DEIM Forum 2016 A6-1

Twitter の投稿場所を考慮したユーザ属性推定
武田

直人†

関

洋平††

† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2
E-mail: †s1413134@u.tsukuba.ac.jp, ††yohei@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし Twitter には，商品やサービスに対する評判が多数投稿されており，これらを分析することでマーケティン
グ等への応用が可能である．その際に，ユーザの属性を正しく推定できれば，属性別の意見抽出が可能となる．本研
究では，Twitter ユーザの属性を推定する際の素性として，ユーザの投稿場所を利用する新たな手法を提案する．提案手法では，Twitter データから得られるジオタグをクラスタリングすることで，対象ユーザの頻繁に訪れる場所での投稿割合を求め，素性とする．推定する属性の例として,「学生」，「社会人」，「主婦」の 3 属性を分類する評価実験を行った．その結果，「学生」で 0.816 の F 値が得られ，ベースラインと比較して，有意な向上が見られた．
キーワード

Twitter，属性推定，位置情報，ジオタグ

1. は じ め に
1. 1 背景140 字以内の短文を気軽に投稿できる Twitter（注 1） は，全世界で主流の SNS となっており，社会的なインフラとなりつつある．また，Twitter は，それぞれのユーザの考えや行動をリ
アルタイムに反映しやすいという特徴から，近年研究対象として注目されている．この際，性別，年代，職業といったユーザ

図1の属性が明らかとなれば，属性ごとにトレンド分析をすること
で，「若年層の女性に人気のブランド」や「社会人の男性が好む車」などの情報を得ることができる．このような Twitter を利用した意見の抽出は，従来のアンケート調査と比較して，低コ
ストでリアルタイムな集計が期待できる．
しかし，Twitter では，ユーザが性別，年齢，職業などの属性を明示しない場合が多く，日本で職業属性をプロフィールに記載するユーザは全体の 13.62% とわずかである [1]．これらのことから，従来のアンケート調査のような属性ごとの意見抽出が困難であると考える．これらの課題を解決するために，ユーザの属性を推定する研究が数多く行われている [2], [3]．
また，近年では Google Now（注 2） や NAVITIME（注 3） などの，スマートフォンから得られる位置情報に基づいた情報の提供を行うサービスが登場している．位置情報を利用した研究は，2. 1
節で述べるように，多岐にわたり，特に投稿内容や投稿時間といった他に得られる情報と組み合わせることによって，新たな知見が得られること，既存の手法よりも高精度な推定モデルを構築できることが示されている．
本論文では，Twitter の利用者について，属性ごとのユーザの位置情報に基づいた投稿場所の違いに着目し，推定を行う．
また，各属性の特徴的な単語に着目した手法と各属性の投稿時（注 1）：https://twitter.com/（注 2）：https://www.google.com/intl/ja/landing/now/（注 3）：http://www.navitime.co.jp/

属性推定手法の処理間帯の差に着目した手法とを組み合わせた素性をベースラインとした評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．

1. 2 本研究の概要
Twitter の投稿には，性別によって投稿する単語が異なること，職業によって投稿場所が異なることなど，利用者に応じて特徴が現れると考える．本研究では，こういった特徴を選択し，機械学習を用いて推定モデルを構築することで，Twitter の利
用者の属性推定を行う．図 1 に手法の概要を示す．
属性の推定は，以下の手順で行う．
（ 1 ） ユーザ群を収集し，人手で属性のラベリングを行った訓練データを準備（ 2 ） 訓練データのユーザ群に対して，推定に有効と考えられる素性を選択（ 3 ） 機械学習により，素性を手がかりとした推定モデルを作成（ 4 ） 評価するユーザの素性を，推定モデルに入力し，ユーザの属性を推定本研究では，以下の 3 つの素性を採用し，属性推定を行う．

•

1 時間ごとの場所別の投稿数の割合•

ツイートに出現するそれぞれの属性に特徴的な単語•

1 時間ごとの投稿数の割合

本研究では，既存研究で提案されていない，ユーザが投稿を行う場所での投稿数の割合を素性とし，属性の推定に有効か検証を行う．素性の詳細については，3. 節で説明する．

