DEIM Forum 2019 I7-4

災害時の行動促進ツイート抽出手法
見塚

圭一†

米田

吉希†

鈴木

優††

灘本 明代†††† 甲南大学大学院自然科学研究科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5††† 甲南大学知能情報学部知能情報学科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †{m1724005,m1824003}@s.konan-u.ac.jp, ††ysuzuki@is.naist.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし 近年，様々な災害が多数発生している．そして災害時には Twitter 等 SNS 上で様々な情報が交換されている．その情報の中には，注意喚起やアドバイス，状況報告などがある．その中でも，注意喚起やアドバイスといった情報は人々の行動に影響を与えることから，重要であると考える．本研究では，SNS のうち Twitter を対象とする．
そして，この人に行動を促す情報を含むツイートを行動促進ツイートと呼ぶ．緊急時にはユーザが行動促進ツイートの内容を深く考えずに拡散することや実際に行動を起こすことがあると考えられる．そのため，デマを含む行動促進
ツイートが拡散されてしまう場合がある．そこで我々は，災害時の行動促進ツイートを抽出し，分析，提示を行う必要があると考えた．本論文では，災害時の行動促進ツイートの抽出手法の提案を行う．具体的には，災害時のツイー
トからルールベース，SVM，LSTM の 3 つの手法を用いて行動促進ツイートの抽出を行い，その抽出精度を比較し，適した抽出手法を提案する．さらに，提案手法の有用性を示すための実験を行う．
キーワード Twitter，災害, 情報抽出，機械学習

1. は じ め にれる．このことより，行動促進ツイートを抽出し，ユーザに提示することはデマ情報への注意喚起の一つとして重要であるこ

近年，様々な災害が多数発生している．そして災害時には SNSとがわかる．そこで我々は，行動促進ツイートに対してアラー

上で様々な情報が交換されている．SNS の中で特に Twitter はトを出し，ユーザに内容を考える機会を提供することが必要で気軽にツイートできることから，災害時に様々な情報が交換さあると考えた．本研究では行動促進ツイートに対して，アラーれている．そこで本研究では，災害時の SNS のうち Twitter

トを提示する手法の提案を行う．これにより，ユーザが災害時を対象とする．災害時の Twitter の情報の中には，注意喚起やの正確な判断ができない状況において，誤った情報を信じてしアドバイス，状況報告などがある．その中でも，注意喚起やアまうことにより，不利益を被る事を減少できると考えられる．

ドバイスといった情報は人々の行動に影響を与える場合が多い．

本研究の手順は以下の通りである．

例えば，「地震の時には，水をたくさん溜めておきましょう．
」や（ 1 ） 災害時の行動促進ツイートの抽出「地震が発生した時は，すぐに机の下に隠れよう！」といった（ 2 ） 抽出した行動促進ツイートに対しての真偽を判定

ツイートが挙げられる．このような人に行動を促すツイートを（ 3 ） 行動促進ツイートに対してアラートの提示

本研究では，行動促進ツイートと呼ぶ．このような行動促進ツ

本論文では，その内（1）の Twitter 上の災害時の行動促進

イートは多数ある．特に，災害時には，ユーザが内容を深く考ツイートの抽出手法を提案する．

えずに行動促進ツイートを拡散したり，ユーザが内容を実際にこれまで我々はツイートを分析し，ダイエットや熱中症といっ行動に移す可能性がある．そのため，誤った情報が行動促進ツ

た平常時の行動促進ツイートの抽出手法を提案してきた [2]．本イート内に出現していても拡散したり，行動を起こすなどし，論文では，これまでの提案手法に基づき，災害時を対象としたユーザが不利益を被る場合が多い．例えば北海道胆振東部地震

行動促進ツイートの抽出手法を提案する．具体的には，ルール

では，「苫小牧の海上保安庁から苫小牧に地響きがあり約 9 時

ベースと Support Vector Machine(SVM)，Long Short-term

頃本震が来る可能性があるそうです。十分注意してください。」

Memory(LSTM) の 2 つの機械学習を用いる．これまで我々はというような誤った情報を含む行動促進ツイートが拡散され，

これら 3 つの手法を平常時の行動促進ツイートの抽出に使用

ユーザの不安を煽っていた．

する手法を提案してきたが，本論文では災害時を対象としていまた，東日本大震災時のツイートを分析した研究 [1] によるるため，新たに災害時の行動促進ツイートを分析する．その結と，デマツイート 7,177 件中，行動促進ツイートは 3,773 件

果，ルールベースはこれまで提案してきたルールを用いるが，となっており，デマツイート中の行動促進ツイートの割合はSVM と LSTM に関しては新たにハイパーパラメータを変更す

53%となっている．このことから，災害時に流れる行動促進ツる．そして，この 3 つの手法の比較実験を行い，災害時の行動

イート内にデマ情報が現れる可能性が高いといえる．災害時の促進ツイートの抽出に最も適した手法はどの手法であるのかを

冷静ではない状態において，行動促進ツイートの内容を吟味し検証する．さらに，ダイエットや熱中症といった平常時の話題て実行すべきかを判断し，行動することは困難であると考えらに対して同様の手法を用いて行動促進ツイートの抽出を行い，

