DEIM Forum 2016 A6-5

オンラインニュースに対する Twitter 上での地域局所的な注目の分析及び予測
長城 沙樹†

山口 祐人††

北川博之†††

天笠 俊之†††† 筑波大学情報学群情報科学類 〒 305–8577 茨城県つくば市天王台 1–1–1†† 筑波大学計算科学研究センター 〒 305–8577 茨城県つくば市天王台 1–1–1††† 筑波大学システム情報系情報工学域 〒 305–8577 茨城県つくば市天王台 1–1–1
E-mail: †s.nagaki@kde.cs.tsukuba.ac.jp, ††yuto ymgc@kde.cs.tsukuba.ac.jp† † †{kitagawa, amagasa}@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし 本研究では, オンラインニュースが Twitter 上で地理的にどのように注目されるかを分析・予測する. まず,
特定地域の Twitter ユーザに言及されるニュースをローカルニュースと定義し, その性質をニュース記事のカテゴリ,
本文, 及び言及ツイートの地理的な分布という観点から分析する. また, ニュース記事本文及びカテゴリを用いてそのニュースが地理局所的に注目をあつめるか否かを予測する手法を提案する.
キーワード

1. 序

オンラインニュース, Twitter, マイクロブログ

論とで, ニュース記事の地域局所性を判定した.
本研究では, Twitter ユーザ全体の地理的分布と Yahoo!ニューオンライン上で大量に発行されているニュースの中には, 地ス（注 2） の URL が記載されたツイートを投稿したユーザの地理

域局所的に注目されるニュースと全国的に注目されるニュース

的分布を比較し, 分布が大きく異なるニュースをローカルニューが存在する. 両者にはどのような違いがあるのだろうか. 本研スと定義する. これは, Twitter を利用しているユーザ数が都

究では, Twitter（注 1） 上で地域局所的に注目されるニュースがど

道府県によって偏りがあり, 単純にニュースの URL が記載さのような特徴をもっているかを分析する. また, ニュース記事

れたツイートを投稿したユーザ数を地域ごとに比較することでの本文及び記事のカテゴリを用いて, ニュース記事が地域局所

は, ニュースの地域局所性を判定できないためである. ローカル的に注目されるか否かを予測できるかを検証する. 本研究では,ニュースとローカルでないニュースにどのような特徴があるのTwitter 上で話題になっていないニュースや, 発行されて間もな

かを, ニュース記事のカテゴリ, ニュース記事本文, ニュース記

いニュースなど, Twitter 上で言及するユーザが少ないニュース

事の URL が記載されたツイートの数, ニュースが発行された時についても, そのニュースが一部地域で注目されるか否かを予刻からツイートが投稿されるまでの経過時間, ツイートを投稿

測することができることを明らかにした. 各地域で局所的に注した Twitter ユーザの地理的分布という観点から分析する. ま目されているニュースがわかると, あるニュースが局所的に注た, ナイーブベイズ分類器を用いたニュース記事の地域局所性

目されている地域に居住するユーザに, そのニュースを推薦す判定手法を提案する. 提案手法は, 記事本文を入力すると, そのることができる. 逆に, 全国的に注目されるニュースは全ユーザ

ニュースがローカルニュースか否かを分類する. 本研究では実に推薦することができる. 本研究によって, 地域局所的に注目さ際のニュースデータを用いて, 提案手法の分類性能を検証する.

れるニュースと全国的に注目されるニュースの分類が可能にな

本研究の貢献は以下の通りである.

るため, ニュースの推薦に役立てることができると考えられる.

•ニュースの記事内容を用いてそれらが注目される地域を評価するのは難しい問題である. この理由として, テレビや新聞な
どの様々なメディアの影響で, オンラインニュースの中には, 内容が似たニュースであっても全国的に注目されるニュースや一部地域で注目されるニュースが存在することがあげられる. また, 同じ内容のニュースであっても時間が経過するにつれて各Twitter において地理局所的に注目されるニュースを

ローカルニュースとして定義し, その特徴として以下の点があることを示す.

– ローカルニュースとローカルでないニュースを比較すると記事のカテゴリの割合が異なる.

– ローカルニュースとローカルでないニュースに出現する
名詞には違いがある.