稿内容，プロフィール文に加え，推定対象ユーザが含まれるリ

1. 3 論文の構成

スト名を，他ユーザから付与されたタグ情報とすることで職業

2. 節以降の本論文の構成は以下の通りである．2. 節では，ジ属性の推定を行う手法を提案し，「会社員」の推定を行った．
「会

オタグを活用した研究と，Twitter ユーザの属性推定手法につ社員」の推定では，プロフィール文とリスト名を利用した場合

いて関連研究を紹介し，本研究の位置づけを述べる．3. 節では，が最も推定精度が高く，F 値で 0.805 を得ている．

本研究の属性推定手法について詳細を述べる．4. 節では，任意

また，本研究では，投稿時間を素性とするベクトルを，提案に抽出したアカウント群に対し職業属性のラベリングを行い推手法との比較手法である，ベースラインの素性の 1 つとして採定する属性を選択する．また，3. 節で述べる素性選択に必要と用する．田中ら [3] は，各属性のユーザの投稿時間に基づいてなる，場所情報 API での場所ラベルを選択し，推定対象の属クラスタリングを行った上で，投稿内容と投稿時間を素性とし，性に現れる特徴的な単語を選択する．5. 節では，属性推定に関

職業属性の推定を行った．対象とする職業は学生，社会人，主する実験を通して，提案手法の評価を行う．6. 節では，本研究婦，パート・アルバイトの 4 つで，F 値を用いた評価を行い平で得られた知見をまとめ，今後の課題を述べる．

均値で 0.772 を得ている．

2. 関 連 研 究

3. 投稿場所を考慮した属性推定手法

2. 1 Twitter のジオタグを活用した研究

本節では，Twitter ユーザの投稿場所を考慮した属性推定手

本研究では，属性ごとに訪れる場所に違いがあることに着目し，ユーザ単位でのツイートを集約するとともに，ユーザの投稿したツイートに現れる単語を，属性推定を行うための素性と法において使用する，それぞれの素性と，素性選択に必要な前処理について説明する．

3. 1 1 時間ごとの場所別の投稿数の割合する．Sakaki ら [4] は，ジオタグが付与されたツイートについまず，ツイートに付与されたジオタグをクラスタリングするて，実生活を観測する手段として利用し，地震や台風といったことで，ユーザが普段よく訪れる場所を抽出し，場所別の投稿

自然災害の検知を行うシステムを構築した．まず，災害に関す数の割合を素性とする．本研究では，ジオタグのクラスタリングるツイートであるか否かを SVM を利用して分類する．次に，手法として，Ester ら [9] の DBSCAN (Density Based Spatial

カルマンフィルタとパーティクルフィルタを用いてジオタグ付

Clustering Algorithm with Noise) を用いる．DBSCAN は，きツイートをフィルタリングすることで，自然災害の発生場所

データの集合を密度に基づいてクラスタリングする手法であるの推定を行う．これにより，気象庁の地震速報よりも迅速な検ため，高密度なクラスタを抽出することができる．DBSCAN の知システムを構築した．このような実生活のイベントを抽出す

特徴として，任意の形状のクラスタの抽出が可能なこと，デーる研究では，イベントについて言及しているジオタグ付きツ

タに含まれるノイズの影響が少ないこと，抽出するクラスタのイートを収集，集約する際に，位置情報とテキストを利用する．

数を事前に決める必要がないことなどが挙げられる．これらのまた，本研究では，曜日ごと，時間ごとの訪れる場所に着目

特徴から，人の重要な拠点を抽出する位置情報データのクラス

し，属性推定を行う．たとえば，「主婦」属性を持つユーザはタリングに用いることができる．DBSCAN は，クラスタに属

平日の昼間に居住地周辺での Twitter への投稿があるが，「学するデータ数の閾値である M inP ts とデータ間の距離の閾値生」や「社会人」といった属性を持つユーザは少ないと考える．

である Eps の 2 つのパラメータを持つ．クラスタリングの手

このような各曜日，各時間の投稿数の割合を素性とすること

続きでは，半径 Eps 以内に M inP ts 以上のデータ数を含むよで，精度の高い属性推定を実現する．Ye ら [5] は，ツイートのうな点集合をクラスタとし，どのクラスタにも属さないデータ

