言語処理学会 第 18 回年次大会 発表論文集 (2012 年 3 月)￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣

行政に関する SNS 上のコメントの自動分類	 
冨永 裕太

難波 英嗣

竹澤 寿幸

広島市立大学	  情報科学部
1. はじめにめに行った実験について述べる。最後に、5 節で近年 Twitter や Facebook などの Web 上の SNS本論文をまとめる。

が急速な普及を見せており、特に行政の領域で利用される機会が増加している。迅速な情報発信や

2. 関連研究関係構築、市民サービスの向上などの効果を期待

SNS 上の投稿、特に Twitter 上の投稿(ツイート)されている [1]が、行政の各分野の職員や専門家の中から、有益な情報のみを取り出す、または情が、自身の関係する領域についての話題を、膨大報を自動的に分類するシステムの構築や研究がこな量の情報の中から効率的かつ迅速に把握するのれまでに行われてきている。その中でも、膨大なは困難である。そこで本研究では、行政分野に関ツイートの中から社会的に有用な知識を得ることする SNS 上の意見(コメント)を自動的に分類するに焦点を当てた研究について述べる。

ことで、様々な意見の収集・把握を支援する手法を提案する。

藤川ら [2]は、ある特定の話題の内容に反応しているツイートが、その特定の話題の内容に対し行政機関の SNS の利用は、単なる広報活動を目て疑っている(信用している)のか、また何を根拠的としたものにとどまらず、住民の声を直接政治に疑っている(信用している)のかを提示し、トピに生かすことを目的とした利用も存在する。2011

ックが流言であるかどうかユーザが判断すること年に行われた福岡市の「アジアのリーダー都市ふを支援するシステムを提案した。荒牧ら [3]やくおか!プロジェクト1」では、市が今後の市政のSakaki ら [4]は、ツイートの内容が「インフルエ総合計画(長期計画)を作成するにあたって、福岡ンザの罹患」や「地震の発生」を意味しているか

市のめざす「人と環境と都市が調和のとれたまち」どうかについての分類を行ない、社会上の流行なとは具体的にどのような都市なのか、また「25 年どを感知する一種のセンサとして Twitter を使用

後の福岡をどのようなまちにしたいか」について、し、地震やインフルエンザの流行などを予測・感広く市民からの意見が募集された。フォーラムや知することについての研究を行っている。Neubig

ワークショップの開催に加えて、既存の広報手段

ら [5]は、大規模災害時に被災者やその関係者にでは意見が得られにくいと想定される層を対象ととって重要な情報(特に安否情報)が含まれるツイ

して Twitter と Facebook での意見投稿の受け付けートを分類する手法を提案した。
上記で述べた研究では、ツイート内の語句を基も行われた。
本研究で提案する、行政分野に関する SNS 上のに分類が行われるだけでなく、ユーザの文体表現コメントの自動分類によって、こうしたプロジェの分析や固有名詞表現の抽出を行い分類に活用すクトでの様々な意見の収集・把握を支援し、そのるなど、分類の対象とするツイートの性質に適し結果として実社会上の問題の解決や住民サービスたアプローチを別途行っていることが多い。またの質の向上などに効果をもたらすことが期待されその他にも、投稿時間データや投稿位置についてる。の情報、特定のハッシュタグの有無などといった、本論文の構成は以下のとおりである。2 節では、Twitter 特有の情報が活用されている場合もある。

関連研究について述べる。3 節では、行政に関す本研究では、行政に関する意見が書かれた膨大る SNS 上のコメントの自動分類を行う手法を提なツイートの中から社会的に有用な知識を得るた案する。4 節では、提案手法の有効性を調べるために、これらのツイートを自動的に分類するシステムを提案する。また、そうしたツイートの分類

1

http://f-shinvision.jp/

に際して重要なのはツイート内の語句だと考えら― 555 ―

Copyright(C) 2012 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved表 1	  カテゴリ分類れるので、本研究では主にツイート内の語句につカテゴリ	 いての情報を利用し、分類を行う。
通常の文書分類では、分類の手がかりとして文書内の語句を用いるが、Twitter 上にあるコメント

プロジェクトへの意見は、百文字程度と文章として非常に短い場合が多い。そのため、通常の文書分類の手法をこれらの文化

コメントの分類に適用しても、良好な結果が得ら経済れにくいことが考えられる。そこで本研究では、コメント内の語句に基づく素性に加えて、分類の福祉対象に適した素性を用意する。具体的には、各種政治団体が配布しているマニフェスト等の文書に着目し、この文書から手がかり語を獲得して素性として用いる。

