日本ソーシャルデータサイエンス学会
2024 年春季研究発表会

Twitter における市町村関心度の数値化手法
武内奎太†1新庄雅斗†2關戸啓人†2

キーワード ：ソーシャル・ネットワーキング・サービス (SNS),（GCP）, 京都山城地区

1. はじめにTwitter,

岩崎雅史†1

市町村,関心度,

Google Cloud Platform

3. ツイートの分別

近年，情報技術の急速な発展により，インターネット通GCP サービスを用いて収集した市町村名を含むツイー

信の高速化やモバイル端末の普及が進み，SNS が世の中にトの中には係わりのないツイートが含まれる．よって，正広く浸透した．このため，日本の多くの企業は SNS の活用

確な市町村関心度を数値化するためには，それらのツイーに非常に積極的であり，最近では地方自治体も例外ではなトを収集ツイートから取り除く必要がある．収集されたツい．

イートの数は市町村ごとに大きく異なるため，ツイートのSNS の活用には情報の発信者として取り組むものと情報分別方法はツイート量に応じて 2 つの方法を考えた．以降，の受信者として取り組むものがあるが，本研究では後者の簡単のために市町村に係わりのあるツイートを関連ツイー

1 つとして SNS 上でどのくらい注目を集めているかを市町

ト，係わりのないツイートを無関連ツイートと呼ぶことに村ごとに算出する方法を提案する．具体的には，市町村ごする．とに関連投稿数をカウントし，それを人口で除すことで得

3.1 収集されたツイートが 10 万件未満の場合られる市町村関心度と称する数値を算出するための手順を収集されたツイートが 10 万件未満の市町村は宇治市と示す．これにより，市町村関心度の比較を通じてどの市町八幡市を除く 10 市町村である．これらについてはツイー

村が SNS 上で注目を集めているかが客観的に明らかにでトの内容を 1 つ 1 つ目視で確認して関連ツイートと無関連きる．

ツイートに分別し，無関連ツイートを取り除いたものを関本研究では，対象の SNS として Twitter を選択し，実際に京都府南部の山城地区の 12 市町村を対象とした分析結連ツイートとして保存する．
3.2 収集されたツイートが 10 万件以上の場合果を報告する．なお，山城地区を構成する 12 市町村は宇治収集されたツイート数が 10 万件以上となるのは宇治市市，城陽市，八幡市，京田辺市，木津川市，久御山町，井と八幡市の２市である．ツイートのテキストデータに含ま手町，宇治田原町，笠置町，和束町，精華町，南山城村でれるワードをもとにツイート内容を推測して関連ツイートある．と無関連ツイートに分別した．
まず，このワードが含まれると関連ツイートと判定する

2. ツイートデータの収集「関連ワード」と，このワードが含まれると無関連ツイートと判定する「無関連ワード」を決定する．ワードの選定

市町村関心度を求める際に Twitter から京都山城地区のには，収集されたツイートから 4000 ツイートをランダム12 市町村に係わると思われるツイートデータを収集した．に抽出し，それらを 1 つ 1 つ目視で関連ツイートと無関連利用者が非常に多い Twitter を分析対象とする際にはツイツイートに分別したテスト用ツイートを用いる．市町村名ートの数は一般的に膨大になるため，一般的なデータ処理が含まれるワードに着目する方法と自然言語処理オープンツールで扱うことは現実的ではない．そこで，ツイートデソースライブラリ GiNZA[1]を用いてテキストデータからータを収集するために Google が提供するクラウドコンピ

固有名詞や時間表現などの固有表現を抽出する方法によっューティングサービス GCP を用いた．ツイートの収集期間てワードの候補を絞り，その候補から関連ワードと無関連

は 2022 年 6 月 1 日から 2022 年 9 月 8 日の 100 日間としワードを選定する．て，ツイートの本文中に「市，町，村を除いた市町村名」，選定したワードを用いてツイートを分別することになあるいは「先頭に#が付いた市町村名」の少なくともどちらるが，その流れについては図 1 に示すとおりである．最初

か 1 つが含まれるものを係わると思われるツイートと判定に実行すべきは関連ワードと無関連ワードが本文中に含まし，GCP を用いて市町村ごとにツイートを収集した．

れているか否かの確認である．関連ワードのみが含まれるツイートを関連ツイートに，無関連ワードのみが本文に含†1 京都府立大学†2 大阪成蹊大学ⓒ2024 Japan Social Data Science Society1日本ソーシャルデータサイエンス学会
2024 年春季研究発表会

