DEIM Forum 2016 B4-1

話題と感情に基づくフォロイー推薦と評価
山本

湧輝†

熊本

忠彦††

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†† 千葉工業大学 情報科学部 〒 275-0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1††† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †wabisabiwasabin@gmail.com, ††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし 現在，人々は Twitter を利用して気軽に自分の得た情報や思ったことを発信できるようになっている．

Twitter では任意のユーザをフォローすることで，そのフォローしたユーザ（フォロイーと呼ぶ）がツイートした内容
を自分のタイムラインに表示させることができる．これまで我々はユーザの興味のある話題の類似性だけでなく，その話題に対する感情の類似性も考慮してフォロイー候補を推薦する手法を提案してきた．本論文では，この提案手法
を 2 種類の従来手法（フォロイー・フォロワー関係を考慮した推薦手法および話題の類似性のみを考慮した推薦手法）と比較し，提案手法の有用性を示す．
キーワード

話題の類似度算出，感情抽出，Twitter（ツイッター），SNS

1. は じ め にを用いてツイートの話題からユーザ間の類似度を計算し，フォロイー候補を推薦するシステムを提案している．また，Gurini

現在，人々は Twitter を利用して気軽に自分の得た情報やら [5] は，クラスタリング手法を用いてツイートから話題を抽思ったことを発信できるようになっている．その気軽さから出し，共通あるいは類似の話題があるかどうかに基づいてフォ

Twitter 上には数多くのユーザが発信した膨大な量の情報が存

ロイー候補を推薦するシステムを提案している．

在している．Twitter には任意のユーザをフォローすることで，我々は話題の類似性を考慮した推薦手法において，話題が類

そのフォローしたユーザ（フォロイーと呼ぶ）がツイートした似しているユーザであってもその話題に対しての感情が異なる

内容を自分のタイムライン（TL）に表示させることができる機

場合は推薦候補として相応しくないという問題点に着目し，話能がある．このとき，ユーザをフォローする基準としては，実

題と感情を考慮したフォロイー推薦手法を提案してきた [6] [7]．

世界での友人や知人，共通の趣味・嗜好を有するユーザ，有益な例えば，阪神タイガースについて多くツイートしていても，タ情報をツイートしているユーザ，好きな有名人（芸能人や政治

イガースに対して常に好意的な阪神ファンとは限らない．アン家，スポーツ選手など）など様々な基準が考えられる．そしてチ阪神ファンで，阪神の悪口ばかりツイートしているユーザもユーザをフォローすることで自分の TL を充実させることが可いれば，阪神ファンではあるけれど，阪神のことを野次ってば能である．2015 年 8 月現在，世界には 3 億 200 万人の Twitter

かりのユーザもいる．このように，ツイートの話題が類似して

月間アクティブユーザがいる [1] と言われており，Twitter 上いるからといって，それぞれのユーザのその話題に対する感情には数多くのユーザが存在している．この中からユーザがフォを見てみると，必ずしもフォロイー候補として相応しいとは言ローしたくなるようなユーザ（すなわちフォロイー候補）を探えない場合もある．

し出すのは困難な作業であり，ユーザにとって実質的かつ潜在的な不利益となっている．

任意のユーザに対し相応しいフォロイー候補を推薦するためには，Twitter 上のすべてのユーザのツイートから話題と感情

このような問題を解決するために，任意のユーザに対してそを抽出する必要があるが，Twitter 上には非常に多くのユーザのユーザに合ったフォロイー候補を推薦する研究が数多く行わが存在しているため現実的ではない．そのため，本研究ではフォれている．その中でも代表的なフォロイー推薦手法として 2 種ロイー推薦のはじめの一歩として，任意のユーザに対し関係の類の手法が挙げられる．１つ目は，フォロイー・フォロワー関近いユーザをフォロイー推薦の範囲とする．すなわち，推薦の係を考慮した推薦手法である．この推薦手法ではユーザ同士の対象となる Twitter を閲覧しているユーザ（本論文では「閲覧つながり（フォロイー・フォロワー関係）に基づいてフォロイー

ユーザ」と呼ぶ）のフォロイーがフォローしているユーザ（す候補が推薦される．例えば，北村ら [2] はリプライ等のユーザ

なわちフォロイーのフォロイーであり，本論文では「ﬀ-ユーザ」

間関与に基づく 2-hop ユーザ推薦モデルを提案している．まと呼ぶ）をフォロイー推薦の範囲とし，この中からフォロイー

た，Scott ら [3] はフォロー関係から友人を推薦する手法を提案

候補を決定することにする．

している．2 つ目は，話題の類似性を考慮した推薦手法である．

また，ユーザの Twitter の使い方にも様々なパターンがある．

この推薦手法ではユーザがツイートした話題と似た話題につ

例えば，自分と同じ興味や趣味についてツイートしているユー

いてツイートしているユーザがフォロイー候補として推薦されザをフォローすることで情報を得たいと思っているユーザもいる．例えば，Pennacchiotti ら [4] は，協調フィルタリング手法