投稿時間と投稿内容を分析することで，時間，曜日ごとに大学

はノイズとみなす．

やパーティなどの，ツイートの話題が変動することを示した．

今回は，DBSCAN を Twitter のジオタグに適用できるよう

Gao ら [6] は，こうした投稿時間のパターンを利用し，マルコに変更した以下のアルゴリズムを利用し，ユーザの普段よく訪フ過程に基づく位置情報を利用した手法よりも，位置情報に加れる場所を抽出する．

えて投稿時間と投稿曜日を組み合わせた手法の方が推定精度が（ 1 ） 推定対象ユーザのジオタグ付きツイートを収集

高いことを示した. このように，人の行動は，時間でパターン（ 2 ） ジオタグの集合から，それぞれのデータ間の地理上の化できることが明らかとなっている．

距離を計算し，DBSCAN でクラスタリング

2. 2 Twitter ユーザの属性推定研究（ 3 ） 抽出したクラスタのうち，ツイートを行った日数が 7

本研究では，各属性のツイートに現れる特徴的な単語を素性

日以上ばらつきのあるクラスタを，普段よく訪れる場所としてとするベクトルを，提案手法との比較手法である，ベースライ抽出

ンの素性の 1 つとして採用する．池田ら [2] は，ツイートに現

DBSCAN を 利 用 す る 際 の パ ラ メ ー タ は ，M inP ts = 5，れる単語に対し，赤池情報量基準 (AIC) を適用し，各属性に現

Eps = 100m とした．これは，クラスタ中に 5 つ以上のデータれる特徴的な単語を素性とすることで，Twitter ユーザの性別，が存在し，データはすべて 100m 以内に存在することを表す．

年代，居住地の推定を行い，性別で 88% の精度を得ている．ま次に，得られたクラスタに対し，場所ラベルを付与する．

た，Cheng ら [7] は地域に現れる固有の単語を抽出し，素性とラベリングには，Yahoo! JAPAN が提供する YOLP(Yahoo!

することで 51% の精度で居住地の推定をした．榊ら [8] は，投Open Local Platform) の場所情報 API（注 4） を利用する．場所(1) に示す．式 (1) は，推定対象の全属性と，訓練データに現

情報 API は，緯度，経度をリクエストパラメータとして入力れた全単語に対して適用する．

すると，付近の主要ランドマーク名やエリア名を返す API である．API のレスポンスの上位には，「六本木」，「東京ミッドタウン」，「外苑東通り」など，人がコミュニケーションの中でよく使う場所の表現が現れる．レスポンスフィールドには，複数の施設が含まれており，施設の種別ごとに設定された重要度とI(N ) =
N N11
N01
N N01
N11
log 2
+
log 2
+
N
N1. N.1N
N0. N.1
N10
N N10
N00
N N00
log 2
+
log 2
N
N1. N.0N
N0. N.0(1)

影響範囲によりスコアが計算され，高い順に出力される．たとえば，緯度:35.66521320007564，経度:139.7300114513391（東ここで，N11 は訓練データの全ツイートのうち，その属性に

京都港区赤坂 9 丁目）を入力すると，表 1 のようなレスポンス

該当し，その単語を含むツイート数を示す．N10 は訓練データが得られる．

の全ツイートのうち，その属性に該当せず，その単語を含むツ
イート数を示す．N01 は訓練データの全ツイートのうち，その表 1 場所情報 API のレスポンスの例
Name
東京ミッドタウン
ガレリア
プレッセプレミアム
東京ミッドタウン店

属性に該当し，その単語を含まないツイート数を示す．N00 はCategory...
ショッピングセンター・モール，
複合商業施設...
ショッピングセンター・モール，
複合商業施設
...

Score

訓練データの全ツイートのうち，その属性に該当せず，その単87.910語を含まないツイート数を示す．なお，N.1 は，N01 + N11 を示す．式 (1) では，値が大きいほどその属性に偏って現れるよ

87.366

うな単語が出力される．今回は，計算した相互情報量が上位

その他のスーパーマーケット...

87.0152,000 位までの単語をその属性の特徴的な素性とし，推定対象

ユニクロ東京ミッドタウン店

大型専門店 (衣料品)...

