発言集合間の感性類似性に基づく調査対象の効率的な検出手法
松本 和幸 徳島大学大学院社会産業理工学研究部

閲覧情報などからユーザの興味のある情報を推測して対象ユーザを絞り込む方法がある。ユーザを絞り込まない場合、偏りが生じてしまい、本来抽出したいユーザからの意見を得ることができないためである。
本研究では、様々な感性を持つユーザを幅広く調査対象とするために類似する感性を持つユーザを特定す松本 和幸 ( Assoc. Professor, Ph. D.)ることを目的とする。この方法として、SNS 上のユー

徳島大学大学院社会産業理工学研究部 准教授

ザのプロフィール情報などから把握できる属性や発言(Assoc. Professor, University of Tokushima)の傾向に基づく方法が考えられる。これには、①ユー

情報処理学会 電子情報通信学会 言語処理学会 電気学会 人工知能学会 ヒューマンインタフェース学会 日本感性工学会 他
受賞：国際会議 SCDS ベストペーパー賞 (2016 年). 国際会議 11th
NLPKE2016 ベストペーパー賞 ( 2016 年) ICNLP2019 ベストプレゼン
テーション賞 (2019 年) 他
著書：情報デザインとコミュニケーション, 創元社 (2023 年)，AI・機械学習のためのデータ前処理[実践編], 科学情報出版 (2021 年), AI・機械学習のためのデータ前処理[入門編], 科学情報出版 (2022 年)，Information
Systems -Intelligent Information Processing Systems, NaturalLanguage Processing, Affective Computing and Artificial Intelligence,
and an Attempt to Build a Conversational Nursing Robot-,Intech Open,2021, 他

ザの趣味、②ユーザの性格タイプ、③ユーザの発言から得られた感性情報、などが考えられる。
我々は既に、ユーザの趣味について、ユーザプロフ
ィールに記載されている趣味に関する情報から趣味のカテゴリを特定し、これを正解ラベルとし、ユーザの投稿テキストから趣味を推定する手法を提案している[1]が、複数の趣味を持つユーザや、時間経過に伴う趣味や興味の変化への対応が難しいことなどから、長期的な調査にはあまり有効でないと考える。これに対し、ユーザの性格タイプについては、その人が生来的に持研究専門分野：感性情報処理 自然言語処理 感性ロボティクス

つ特質と考えられるため、調査時期において多少の変化があるとしても、調査対象を絞り込む際の条件としあらまして有用であると考える。また、ユーザの性格タイプは、

本研究では、SNS のユーザ単位で収集した大規模な心理学などで用いられる性格分析のための質問調査に発言集合をもとに、感性を推定するモデルを構築する。

より得ることができるが、本研究では Web 上で容易にこのモデルを用いて、発言間の感性的な類似性を求め性格診断が可能な MBTI*1 を用いた性格分析結果をる手法を提案する。具体的には、集合間の距離を求めそのユーザの性格タイプとして用いる。また、感性のる手法のひとつである Earth Mover's Distance を、発類似については、ユーザが普段からどのような表現で言が表している感性の距離に適用できるように改良し物事を表現しているかを SNS 上の投稿テキストからた Kansei Mover's Distance を用いて、発言集合間の判断する方法が考えられるが、一般に、投稿テキスト感性が類似するユーザのクラスタを検出する。得られが膨大であるため、得られた感性表現の情報を平均化たクラスタから、効率的な調査対象絞り込みの可能性することによって特徴が見えづらくなる問題がある。

について考察する。提案手法の評価の結果、SNS 上にこの問題を解決するため、本研究では投稿テキスト 1

投稿されたテキストデータに対し、Kansei Mover's件を発言の最小単位とし、各発言から推定された感性Distance を適用し、投稿内容の感性が類似するユーザの分布を特徴量として捉え、特徴量間の距離を求める集合と、性格タイプおよび趣味別のユーザ集合と関係方法を用いる。この方法によってユーザの発言の感性性および共通性についてある一定の傾向が認められた。

