ソーシャルストリームに基づくイベント情報配信を目的とする
訪日外国人の趣向の解析
今井1

美希(指導教員：小口 正人)

はじめに

近年, 日本を訪れる外国人観光客は急激に増加し, 平成 28 年に日本を訪れた外国人旅行者は約 2,500 万人と過去最多となった. 2020 年には東京五輪・パラリンピックを控え, 更なる増加が見込まれる. 訪日外国人の増加に伴い有名な観光スポットなどの情報はガイドブックや Web サイトから取得できるようになってきた. しかしながら, それらの媒体に載っていないようなローカルな情報や今まさに開催されているイベントを取得することは, 現状難しい. そこで我々はローカルなイベントや単発なイベントを取得する手段として,SNS に着目をした.
近年, 様々な SNS が普及して, 人と人との社会的な繋がりを維持・促進し, 情報共有, 情報伝達の手段として一翼を担っている. SNS の代表である Twitter は主にツイートをする (情報発信) , ツイートを読む (情報収集) といったシンプルな機能によって作られており,その使いやすさから, 多くの人が情報発信, 情報収集の場として利用している. ツイートには 140 字以内と文字制限があり, 簡潔に必要な情報のみを知ることができる. 更に, 今その場で起きていることを配信できるリアルタイム性があり, その情報には単発のイベントや地域特有の情報など, 特定の場所にいる人にとって有益なものが含まれている. しかし, それらの情報は整理されていないため, 膨大な情報の中から興味がある情報を自力で探し出さなければならず, 非常に煩わしい. 時間, 行動範囲が限られる旅行者には, 「その時」「その場」で役立つ情報が必要となる. そこで本研究ではそれらの情報を使えるよう整理し, ユーザの趣向に合わせリアルタイムに発信していこうと考えた. 旅行者などの時間とともに移動していく人々に有用な情報を SNS の代表である Twitter から抽出し, その情報をユーザの過去のツイート内容から推定した趣向に合わせて配信していくといったインバウンド対応のタイムリーな情報提示手法を提案する.

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図 1: 提案システムの概要（先行研究）

図 2: 提案システムの概要

2. ツイートを分類(a) カテゴリー毎のツイートを取得(b) 学習データとしてツイートをカテゴリーごとに分類する学習器を作成(c) ツイートをカテゴリー毎に分類(d) 趣向を解析
3. 情報提供(a) 趣向に合った情報提供(b) 他アプリからの情報

4システムを実現する上で課題となっていくことを挙
げる.

先行研究

タイムリーな観光情報提示のための SNS を用いたイベント抽出（DICOMO 2017 ）という題で同研究室工藤がイベント情報の収集について研究を行っている.
システムの概要を図 1 に示す．
この研究では, イベント情報の収集を行っている. そのイベント情報を使い, 配信に向けて研究を進める.

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課題

4.1

適切な情報提供

時間が限られる観光客にとって膨大な情報の中から興味がある情報を自力で探し出さなければならないのは, 非常に煩わしい. 観光客それぞれの趣向にあった情報提供が必要である. また, 移動範囲が限られる旅行者には, その時その場で役立つ情報が必要であるため, 移動している方向（交通手段）の推定が必要となってくる.

提案システム観光者などに有用な情報をタイムリーにインバウンド対応で提示するために, 本研究で提案するシステムの概要を図 2 に示す．

4.2

プライバシ

過去にツイートを収集し, また他のアプリと連携をしていくと考えると, どこまでの情報を扱い開示するのかプライバシについて考えていく必要がある.

1. ツイートの抽出(a) 過去のツイートを取得(b) ユーザ（訪日観光客）の位置情報取得

19リアルタイム性

4.3

時間, 行動範囲が限られる旅行者には, 「その時」「その場」で役立つ情報を発信していく必要がある. また,システムをより良いものにするために, 多くのデータを扱うことになる. システムのパフォーマンスを考えたストリームのデータ処理が必要となる.

