 International Conference on Natural Language Processing丬 买乡乧乥乳 丵丹丶丕丶丰丵丮 乓买乲乩乮乧乥乲丬 串丰丰临丮乛丱丶九 乔乡乫乵 之乵乤乯丬 之乡乯乲乵 乙乡乭乡乭乯乴乯丬 乡乮乤 乙乵乪乩 乍乡乴乳乵乭乯乴乯丮 乁买买乬乹乩乮乧 乣乯乮中乤乩乴乩乯乮乡乬 乲乡乮乤乯乭 东乥乬乤乳 乴乯 乊乡买乡乮乥乳乥 乭乯乲买乨乯乬乯乧乩乣乡乬 乡乮乡乬乹乳乩乳丮 义乮 Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural
Language Processing丬 买乡乧乥乳 串丳丰丕串丳丷丮 乁乳乳乯乣乩乡乴乩乯乮 书乯乲 乃乯乭买乵乴乡乴乩乯乮乡乬乌乩乮乧乵乩乳乴乩乣乳丬 串丰丰临丮乛丱丷九 乄乡乶乩乤 乗 乓乣乯乴乴丮 乍乵乬乴乩乶乡乲乩乡乴乥 乤乥乮乳乩乴乹 乥乳乴乩乭乡乴乩乯乮为 乔乨乥乯乲乹丬 买乲乡乣乴乩乣乥 乡乮乤乶乩乳乵乡乬乩乳乡乴乩乯乮丮 乪乯乨乮 乷乩乬乬乥乹 乡乮乤 乳乯乮乳丮 Inc., New York丬 丱丹丹串丮

以上より，ニュース記事のカテゴリごとに消費されやすい記事の感情極性の傾向は異なることがわかる．

丵 議論と今後の展望
本研究の限界点として，記事を推薦されたユーザーの感情を検証できていない．ネガティブ記事の閲覧数が大きいユーザーが推薦システムに満足しているか，推薦する記事がユーザーに対して精神的に負の影響を与えていないかの調査が今後の研究課題として挙げられる．
今後の展望として，ユーザーに推薦するネガティブ記事の件数を調整する推薦システム作成が考えられるが，ネガティブ記事を最大でどの程度推薦するかについて，ユーザーによるアンケート
調査や記事を管理する専門家と議論の上，定めていく必要がある．以上を定めたのち，適切なネガティブ記事推薦割合を満たす
ように，ロジックを作成することが今後の展望として挙げられ
る．

丶 まとめ
本研究ではニュース記事見出しに対して，ネガティブなトピッ
クを含むかどうかラベルを付与した上で，大規模なユーザー行動
ログを紐付けることで記事の感情極性と閲覧行動及び推薦について調査した． 临丮丱節では，話題性や公共性の高いニュース記事はネガティブな割合が大きく，それ以外の記事と比較した際にクリックされやすいことがわかった． 临丮串節では，配信する記事の一部をユーザーの好みによらず話題性や公共性の高い記事に固定することにより，ネガティブ記事のクリック数が大きいユーザーにのみ，全体としてよりネガティブ記事を推薦する傾向がみられた． 临丮丳節では，カテゴリごとに消費されやすい記事の感情極性が異なり，特にエンタメカテゴリではネガティブな記事ほどクリックされやすいことがわかった．これらの結果より，ネガティブな記事がフィルターバブルを引き起こしている可能性が示唆された．本研究の知見を生かし，ユーザーが記事を閲覧した際の感情を実際に確認した上で，ネガティブ記事推薦割合を調整した心的に安全なニュース記事推薦システム開発を今後の展望とする．
謝辞
本研究を行うにあたって，データ収集や研究の助言でご協力いただいた株式会社乇乵乮乯乳乹 乔乥乣乨 乌乡乢 乄乒 並 乍乌乏买乳チーム，乍乥乤乩乡

乍乌チームの方々に深く御礼申し上げます．

参考文献
乛丱九 乊乩乡乨乵乩 乌乩乵丬 乐乥乴乥乲 乄乯乬乡乮丬 乡乮乤 久乬乩乮 乒仸乮乢乹 乐乥乤乥乲乳乥乮丮 乐乥乲乳乯乮乡乬乩乺乥乤 乮乥乷乳乲乥乣乯乭乭乥乮乤乡乴乩乯乮 乢乡乳乥乤 乯乮 乣乬乩乣乫 乢乥乨乡乶乩乯乲丮 义乮 Proceedings of the 15th
international conference on Intelligent user interfaces丬 买乡乧乥乳 丳丱丕临丰丬串丰丱丰丮乛串九 乂乲乩乴乡 乙乴乲乥中乁乲乮乥 乡乮乤 么乡乬乬乶乡乲乤 乍乯乥丮 乄乯乯乭乳乣乲乯乬乬乩乮乧丬 乭乯乮乩乴乯乲乩乮乧 乡乮乤乡乶乯乩乤乩乮乧为 乎乥乷乳 乵乳乥 乩乮 乣乯乶乩乤中丱丹 买乡乮乤乥乭乩乣 乬乯乣乫乤乯乷乮丮 Journalism
Studies丬 买乡乧乥乳 丱丕丱丷丬 串丰串丱丮乛丳九 乍乡乴乴乨乥乷 乐乲乩乣乥丬 乁乬乩乳乯乮 乃 乌乥乧乲乡乮乤丬 乚乯乥 乍乆 乂乲乩乥乲丬 之乡乴乨乥乲乩乮乥 乶乡乮 乓乴乯乬乫中乃乯乯乫乥丬 之乥乬乬乹 乐乥乣乫丬 乐乥乴乥乲 乓乨乥乲乩乤乡乮 乄乯乤乤乳丬 乃乨乲乩乳乴乯买乨乥乲 乍 乄乡乮书乯乲乴乨丬乡乮乤 乚乡乣乨乡乲乹 乗 乁乤乡乭乳丮 乄乯乯乭乳乣乲乯乬乬乩乮乧 乤乵乲乩乮乧 乣乯乶乩乤中丱丹为 乔乨乥 乮乥乧乡乴乩乶乥乡乳乳乯乣乩乡乴乩乯乮 乢乥乴乷乥乥乮 乤乡乩乬乹 乳乯乣乩乡乬 乡乮乤 乴乲乡乤乩乴乩乯乮乡乬 乭乥乤乩乡 乣乯乮乳乵乭买乴乩乯乮乡乮乤 乭乥乮乴乡乬 乨乥乡乬乴乨 乳乹乭买乴乯乭乳 乤乵乲乩乮乧 乴乨乥 乣乯乶乩乤中丱丹 买乡乮乤乥乭乩乣丮 串丰串丱丮乛临九 乊乵乤乩乴乨 乍件乬乬乥乲丬 乄乡乭乩乡乮 乔乲乩乬乬乩乮乧丬 乎乡乴乡乬乩 么乥乬乢乥乲乧乥乲丬 乡乮乤 乂乲乡乭 乶乡乮 久乳丮丵