パターンが類似するユーザ同士を類似ユーザとみなしてグループ化することができる。これによって、同じ

１．研究の目的趣味を持っているユーザでも、感性の分布傾向が異なSNS 上のユーザに対して広告を提示したり情報推るユーザを調査対象として抽出すれば、多様な意見を薦したり、アンケート調査する際、購買履歴や Web反映することが可能になる。
1TELECOM FRONTIER No.123 2024 SPRING

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松本 和幸 徳島大学大学院社会産業理工学研究部

WMD では文章中の単語の単語分散表現*2 を特徴量
２．関連研究として、2 つの文章間の最小距離を求める。各単語に機械的に算出した同様の趣味を持つユーザの推薦だは重みが設定されるが、一般に、単語の出現頻度を正けでは同じようなユーザとの交流のみが得られる。し規化した Normalized Bag Of Words (nBOW)によるかし、このような推薦方法では異なるタイプのユーザ重みが用いられる。本研究では、ユーザ間の発言集合間の新たなつながりを生み出さない。この問題を解決同士の距離を求めるため、WMD における単語に相当するため、人間の認識から得た類似度と機械的な類似するのは 1 つの発言テキストである。発言テキストか度の間の差を意外度として意外度モデルを提案したもら感性特徴量を得る方法は複数考えることができる。のがある[2]。この手法では趣味間の距離を人間が判断

1 つ目は単語の感性辞書を用いる方法、2 つ目は、文したものと、シソーラス辞書による概念距離を用いての分散表現から感情推定した結果を用いる方法である。

機械的に判断したものを用いている。また、この手法

我々は独自に、感性に特化した単語分散表現の抽出手では投稿テキストなどからの言語情報を利用せず、プ法を提案している[4]。また、文の分散表現を事前学習

ロフィールに記載された情報のみから趣味を特定して済みの言語モデルである DistilBERT*3 を用いて抽出いる。

し、意味情報と感性情報の両方を予測するモデルを作ソーシャルブックマークを用いてユーザの興味語を成し、中間層の重みを用いて文から意味と感性を考量抽出し、情報推薦に利用する研究[3]もある。しかし、した特徴ベクトルを抽出する手法[5]も提案している。

すべての SNS ユーザがソーシャルブックマークを有

さらに、我々は独自の感情ラベル付きコーパスを構築

効活用しているとはいえず、ユーザ集合にバイアスがしてきた[6]。このコーパスと、一般公開されている感かかってしまう問題が存在する。

情コーパスを組み合わせたコーパスをもとに機械学習

本研究では、どのようなユーザからでも収集できるにより感情分類モデルを学習し、発言テキストから感情報として、投稿テキストから推定した感性情報を特情の生起確率を推定すれば、感性の分布を調べること徴として用いる。この方法の利点として、感性情報とが可能である。本研究では、感情分類モデルとして、いう曖昧かつ言語で表しづらいものを潜在的な（非明機械学習モデルのプラットフォームである示的）特徴量として考慮する点が挙げられる。これにHuggingFace で公開されている学習済み言語モデル

より、プロフィール情報から特定できる属性などの明を感情ラベル付きコーパスでファインチューニングし示的な情報のみでは偏りが生じていた調査対象の絞りたものを用いる。ファインチューニング用の学習デー込みを改善し、効果的に調査を行うことが可能になる。