れば，現実世界での知人や友人をフォローすることでコミュニ

表1
文献

表2

感情語辞書の例

話題の

感情の

感情軸

感情語 感情値

感情語 感情値

類似性

類似性

フォロイー推薦に関する研究の分類
フォロイー

番号 ・フォロワー関係

感情語 感情値

喜・好楽しみ

0.91 大切だ

0.54 恋しい

0.64

[16]

○

安

安心

0.45 安らぎ

0.81

休息

0.82

[17]

○

昂

昂る

0.45 すごい

0.57

感動

0.72

[18]

○

哀

悲しい

0.45

憂鬱

0.82

痛い

0.62

[19]

○

怖

怖い

0.45

恐怖

0.64

不安

0.55

怒・厭

嫌だ

0.82

怒る

0.87

辛い

0.72

[20]

○

[21]

○

△

驚

驚く

0.71

驚愕

0.54 慌てる

0.52

[22]

△

△

恥

赤面

0.72

恥じ

0.87 照れる

0.56

ケーション手段として利用したいと思っているユーザもいる．

合，ユーザ B に知人でも友人でもないユーザ A をフォロイー

このように使い方の異なるユーザに対して同じ推薦手法を適候補として推薦するのは適切でない．これに対し，本研究では用することは不適切であると考えられる．そこで，本研究では閲覧ユーザの話題と類似したフォロイーを推薦している為，興Twitter の使い方に基づいてユーザをタイプ分類し，それぞれ味のあるユーザを推薦できる．

のユーザタイプ毎にどういった推薦手法が有効であるかを明ら

2. 2 話題の類似性を考慮した推薦手法

かにする．

久米ら [20] は，ツイートから特徴語を抽出し，その特徴語か

以下，2. 章では関連研究について述べ，提案手法と従来手法ら興味を持っているカテゴリ（話題）を推定するとともに，そのの違いとその立ち位置を示す．3. 章では話題とその話題に対す

特徴語をツイートしているユーザを検索することでフォロイー

る感情を考慮した提案手法について述べ，4. 章では従来手法と候補を決定している．桑原ら [21] は投稿者のメッセージから共の比較実験により提案手法の有用性を示す．最後に 5. 章では通の話題に対して同じような感情を持つ投稿者の推薦を行って

本論文のまとめと今後の課題について述べる．

いる．しかしながら，感情値算出にはその投稿者の感情を考慮

2. 関 連 研 究しているわけではなく，共通の話題に対して一般的に持つであろう感情を計算している点が本研究と異なる．これらの研究は，Twitter ユーザの増加に伴い，フォロイー推薦に関する研究

話題の類似性を考慮したフォロイーの推薦を行っており，閲覧も数多く行われている．表 1 にフォロイー推薦手法の分類を示

ユーザがツイートしている内容と類似した内容をツイートしてす．表 1 に示すように，大きく分けると，フォロイー推薦の手いるユーザをフォロイー候補として推薦する．しかしながら，法としてフォロイー・フォロワー関係に着目した推薦手法と話話題の類似は閲覧ユーザが自分の興味のある内容についてツ

題の類似性を考慮した推薦手法の 2 種類がある．それぞれの手イートしていることが前提となっている．そのため，閲覧ユー

法について以下で説明する．

ザが欲しい内容のツイートと投稿しているツイートの内容が同

2. 1 フォロイー・フォロワー関係に着目した推薦手法

じでない場合に正しくフォロイーを推薦できないという問題がJilin ら [16] は，ソーシャルネットワークサイトでツイートある．さらに，閲覧ユーザの投稿しているツイートの話題と同から抽出した興味とフォロー関係に基づいてフォロイー候補をじ話題に対してツイートしているユーザを推薦したとしても，推薦するシステムを提案している．Hannon ら [17] は Twitter

その話題に対して同じ感情を持っているとは限らないため不適でフォローやリプライなどから関連性の高いユーザを見つける

切なフォロイーを推薦する場合がある．これに対し，本研究でTwittomender システムを提案している．Armentano ら [18] はは話題とその話題に対しての感情の類似からフォロイーを推薦フォローフォロワー関係からフォロイーの推薦を行っている．

している点が異なる．また，熊本ら [22] は任意の Twitter ユー

吉本ら [19] は趣味・嗜好を入力するとそのキーワードに対してザのツイートの話題と感情を可視化するシステムを提案してい重要な投稿者を推薦するシステムを提案している．ここで，重るが，フォロイー候補の推薦は行っていない．また，話題の抽

要度は投稿するツイートの重要度と他のユーザからの評価の出に Yahoo!キーフレーズ抽出 API [23] を用いているため，話

2 つの観点から算出している．これらの研究は，フォロイー・

題がフレーズ単位で抽出され，二人のユーザに共通の話題を抽

フォロワー関係を考慮してフォロイー候補を推薦している．そ出するのは難しい．感情抽出もユーザ単位であり，話題毎の感のため，閲覧ユーザやフォロイー候補が趣味や興味についてツ情は抽出していない点が本研究と異なる．