災害時と平常時の行動促進ツイートの比較，分析を行う．
以下，2 章で関連研究について述べる．3 章で行動促進ツイートの定義を述べる．そして，4 章で 3 つの行動促進ツイートの抽出方法について述べ，5 章で 3 つの提案手法を用いた比較実験を行い，その考察について述べる．最後に 6 章で，まとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究
Twitter 上から情報を抽出する研究は数多くされている．Jin

図 1 行動促進ツイートの分類

ら [3] の研究では，Twitter などのマイクロブログ上から様々な種類のイベントの抽出，解析を行う手法を提案している．

Phuvipadawat ら [4] は，最新のニュースに関するツイートをリアルタイムに抽出し，それらの内容を基に分類し，提示する手法を提案している．古川ら [5] の研究では，Twitter 上に存在している犯罪に関する情報の分析を行っている．その結果，Twitter 上のみ存在しているユーザの経験に基づく犯罪情報があることを確認し，それらが有益な情報となることを示している．これらの研究は，Twitter 上からニュースやイベントといった特定の話題に対する有益な情報を抽出するという点では類似しているが，本研究では，様々な話題を対象にして Twitter 上から行動促進ツイートの抽出を行おうとしているという点で異なる．
さらに，災害時に Twitter 上から情報を抽出する研究も数多くなされたいる．Rudora ら [6] の研究では，Twitter 上の災害
特有の状況情報の要約のための手法を提案している．榊ら [7]の研究では，災害時のツイートの位置情報を推定し，災害支援
活動や避難活動に活用するために，GPS を用いる手法や投稿者のプロフィールを用いる手法などの計 4 つの手法を組み合わせてツイートの位置情報の推定を行う手法を提案している．坂巻ら [8] は，災害時の Twitter 上に存在している何が起きているのかという情報や，被災地で必要とされている物資などの有益な情報を時系列と単語の出現頻度を組み合わせることにより，抽出する手法の提案を行っている．これらの研究は，Twitter

上から物が落ちてきて危険だ．
」というツイートが挙げられる，
このツイートは，ツイート内には行動を促している部分は存在していないが，ユーザが閲覧した際には，「机の下に隠れる」という行動を起こすと考えられる．これは，ツイート内の行動を起こさなければ不利益を被ると判断されたためである．このように行動を促進している部分は存在していないが，暗示的に行動を促進しているツイートを暗示的行動促進ツイートと定義する．
本論文では，明示的行動促進ツイートのみを対象とする．本
論文ではこの明示的行動促進ツイートを単に行動促進ツイートと呼ぶ．さらに，図 1 に示すように明示的行動促進ツイートの中には，投稿主による行動促進を含むものと他人による行動促進の内容を引用したツイートが存在する，例えば，「地震で停電になると困るので，陽の光あるうちに冷水でもシャワー浴びておきましょう。」は投稿主が知っている情報を伝えようとする
行動促進の内容であるため，投稿主による行動促進ツイートといえる．また，「ニュースで災害時には，水がにごる可能性があるので，風呂に水を溜めておきましょうって言ってるのを見たよ！」は，他人の発言を引用しているツイートやリツイートを利用して行動促進の内容を伝えるツイートであり，他人による行動促進の内容を引用したツイートである．本論文では投稿主
による行動促進ツイートのみならず，他人による行動促進の内容を引用したツイートも行動促進ツイートとして抽出する．

上から災害時の重要な情報を抽出するという点では類似しているが，本研究では，災害時の情報の中でも，重要であると考えられる他人に行動を促進するツイートに着目し研究を行っているという点で異なる．

3. 行動促進ツイートの定義
行動促進ツイートは大きく分けて 2 つのタイプに分類される．
図 1 に我々が分類した行動促進ツイートの分類を示す．1 つは明示的行動促進ツイート，もう一方は暗示的行動促進ツイートである．明示的行動促進ツイートとは，ツイート内に明示的に行動を促進している部分を含むツイートのことである．例えば，「地震のときは机の下に隠れましょう．」というものが挙げられる．これは，「隠れましょう」という明らかに行動を促進している部分を含んでいるため，明示的行動促進ツイートである．
一方，暗示的行動促進ツイートとは，ツイート内に行動を促進している部分を含まないが，他人に行動を促しているツイー
トのことである．例えば，「地震のときは，机の下に隠れないと

4. 行動促進ツイートの抽出
本論文では災害時のツイートから行動促進ツイートを抽出することを目的としている．そこで予備実験として，地震，大雨，
台風の 3 つの話題の災害時の行動促進ツイートを人手で分析した．その結果，これまで我々の提案してきた (1) ルールベース
による行動促進ツイートの抽出手法 [2] はそのまま災害時の行動促進ツイートに利用できることがわかった．しかしながら，(2)SVM と (3)LSTM の 2 種類の機械学習においては災害時の行動促進を対象とした場合，ハイパーパラメータの変更が必要
であることがわかった．そこで，ルールベースによる行動促進
ツイートの抽出手法を説明するとともに，新たなハイパーパラ
メータを用いた (2)SVM と (3)LSTM の 2 種類の機械学習による行動促進ツイートの抽出手法を提案する．抽出する行動促進
ツイートの例として「SOS を発信する時は、場所や目印になる
建物、住所など具体的に。できれば状況説明のための写真など