6.2.1 の結果, 精度は 72.4 ％だった. 更に精度をあげるため, チューニングを行っていく.
6.3.1

趣向の解析

6.3.2

趣向の解析方法について説明していく.
趣向の判定にはユーザの過去のツイートを用いる. 過去のツイートをイベントのジャンルごとに分類し, 最も多くツイートが分類されたジャンル, つまり, 最も多くツイートをしていたジャンルが興味を持っているジャンルと定める. ジャンルに関しては, 先行研究で情報を収集していた, 舞台, 展示, ライブ, 映画の４ジャンルとする. 分類の流れについて説明していく. 今回
は機械学習の手法の１つであるランダムフォレストを用い, 分類していく. ジャンル毎に英語のツイートを取得する. それを学習データとしてツイートをジャンル毎に分類する学習器をランダムフォレストによって作成する. 分類精度を向上させるため, 形態素解析やチューニングを行っていく.

6

ユーザの趣向性を判定するための分類モデル生成

6.1

分類モデル作成のための学習データの収集

6.2.1

チューニングscikit-learn のランダムフォレストには多くのパラメタがある. 一部を説明する
numt rees : いくつ決定木を作成するか
maxd epth : どの深さの決定木を作成するか
numf eatures : いくつの目的変数をサンプリングするか
これらを調整することで, よりランダムフォレストで正確な分類をできるようになる. そこでグリッドサーチという自動的な最適化ツールを使い, 与えたパラメータの中で最も精度の良いものを選ぶ. 次に, その選んだパラメータの付近でグリッドサーチを行いより最適なパラメータを選ぶ. 結果 7.3 ％向上し, 82.8 ％となった.

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実験結果

ランダムフォレストによって学習器を作成し, ツイー
トを分類してきた. はじめは 72.4 ％だった分類精度が,形態素解析の結果 75.5 ％となった. 更にチューニン
グをし, パラメータを改めたところ 82.8 ％となり 10.4％精度をあげることができた.

Twitter API のキーワード検索で各ジャンルごとのキーワードを設定, また言語を英語に設定することで英語のツイートを取得する. ツイートは各ジャンル 300ツイートずつ取得し, キーワードは以下のように設定する.
舞台
musical
展示会
art, museum, gallery, anime
ライブ
concert映画
movie, movie theater, cinema, film
上記以外のツイート取得する際, ツイートする人が多くいる時間帯を見計らうことで多くのツイートを取得することが可能となった.
6.2

形態素解析

英単語には過去分詞 (ed), 現在分詞 (ing), 複数形があり, 分類の妨げとなると考えた. そこで, 形態素解析を行いそれらを標準形でまとめた. その結果正答率は,3.1 ％向上し 75.5 ％となった.

以降，4.1 節で述べた適切な情報提供を実現するのためのユーザの趣向性の解析について，詳細を述べる．

5

精度の向上

6.3

8

まとめと今後の課題増加する外国人観光客に向けて, ガイドブックや Webサイトなどから容易に取得できないような, ローカルな情報や今まさに開催されているイベントを, 時間と場所を考慮し, 趣向に合わせて配信していくことを視野に入れ, ユーザの趣向の解析を行った.
ユーザの過去のツイートをイベントのジャンルごとに分類し, 最も多く分類されたジャンルを興味があるジャンルとして趣向の判定を行った. ランダムフォレ
ストによってツイートの分類を行い, 更に形態素解析やチューニングなど最適化を重ねることで 80 ％以上の精度で分類を成功することができた.
今後はより学習器の精度を上げていくために, tf-idfという文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法を使い, 単語に重み付けることで精度の向上を目指す.
また, 実際に訪日観光客のツイートの趣向を判定できるか検証していこうと考えている.

分類モデル作成と精度評価
学習器作成

6.1 で取得したツイートを使い, ユーザのツイートを分類するための学習器を作成する. まず特徴語辞書を作成していく. 各ジャンルのツイートに関する特徴を捉えるためである. ツイートを単語に分割, 更に小文字に直す. そこから is, a, RT など出現回数が多い単語を予め設定しておき取り除く.
特徴ベクトル (出現頻度のベクトル) に変換するため,単語と ID, ID と頻度にマッピングした後, ベクトルにする. オーバーフィッティングを避けるためクロスバリデーションを行い, 学習データとテストデータを７対３にわける. 学習データを使いランダムフォレストによって学習する. テストデータを入れた結果 72.4%の正答率となった.

謝辞
本研究を進めるにあたり，御指導, 御助言を賜りました株式会社日本 IBM の榎美紀氏に深く感謝いたします.

参考文献[1] 今井美希, 工藤瑠璃子，榎美紀，小口正人:イベン
ト情報配信のためのソーシャルストリームによる
訪日外国人の趣向の解析，DEIM2018，2018 年 3月発表予定

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