イートを投稿していなくても，フォロイー・フォロワーの関係から興味のあるユーザを推薦することが可能である．しかしな

3. 提 案 手 法

がら，閲覧ユーザとフォロイー・フォロワーのフォローする傾

本研究では，閲覧ユーザの興味のある話題との類似性とそれ向が異なる場合，興味のないユーザを推薦される場合もある．

らの話題に対する感情の類似性の 2 つの観点からユーザを評価

例えば，ユーザ A がユーザ B を共通の趣味や興味についてよ

し，フォロイー候補を推薦する．具体的にはまず，ユーザの興くツイートしているという理由でフォローしていても，ユーザ味のある話題との類似性を調べるために，閲覧ユーザのツイー

B が現実世界での知人や友人のみをフォローする傾向にある場

トと全ての ﬀ-ユーザのツイートを Twitter Rest API（注 1） を用

イートのクラスタが存在する場合がある．本研究ではこのクラいて取得し，それぞれの ﬀ-ユーザごとに，閲覧ユーザと各 ﬀ-

スタをガベージクラスタと呼び，ガベージクラスタの話題はた

ユーザのツイートをクラスタリング手法を用いて分類する．そとえ二人のユーザのツイート数が同じであっても，共通の話題

して，各クラスタに分類された両者のツイートの分布から両者とは言いがたいため，事前に削除する必要がある．そこで，ガに共通の話題を抽出する．次に，それぞれの共通の話題に対す

ベージクラスタ内のツイートの話題に関連性が乏しいことを利る感情の類似性を調べるために，そのクラスタに含まれている

用してガベージクラスタを選別し，除外することにする．具体

閲覧ユーザのツイートと ﬀ-ユーザのツイートの感情値（感情的には，i 番目のクラスタ Ci のセントロイド ci とそのクラスの強さを定量化したもの）を算出する．以上の結果から，共通タに含まれるツイート x のコサイン類似度をツイートごとに求の話題が多く，それぞれの共通の話題に対する感情値が近い ﬀ-

め，その平方和をクラスタ Ci の凝集性 Ai と定義し，その値がユーザをフォロイー候補として推薦する．

閾値 TA 未満のクラスタをガベージクラスタとして除外する．

3. 1 共通の話題の抽出
Ai =提案手法は，閲覧ユーザと各 ﬀ-ユーザの共通の話題を両ユー∑ x · ci(x∈Ci

ザのツイートから抽出するために，以下の処理を行う．

|x||ci |)2

まず，Twitter Rest API を用いて閲覧ユーザと ﬀ-ユーザの以上より，両者のツイートの比率 Ri が閾値 TR 以下であり，ツイートを n 個ずつ収集し，計 2n 個のツイートを取得する．

かつツイートの凝集性 Ai が閾値 TA 以上であるクラスタを「共本論文では n 個のツイートを新着した 200 個のツイートとし，

通話題クラスタ」と呼び，共通話題クラスタの中心ベクトルに

合計 400 個のツイートを取得する．次に，取得したツイート

最も近いトピックを共通の話題として扱うことにする．なお，そから共通の話題を抽出するために，ツイートのクラスタリン

れぞれの閾値は我々の予備実験により，TR = 0.25，TA = 0.60

グを行う．このクラスタリングには短文のクラスタリングに向とする．

いている [28] とされている Repeated Bisection 法 [29] を用い

3. 2 共通の話題に対する感情値算出

る（注 2）．クラスタリングの結果，それぞれのクラスタには複数

次に，抽出された共通の話題毎に閲覧ユーザと ﬀ-ユーザののトピック（話題を示す名詞）が含まれているが，本研究では感情ベクトル（8 次元の感情軸に対する 8 個の感情値からなるクラスタの中心ベクトルに最も近いトピックをそのクラスタのベクトル）を算出し，その類似度を求める．具体的には，共通話題とする．今回用いたクラスタリングツール bayon では分割

話題クラスタ内に含まれるそれぞれのツイートから我々が構築クラスタ数を指定することができるが，我々の予備実験の結果した感情語辞書を用いて 8 次元の感情軸に対する 8 個の感情値

から分割数は 10 クラスタとした．これら分割されたクラスタ（8 次元のベクトル）を求め，この感情ベクトルをそれぞれのから共通の話題を抽出するために，我々は以下の 2 つのポイン