表 1 ルールベースに使用する行動促進タイプ一覧
タイプ

内容

タイプ 1

ツイート内に動詞の「意志形」を含む．

タイプ 2

ツイート内に動詞の「命令形」を含む．

タイプ 3

ツイート内に「動詞+と+良い」という形を含む．

タイプ 4 ツイート内に「◯◯した方が良い」という形を含む．

を添えて。そして、SOS が解決したらツイートを削除しましょう！#北海道#地震」や「怖いね…地震の怖さを思い知ったか

表 2 SVM に用いる各話題ごとのハイパーパラメータ
話題
地震
ダイエット
熱中症

パターン

コストパラメータ

カーネルパラメータ

C

g

1

8.0

0.031252

8.0

0.03125

1

2.0

0.125

2

2.0

0.031251

2.0

0.031252

2.0

0.03125

らマジで避難防災グッズ用意しといた方がいいよ」という例が挙げられる．

4. 1 ルールベースを用いた抽出手法
我々が行ったツイートの分析 [2] により，行動促進ツイートの場合，「〜ましょう」や「〜しよう」といったように，行動促進をしている部分は文の末尾にその特徴が現れていることが判明している．そこで本論文では，このようなツイート内の文末で行動促進を行っている部分を「行動促進フレーズ」と呼ぶ．
そして，その行動促進フレーズ内の形態素の品詞構成に着目する．ツイートの分析結果より，行動促進ツイートに多く出現している傾向のあった 4 つの行動促進フレーズのタイプを提案す

図 2 LSTM のネットワークの構造

る．表 1 に使用する 4 つのタイプを提示する．以下 4 つのタイプについて説明する．

詞，助動詞に行動促進ツイートの特徴が現れていると考えられ

タイプ 1 とタイプ 2

ることから，教師データに対し形態素解析を行い得られた動詞，「逃げよう」や「逃げろ」といった表現は行動促進を行う際に，助動詞を対象とする．パターン 1 とパターン 2 において使用す出現することが多い傾向があるためタイプ 1 とタイプ 2 を提案

る活用形を持つ品詞は，活用形が行動促進であるかどうかに影する．その内，タイプ 1 は「地震の時には安全な場所に避難し響を与えていると考え，終止形には戻さずにそのままの活用形

よう．」といった意志形を含むタイプである．タイプ 2 は「閉で使用する．これらの各語を Word2Vec を改良した手法であるじ込められないように震災時にはドアをすぐに開けろ！」といっ

fastText（注 1）を用いて分散表現ベクトルに変換する．そしてツた命令形を含むタイプである．

イート中の各単語の分散表現ベクトルの平均値を算出し，素性タイプ 3 とタイプ 4とする．fastText の学習済みモデルデータとして，国立国語研「開けるといい」や「避けた方がいい」といった表現は他人に物究所の NWJC2Vec [10] を利用する．

事を勧める際に使用されることが多い傾向があるため，タイプ

4. 3 LSTM を用いた抽出手法

3 とタイプ 4 を提案する．タイプ 3 は「緊急時に備えて懐中電

4. 2 節にて fastText を用いてツイートの特徴ベクトルを獲得

灯を用意すると良い。」といったように「動詞＋と＋良い」とし，学習を行った．しかしながら，SVM ではツイート中の単いうタイプである．タイプ 4 は「災害時には冷静になった方が語の出現順序を考慮することができない．そこで，単語の順序良い。」というように「〜した方が良い」というタイプである．

を考慮することのできる LSTM を用いて行動促進ツイートのこのように，4 つの行動促進タイプを提案する．そして，こ抽出を行う．LSTM を用いる理由は，行動促進ツイートの判別

れら行動促進タイプに当てはまるフレーズを含むツイートを行

時に文の単語の順序を考慮することにより，他の手法では考慮

動促進ツイートとして抽出する．

することのできない表現や，ルールベースでは誤って判定され

4. 2 SVM を用いた抽出手法ていた行動促進フレーズが含まれているが，行動促進ツイート

行動促進ツイートの抽出は，行動促進ツイートで「あるか」，

ではないツイートを正しく判定することができると考えたため「ないか」の 2 クラス分類のタスクであると考え，2 クラス分類

である．LSTM の実装には，Python の機械学習ライブラリでの代表である SVM を用いて学習する．SVM の学習には機械ある Chainer（注 2） を用いる．