タとして用いる感情ラベル付きコーパスには 8 種類の感情（信頼、嫌悪、怖れ、怒り、驚き、期待、悲しみ、３．研究の方法喜び）のラベルが付与されている。

本 節 で は 、 本 研 究 で 提 唱 す る Kansei Mover’s

今回は、学習済み言語モデルとして以下の 5 種類にDistance について述べる。

ついて比較を行う。

Kansei Mover’s Distance (KMD) と は 、 EarthMover's Distance (EMD)を感性の距離に適用できる

1). xlm-roberta-base

ように改良したアルゴリズムである。これを用いて発2). nlp-waseda/Roberta-base-japanese

言集合間の感性が類似するユーザ集合を抽出する。事3). rinna/japanese-roberta-base

前に感情クラスの分類学習をさせたマルチクラス分類

4). hajime9652/xlnet-japanese

モデルを用いて得た感情の表現の割合に基づき感性的

5). Twitter/twhin-bert-base

な距離を計算する。距離計算はユークリッド距離を用いて行う。KMD は、EMD を文章間の距離に拡張した

上記の 5 種類のモデルについて、交差検証法によりWord Mover’s Distance (WMD)と似た方法をとる。

精度検証を行った結果（F1-score）を図 1 に示す。
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この結果、112 ユーザが選定された。
対象ユーザのすべてのペアに対して KMD によりユーザ間の感性的な距離を求め、距離行列を作成する。
この距離行列を基に多次元尺度構成法を用いて、ユーザを低次元ベクトルに圧縮埋め込みし、これを教師無クラスタリングアルゴリズムの一種である OPTICSを用いてクラスタに分割する。OPTICS は自動でクラスタ数を設定するが、どのクラスタにも属さないデータはノイズデータとして判定される。
KMD は発言における感情分布を得た後、発言間の図１ 各モデルの感情分類比較(F1-score)

距離を求めるため、コストの高いアルゴリズムである。
この結果より、xlm-roberta-base が平均して最も高一方で、感情分布の平均を計算して感情分布を得るとい ス コ ア を 達 成 し た た め 、 本 研 究 で はいう方法も考えられるが、平均化によって特徴的な発xlm-roberta-base をファインチューニングした感情分言の感性分布の影響度が薄まってしまうことが懸念さ類モデルを採用する。

れる。

本研究では、感情分類モデルを用いることで、発言図２に距離行列をヒートマップ表示したものを示す。

ごとの感性の分布を抽出し、発言集合に対して感性特縦軸および横軸はユーザを示している。最大距離を徴を与える。感性の分布は感情ベクトル（8 次元）で2.0 に設定している。また、最小距離は完全一致した表されるが、ベクトル間の計算を効率化するため量子場合の 0.0 となる。

ビット化を行う。具体的には、確率値がある一定の値以上の感情に対応する次元の値のみ 1 とし、それ以外を 0 として扱う。8 次元のビットベクトルのパターンは 28=256 パターンに限定され、ベクトル間の距離計算が容易になる。このとき、ビットベクトルパターンに対する重みは nBOW に基づき計算する。
KMD を用いてユーザ間の距離を計算することで、ユーザのクラスタおよびネットワークを求める。また、得られたクラスタが調査対象の絞り込みに有用か否かを、クラスタごとの重要発言の抽出により確認する。
図２ KMD 距離行列のヒートマップ表示

まず、実証実験のために、2019 年～2021 年の間に収集した性格タイプが明らかなユーザのうち、100 件以上の投稿をしているユーザを対象とした。このうち、感性ベクトルを平均化して距離行列を計算した場合の16 種類の性格タイプごとに 50 ユーザを選定して用い距離行列をヒートマップにより可視化したものを図３る。ここで、投稿されたテキストが多くのノイズを含に示す。

むものは、前処理段階で情報量が大幅に削減されてしまう。ここで、ノイズとは、発言の意味内容に無関係と考えられる記号やリンクアドレスなどのことを指す。
今回、情報量が少なく、感性ベクトルの付与ができない発言が大多数となるようなユーザは KMD による距離計算ができないため実験対象から除くこととする。
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タリングした結果、14 個のクラスタに分割された。ノイズとして判定されたユーザ数は 19 人であった。クラスタリングによって得られた各クラスタの傾向をみるため、クラスタ中の感性ベクトルの重心ベクトルを求めた。これは、各クラスタ中のユーザの KMD 計算に用いたすべての発言に付与された感性ベクトルの平均値に基づく。この結果について、可視化したものを図５に示す。ノイズクラスタは除いている。