ユーザ毎に足し合わせた結果から得られる感情ベクトルを，そトに着目する．

の共通の話題に対するそれぞれのユーザの感情ベクトルとする．

•

クラスタ内における閲覧ユーザと ﬀ-ユーザのツイート数

そして，このようにして得られる 2 つの感情ベクトルに対しての比率

コサイン類似度を求め，閲覧ユーザと ﬀ-ユーザのその共通の話

あるクラスタ内に閲覧ユーザと ﬀ-ユーザのツイートが混在して題に対する感情の類似度とする．

いる場合，そのクラスタの話題は共通の話題となる可能性があ

3. 2. 1 感情語辞書

るが，その比率が 10:1 のように偏っている場合と 1:1 のようツイートから感情値を算出する際に，ツイートを構成する単に均等な場合を比べてみれば，均等な場合の方が共通の話題と語毎に感情の強さを定量化した感情語辞書が必要となる．本研してより適切であると考えられる．そこで，i 番目のクラスタ

究では，感情語辞書を構築するための手法として，熊本ら [25]における両者のツイート数の比率 Ri を以下の式を用いて求め，が提案している感情語辞書構築システムを用いる．熊本らの手

その値が閾値 TR 以下のクラスタの話題を両者に共通の話題と法は，感情語辞書を構築するために，大量のデータに現れる任する．

意の単語とあらかじめ定義してある感情語群との共起関係を調|Xi − Yi |Ri =|Xi | + |Yi |ここで，|Xi | は i 番目のクラスタに属するユーザ X のツイート数を示し，|Yi | は i 番目のクラスタに属するユーザ Y のツイート数を示す．

•

ツイートの凝集性

べ，その結果に基づいてそれぞれの単語の感情値を数値化している．また，感情値とはそれぞれの感情軸における感情の程度
を 1〜0 の実数値として算出したものである．
しかしながら，熊本らが構築した感情語辞書では，新聞記
事の印象を表現するのに適した 3 つの感情軸（「楽しい⇔悲しい」，「うれしい⇔怒り」，「のどか⇔緊迫」）が用いられておRepeated Bisection 法はハードクラスタリングであるため，クり，Twitter 上のツイートに対する感情を表現するのに適して

ラスタリングの対象となったツイートは必ずいずれかのクラスいるとは言えない．その理由は主に 2 つあり，1 点目として，タに分類される．そのため，相互に関連性のない話題を含むツTwitter 上のツイートは新聞記事よりユーザの日常と深く関係しており，様々な感情を有している場合が多いという点が挙げ（注 1）：https://dev.twitter.com/rest/public（注 2）：実際には Repeated Bisection 法が実装されたクラスタリングツール
である bayon [30] を用いるられる．一方，我々は，これまでの先行研究 [14] において，国語学者の中村が提案している 10 次元の感情軸 [15] を我々が行っ表 3 ツイートの感情値の算出例

表4

ツイート「野球はすごく面白い」

i

類似度算出の例

ASi

BSi

Si

感情語

喜・好

安 昂 哀

怖

怒・厭

驚

恥

阪神 (20,3,12,3,4,3,3,5) (20,4,11,4,3,3,5,3)

0.99

凄い

0.14

0

0

0

0

0.01

0.7

0.38

巨人 (6,3,3,10,4,20,3,3) (3,5,5,12,3,18,5,3)

0.97

面白い

0.89

0

0

0

0.01

0

0.03 0.32

S （合計）

1.96

合計

1.03

0

0

0

0.01

0.01

0.73

0.7

慮しないものとする．

ツイート「最近すごく面白くない」

また，ツイートに否定語が入っている場合は正しい感情値を

感情語

喜・好

安 昂 哀

怖

怒・厭

驚

恥

凄い

0.14

0

0

0

0

0.01

0.7

0.38

面白くない

0

0

0

0

0

0

0

0

場合だと形態素解析による出力結果は形容詞「嬉しい」と形容

合計

0.14

0

0

0

0

0.01

0.7

0.38

詞性述語接尾辞「ない」に分けられる．感情語辞書とのマッチ算出することができない．例えば，「嬉しくない」のような語のングを行うと「嬉しい」という形容詞は感情語辞書では「喜」
た被験者実験の結果に基づいて整理し直すことで，ツイートの感情を表現するのに適した 8 次元の感情軸（「喜・好」,「安」,「昂」,「哀」,「怖」,「怒・厭」,「驚」,「恥」）を提案している．
そこで本研究では，この 8 つの感情軸を用いて感情語辞書を構築することにする．
また，理由の 2 点目として，Twitter 上のツイートには口語的な表現が多く，さらに表記上の揺れや文法の乱れなどから単語間の共起関係を正しく分析できない場合が多いという点が挙のため，この文の感情は「喜」になってしまう．しかしながら，
この「嬉しくない」は「嬉しい」を否定しているので，「喜」の感情にはならない．この問題を解決するために，熊本ら [27] はJuman の出力結果を変換することで，否定語を正しく扱うためのルールを提案している．本論文では，この熊本らの提案している否定語についてのルールを適用することで，否定語の判定を行い，否定語を含む場合の感情語はその感情を持たないとすることで問題を解決する．このようにして求めたツイートの感情の例を表 3 に示す．