学習ライブラリである LIBSVM [9] を使用する．SVM のカー

素性は，ツイート内に出現する全単語を fastText を用いてベネルは RBF カーネルを用いる．SVM の学習に用いる各種ハ

クトル化を行ったものを使用する．学習済み fastText のモデル

イパーパラメータは表 2 に示す．

として SVM に使用したものと同じものを用いる．使用する単

本論文では，2 種類のパターンの素性を用いて学習を行う．

語は，ツイートに対して形態素解析を行い，得られた全品詞をパターン 1 は，ツイート中の全品詞を用いて学習を行う．これ用いる．全品詞を用いる理由としては，文の単語の流れを考慮

は，出現した単語により行動促進ツイートの特徴を捉えることができると考えたためである．パターン 2 は，ツイート中の動（注 1）：https://fasttext.cc/（注 2）：https://chainer.org/

表3
話題

話題ごとの実験データの数

教師データ
負例

テストデータ

総数

評価

正例

合計

正例

負例

合計

正例

負例

合計

地震

1,935 1,913 3,848

470

492

962

2,405 2,405

4,810

ダイエット 1,691 1,688 3,379

421

424

845

2,112 2,112

4,224

465

439

904

2,314 2,202

4,516

熱中症

1,849 1,763 2,314

合計

5,475 5,364 9,541 1,356 1,355 2,711 6,831 6,719 13,550

することにより，同様の表現でも違う意味が存在するという問

計 4,810 件である．

題に対応することができると考えたためである．前処理として平常時の話題は，「ダイエット」，「熱中症」の話題を用い，地使用するデータ内から，url，Twitter のユーザ名を取り除く処

震のツイートのデータと同様，クラウドソーシングを用いてア理を行う．

ンケートにより行動促進であるか，そうでないかの判定を行う

使用する LSTM のネットワークの構造を図 2 に示す．LSTM

判定の方法は，1 ツイートあたり 5 人の被験者が判定し，3 人の各種ハイパーパラメータは，隠れ層の数は 1，ユニット数は以上が行動促進と答えたツイートを正例とする．そして，全被300，バッチサイズは 500，エポック数は 300，学習率は 0.001，

験者が行動促進ツイートでないと答えたツイートを負例とす

オプティマイザーは Adam を利用する．LSTM モデルは 1 層

る．そして，正例，負例の数を同程度の数にする処理を行い，で構成され，LSTM のユニットの数はツイートの単語数とす

実験データとして利用する．実験データを表 3 に示す．SVM，る．300 次元の特徴ベクトルは，LSTM のユニットへの入力でLSTM の各種パラメータに関しては，第 4 章で説明したものをあり，LSTM のユニットの出力は次のユニットの入力となって用いる．

いる．最後の LSTM のユニットの出力は全結合層への入力と5. 2 実験 1．提案手法の比較実験なっている．この全結合層は，2 つの値を出力し，その値を用

3 つの提案手法の内，行動促進ツイートの抽出に最も適して

いて，ソフトマックス層を用いて行動促進部分を含むか否かをいる手法を決定するための実験を行う．

判別する．

実験方法

5. 実

験

ルールベースは 4.1 節で提案した手法を用いて行動促進ツ
イートを抽出する．SVM と LSTM の機械学習は，表 3 に示提案した 3 つの手法による災害時の行動促進ツイートの抽出

す災害のデータから正例，負例それぞれ 2 割のツイートをランの比較実験を行う．さらに，平常時の話題を用いて行動促進ツダムに抽出したものをテストデータとして利用し，残りのデー

イートの抽出を行い，災害時の行動促進ツイートとの比較を行

タを教師データとして用いる．これらの教師データを用いてう．平常時の話題を用いる理由としては，災害時と比べ，情報

SVM の 2 パターンの素性を用いた手法と LSTM を用いた手法に緊急性がないことから行動促進ツイートに特徴があると考えの計 3 つの提案手法を用いて学習を行う，また，10 交差検定をたためである．具体的には (1) 提案手法の比較実験 (2) 抽出し行い，その精度を算出する．尚，ルールベースにおけるテスト

た災害時と平常時の行動促進の比較分析 (3) 機械学習の災害時

データは機械学習の評価に用いるテストデータと同じものを用と平常時の複合教師データの有用性の 3 つの実験を行う．

いて評価を行う．そして，ルールベースと 3 つの学習したモデ5. 1 実験データ

ルを用いてテストデータを判定し，適合率，再現率，F 値を算

3 つの実験に用いた実験データは，災害時の場合，災害時の出，比較する．その結果，最も優れた抽出手法を災害時の行動

ツイートをアンケートの被験者に提示し，行動促進ツイートで促進ツイートの抽出手法として決定する．

あるか，そうでないかを判定したツイートを用いる．アンケー

結果と考察

トにはクラウドソーシングを利用した．具体的には，北海道胆振東部地震発生後に「地震」のクエリを用いてランダムに収集した 10,000 件のツイートを用いる．それらのツイートに対し，
アンケートにより行動促進ツイートであるか，そうでないかの

図 3(a) に災害時の行動促進ツイートの抽出の 3 つの提案手法の適合率，再現率，F 値，10 交差検定の結果を示す．
まず，ルールベース，SVM，LSTM の 3 つの手法の各々の考察を行う．