エネルギー・都市デザイン
交通・治安
その他

3. 行政に関する SNS 上のコメントの自動分類

説明	 
アジアのリーダー都市ふくお
か !プ ロ ジ ェ ク ト に 対 す る 意
見・広報のコメント
文化・観光・ソフト面でのまちづくりについてのコメント
経済・雇用・財政・行政改革についてのコメント
福祉・教育についてのコメント
エネルギー・自然環境・都市デザインについてのコメント
交通・治安についてのコメン
ト
上記のカテゴリのどれにも当てはまらないコメント

本研究では、機械学習を用いた行政に関するSNS 上のコメントの自動分類を提案する。コメントの分類カテゴリを表 1 に示す。なお、各コメントはひとつのカテゴリのみではなく、複数のカテゴリに分類できるものとする。
マニフェストには、行政に関する各分野の課題(1) 各種の政治団体が配布しているマニフェス
トから文を抽出し、その内容に応じて表 1のカテゴリ定義の基準に基づいて分類する。なお、1 文が複数個のカテゴリに分類されることを許す。

を表現する専門用語などの幅広い単語が含まれている。コメントの中にマニフェストに含まれる特定の単語が登場すれば、そのコメントはマニフェストで言及されている内容と非常に近い話題を述べていると判断することができる。通常の文書分類の手法に加え、こうした単語を手がかり語として使用することで、良好な結果が得られると考え(2) (1)の各カテゴリに形態素解析を行い、名詞・動詞・形容詞を抽出する。そして、他のカテゴリ内に重複して存在していない単語のみを「カテゴリごとの手がかり語」として登録する。
図 1	  各カテゴリの手がかり語の獲得方法られる。そこで本手法では、マニフェストから以下の図 1 に示すような方法で「カテゴリごとの手4. 実験

3 節の手法に従って実験を行った結果を以下にがかり語」を獲得する。
本研究では、各コメントを形態素解析し、素性として「コメント内の語句(名詞・動詞・形容詞)」示す。
4.1 実験方法と、上記で述べた「カテゴリごとの手がかり語の2011 年に行われた「アジアのリーダー都市ふく有無(重みは、各カテゴリの手がかり語との一致数おか!プロジェクト」において、Twitter と Facebookとする)」を用いた機械学習を行うことで、各カテを通じて収集された 487 件のコメントの分類を行ゴリに該当するかどうかを判断する分類器を作成った。すべてのコメントに対して、表 1 の分類カする。

テゴリを人手で付与し、実験に用いた。分類カテ
ゴリごとのコメント件数を、表 2 に示す。
手がかり語獲得に用いるマニフェストとして、国政政党の Web サイト、福岡市議会各会派の Web
サイト、2010 年福岡市長選挙の候補者の Web サ― 556 ―

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イト、地方紙の Web サイトの同市長選についての

表 3	  SNS 上のコメントの自動分類の結果記事から、政策課題が記された文書を収集した。

ベースライン手法

提案手法として「コメント内の語句」と「カテ分類器

精度
[%]

再現率
[%]

精度
[%]

再現率
[%]

プロジェクト
への意見

53.6

49.2

55.7

46.4

文化

54.7

49.2

57.6

28.9

経済

43.8

12.5

25.0

4.2

福祉

43.6

30.3

37.5

11.1

エネルギー・
都市デザイン

46.1

32.3

76.8

15.3

交通・治安

63.5

39.7

95.8

26.1

平均

50.9

35.5

58.1

21.0

ゴリごとの手がかり語の有無」を素性に用い実験を行った。ベースライン手法として「コメント内の語句」のみを素性に用い実験を行った。
2本研究では、TinySVM を使用した。2 次多項式
カーネルで使用し、表 1 の「その他」を除く各カテゴリについて、それぞれ 2 値分類器を 4 個ずつ作成し、4 分割交差検定を行った。評価尺度として、精度と再現率を用いた。
表 2	  各カテゴリのコメント件数
カテゴリ

コメント件数

プロジェクトへの意見
文化
経済
福祉
エネルギー・都市デザイン
交通・治安
その他

1784924375338131

提案手法

しかし、「博多」「文化」という単語は他のカテゴリでも出現する単語であり、「伝統」「芸能」という単語は学習データ内に存在しない(該当カテゴリの中でこれらの単語が使われているのは当コメントのみである)、また、いずれの単語も「マニ4.2 実験結果
実験結果を表 3 に示す。表 3 において、システ

フェストから獲得したカテゴリごとの手がかり語」

ム全体の平均での精度に改善が見られた。また、内に存在しないことなどが理由となり、システム「エネルギー・都市デザイン」と「交通・治安」は「文化カテゴリに該当しない」という判断を行のカテゴリについては高い精度が得られ、当該カったと考えられる。