げられる．
そこで本研究では，ツイートと同様に口語的な表現が多いが，表記上の揺れや文法の乱れが少ない Yahoo!映画（注 3） のレビューデータ 74,000 文書を元に熊本らの感情語辞書構築シス
テムを用いて感情語辞書の構築を行った．その結果，それぞれの感情軸に対して約 5,600 語〜7,500 語の感情語と対応する感
情値を感情語辞書に登録した．構築した感情語辞書の一部を表

3. 2. 3 感情に基づく類似度算出
次に，ツイートの感情値から両ユーザの類似度を計算する．
まず，算出したツイートの感情値を用いて，そのツイートが含まれる共通話題クラスタの感情値を求める．3. 2 節で決定した
共通話題クラスタに対して以下の式を用いて，閲覧ユーザと ﬀユーザの感情に基づく類似度 S を求める．

2 に示す．
S=

3. 2. 2 ツイートの感情値算出

k∑ASi · BSi(i=1

8 次元の感情軸を用いてツイートの感情を決定するには，|ASi ||BSi |)2

3. 2. 1 節で構築した感情語辞書を用いてツイートの感情値を算

ここで，二人のユーザの共通話題クラスタと判断されたクラス

出する．具体的には，ツイートに対して形態素解析エンジン

タ数を k とする．ASi は i 番目の共通話題クラスタにおける閲を用いて形態素解析し，ツイート中の形態素と感情

覧ユーザの感情ベクトルを示し，BSi は i 番目のクラスタにお語辞書中の感情語のマッチングを行う．しかしながら，ツイー

ける ﬀ-ユーザの感情ベクトルを示す．この 2 つの感情ベクトル

トには乱れた表現が多く存在するため，感情語とのマッチングの類似度の計算にはコサイン類似度を用い，共通の話題と判断を正しく行うことができない．例えば，感情語辞書に「楽しかっされたクラスタ全てのコサイン類似度の平方和を計算することた」という感情語が登録されていても，「今日はたのしかった」

で，類似度 S を求める．この類似度 S が閾値 TS 以上のとき

（注 4）

Juman

というツイートからは「たのしかった」という形態素が抽出さに，その ﬀ-ユーザをフォロイー候補として推薦する．ある閲覧

れ，「楽しかった」とはマッチングしない．このような問題を解ユーザと ﬀ-ユーザの阪神と巨人各々の話題に対する類似度計

決するために Juman には代表表記という基本語彙に付与され算の例を表 4 に示す．ここでの感情値は (喜・好，安，昂，哀，ている ID のようなものが存在する．そこで我々は，ツイート

怖，怒・厭，驚，恥) を示す．表 4 より，閲覧ユーザと ﬀ-ユー

中の形態素をこの代表表記に統一し，感情語辞書中の感情語とザは阪神という話題に対して「喜・好」のような好意的な感情のマッチングを行う．このとき，Juman に代表表記を有していを持ち，巨人には「怒・厭」のような反感を抱いている事がわ

るが，感情語辞書に未登録な単語は手動で感情語辞書に追加すかる．その結果，この閲覧ユーザと ﬀ-ユーザは阪神，巨人といることとし，実際にあらかじめ登録してある単語と手動で追加

う 2 つの共通話題において感情の類似度が高いことがわかる．

した代表表記の合計 32,326 単語が感情語辞書に登録されてい

4. 実

験

る．一方，形態素に同形が存在する場合は曖昧な単語なので考4. 1 Twitter ユーザのタイプ分類（注 3）：Yahoo!movie, http://movies.yahoo.co.jp/（注 4）：http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

提案手法は，閲覧ユーザと ﬀ-ユーザのツイートから共通の話題を抽出し，各共通話題に対する感情の類似度が高いユーザを表 5 ユーザタイプ毎の実験結果のまとめ

hhh
hhhh
hhhツイートの内容
hhhh
フォロイーとの関係
h
h

興味・趣味

日常的なコミュニケーション

現実世界での知人・友人

ユーザタイプ 1

ユーザタイプ 2

それ以外

ユーザタイプ 3

ユーザタイプ 4

表 6 ユーザ実験に参加した被験者の特徴
被験者 ID

興味や趣味に関する現実世界での知人・友人がツイートの割合

フォロイーに占める割合

フォロイー数 フォロワー数

User1

73

68

80%

90%

User2

31

38

70%

90%

User3

215

270

70%

90%
1%

User4

294

326

10%

User5

368

420

40%

1%

User6

339

172

90%

10%

User7

441

351

50%

1%

User8

400

362

50%

1%

フォロイー候補として推薦する．これは，閲覧ユーザと ﬀ-ユー

関することが多く，フォロイーも現実世界の知人・友人というザが同じ話題に対してツイートしていることを前提としている．

より，共通の興味や趣味を有するユーザをフォローしている場

しかしながら，ユーザの Twitter の使い方には様々なものが存合が多いという特徴がある．そのため，自身のツイート内容と在するため，必ずしも共通の話題を持つユーザが閲覧ユーザにフォローしたいユーザのツイート内容が類似していることが重対するフォロイー候補として適切であるとは限らない．例えば，