判定を行う．判定の方法は，1 ツイートあたり 5 人の被験者がルールベース

判定する．3 人以上が行動促進と答えたツイートを正例とし，ルールベースの結果は，地震の話題においても適合率が低く，全被験者が行動促進でないと答えたツイートを負例とする．そ

再現率が高い結果となった．再現率が高い理由としては，災害の結果，正例 2,405 件，負例 5,696 件の合計 8,101 件のツイー時において行動促進を行う際には，「してください」といったトが正解付きデータとして判定された．これらの正解付きデー

命令形を含む行動促進表現が多く用いられていおり，この表現

タのうち，正例，負例の数を同程度の数にするために，負例とは他人に行動を促す際に多く用いられているため，正しく抽出して判定された 5,696 件のツイートからランダムに抽出したすることができたと考える．また，再現率が高い事より，ルー2,405 件のツイートを実験データの負例データとして利用する．

ルベースは行動促進ツイートをある程度正確に抽出できたとい

その結果使用する実験データは正例，負例ともに 2,405 件で合える．しかしながら，ルールベースのみでは抽出することがで

図 3 3 つの話題の実験結果きていない行動促進ツイートや誤判定を行っているツイートが数の多い No.1 のツイートのように行動促進フレーズが含まれ存在している．そのことから，更なるルールの追加，または機ていても正しく判定できていない場合があった．これは，ツ械学習を用いた行動促進ツイートの抽出が必要であることがわ

イートの特徴ベクトルを取得する際に，ツイート内の単語の分かった．

散表現ベクトルの平均を用いている．そのため，単語数が多い

SVM

場合，明らかに行動促進をしている表現が出現していたとしてまず，SVM の 2 つのパターンに関して考察を行う．

も，特徴が抽出できないためであると考えられる．一方，No.2，

パターン 1：全品詞の単語を素性に使用

No.3 のように文字数が少ないツイートのように，明らかに行パターン 2：動詞と助動詞のみを素性に使用

動促進の表現が含まれているツイートは抽出できた．これは，パターン 1 とパターン 2 の精度を比較すると，適合率はパ

ツイートの文字数が少ない場合は，「しましょう」といった明ら

ターン 2 の方が高いものの，再現率，F 値はパターン１のほう

かに行動促進を行っている表現の特徴が現れやすい．そのため，が優れていることがわかる．このことから，使用した品詞にお文字数の少ない行動促進フレーズを含んでいるツイートは正しいて，動詞，助動詞以外の品詞においても行動促進を示していく判定することができたと考えられる．

るものが存在しているといえる．そのため，SVM を用いた行動

表 5 に LSTM による行動促進ツイートの抽出例を示す．No.1

促進ツイートの抽出には全品詞を使用するパターン１を用いる．

の例は，行動促進フレーズが含まれないが，行動促進ツイート

次にパターン 1 を用いた SVM について考察する．パターンであるものが抽出できなかった例である．これは，教師データ

1 を用いた SVM の結果は，他の手法と比べて適合率，再現率

内に出現している同様の表現が少なかったためと考えられる．

共に高い値となっている．これは，単語の出現の組み合わせを

また，No.2 のように，ツイート内に行動促進フレーズが含ま考慮することにより，行動促進ツイートの抽出を行うことがでれていたとしても抽出できない例が存在していた．ツイートがきていると考えられる．しかしながら，文字数が多いツイート

短い場合，単語の流れを考慮できず，抽出が困難になっているに関しては，行動促進フレーズが含まれていたとしても，正しと考えられる．一方，No.3 は SVM では特徴が抽出できず，正く判定できていない場合が存在していた．これは，ツイートのしく判定が出来なかった行動促進ツイートも LSTM を用いる

分散表現を求める際に，出現単語の分散表現ベクトルの平均値

ことにより抽出することができた例である．これは，LSTM をを用いている為と考える．その理由は，一部の単語が行動促進用いることで，単語の順序を考慮でき，かつツイート内の行動をしている単語であっても，単語数が多いツイートの場合，行促進をしている部分を学習できたためと考えられる．このこと

動促進の特徴が抽出できていないためである．

から，LSTM が単語の順序を考慮することにより文字数の多い

LSTM

ツイートにも対応することができ，行動促進ツイートの抽出がLSTM の結果は，他の手法と比べて最も F 値が高い結果と出来ていることがわかる．また，文字数の少ないツイートに対なった．これは，LSTM を用いることで，単語の順序を考慮す応するためには，文字数の少ない行動促進ツイートの教師デーることができ，新たな行動促進の表現を抽出できたためと考え

タを増やすことにより，抽出が可能になるのではないかと考えられる．特に，SVM と比較すると，文字数の多いツイートでられる．

も，重要な部分を考慮し抽出を行うことができた．しかしながまた，表 4，表 5 に示すツイートのように，SVM や LSTM

ら，行動促進フレーズ以外の表現では，抽出を行えないツイーの機械学習の結果より，行動促進ツイートのルールでは設定しトが存在していた．これは，教師データを追加し，行動促進フていない行動促進をしている表現が抽出できることがわかった．