テゴリと無関係なコメントの多くを排除すること

手がかり語とコメント内の語句との一致	 ができたが、全体的に再現率が低下している傾向

以下の図 3 は、人手では「エネルギー・都市デがある。以下にその原因を示し、説明を行う。

ザインカテゴリ」に分類されたが、システムは「エ

ネルギー・都市デザインカテゴリに該当しない」

学習データに出現しない単語の存在	 
以下の図 2 は、人手では「文化カテゴリ」に分類されたが、システムは「文化カテゴリに該当しと判断されたコメント例である。
「エネルギー・都市デザインカテゴリ」の手がかり語には、「震災」「がけ崩れ」「決壊」「震源」ない」と判断したコメント例である。
その中でも、コメント 1 について述べる。コメ

「避難」「風水害」「大雨」「土石流」「高潮」といント内に含まれる単語の中でもとりわけ特徴的だ

った、自然災害に関わる単語が存在している。しと考えられる「博多」「文化」「伝統」「芸能」といかし、図 3 のコメント内の語句と一致している単った単語に注目して、人手ではコメント 1 が「文語は「避難」しか存在していない。そのため、手化カテゴリ」に該当すると判断できる。

がかり語から付与された素性が 1 つしか存在しておらず、システムは最終的に「エネルギー・都市デザインカテゴリに該当しない」と判断したと考2えられる。

http://chasen.org/~taku/software/TinySVM/― 557 ―

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All Rights Reservedコメント 1：

いった単語について、何らかの関連性を獲得する

２５年後も博多弁は残っていて欲しいですね。２５年ことが出来れば、手がかり語との一致を図ること後も山笠には参加したいですね。	  伝統文化を礎に新しい文化、芸能を発展させていきたいです。

ができる。これにより、同一カテゴリ内のコメントに広く現れる素性を付与することができ、分類の結果を向上させることができると考えられる。

コメント 2：
全てのスポーツでのプロチーム誘致、エンターティメ
ント産業でのアジア交流都市として、『アジア選手権』や『アジアリーグ』やコ ン テ ス ト などを福岡中心となって開催を希望します。

5. おわりに本研究では、行政分野に関する SNS 上のコメントを自動的に分類する手法を提案した。その結果、
システム全体で 7.2 ポイントの精度向上、「エネル

コメント 3：
かつて東洋のリバプールと呼ばれた福岡を取り戻す

ギー・都市デザイン」カテゴリで 30.7 ポイントのため、路上でのストリートミ ュ ー ジ シ ャ ン に通年、精度向上、「交通・治安」カテゴリで 32.3 ポイン

気候に左右されない発表の場として天 神 南駅近くのトの精度向上が見られ、本手法の有効性を確認で地下街にアコースティック系のス テ ー ジ が出来ないきた。

かと。付近の活性化のためにもぜひ！

6. 参考文献※太字部分は、JUMAN で「文化・芸術ドメイン」が付与される単語

図 2	  システムが正しく分類できなかった[1] 吉田光男, 松本明日香, “ソーシャルメディアの政治的活用―活用事例と分析事例から―”, 人工知能学会誌, Vol.27, No.1, pp. 43-50, 2012.
[2] 藤川智英, 鍜治伸裕, 吉永直樹, 喜連川優, “マイクロブログ上の流言に対するユーザの態度の分類”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.111,No.76 DE2011-10, pp. 55-60, 2011.

コメント例(文化カテゴリ)

当然ですが地震などの災害に強い街づくりだと思います。福岡市内には防災無線や避難などを[3] 荒 牧 英 治 , 増 川 佐 知 子 , 森 田 瑞 樹 , “TwitterCatches the Flu: 事実性判定を用いたインフルエ
ン ザ 流 行 予 測 ”, 情 報 処 理 学 会 研 究 報 告Vol.2011-SLP-86 No.1, pp.1-8, 2011.

呼びかける放送設備はあるのか？	  障害者はどうやって避難するのか？	  教えてください。
図 3	  システムが正しく分類できなかった
コメント例(エネルギー・都市デザインカテゴリ )これらの問題に対しては、形態素解析器
JUMAN 3 が 出 力 す る 単 語 の ド メ イ ン や 日 本 語
WordNet4などを利用し、コメントとマニフェストに出現する単語のドメインや上位概念・類義語を考慮した素性を用いることが有効だと考えられる。
例えば図 2 であれば、JUMAN の出力するドメインを用いて、図中の太字部分の単語に「文化・芸術」というドメインを付与することができる。

[4] Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, Yutaka Matsuo,“Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event
Detection by Social Sensors”, Proceedings of the19th International Conference on World Wide Web,
pp. 851–860, 2010.
[5] Graham Neubig, Yuichiroh Matsubayashi, Masato
Hagiwara, Koji Murakami, “Safety Information
Mining — What can NLP do in a disaster —”,Proceedings of the 5th International Joint Conference
on Natural Language Processing (IJCNLP), pp.
965-973, 2011.

図 3 であれば、「地震」「災害」といったコメントの内容語と、手がかり語に含まれる「震災」
「震源」

34

http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN
http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/― 558 ―

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