要であり，提案手法が有効であると考えられる．

閲覧ユーザが興味のある話題に対してツイートし且つ，その話〔ユーザタイプ 4〕

題に対して多くツイートしているユーザをフォローしているよこのタイプのユーザは，ツイートの内容は日常的なものが多うな場合は，両者の共通の話題に対する感情の類似性に基づいいが，フォロイーは現実世界の知人・友人というより，興味や趣て適切なフォロイー候補を推薦できる．しかしながら，少なく味が合うインターネット上のユーザをフォローしている場合がとも一方が Twitter をコミュニケーション手段として用いる場多いという特徴がある．すなわち，情報収集のために Twitter

合は，共通の話題の抽出が困難となり，適切なフォロイー候補を利用しているユーザと考えられるが，ユーザ自身のツイートを推薦できない．このことから，ユーザの Twitter の使い方に内容からそのユーザの興味や趣味を抽出できない場合が多い．

よって有効なフォロイー推薦手法が異なると考えられる．そこ

そのため，話題の類似性に基づく手法では適切なフォロイー候

で，ユーザの Twitter の使い方をユーザタイプ毎に分類し，提補を推薦できないと考えられる．

案手法がどのユーザタイプに適切であるかを分析する．本研究以上の 4 つのユーザタイプに対してユーザ実験を行い，提案で分類したユーザタイプを表 5 に示すとともに，以下でそれぞ手法と既存手法がどのユーザタイプに有効であるかを明確にれのタイプについて説明する．

する．

〔ユーザタイプ 1〕
このタイプのユーザは，ツイート内容は自分の興味や趣味に関することが多いが，現実世界の知人・友人を多くフォローしており，自身の TL に表示されるフォロイーのツイートには自身の興味や趣味に関することが少ないという特徴がある．その4. 2 ユーザ実験
提案手法が有効なユーザタイプを発見することを目的とし，ユーザタイプ毎に提案手法と従来手法の比較実験を行った．

4. 2. 1 実 験 条 件(a) 閲覧ユーザ

ため，フォロイー・フォロワー関係だけからは見つけることの被験者となる閲覧ユーザは 20 代の学生 8 名である．各々のできないユーザを，提案手法では推薦できると考えられる．

ユーザの Twitter 利用状況を以下に示すとともに，各ユーザ〔ユーザタイプ 2〕の特徴（フォロイー数，フォロワー数，興味や趣味に関するツ

このタイプのユーザは，ツイートの内容は日常的なものが多く，現実世界の知人・友人を多くフォローしており，知人や友人とのコミュニケーション手段として Twitter を利用している

イートの割合，現実世界での知人・友人がフォロイーに占める割合）を表 6 にまとめる．

•

User1（ユーザタイプ 1)

ため，話題が多岐にわたり，共通の話題を抽出しにくいという「政治」に対して興味を持っている閲覧ユーザであり，政治関

特徴がある．そのため，話題の類似性に基づく手法では適切な連のニュースに関する感想や意見を多くツイートしているが，フォロイー候補を推薦できないと考えられる．

フォロイーには現実世界での知人や友人が多い．

〔ユーザタイプ 3〕
このタイプのユーザは，ツイート内容は自分の興味や趣味に•

User2（ユーザタイプ 1)「ソーシャルゲーム」に対して興味を持っている閲覧ユーザであり，ソーシャルゲームに関する感想や意見を多くツイートし

表 7 ユーザ実験の結果被験者ているが，フォロイーには現実世界での知人や友人が多い．

•

User3（ユーザタイプ 2)「ソーシャルゲーム」と「パソコン」に対して興味を持ってい

手法

適合率

再現率

F値

User1

話題の類似性

0.745

0.500

0.599

(タイプ 1)

フォロイー関係

0.897

0.317

0.468

フォロワー関係

0.960

0.293

0.449

相互フォロー関係

0.958

0.280

0.434

提案手法

0.789

0.549

0.647

User2

話題の類似性

0.102

0.056

0.072

(タイプ 1)

フォロイー関係

0.510

0.601

0.552

フォロワー関係

0.501

0.623

0.555

相互フォロー関係

0.492

0.562

0.525

提案手法

0.082

0.052

0.064

User3

話題の類似性

0.081

0.263

0.123

(タイプ 2)

フォロイー関係

0.500

0.684

0.578
0.571

る閲覧ユーザであるが，フォロイーの大半が現実世界での知人や友人であり，Twitter はコミュニケーション手段として用いている．そのため，日常のありふれた話題に関するツイートが多い．

•

User4（ユーザタイプ 2)「サッカー」に対して興味を持っている閲覧ユーザであるが，フォロイーの大半が現実世界での知人友人であり，Twitter はコミュニケーション手段として用いている．そのため，日常のありふれた話題に関するツイートが多い．