レーズのパターンを増やすことが必要であると考えられる．

例えば，「お願いします」や「注意が必要です」という表現であSVM と LSTM の比較る．さらに，機械学習を用いることにより行動促進ツイートの次に，機械学習である SVM と LSTM の結果を比較し考察抽出ができた理由としては，ツイート内のほかの単語を考慮すする．SVM と LSTM はほぼ同じ抽出精度となっている．そのることができたためであるといえる．以上のことより，機械学

ため，ルールベースを用いるよりも機械学習を用いた方が，よ習の手法がルールベースよりも優れているといえる．

り正確に行動促進ツイートの抽出が出来ることがわかる．
表 4 に SVM による行動促進ツイートの抽出例を示す．文字どの話題においても，LSTM の精度がよく，単語数の多いツ
イートにおいても行動促進ツイートの抽出ができている．その表 4 SVM の抽出例

No. 正解 Rule SVM LSTM Tweet

文字数

×

121

1

○

○

○

私も幼少の時に阪神大震災、成人してから東大日本地震経験してライフラインが麻痺したときの不便さやストレスを感じた。自分は大丈夫って思っても回りがそうなると自分もつられて影響してしまうからね。何が言いたいかというと、災害時用バック用意しておくと良いよ

2

○

○

○

×

揺れてないのに揺れてるような感覚になってしまう人、なんでも良いからペットボトルとかに液体82入れてその辺に置いとこう。液体が揺れてないのを見て落ち着けるぞ。地震酔い回避

3

○

○

○

×

もう洒落にならない、オリンピックは返上して対策に全力で取り組もうよ！福島第一原発千島海溝

70

地震で汚染水流出おそれ津波対策強化へ—NHK ニュース
表 5 LSTM の抽出例

No. 正解 Rule SVM LSTM Tweet
1

○

×

×

×

文字数

つまり、北海道で起きた地震の時の状況が西日本全域に存在しているということを伝えるものでも130あったのです。本当のメカニズム云々は別にしても、以前から言っているように西日本においては
足元に、直下型の地震に備える必要があるのです。恐れるのではなく、正しく備えるのです。

2

○

○

○

×

地震→停電のときは復電時に火出るからブレーカー落とそう！

28

3

○

○

×

○

iPhone4S は緊急地震速報がデフォルトで OFF になっています。利用したい方は ON にしましょ131う。「設定をオンにするとバッテリーのもち時間が短くなる場合があります。」と記載がありますが、au 版は、BC-SMS の仕様上、オン設定で短くなることはありません。 a6m

ため，LSTM が災害時の話題において行動促進ツイートの抽出

均の値をツイートの分散表現として用いているため，抽出するに最も適した手法であると考えられる．

ことができていないと考えられる．これは，LSTM では単語の総評順序を考慮することにより，行動促進フレーズの出現場所や，以下に 3 つの手法を比較し，災害時の具体的な行動促進ツ
イートの抽出結果を述べる．
災害時の話題である地震を例に各手法による行動促進ツイー
トの抽出結果を表 6 に示す．表 6 の No.1，No.2 は，ルールベー
ス以外による行動促進の表現を機械学習を用いることにより抽

教師データに出現している様々な行動促進のフレーズ表現を考慮することができたため，他の手法では抽出できなかった行動
促進ツイートを抽出することができたと考えられる．
以上の結果より，LSTM が災害時の行動促進ツイートの抽出に適しているといえる．

出することができた例である．SVM では，全ての品詞を用い

5. 3 実験 2：災害時と平常時の比較実験ることにより．行動促進の特徴が抽出できている．LSTM で

災害時と平常時のそれぞれの行動促進ツイートを 3 つの抽出は，教師データに含まれる行動促進の表現を学習することがで手法を用いて比較実験を行い，それぞれの特徴を分析する実験

き．行動促進を行っている部分を考慮して抽出することができを行う．災害時の話題だけでなく，平常時の話題にも同様の手ている．これらのことより，機械学習を用いることにより，行法を用いて行動促進ツイートの抽出を行い，それぞれの状況に動促進ツイートを抽出できることがわかる．

おける行動促進ツイートの分析を行う．実験データは表 3 に示

表 6 の No.3，No.4 は，SVM のみ行動促進ツイートと判定

すデータを用いる．実験は以下 2 つの実験を行う，(実験 2-1)3

できていない例である．表より行動促進フレーズが含まれていつの提案手法を用いて，災害時と平常時の行動促進ツイートをても，SVM では抽出することができないものが存在している

抽出し，各々の状況に置ける 3 つの手法の比較実験．(実験 2-2)