表 1

数値化した結果

対象
市町村

ツイート数

関連ツイート
数

人口市町村
関心度

精華町

42,425

11,61335,9110.323

宇治市

431,448

366,461

177,229

2.068

城陽市

23,367

19,23573,6250.261

八幡市

309,065

19,94569,680

0.286

京田辺市

まれるツイートを無関連ツイートに分別する．関連ワード

22,676

21,83374,331

0.293

木津川市

17,373

10,49379,0100.133と無関連ワードの両方が含まれるツイートと関連ワードと久御山町

13,325

12,93215,0140.861

無関連ワードのどちらも含まれないツイートについてはワ

井手町

34,973

1,909

7,183

0.266

ードによる分別が困難なため，目視による確認が必要なツ

宇治田原町

4,1484,134

8,6640.477

笠置町

19,567

6,823

1,055

6.467

和束町

4,409

4,050

3,313

1.222

南山城村

6,363

6,030

2,311

2.609

図 1

ワードによる分別の流れ

イートとする．目視による確認が必要なツイートは，１つ１つツイートデータを目視で確認して，関連ツイートと無関連ツイートに分別する．そして，全てのツイートを分別した後に，無関連ツイートを取り除いたものを関連ツイー

ツイートは道の駅みなみやましろ村絡みのものが支配的でトとして保存する．

あり，宇治市の関連ツイートについては宇治茶や歴史的建造物絡みのものが多く，市町村関心度の高い 3 市町村に共

4. 市町村関心度
関連ツイートに分別された件数から山城地区 12 市町村に対する市町村関心度を算出した．Twitter 上に市町村名の通するのは観光スポットや特産品が強みという点である．
対して，木津川市は観光スポットや特産品の少ないベッドタウンであるため，市町村関心度が低いと考えられる．

登場回数が多いほど，その市町村に対する関心が高いと考えるのは妥当である．しかしながら，市町村名の単純な登

5. まとめ

場回数である関連ツイート数では市町村の規模が全く考慮

本研究では GCP サービスを用いて Twitter から山城地区されていないため，市町村が Twitter 上での広報戦略を考え12 市町村に関連すると考えられるツイートの候補をすべる際の直接的な指標にはなり得ない．そこで，１つの関連て収集し，その中から本当に関連するものだけに絞り市町ツイートが市町村の内外どちらから投稿されたものかは問村関心度を算出した．

わず，市町村の１人の住民によるものと見なし，関連ツイ観光スポットや特産品が市町村関心度に影響を与えるート数を人口で除すことで得られる住民 1 人当たりの平均のは明らかとなったが，それら以外で市町村関心度を左右投稿数を市町村関心度とした．市町村の人口についてはする要因が本研究において解明できたわけではない．関連

Wikipedia に掲載の数値を用いた[2]．

ツイートの内容まで分析することで市町村関心度を左右す

表 1 は，山城地区の 12 市町村に関して，GCP で収集さる要因が把握できると思われるが，この点については今後れたツイート数，関連ツイート数，人口，市町村関心度をの課題の 1 つである．また，本研究では対象としていないまとめたものである．GCP で集められたツイート数は宇治

人口 50 万人以上の大都市に対しても提案手法が有効に機市が最も多く 431,448 ツイートであり，逆に宇治田原町が能し，本研究と同じように市町村関心度が算出できるかな

最も少なく 4,148 ツイートであった．関連ツイート数も宇ども検証したい．

治市が最も多く 366,461 ツイートであり，逆に井手町が最も少なく 1,909 ツイートであった．関連ツイート数と人口

参考文献

をもとに算出した市町村関心度は笠置町の 6.467 が最も高[1] “GiNZA”. https://megagonlabs.github.io/ginza/, (2023 年 05 月 26日アクセス).
[2] “Wikipedia 山城地区(南山城地域)”. https://ja.wikipedia.org/wiki/
山城地区, (2022 年 10 月 27 日アクセス).

く，逆に最も低い木津川市は 0.133 であった．笠置町の関連ツイートは笠置キャンプ場絡みのもの，南山城村も関連ⓒ2024 Japan Social Data Science Society2