•

User5（ユーザタイプ 3)

フォロワー関係

0.522

0.632

相互フォロー関係

0.550

0.579

0.564

提案手法

0.095

0.421

0.155

「アニメ」に対して興味を持っている閲覧ユーザであり，ツイー
トの内容も「アニメ」に関するものが比較的多い．また，フォ

User4

話題の類似性

0.102

0.056

0.072

ロイーのほとんどが現実世界での知人友人でなく，情報収集の(タイプ 2)

フォロイー関係

0.510

0.601

0.552

フォロワー関係

0.501

0.623

0.555

相互フォロー関係

0.492

0.562

0.525

提案手法

0.082

0.052

0.064

User5

話題の類似性

0.627

0.336

0.438

(タイプ 3)

フォロイー関係

0.457

0.436

0.447

た，フォロイーには現実世界での知人友人は少なく，興味や趣

フォロワー関係

0.477

0.564

0.517

味でつながっているユーザが多い．

相互フォロー関係

0.451

0.418

0.434

提案手法

0.649

0.573

0.609

ために Twitter を用いている．

•

User6（ユーザタイプ 3)「アニメ」に対して興味を持っている閲覧ユーザであり，ツイー
トの内容もそのほとんどが「アニメ」に関するものである．ま•User7（ユーザタイプ 4)「ゲーム」に対して興味を持っている閲覧ユーザであるが，ツUser6

話題の類似性

0.273

0.375

0.316

イートの内容は興味や趣味に関するものと日常のありふれた話(タイプ 3)

フォロイー関係

0.333

0.542

0.413

フォロワー関係

0.359

0.479

0.411

相互フォロー関係

0.370

0.417

0.392

提案手法

0.293

0.708

0.415

User7

話題の類似性

0.333

0.146

0.203

(タイプ 4)

フォロイー関係

0.348

0.195

0.250

題に関するものとに大きく分けられる．また，フォロイーのほ
とんどが知人友人でなく，情報収集のために Twitter を用いている．

•

User8（ユーザタイプ 4)「ゲーム」と「アニメ」に対して興味を持っている閲覧ユーザ

フォロワー関係

0.300

0.146

0.197

であるが，ツイートの内容は興味や趣味に関するものと日常

相互フォロー関係

0.400

0.146

0.214

のありふれた話題に関するものとに大きく分けられる．また，

提案手法

0.400

0.146

0.214

User8

話題の類似性

0.300

0.145

0.196

(タイプ 4)

フォロイー関係

0.345

0.154

0.213

フォロワー関係

0.280

0.132

0.179

相互フォロー関係

0.301

0.144

0.195

提案手法

0.35

0.146

0.206

フォロイーのほとんどが知人友人でなく，情報収集のためにTwitter を用いている．
(b) ﬀ-ユーザ
それぞれの閲覧ユーザに対し，フォロイーのフォロイーをランダムに 200 名ずつ抽出する．

表8

ユーザタイプ毎の実験結果のまとめ

各 ﬀ-ユーザから新着の 200 ツイートを取得することで，結ユーザタイプ

適切なフォロイー推薦手法

果，1 閲覧ユーザにつき 40,000 ツイート（200 名× 200 ツイー

ユーザタイプ 1

提案手法

ユーザタイプ 2

フォロイー・フォロワーを考慮した推薦手法(c) ツイートト）を取得する．また，それぞれの閲覧ユーザからも新着の200 ツイートを取得する．
4. 2. 2 実

ユーザタイプ 3

提案手法

ユーザタイプ 4

フォロイー・フォロワーを考慮した推薦手法

験

提案手法と従来手法の比較実験を行う．このとき，各閲覧
ユーザに自分の ﬀ-ユーザ 200 名分のツイートを見てもらい，実際にフォローしたいと評価した ﬀ-ユーザを正解データとした．
なお，既存手法には，以下に示すように，話題の類似性を用いた推薦手法とフォロイー・フォロワー関係のみを用いた推薦手
法の 2 種類を用意し，提案手法と比較した．

(1) 既存手法：話題の類似性を用いた推薦手法
話題の類似性を考慮した推薦手法として，提案手法の話題の類似度のみを用いてフォロイー候補を決定する手法を用意した．

(2) 既存手法：フォロイー・フォロワー関係のみを用いた推薦手法

フォロイー・フォロワー関係のみを考慮した推薦手法として，

イーを推薦しやすくなるためと考えられる．さらに，User5 とフォロイー関係を考慮する手法，フォロワー関係を考慮する手User6 を比較してみると，User6 の適合率の方が低いことがわ