ニュースが注目される地域は変化すると考えられる. 本研究は,– ローカルニュースと比較して, ローカルでないニュース

地域局所的に注目されるニュースと全国的に注目されるニュー

は各ニュースの URL が記載されたツイート数のニュースによスでは, 記事本文及びカテゴリに違いがあることを分析によっる差が大きい.

て示し, それらを利用したナイーブベイズ分類器を作成するこ（注 1）：https://twitter.com/– ローカルニュースとローカルでないニュースでは, ニュー（注 2）：http://news.yahoo.co.jp/

スの URL が記載されたツイートを投稿するユーザの地理的分
布が時間経過によって変化する様子が異なる.

•

ワーキング・サービスとしてだけでなく, 情報収集のためにも使っているユーザが多いことを示した. また, Twitter で互い

ニュース記事本文及びカテゴリを用いてその記事がローにフォローしているユーザ同士は地理的に近い割合が高いこと

カルニュースであるか否かをある程度の精度を持って分類できも発見した. Culotta ら [5] は, Twitter のフォロー関係と Webることを示す.

サイトの閲覧情報から Twitter ユーザの属性を推定した. この提案手法によってニュース記事の本文及びカテゴリを用いてローカルニュースか否かを分類した結果, 平均正解率は最大で

結果, ごく小数のフォロワー情報からそのユーザの人種や性別,
年齢などを推定することができることを示した.

0.728 となった. 提案手法によりニュースを分類した結果は, 地Twitter を情報収集の手段として使用するユーザが多い [4] と名がタイトルに含まれているか否かを利用してニュースを分類いう背景から, オンラインニュースとソーシャルメディアでのした結果と比較して, 正解率が 9 ポイント高かった.

話題を比較した研究が行われてきた. Alexandra ら [6] は, オン

本論文の構成は以下のとおりである. 第 2 章では本研究の関ラインサービス上で話題となっている出来事を抽出する手法を連研究について述べる. 第 3 章で本研究に用いたデータセット

提案した. さらに提案手法を用いて, 気候変動に関して, ニューについて述べ, 第 4 章では本研究におけるローカルニュースのスメディア上で話題となる出来事とソーシャルメディア上で話定義と, 定義したローカルニュースの特徴を示す. 第 5 章で本題となる出来事を抽出し, それらを比較した. その結果, ニュー研究で提案するニュース記事の地域局所性判定手法と, その評

スメディアで報道される出来事とソーシャルメディアで共有価実験について述べる. 最後に第 6 章で本論文のまとめと今後される出来事には違いがあることを示した. Leetaru ら [7] は,の課題について述べる.

ニュースサイトで配信されている記事に関連する地域の分布と2. 関 連 研 究オンラインニュースを閲覧するユーザの地理的関係に関するツイートの発信地の分布を世界規模で比較し, それらが大きく異なるということを示した. Hua ら [8] は, 複数のデータセット
での相互作用を考慮したトピックモデルを作成し, Twitter と研究として, Martin ら [1] の研究があげられる. Martin らは,

ニュースメディアで話題となるトピックを比較した. その結果,

Yahoo!ニュースで配信された記事とそれに対するコメントデー

同じ出来事に対しても Twitter とニュースメディアでは注目すタを用いて, 地理的な距離が近いユーザ同士の方が, 地理的に距る点が異なること, 一般的に Twitter で話題となるトピックよ

離が遠いユーザ同士よりも同じ記事に対してコメントを行ってりもニュースメディアで話題となるトピックの方が, 他メディいることを示した. また, Martin らは, アメリカの州レベルに

アで取り上げられやすいことを示した.

おいて, 犯罪率や失業率などの社会経済的な指標やその地域に本研究は, ソーシャルメディアにおいて一部地域で注目される

居住する人々の性格と, その地域に居住するユーザが読む記事

ニュースを定義し, ニュース記事本文及びカテゴリを用いて各のトピックには関連があることも示した. Martin らは, Yahoo!

ニュースの地域局所性を判定するという点で関連研究と異なる.

ニュースを対象にして研究を行ったが, Gebrekirstos ら [2] は,
複数のニュースポータルサイトを対象として, ニュースの記事

3. データセットを閲覧するユーザの地理的関係を分析した, その結果, 総合的な本研究では, Twitter に投稿されるニュースとして, Yahoo!