84.992

さわやか信用金庫六本木支店

信用金庫のユーザの全ツイートに対する出現頻度を素性の値とする．ま...

73.524

今回は，場所ラベルとして，レスポンス中の “Score” と “Cat-egory” を利用する．“Score” は，その場所に与えられたスコアであり，大きいほどその場所である確率が高いことを表す．

“Category” は，「大学・大学院」，「ショッピングセンター・モー
ル，複合商業施設」など，その場所に与えられたカテゴリである．場所情報 API を用いた場所ラベルの付与は，次のように行う．
（ 1 ） 抽出されたクラスタの重心を場所情報 API に入力（ 2 ） レスポンスフィールドの “Score” の値が 70 以上のレスポンスのうち，最も高いスコアの施設の “Category” をそのクラスタの場所ラベルと設定（ 3 ） レスポンスフィールドの “Score” の値が最大でも 70未満であれば，そのクラスタの場所ラベルを「None」と設定（ 4 ） 「None」としたクラスタのうち，属する地点の数が最大であるクラスタの場所ラベルを「居住地周辺」と設定
しかし，場所ラベルの数が多いと属性推定の際にノイズとなる恐れがある．そのため，4. 3 節で採用する場所ラベルの選択を行う．また，普段よく訪れる場所は曜日によって異なると考え，得られたクラスタと場所ラベルに対し，各曜日の 1 時間ごとの投稿数の割合を計算し，素性とする．

3. 2 ツイートに出現するそれぞれの属性に特徴的な単語
また，推定対象となる属性を持つユーザ群が発信するツイー
トに現れる特徴的な単語を素性とする．素性として用いる特徴
的な単語は，相互情報量によって選択する．相互情報量は，2つの確率変数の相互依存の尺度を数値化したものである．属性と単語についての相互情報量を求め，その属性に特徴的な単語を抽出する．属性と単語間の相互情報量 I(N ) の計算方法を式た，複数の属性で同じ単語が表れた場合は，スコアの大きい属性の特徴的な単語を素性として採用する．

3. 3 1 時間ごとの投稿数の割合
最後に，推定対象となる属性に特徴的な投稿時間を素性とする．具体的には，推定対象のユーザの全ツイートに対して，その投稿時間を抽出し，各曜日の 1 時間ごとの投稿数を計算する．
しかし，同じ属性のユーザでも，多数ツイートを行うユーザとあまりツイートを行わないユーザが存在する．そのため，単純な 1 時間ごとの投稿数ではなく，投稿数の割合を素性とする．

4. 推定する属性と素性の選択
4. 1 推定する属性の選択
推定する属性を選択するために，任意に抽出した 600 件のア
カウント群に対して，著者が職業を手動でラベリングした．プ
ロフィールだけでは職業の推定が難しいアカウントは，過去のツイートをさかのぼることでラベリングを行った．なお，リツ
イートしか行わないアカウントと，特定の趣味に関する話題しか投稿しないアカウントに関しては，職業属性を「不明」とした．また，職業属性が「無職」，「フリーター」とラベリングされたアカウントは数が少なかったことから，「不明」のユーザとともに「その他」とした．表 2 に結果を示す．この結果に基づき，今回は，投稿場所を考慮した属性推定の例として，「学生」，「社会人」，「主婦」の 3 属性を推定する．なお，企業・団体によるアカウントは，ジオタグ付きツイートの投稿が少なく，推定対象として除外した．

4. 2 場所ラベルの選択
投稿場所ごとの投稿数を得るために，場所ラベルの選択を行う．ジオタグを 200 件以上投稿している 300 件のアカウントについて，ジオタグを 3. 1 節で述べた手法でクラスタリングし，（注 4）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/

得られたクラスタの重心を場所情報 API に入力した．その結

openlocalplatform/v1/placeinfo.html

果，得られた場所カテゴリのうち，上位 15 件を表 3 に示す．

表2

表3

名が記載されている各 100 ユーザ，合計 300 ユーザのツイート

人手で付与した職業属性の割合
属性割合

を訓練データとして収集した．訓練データのツイートに対して

学生

0.502

社会人

は，MeCab（注 5） を用いて形態素解析を行い，訓練データに出現

0.290

企業・団体

0.108

主婦

0.032

bot

0.017

その他

0.051

する全単語について，それぞれの属性における相互情報量を計算し，素性として採用する．表 4 に各属性に特徴的な単語の一例を示す．
表 4 各属性に特徴的な単語の一例