ことがわかる．これは，SVM ではツイートの単語が含まれて

実験 1 で決定した LSTM を用いて災害時と平常時の行動促進

いるか否かのみで判定を行っているからである．それに対し，ツイートを抽出し，その結果の比較考察．

LSTM ではツイート内の単語の順序を考慮しているため，行動

実験 2-1 の結果と考察促進を行っている部分を特定し抽出出来ていると考えられる，結果を図 3 に示し，各手法における平常時と災害時の行動促

LSTM を用いることにより，表 6 の No.5，No.6 のように，進ツイートの抽出結果を比較する．ルールベースにおいては，

ルールベースと SVM では抽出することのできない行動促進ツ

地震の話題において，平常時の話題に比べると適合率が高い結イートを抽出することができた．No.5 の例では，「注意」といっ果となっている．これは，緊急時には自分自身の意志を述べる

た他の手法では考慮することのできない表現を含む行動促進ツ

ツイートではなく，他人への行動を促進している内容が多く存

イートを抽出することができた．また，No.6 の例では，ツイー在しているためと考える．特に，行動促進に用いる表現は「しト内の引用を行っている部分に行動を促している表現が出現してください」といった命令形を用いたものが多く存在していたている．この場合，LSTM では，行動促進をしていると考えらため適合率が高くなったと考えられる．

れる「注意が必要です」といった表現を考慮し判定することがまた，LSTM の結果に着目すると，地震の話題においては適できている．これに対し SVM では，全ツイート内の単語の平合率が最も高い値となっている．一方，平常時の話題では，適表 6 地震に関する提案手法を用いた行動促進ツイートの抽出結果

No. 正解 Rule SVM LSTM Tweet
1

○

×

○

○

【休館情報】ガラス工芸館は地震の影響で、煙突かられんがが一部剥がれ落ちています。屋根の上にもれんがが乗っている状態で、引き続きれんが落下の危険があるため、当面休館となります。建物のまわりに近づかないようにお願い致します。

2

○

×

○

○

とにかく今は余震に備えて。東日本大震災、熊本地震を教訓に。診察取り止めの病院多いので、できればお薬手帳と処方された薬を持っての避難を。血栓症注意。サランラップ、除菌ウェットティッシュ、ビニール袋
は色々役に立つよ。#避難

3

○

○

×

○

先程停電が復旧しました。ポンプも動き出して水道も復旧。冷蔵庫は開けないようにしていたので、この時間まで冷凍庫の氷も解けていませんでした。だが油断はしない。また地震が来たり、いきなり大量に電気使ってまた停電になったりの可能性。まずは水を貯めよう。

4

○

○

×

○

私も幼少の時に阪神大震災、成人してから東大日本地震経験してライフラインが麻痺したときの不便さやス
トレスを感じた。自分は大丈夫って思っても回りがそうなると自分もつられて影響してしまうからね。何が言いたいかというと、災害時用バック用意しておくと良いよ

5

○

×

×

○

6

○

×

×

○

【気象庁】特に 2〜3 日程度は規模の大きな地震の発生が多いので注意《今まで沈降をしていた札幌および苫小牧は沈降から大きく隆起に転じました。注意が必要です》（8 月 22日）東京大学名誉教授で JESEA（地震科学探査機構）会長の村井俊治さん。村井さんの警告をよく確認しておきたい。

合率は地震の話題と比べると，低い値となっている．これは，一方，「熱中症」の特徴は，病気にならないように対策を自発

平常時の行動促進ツイートは，災害時の行動促進ツイートに比的に行う点である．そのため，ダイエット同様に熱中症への対べ，行動促進を行う際の表現が複雑であり，同じ表現でも行動

策に関して提案を行うものが存在している．また，実際に熱中促進を行っているものと行っていないものがあるためと考えら症になったユーザによる危険な状態となった際の対策などの注れる．このことに対応するためには，行動促進の表現の主体を

意喚起を行うような行動促進が多く見受けられた．このような考慮し，誰に対する行動促進を行っているかを考慮し学習を行経験から情報を伝えることにより，注意喚起を行うツイートがう必要がある．一方，どの話題においても LSTM が良い結果多い傾向にあった．

となっていることから，災害時，平常時どちらの話題において平常時の話題において共通する内容として提案を行うようなも LSTM が行動促進ツイートの抽出に適している手法である

緩やかな行動促進を行っているツイートが多く見受けられていといえる．

た．これは，情報の重要度がそれほど高くないものが平常時に

実験 2-2 の結果と考察多く存在しているためであると考えられる．

表 7 に話題ごとの行動促進ツイートの例を示す．
災害時の話題である「地震」の話題のツイートは，災害時の以上のことより，災害時と平常時の行動促進の違いとしては
以下の２点が挙げられる．

情報が直接命に関わる可能性があるため，「しましょう」や「し（ 1 ） 災害時では情報が直接命に関わる可能性があることかてください」といった直接的に行動を促す表現が多く見受けら

ら，強く行動を促す傾向がある．

れた．また，テレビやラジオなどで聞いた情報だけでなく，他（ 2 ） 平常時の話題においては，緊急性が低いことから，行の Twitter のユーザから聞いた情報や，リツイート（RT）さ動の提案など，緩やかに行動を促す傾向がある．

れたツイート内にある情報を他の人に伝えるようなツイートも5. 4 実験 3：LSTM の教師データの種類別実験多く見られた．このように，災害時には情報を強く伝えて行動