ポータルサイトの「地域カテゴリ」に属す記事は, その地域のニュースを用いた. Twitter Streaming API（注 3）を用いて, 2015

ユーザから閲覧される割合が高いことを示した. また, 同研究

年 11 月 24 日から 2015 年 12 月 23 日の間に, Yahoo!ニュースにおいて Gebrekirstos らは, 総合的なニュースポータルサイトのドメイン ‘headlines.yahoo.co.jp’ を含む URL が記載されたのニュース記事は, あるカテゴリに特化したポータルサイトのツイートを投稿しているツイートデータ 1,517,056 件及び, ツニュース記事と比較して, ニュース記事を閲覧するユーザの地

イートされたページの HTML データ 84,789 件を収集した. 収

域に偏りがあることを示した.

集した HTML データから動画ニュースのデータや別サイトのオンラインニュースに限らず, オンラインサービスが提供すデータを取り除いた. 残りの HTML データから記事のタイトる内容とサービスを利用するユーザの地理的関係についての研ル, 本文, カテゴリ, 発行日時を抽出し, 使用するニュースデー

究が行われてきた. 中でも Anders ら [3] は, YouTube に投稿さタとした. 作成したニュースデータは 76,275 件となった.

れた動画の視聴データを用いて, 動画が視聴される地域には動次に, 収集したツイートデータについて, 投稿したユーザの画によって偏りがあること, また, 動画の視聴数が最も多い日か居住地を収集した. 収集したツイートデータ 1,517,056 件を投ら時間が経過するにつれて, 動画が視聴される地域は限られて稿したユーザは 444,648 アカウントだった. OpenStreetMap

くることを示した. さらに Anders らは, 外部サイトからのリンの Nominatim（注 4） を用いて, ユーザ自らがテキストデータで設クや直接 URL を入力することによって動画が視聴された割合

定した居住地情報から都道府県を抽出し, ユーザの居住する都が高いほど, 地域局所的に動画が視聴されていることを示した.

道府県とした. 444,648 のユーザアカウントを用いて 130,097

本研究ではニュースの地域性を測るために, Twitter を利用しユーザの居住する都道府県を収集した. 残りのユーザは, 居住

た. Twitter は近年多くのユーザに利用されており, そのユーザに関する様々な研究が行われてきた. Kwak ら [4] は, Twitter（注 3）：http://dev.twitter.com/streaming/overview

ユーザのフォロー関係を分析し, Twitter をソーシャル・ネット（注 4）：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Nominatim

図 1 ニュースの URL が記載されたツイートを投稿したユーザ数を都

図 2 すべてのユーザの地理的分布からみた, ニュースの URL が記載

道府県ごとに色分けした図. カラーバーは各都道府県に居住するされたツイートを投稿したユーザの地理的分布の KL ダイバーユーザ数のカラースケールを表し, 色が濃くなるほどユーザ数がジェンスのヒストグラム. ビンの幅は 0.05 であり, x 軸が KL多いことを示す. 東京都に居住する Twitter ユーザ数は非常にダイバージェンスの値, y 軸がニュース数を示す. ニュースの多多く, 都道府県によって Twitter を利用しているユーザ数に偏り

くは KL ダイバージェンスの値が 0.0〜0.5 に集中し, 右に裾ががあることがわかる.

ながい分布となっていることがわかる.

地を設定していないか, 地名以外のテキストデータを居住地とローカルニュースとする.

して設定しているユーザであった. 収集したユーザ数を Google

Twitter ユーザ全体の地理的分布とあるニュースの URL が

Chart API の GeoChart（注 5） を用いて, 都道府県ごとに色分け記載されたツイートを投稿したユーザの地理的分布の比較にした結果を図 1 に示す. カラーバーは各都道府県に居住するは, Kullback-Leibler(KL) ダイバージェンスを用いる. KL ダ

ユーザ数のカラースケールを表し, 色が濃くなるほどユーザ数

イバージェンスは, 2 つの確率分布の差異を図る尺度であり, 確が多いことを示す. 図 1 から, 東京都に居住する Twitter ユー

率分布 Q からみた確率分布 P の KL ダイバージェンスは式 1

ザ数は非常に多く, 都道府県によって Twitter を利用しているで計算される.