法，相互フォロー関係を考慮する手法の 3 種類を用意した．各かる．その理由の一つとして，User6 は話題の類似性以外の観手法について以下で説明する．

点からフォローするユーザを決定する傾向があったためと考え•

フォロイー関係

閲覧ユーザと共通のフォロイーが多い ﬀ-ユーザを推薦する．

•

フォロワー関係

閲覧ユーザと共通のフォロワーが多い ﬀ-ユーザを推薦する．

•

相互フォロー関係られる．すなわち，ツイートの頻度が高いユーザはフォローしたくないとか，自分の興味に合った画像をツイートするユーザはフォローしたいとかいったものである．このような観点を今回の実験では考慮していなかったため，User6 の適合率が低い値を示したものと考えられる．以上の結果から，話題と感情を

閲覧ユーザと共通の相互フォロー関係にあるユーザが多い ﬀ-考慮した提案手法の方がユーザタイプ 3 には有効であると言ユーザを推薦する．

える．

4. 2. 3 結果と考察
実験結果を表 7 に示すとともに，実験結果に対する考察をユーザタイプ毎に行い，表 8 にまとめる．

ユーザタイプ 4 に分類された User7 と User8 は全ての手法において低い適合率，再現率，F 値を示した．このことからユー
ザタイプ 4 に対しては，提案手法でも既存手法でも精度の良い

表 7 より，ユーザタイプ 1 に分類された User1 と User2 にフォロイー推薦ができないと言える．その理由として，日常的対しては，提案手法の再現率と F 値が他の手法と比較して高な内容のツイートが多く，話題を正確に抽出できない上，現実

い値を示した．ユーザタイプ 1 では，フォロイーには現実世

世界での知人や友人をフォローしないことから，共通のフォロ

界での知人や友人が多く，そして自分の興味や趣味についてツイーやフォロワーを抽出できない点が挙げられる．

イートしている場合が多い．知人や友人のフォロイーが多いと以上の結果をまとめると，提案手法は，興味や趣味に関するいう視点から見てみると，共通のフォロイーやフォロワーが多ツイートをしているユーザに対して有用であると言え，特にそい人を推薦するフォロイー・フォロワー関係を用いた推薦手法の中でも現実世界での知人や友人をフォローしているユーザにが User1 と User2 に対しては有効であり，実際高い適合率を得

対して最も効果的であると言える．

ている．しかしながら，フォロイー・フォロワー関係を用いた推薦手法は話題の類似性を考慮しないため，共通の話題を有す

5. まとめと今後の課題

る潜在的なフォロイー候補が推薦されず，再現率が下がったも本論文では，ユーザの Twitter の使い方をユーザタイプと呼のと考えられる．また，話題の類似性のみを考慮した手法と提び，そのユーザタイプ毎にフォロイー推薦の既存手法と提案手案手法を比較してみると，提案手法の方が適合率も再現率も良法の有効性を分析した．その結果，閲覧ユーザのツイートに趣かった．これは，提案手法が話題の類似性のみならず，話題に味や興味の内容を多く投稿するユーザに関しては提案手法で対する感情の類似性も考慮しているためと考えられる．以上のある話題とその話題に対する感情を考慮したフォロイーの推薦ことから，話題と感情を考慮した提案手法がユーザタイプ 1 に手法が有効である．しかし，閲覧ユーザがツイートに趣味や興は最も有効であると言える．

味の内容を投稿していないユーザの場合はフォロイー・フォロ

ユーザタイプ 2 に分類された User3 と User4 に対しては，相ワー関係を考慮したフォロイーの推薦手法が有効であった．

互フォロー関係を用いた手法が適合率で，フォロイー関係を用

今後の課題として，ユーザタイプはアンケートの結果から決いた手法が再現率と F 値で最も高い値を示した．その理由と定しているため，適切な推薦手法を自動で決定することができして，ユーザタイプ 2 ではフォロイーは知人や友人であり，ツていない．そこで，ツイート数，フォロー数，フォロイー数，

イートの内容も挨拶等の日常的なツイートが多いことから，共フォロイーの話題と感情などからユーザタイプを決定し，適切通の話題が抽出しにくく，話題に対する感情も算出にくいとな推薦手法を自動で決定したい．

いった点が挙げられる．その結果，話題の類似性を考慮した従謝辞

来手法や提案手法の適合率，再現率，F 値がフォロイー・フォ

本研究の一部は JSPS 科研費 26330347 及び，私学助成金 (大ロワー関係を考慮した手法に比べ，極端に低くなっているのが学間連携研究補助金) の助成によるものです．ここに記して謝わかる．

意を表します．

ユーザタイプ 3 に分類された User5 と User6 に対しては，両ユーザとも提案手法の再現率と F 値が他の手法より高い値を示した．これは，ユーザタイプ 1 と同様，自分の興味や趣味についてツイートしている場合が多いためと考えられる．その一方で，ユーザタイプ 1 に比べユーザタイプ 3 では適合率が低くなっている．これは，フォロイーとして現実世界の知人や友人を選ばない傾向があるユーザタイプ 3 と，知人や友人であるフォロイーが共通の興味や趣味に関してツイートしている
ユーザタイプ 1 では，ユーザタイプ 1 の方がより適切なフォロ

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