図３ 感性ベクトルの平均化による距離行列のヒートマップ表示
この図を見ると、平均化することにより、KMD を使用するよりもユーザ間の距離が全体的に小さくなっていることが見て取れる。このことから平均化により特徴が捉えにくくなってしまっていることが推測できる。

図５ 重心ベクトルの可視化

つぎに、ユーザ間の KMD 距離に基づき、ネットワークを可視化したものを図４に示す。ユーザ名とユー

さらに、本手法の有効性について確認するため、

ザ名の間のエッジの長さが距離を表しており、一定以KMD を用いて同じ趣味カテゴリのユーザがどの程度上の長さのエッジを表示していない。この結果より、同じクラスタに割り当てられるかを観察してみる。も中央付近では密なネットワークになっているが、外部し、同じ趣味のユーザが同じクラスタに多く割り当てに位置するユーザは中央から遠くに位置し、クラスタられれば、似たような感性を持つ同じ趣味のユーザのリングにおいてノイズと判断されたユーザである。

特定がしやすくなる。しかし、ユーザの趣味はプロフィール情報などからある程度特定が可能な属性であるため、調査対象を広範囲に調べる際には必ずしも重要な要素ではないと考えられる。使用するデータは、趣味カテゴリ分類の研究[1]において、ソーシャルメディア上から収集した投稿テキストのデータセットを用いる。Twitter 上に登録されたプロフィール情報をもとに 1 ユーザに 1 つの趣味カテゴリが自動で割り当てられており、1 ユ―ザにつき 100 投稿以上のデータを時系列順に取得している。このデータを使用し、性格タイプ 16 パターンのときと同様の方法で KMD による距離計算およびクラスタリングを行った。

図４ KMD に基づくユーザ間ネットワークの可視化

まず、OPTICS により自動的に決定されたクラスタ数は 119 となり、ノイズとして判定されたユーザ数は、ユーザを KMD 距離をもとに OPTICS によりクラス1835 人となった。ノイズとして判定されたユーザには
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各ユーザ間の感情分布に共通点があまり見られなかっ注目し、図６に示す。

たということになる。一方で、同じクラスタ所属のユーザは何らかの共通点があるということになるため、趣味カテゴリの一致について確認することにより評価を行う。
クラスタの評価に用いられる指標として、一般に、エントロピー（entropy）と純度（purity）がある。エントロピーは情報の乱雑さを表す指標であり、クラスタにおいてこの値が高ければ、クラスタ内のデータの図６「工作」を趣味とするユーザが集中したクラスタ種類などがばらついていることになる。また、純度は、における重要語のワードクラウドあるクラスタに属するデータのカテゴリのうち最大のものを正解としたときの正解カテゴリの割合に基づく指標である。ここで、趣味カテゴリがどの程度ばらついてるかをエントロピーで確認してみる。条件として、発言から感情分布を予測する際に使用する感情推定モ
デ ル を

2

種 類

1 ） xlm-roberta-base,2)

Twitter/twhin-bert-base 用いて，多次元尺度構成法により変換するベクトルの次元数を 10、100 とした結果を比較する。表１に結果を示す。エントロピー平均値
は 次 元 数 が 大 き い ほ ど 高 い 値 と な り 、xlm-roberta-base(xlm-roberta)を用いた感情分布のほうがエントロピー平均値が低いという結果が得られた。

図７ 「ゲーム」を趣味とするユーザが集中したクラス

このことより、今回用いた発言データにおいては趣味タにおける重要語のワードクラウドカテゴリと感情分布との間に一定の関連性があると推察される。一方で、次元数を高くするとノイズとなる図６より、同じ「工作」を趣味とするユーザを感性ユーザ数も増えてしまう問題がみられた。の違いでグループ分けするできていると考える。たとえば「終わる」や「過酷」などのネガティブ寄りのキ