ユーザ数に偏りがあることがわかる.

4. ローカルニュース

KL(P ∥ Q) =∑P (X = x) log

x

P (X = x)
Q(X = x)(1)

本研究では, Twitter ユーザの地理的分布とニュースの URLが記載されたツイートを投稿したユーザの地理的分布を比較し,

KL ダイバージェンスを用いることで, 都道府県ごとのユーザ数

分布が大きく異なるニュースをローカルニュースとする. 4. 1の偏りを考慮したうえで, あるニュースについて注目するユー節で本研究におけるローカルニュースの定義を示す. 4. 2 節で

ザに地理的な偏りがあるのかを示すことができる.

は, 実際のニュースデータ, ツイートデータを分析し, 4. 1 節で定義したローカルニュースの特徴を示す.

本研究では, 以下のようにローカルニュースを定義する.
定義（ローカルニュース）

4. 1 ローカルニュースの定義

ニュースの URL が記載されたツイートを投稿したユーザの地

地域局所的に注目されるニュースを定義する方法として, そ理的分布を P とする. また, すべてのユーザの地理的分布を Qのニュースの URL が記載されたツイートを投稿したユーザ数とする. あるニュースの URL が記載されたツイートのうち, 居を各地域で比較し, ある地域から投稿したユーザ数が一定数以住する都道府県が分かっているユーザが投稿したツイートが 50

上のニュースをローカルニュースと定義する方法が考えられ件以上あるとき, Q からみた P の KL ダイバージェンスが 0.5

る. しかし, 図 1 に示された通り, Twitter を利用しているユー以上となるニュースをローカルニュースとする.

ザ数は都道府県によって偏りが大きい. そのため, ニュースのURL が記載されたツイートを投稿したユーザ数を比較すると,Twitter を利用しているユーザ数が多い都道府県のユーザ数が多くなると考えられる. そこで, 各都道府県を確率変数とし, 各都道府県に居住するユーザ数の割合を確率値とする離散確率分
布を, ユーザの地理的分布と定義する. Twitter ユーザ全体の地理的分布とニュースの URL が記載されたツイートを投稿した
ユーザの地理的分布を比較し, 分布が大きく異なるニュースを（注 5）：https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/geochart

第 3 章で述べたデータセットを用いたところ, 居住地がわかっているユーザからの投稿が 50 件以上あるニュースは, 76,275
件中 1,348 件であった. これらの KL ダイバージェンスのヒス
トグラムを図 2 に示す. ビンの幅は 0.05 であり, x 軸が KL ダ
イバージェンスの値, y 軸がニュース数を示す. ニュースの多く
は KL ダイバージェンスの値が 0.0〜0.5 に集中し, 右に裾がながい分布となっていることがわかる. KL ダイバージェンスを計算した結果, ローカルニュース (local) は 199 件, ローカルでないニュース (non-local) は 1,149 件となった.

4. 2 ローカルニュースの特徴
本節では 4. 1 節で定義したローカルニュースの特徴を示す.
まず, 4. 2. 1 節と, 4. 2. 2 節で, ローカルニュースとローカルでないニュースの記事にどのような違いがあるか示す. 4. 2. 1 節
では Yahoo!ニュースのカテゴリに着目し, 4. 2. 2 節では本文の違いに着目する. さらに残りの節で, ニュースの URL が記載されたツイートにどのような違いがあるかを示す. 4. 2. 3 節で,ニュースの URL が記載されたツイートの数に着目し, 4. 2. 4 節
では, それらが時間経過によってどのように変化するかを示す.
最後に, 4. 2. 5 節では, ニュースの URL が記載されたツイートを投稿したユーザの地理的分布が時間によってどのように変化するかを示す.