場所情報 API により付与された場所カテゴリ

カテゴリ名

割合

None

0.331

その他のスーパーマーケット

0.046

ショッピングセンター・モール，複合商業施設 0.044

学生

社会人

主婦

ポスト

ニュース

おはよう

NAVER

婚活

息子
幸せ

まとめ

ネット

ポケモン

活動

パパ

日本酒

社会人

我が家

ホテル

0.028

書店

0.025

マクドナルド0.023

ドラッグストア

0.022

その他のファミリーレストラン

0.020

駅 (JR 在来線)

0.019

駅 (他社線)

0.019

大学・大学院

0.015

小学

0.015

めに，ベースラインとの比較実験を行う．提案手法は，1 時間

ファミリーマート

0.017

ごとの場所別の投稿数の割合を素性としたベクトルと，ベース

ローソン

0.014

ラインの素性ベクトルとの結合ベクトルとする．ベースライン

セブン-イレブン

0.013

は，それぞれの属性に特徴的な単語を素性としたベクトルと，

5. 投稿場所を考慮した属性推定
5. 1 目

的

本節では，
「学生」，
「社会人」，「主婦」の 3 属性の推定に，提案した投稿場所を考慮した属性推定が有用であるか検証するた

1 時間ごとの投稿数の割合を素性としたベクトルとの結合ベク
このうち，「None」は場所が得られなかった結果であるため，トルとする．

素性として利用しない．ただし，「None」と判断されたクラス

また，実験の結果を踏まえ，各属性において，よく訪れる場

タのうち，最も投稿数の多いクラスタに，「居住地周辺」という所の数と，移動距離の差を調査する．これは，各属性で得られ場所ラベルを付与し，素性として採用する．また，小学校を表たクラスタ数の平均値と，クラスタの重心間の距離の平均値をす「小学」や「ファミリーマート」，「ローソン」，「セブン-イレ求めることにより検証する．以降，実験方法，実験データ，結ブン」などのコンビニエンスストアは，全国各地に点在してお果について述べ，考察を行う．

り，採用されたクラスタの近くに，それらの施設が存在してい

5. 2 実 験 方 法

る場合，場所推定の誤りにつながるため，除外する．このよう属性推定の推定精度の評価尺度には，評価データに対する，な誤りは，場所情報 API の “Score” の閾値の調整により避け全体の正解率と，属性ごとの適合率・再現率・F 値を採用する．

られると考えるが，最適な閾値の検証は今後の課題とする．さ

また，評価方法は，10 分割交差検定を採用する．

らに，「駅」には「駅（地下鉄）」，「駅（JR 在来線）」，「駅（他社

分類には，SVM と Random Forest を利用する．なお，実装線）」などがあるが，これらはすべて「駅」という場所ラベルににはそれぞれ，LIBSVM（注 6）と scikit-learn（注 7）を利用した．ま統合する．同様に，「マクドナルド」は「その他のファミリーレ

た，RandomForest は，データをランダムにサンプリングしたストラン」と統合する．最後に，下位に出現する「中学」，「高

初期値により，結果が変化するため，10 分割交差検定を 10 回校」のカテゴリは「大学・大学院」と統合し，「学校」という場

行い，その平均を評価値とする．

所ラベルとする．以上の手続きをまとめ，今回は表 3 の場所カ5. 3 実験データ

テゴリに対し，これらの処理を行った 9 件（「居住地周辺」，「そ実験データは，2014 年 7 月 22 日から 2015 年 7 月 21 日まの他のスーパーマーケット」，「ショッピングセンター・モール，

での 1 年間に投稿された日本語ツイートのうち，日本におけ複合商業施設」，「ホテル」，「書店」，「ドラッグストア」，「そのるジオタグ付きツイートを 200 件以上投稿しているユーザと他のファミリーレストラン」，「駅」，「学校」）を場所ラベルとしそのツイートを対象とする．収集には，Twitter の Streamingて採用する．