表１ エントロピー平均値の比較
感情推定モデル1) xlm-roberta
2) twhin-bert

ーワードが発言中に頻出する傾向にあるユーザ（論文

ノイズ数

次元数

entropyなどのキーワードも含む）、アニメに関連する発言をす19

100.32642

るユーザ、高専といった具体的な所属に関するキーワ

50

1000.08630

ードを含むなど、特徴的なユーザのグループに分かれ

16100.31930ていることがわかる。形容詞などの感性語については

61

1000.16335

大きな差異がみられなかったことから、感性の違いだ
けでグループ分割されているわけではないが、ある程度の傾向がみられる。

クラスタ中の特徴的な単語を分析するため、単語の図７は、「ゲーム」カテゴリのユーザのみで構成され重要度スコアを TF-IDF により計算した。TF-IDF のた 7 つのクラスタにおけるユーザの発言の TF-IDF ス

重要度スコアの高い順にソートし、上位 50 語までをコアによる重要語をワードクラウドで可視化したものワードクラウドにより可視化した。このうち、「工作」

である。プレイしているゲームの種類によってクラスカテゴリのユーザのみで構成されたクラスタ 0～4 にタが分割されていることが推測できる。このことより、
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好みのゲームの種類がユーザの感性にもある程度影響を考慮できないという問題が残されている。例として、を及ぼしている可能性がある。

うつ傾向があるユーザを調査したい場合を考える。あ以上の結果より、趣味別グループと感性の分布によるユーザが精神的に不安になっている時期のデータをるクラスタに共通点があると考えられるが、より大規分析した場合と、精神的に安定している時期のデータ模なデータセットを対象とすれば、まず趣味などの明を分析した場合とでは、異なる感性分布が得られると示的な属性に基づきユーザをグループ分けしてから、予想できる。このように時系列変化に伴う感情分布のさらに、それらのグループ内において感性分布により変化を考慮しないと、調査対象を上手く絞り込めないクラスタリングできれば、ある対象群から多様な意見可能性がある。今後は、ランダムに発言テキストを抽を抽出しやすくなると考える。

出するのではなく、ある一定期間における発言のみをKMD の応用として、類似する感性を持つユーザの対象とする、または、全期間から平均的な感性分布と、推薦が考えられる。このことより、レビューテキスト局所的な感性分布（特徴的な分布）の両方を利用するを投稿するサイトなどで類似感性を持ったユーザ間の手法も検討したい。

KMD を測定することで、感性の類似するユーザに対また、今回の手法では、発言からの感性抽出には、して、コンテンツを推薦することが可能である。これ

感情分類モデルによる結果をそのまま用いた。本研究まで、コンテンツの類似度や、コンテンツ評価結果なで用いた感情分類モデルは感情クラスごとに確率値をどから協調フィルタリング*4 とよばれる手法を用い出力するが、その結果は感情が同時生起していることて推薦するモデルが情報推薦システムの分野で考案さを意味しない。このことが感性類似性を適切に反映でれてきた。感性を考慮することで性能が向上するといきない原因となる場合が考えられる。

う報告もあるが、その多くが、ユーザの気分に合った

また、発言の多くは何らかの対象に向けたものであコンテンツを推薦するものであった。ユーザの気分はるため、対象が何かを判別したうえで特徴量として得可変であり、その時の気分を自己申告させる仕組みでることで、より高度な感性類似性計算を実現できるとは自然な推薦は難しい。ユーザの SNS 上の投稿をリ考える。今後は、アスペクト指向感情分析*5(aspect

アルタイムで解析し、気分や感情を推定するという方oriented sentiment analysis)の考え方を KMD に導入する法も考えられるが、嗜好に加え感性が類似するユーザことで性能向上を目指したい。の情報を用いるほうがより自然な推薦が可能になると考える。