実験 1 にて LSTM が行動促進ツイートを抽出する手法としを促そうといったツイートや，危険であることを伝え，してはて最も適している結果を得た．LSTM は教師データを用いるた

いけない行動を促す注意喚起などの行動促進の表現が多い傾向

め，ドメイン毎に教師データをそろえる事になると計算コストにあるといえる．しかしながら，同じような情報であったとしがかかる．そこで，ドメインを固定しない教師データを用いたても，情報に差が生じ，何が正しいのかわからない状況に陥っ

LSTM により行動促進ツイートが抽出できるかを図るために実てしまう危険性があると考えられる．

験を行った．具体的には災害時の話題と平常時の話題のツイー

平常時の話題である「ダイエット」，「熱中症」に関しては，

トを混ぜて学習したモデルを用いて行動促進ツイートの抽出をそれぞれの話題で特徴が異なっていた．まず，「ダイエット」の行い，複数の話題を混ぜることによって，汎用性のある抽出モ

話題に関して述べる．ダイエットの特徴は，自分自身の意志でデルが作成できるのかを確認する．

行うという点である．そのため，行動促進の内容としては，「す

表 8 に災害時と平常時の両方の話題を混ぜて LSTM を用いるといいよ」，「した方が良いよ」といったような提案を行うよて学習を行い，それぞれの話題のテストデータを分類した結果

うな緩やかな行動促進を行っているツイートが存在している．

を示す．この結果から，1 つの話題で学習を行った方が精度はそれに対し「してください」といった命令形を含むようなもの

高いことがわかる．これは，それぞれの話題において，同じ表は少ない傾向にあった．

現であったとしても，行動促進であるものとそうでないものが表 7 各話題における行動促進ツイート
話題

Tweet

地震

北海道のみなさん、今日は大気の状態が不安定になって、夕方にかけ局地的に強い雨や落雷、突風の恐れがあるそうです。また、

7 日の夕方から 8 日の午前中は、さらに広い範囲で雨が降るようです、台風直後の地震で、地盤が緩んだりしていると思います
のでお気を付けください！
ダイエット

老廃物たっぷりの食材老廃物をたっぷりと含んだ食材は、食品添加物、着色料、動物性たんぱく質です。これらを取りすぎると
老廃物がどんどん溜まって疲れがとれにくく、お肌もガサガサ、ダイエットも上手くいかないという案循環を引き起こします。出
来るだけ無添加の食材を取りましょう！

熱中症

原発事故は悲惨ですが目の前の危機をどう乗り切るか。原発は稼働していてもいなくても地震によるリスクはさほど変わりま熱中症対策の豆知識として、重度の熱中症になりかけた場合はとにかく体に水をかけるなどして物理的に体温を下げましょう。重度の場合は水分補給よりもまずそれ。首、脇あたりを重点的にするとなお良し。ねねねーさんが命がけで体験した知識だからいざという時はちゃんと使うんだぞ

表 8 LSTM の教師データを変更した際の抽出結果

18H03342 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金）の助話題成によるものである．ここに記して謹んで感謝の意を表する．

地震
ダイエット
熱中症

教師データ

Precision

RecallF-measure

1 つの話題0.94490.91280.9286

3 つの話題0.92950.89790.9134

1 つの話題0.90440.92160.91293 つの話題0.89270.86940.8809

1 つの話題0.88410.93550.9091

3 つの話題0.88860.85810.8731

混在しているためであると考えられる．しかしながら，複数の話題にて学習した結果も，ある程度高い値を示していることから，行動促進ツイートの抽出を行うことができているといえる．
このことから，災害時の話題のみ，または平常時の話題のみを用いて学習を行うことで精度がよくなるが，混合した教師デー
タによる学習をしても，行動促進ツイートがある程度抽出できることがわかった．

6. まとめと今後の課題
本論文では，災害時の Twitter 上に存在する行動促進ツイー
トの 3 つの抽出手法を提案し，それぞれの手法に関して比較実験を行った．さらに，災害時の話題だけでなく，ダイエットや
熱中症といった平常時の話題に対しても同様の手法を用いて抽出を行い，平常時の話題との比較も行った．具体的には，行動促進ツイートの抽出手法として，ルールベース，SVM，LSTMの 3 つの手法を提案した．その後，災害の話題である「地震」，
平常時の話題である「ダイエット」，「熱中症」の計 3 つの話題の実験データを用いて，学習を行い，それぞれの手法を用いて行動促進ツイートの抽出の精度の評価を行い，最も優れた抽出手法がどの手法であるのか，どの話題においても有効な手法であるのかを確認した．さらに，災害時と平常時の行動促進ツ
イートの分析も行った．
また，今後の課題を以下に述べる．

•

現在対応できていない行動促進の表現への対応•

提示する行動促進ツイートの選択手法•

行動促進ツイートに対してアラートを出す手法の提案

謝

辞

本 論 文 の 一 部 は JSPS 科 研 費 17K00430，16K07973，

文

献[1] Akiyo Nadamoto, Mai Miyabe and Eiji Aramaki, “Analysis
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