API（注 8） を利用した．

4. 3 特徴的な単語の選択
各属性に特徴的な単語の素性選択実験を行う．今回は，「学生」，「社会人」，「主婦」の 3 属性の分類を行うため，Twitterのプロフィールに「20 歳の大 “学生”」など，それぞれの属性（注 5）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/

index.html（注 6）：https://www.csie.ntu.edu.tw/˜cjlin/libsvm/（注 7）：http://scikit-learn.org/stable/（注 8）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

こうして収集したユーザのうち，今回の評価実験のために，

短い文章の投稿が多く見られた．さらに，Swarm（注 9） のチェッ

プロフィールに「学生」，「社会人」，「主婦」の単語が現れるユー

クイン機能を利用したツイートが多くみられた．このようなツザを抽出し，人手で属性の正しさを確認した各属性 200 ユーザ，

イートは，たとえば「I’m at 新宿駅 (Shinjuku Sta.) in 新宿

合計 600 ユーザを実験データとする．なお，クラスタリングを区, 東京都」など，現在の場所のみ，あるいは現在の場所とその行った結果，よく訪れる場所が現れないユーザと，50 件以上の場所に対する短いコメントのみが投稿される．これらのツイークラスタが抽出されるユーザはノイズとして除外した．

トが多いユーザは，特徴的な単語を素性としたベクトルが機能

5. 4 結果

せず，精度が下がったと考える．

表 5，表 6 にそれぞれの分類器での実験結果を示す．それぞ3 属性の分類結果を，属性別にみると，「学生」に関して特にれの分類器について，提案手法で，F 値の平均と，正解率の向有意な向上が見られたことから，投稿場所に特徴があることが上を確認した．また，3 つの職業属性のうち，
「学生」，
「社会人」

分かる．これは，他の属性に現れない「学校」という場所ラベにおいて，F 値の向上を確認した．特に SVM を用いた「学生」

ルが付与されたクラスタでの投稿があるためである．このことの再現率と F 値では，t 検定 (有意水準 5% ，両側検定) で有意から，それぞれの属性に現れやすい場所を動的に得ることで，差が認められた．分類器を比較すると，SVM の方が Random「学生」，「社会人」，「主婦」だけでなく様々な属性の推定を行Forest よりも推定精度が高い結果となった．

うことができると考える．一方で，「主婦」はベースラインの方が高い精度であった．これは，「主婦」に関しては，他の属性と表 5 SVM を用いた推定精度
手法
提案手法

ベースライン

属性

適合率

再現率

F値

∗

∗

学生

0.822

0.810

社会人

0.751

0.770

0.760

主婦

0.828

0.820

0.824

学生

0.754

0.720

0.737

社会人

0.712

0.785

0.749

主婦

0.901

0.860

0.882

∗

0.816

F 値平均

正解率

0.800

0.813

比較して投稿時間と投稿する単語に強い特徴があるためと考える．また，「社会人」はベースライン，提案手法ともに比較的低い結果となっている．表 7 に正解属性と，SVM を利用した提案手法が予測した属性の件数を示す．表から，「社会人」は「学

0.789

0.775

生」，
「主婦」のどちらにも誤分類しやすいことが分かる．これは，「社会人」には年代の幅があり，使用する単語や訪れる場所

t-検定で有意差あり (有意水準 5%)に共通の特徴が現れなかったためと考える．今回訓練データとして与えた社会人ユーザには 10 代から 50 代の社会人が含まれている．そのため，「学生」や「主婦」との間で誤分類が発生し

表 6 Random Forest を用いた推定精度
手法
提案手法

ベースライン

属性

適合率

再現率

F値

学生

0.758

0.858∗

0.797

社会人

0.741

0.717

0.719

主婦

0.825

0.735

0.765

学生

0.738

0.846

0.778

社会人

0.726

0.693

0.697

主婦

0.826

0.736

0.768

∗

5. 5 考

F 値平均

正解率

0.760

0.768

0.748

たと考える．
表7

正解属性と提案手法が予測した属性

XXX
正解属性
XX
学生
XXX
予測属性
XX
X

0.758

t-検定で有意差あり (有意水準 5%)察

社会人 主婦

学生

162

24

社会人

26

154

20

主婦

9

27

164

14

この問題は，それぞれのベクトルに対し異なる重み付けをし，結果を踏まえて，属性の推定を誤ったユーザを分析すると，分類を誤った際のペナルティの値を変動することによる改善をユーザの場所推定が誤っている例があった．特に，採用された