図3

ローカルニュース・ローカルでないニュースの全記事に占める,Yahoo!ニュースの各カテゴリに属す記事の割合. x 軸が各カテゴ
リの記事が占める割合を示す. y 軸が Yahoo!ニュースのカテゴ

4. 2. 1 カテゴリの分布リを示す. ローカルでないニュースと比較して, ローカルニュー

Yahoo!ニュースのニュース記事は, あらかじめそのニュース

スには「スポーツ」カテゴリや「地域」カテゴリのニュースが多がどのような分野の記事であるか, 8 つのカテゴリ（国内, 国際,

いことがわかる. ローカルでないニュースには「国際」カテゴリ

経済, エンタメ, スポーツ, IT・科学, ライフ, 地域）に分けられている. 本節では, ローカルニュースとローカルでないニュースの内容の違いを, 全ニュースに占める Yahoo!ニュースの各カや「エンタメ」カテゴリのニュースが多いことがわかる.
表1

自己相互情報量上位 10 件の名詞を降順に示す.
ローカルニュース ローカルでないニュース

PMI

名詞

PMI

名詞

1.987

移籍

0.206

消費

1.880

0.203

れのカテゴリに属す記事の割合を計算した. 結果を図 3 に示す.

広島

視聴

1.760

橋下

0.202

警視庁

x 軸が各カテゴリの記事が占める割合, y 軸が Yahoo!ニュース

1.686

プレー

0.198

背景

のカテゴリを示す. 結果から, ローカルでないニュースと比較し

1.679

来季

0.198

フジテレビ

1.638

福岡

0.198

カメラ

1.564

クラブ

0.196

主演

カテゴリの記事の割合が高いことがわかる. 記事の内容を確か

1.551

決勝

0.196

テーマ

めると, 同じ「スポーツ」カテゴリの中でも, ローカルニュー

1.516

市長

0.196

人間

スの記事にはプロ野球チームに関する記事が多く, ローカルで

1.487

リーグ

0.193

作品

テゴリに属す記事の割合によって示す.
ローカルニュース, ローカルでないニュースに占める, それぞて, ローカルニュースの中には, 「スポーツ」カテゴリや「地域」

ないニュースの記事には野球以外のスポーツに関する記事が多かった. 「地域」カテゴリのニュースには, 他メディアなどで全分析の手法は以下の通りである. まず, ニュース記事を用いて国的に報道されるようなニュースは少ない. そのため, 「地域」

bag-of-words を作成する. ニュース記事に出てきた名詞の中かカテゴリのニュースは, 各出来事が起きた地域で注目されやすら, 全記事で出現数が 30 以下, もしくは 3 割以上の記事に出現

いのではないかと考えられる. 逆に「国際」カテゴリの記事がする名詞を省き, bag-of-words とする. bag-of-words の作成に

日本国内において地域局所的には注目されにくいのも, 同様のは, MeCab（注 6） 及び Python ライブラリ gensim（注 7） を用いる.

理由によると考えられる. すなわち, 各出来事が起きた地域と得られた名詞の集合を X, ニュースの種類 (ローカルニュース:

関係するユーザは少なく, 他メディアや Twitter 上でニュース

local, ローカルニュースでないニュース: non-local) を Y とし,を知るユーザが多いからだと考えられる. また, 「エンタメ」カ

自己相互情報量を計算する. Y=local の時に自己相互情報量がテゴリのニュースもローカルでないニュースに多いことがわか

大きくなる語を, ローカルニュースの特徴語と考えることがでる. テレビや映画は全国的に放映されているものが多く, 全国

きる. ニュース記事データ 1,348 件の中から, 最終的に得られたから注目されていると考えられる.

名詞は 877 語となった. 得られた各名詞と Y=local, non-local

4. 2. 2 自己相互情報量による特徴語抽出の自己相互情報量を計算した. 自己相互情報量上位 10 件の名

本節では, ローカルニュースとローカルでないニュースの記

詞を表 1 に示す.

事本文に違いがあることを示すため, ローカルニュース, ローカ

Y=local としたとき, 自己相互情報量が大きい単語には, プ

ルでないニュースの特徴語を抽出し, その結果を示す. 特徴語

ロ野球に関する語や, 市政・県政に関する語が多く含まれていの抽出には, 自己相互情報量 (pointwise mutual information,

た. Y=non-local としたとき, 自己相互情報量が大きい単語に

PMI) を用いる. 自己相互情報量は, 確率変数 X, Y とそれぞれは, 「消費」「視聴」「作品」など, 一部の地域から注目されるとの事象 x, y について, 2 つの事象 x, y の間の共起の度合いを測は考えにくい単語が多く見られる. この結果から, プロ野球やる尺度の 1 つであり, 式 2 で定義される.