おわりに本研 究 では 、 発 言集 合 間 の 距 離 を求 め る ため にEarth Mover’s Distance を感性の距離を扱えるよう

４．将来展望本提案手法は、発言ごとに得られた感性の特徴量をに拡張した Kansei Mover’s Distance (KMD)を提案しもとに発言間の感性類似度を求め、KMD によりユーた。発言集合として SNS ユーザが投稿した短文テキザ間の距離を求めた。さらに、得られた距離行列からストの集合を用い、ユーザの性格および趣味などの個多次元尺度構成法によりユーザ単位で特徴ベクトルに人属性の情報と、KMD 距離に基づくクラスタリング再変換し、クラスタリングを行うことにより、ユーザ結果から、関係性を分析した。結果として、同一属性集合を作成する方法である。発言テキストさえ入手でであっても感性の分布傾向が異なるようなとき、同じきればクラスタを作成できる点で汎用性の高い手法でような感性を持つユーザを調査対象としたい場合などあるが、発言テキスト数が増加すればするほど計算量に本手法が有効であることが示唆された。今後は提案が膨大になるという問題がある。また、長期間にわた手法の定量的な評価を行うため、KMD を用いたコンる分析を行う際は、発言テキストの時系列情報も重要テンツ推薦手法を実装し、評価を行いたい。

な要素となる。今回のように一律 200 件までのテキス
トをランダム抽出する手法では、各時点での感性分布
6TELECOM FRONTIER No.123 2024 SPRING

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Minoru Yoshida and Kenji Kita: Emotional
用語解説

Similarity

WordEmbedding

Modelfor*1 MBTI・・・国際規格に基づいた性格検査の手法。

Sentiment Analysis, Computacion y Sistemas,*2 単語分散表現・・・単語を低次元の実数値ベクト

Vol.26, No.2, 875-886, 2022.
[7] emotionCorpusJapaneseTokushimaA2Lab.

ルで表現したもの。単語埋め込みともよばれる。

https://github.com/Kmatsu-tokudai/emotionC*3 DistilBERT・・・BERT とよばれるアーキテクチャ

orpusJapaneseTokushimaA2Labに基づく言語モデルを知識蒸留の手法を使ってパラメータ数を削減することで軽量化されたモデル。
*4 協調フィルタリング・・・主に情報推薦においてこの研究は、令和元年度ＳＣＡＴ研究助成の対象とし使用される方法である。ユーザの嗜好を、過去にどて採用され、令和２～４年度に実施されたものです。のようなアイテム（商品、コンテンツ）をどのように評価したかで表すことにより、あるユーザと嗜好の類似するユーザに、未評価のアイテムを推薦する。
*5 アスペクト指向感情分析・・・従来の感情分析のように事物を単に「好き」「嫌い」や「嬉しい」「悲しい」などのラベルで表すのではなく、「何に対して」などの側面や着目点ごとに感情を分析する手法。

参考文献[1] Koji Bando, Kazuyuki Matsumoto, Minoru
Yoshida and Kenji Kita : Twitter User's
Hobby

Estimation

BasedonSequential

Statements Using Deep Neural Networks,
International Journal of Machine Learningand Computing, Vol.9, No.2, 108-114, 2019.
[2] 小島竜也，塚田晃司：趣味概念から見る意外性・類似性を考慮した SNS ユーザ推薦システムの提案，情報処理学会研究報告，2016-GN-98(1),2016 年 3 月．
[3] 齋藤準樹，湯川高志：ソーシャルブックマークを基にした Twitter ユーザの興味語抽出・推薦手法の提案と評価，情報処理学会研究報告，Vol.2011-IFAT-102 No.2, 2011 年 3 月．
[4] 松永 拓巳, 松本 和幸, 吉田 稔, 北 研二 :[5] 感情分類を用いた単語分散表現からの感性情報
抽 出 ， 第 20 回 情 報 科 学 技 術 フ ォ ー ラ ム(FIT2021)講演論文集,Vol.2, 41-46, 2021 年 8月.
[6] Kazuyuki Matsumoto, Takumi Matsunaga,
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