検討している．具体的には，推定が難しい「社会人」の誤りに

クラスタの重心の近くに，登録された施設が存在しない場合に対して，ペナルティを重くすることで，F 値の平均や全体の正場所の推定を誤ることがある．たとえば，学校内での投稿では解率の向上が望める．

ないが，近くに学校が存在している場合は，場所を「学校」とまた，属性ごとに現れるクラスタ数と，クラスタ間距離の分

誤って推定してしまうことがある．そのため，場所情報 API

析を行った．各属性のユーザのジオタグ付きツイートに対し，のスコアに対する閾値の調整やノイズとなりそうな場所ラベル

クラスタリングを行い，各属性のクラスタ数の平均と，クラスの除外が必要であることがわかった．また，それぞれの場所ラタ間距離の平均を計算した．表 8 に実験結果を示す．今回採用

ベル別に誤りやすい場所があることが考えられる．たとえば，した 3 つの職業属性については，クラスタ間距離に大きく差がファミリーレストランは各地に点在しているため，「その他のあることが確認できた．これは，それぞれの属性の移動距離がファミリーレストラン」という場所ラベルは誤推定が発生しや異なることを示している．この結果から，「主婦」は，比較的狭すい．しかし，ファミリーレストラン内でのツイートは属性推い範囲で日常的な行動を行っていることが分かった．また，「社

定に役に立つ可能性があるため，それぞれの場所ラベルに対し会人」は，行動半径が広いことが分かった．これは，居住地周て，最適な場所情報 API のスコアに対する閾値を動的に与え辺での行動だけでなく，居住地から離れた職場周辺での行動がることで，推定精度が向上すると考える．

行われるためと考える．このことから，移動距離が属性推定のまた，誤分類したユーザには「おはよう」，「おやすみ」などの（注 9）：https://www.swarmapp.com/

際の素性として有効であることが示唆される．
表 8 属性ごとの平均クラスタ数と平均クラスタ間距離
属性

平均クラスタ数 平均クラスタ間距離 (km)

学生

2.8

16.42

社会人

3.0

24.17

主婦

2.5

9.66

6. お わ り に
本論文では，実データを用いた実験を通して，投稿場所を手がかりとした提案手法の有効性を確認した．特に，「学生」は訪れる場所に特徴があり，高い F 値を得ることができた．一方
で，「社会人」の推定は誤分類が多く，F 値が 0.760 と比較的低かった．これは，「社会人」には年代の幅があり，使用する単語
や訪れる場所に共通の特徴が現れなかったためと考える．
今後の課題としては，最適な場所ラベルの選定や，場所推定の精度向上が挙げられる．場所ラベルの選定に関しては，「小学」
や「その他のファミリーレストラン」など，各地に存在しているために，推定を誤りやすい場所ラベルの扱いを再検討したい．
具体的には，それぞれの場所ラベルに対して，最適な場所情報

API のスコアに対する閾値を動的に与える手法を検討している．また，どの属性にも現れるような場所ラベルは，ノイズとなるため，除外することが望ましい．したがって，それぞれの属性の正解データを増やし，属性に偏って現れる場所ラベルを調査，選定する予定である．また，ジオタグを利用せず，投稿内容から投稿場所を推定する手法を検討している．具体的には，
場所ラベルを正解データとして用いることで，その場所に現れる特徴的な単語を素性として選択し，投稿場所を推定する．これにより，ジオタグ付きツイートを投稿しないユーザに対しても提案手法の適用が可能となる．さらに，得られたクラスタ間の距離を考慮し，より推定精度の向上を目指す予定である．

謝

辞本研究の一部は，筑波大学研究基盤支援プログラム（B タイプ），科学研究費補助金基盤研究 B（課題番号 25280110），萌芽研究（課題番号 25540159）の助成を受けて遂行された．

文

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