市政・県政に関するニュースは, Twitter 上で地域局所的に注P M I(X = x, Y = y) = log

P (X = x, Y = y)
P (X = x)P (Y = y)(2)

（注 6）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html（注 7）：https://radimrehurek.com/gensim/

図 4 各名詞とローカルニュース（上）・ローカルでないニュース（下）図 5ローカルニュース（黒）・ローカルでないニュース（灰色）のの自己相互情報量のヒストグラム. ビンの幅は 0.05 で, x 軸がURL が記載されたツイート数の累積確率分布. x 軸がツイート

自己相互情報量, y 軸が各名詞の数を表す. ローカルニュースに

数（対数スケール）, y 軸が累積確率分布を示す. ローカルでな

比べてローカルでないニュースは自己相互情報量が 0 近辺に集いニュースはローカルニュースと比較して, あるひとつのニュー中していることがわかる.

スの URL が記載されたツイート数が多い傾向があり, 加えてニュースごとの差が大きいことがわかる.

目されやすいといえる. 4. 2. 1 節で, ローカルニュースに占める「スポーツ」カテゴリの記事の割合が大きいことを示した. プロ

較して, 各ニュースに関するツイート数も多く, また非常に多く野球に関するニュースは「スポーツ」カテゴリに分類されるたのユーザから関心をもたれるニュースが存在するのではないか

め, 本節の結果は, 4. 2. 1 節の結果とつながっているといえる.

と考えられる.

また, ユーザが居住している地域に直接関係する市政・県政に

4. 2. 4 時間経過によるツイート数の変化関するニュースは, 地域局所的に注目されやすいといえる.

本節では, あるニュースが Twitter 上で拡散される様子が

表 1 から, ローカルニュースとローカルでないニュースで, 自ローカルニュースとローカルでないニュースで異なるかを示す.

己相互情報量上位 10 件の値が大きく異なることがわかる. 求

4. 2. 3 節において, ニュースの URL が記載されたツイート数はめた自己相互情報量のヒストグラムを, 図 4 に示す. ビンの幅異なることが示された. そこで, あるニュースの URL が記載さは 0.05 で, x 軸が自己相互情報量, y 軸が各名詞の数を表す. 図

れた全ツイートに占める, そのニュースが発行された時刻から

4 から, ローカルニュースに比べてローカルでないニュースはの各経過時間までに投稿されたツイート数の割合を求め, 経過

自己相互情報量が 0 近辺に集中していることがわかる. ローカ

時間によってどのように変化するかを示す.

ルでないニュースは, ローカルニュースとくらべて記事の数がまず, 各ツイートについて, そのツイートに URL が記載され多く, 内容も多岐にわたっていると考えられる. そのため, 特定

たニュースの発行時刻とツイートが投稿された時刻との差を計の語がローカルでないニュースと共起しやすいとは考えにくい.

算する. 次に各ニュースについて, ニュースの URL が記載され従って, ローカルでないニュースの自己相互情報量の絶対値はた全ツイート数に占める, 各経過時間までに投稿されたツイー

小さくなるのではないかと思われる.

ト数の割合を計算する. 最後にローカルニュース, ローカルで

4. 2. 3 ニュースの URL が記載されたツイート数の差ないニュースにおける平均値を計算する. 結果を図 6 に示す. x

本節では, ローカルニュースとローカルでないニュースで,軸がニュースが発行された時刻からツイートが投稿されるまでニュースの URL が記載されたツイート数の違いを示す.
ローカルニュース・ローカルでないニュースの URL が記載されたツイート数の累積確率分布 (cdf) を図 5 に示す. x 軸がの経過時間, y 軸が各ニュースの URL が記載された全ツイート数に占める, 各時間までに投稿されたツイート数の割合を示す.
エラーバーは標準偏差を示す.

ツイート数（対数スケール）, y 軸が累積確率分布を示す. 図

4. 2. 3 節で述べた通り, ローカルニュースはローカルでない

5 から, ローカルでないニュースはローカルニュースと比較しニュースと比べて各ニュースに言及されたツイート数は少なて, あるひとつのニュースの URL が記載されたツイート数が多い. しかしながら図 6 より, ローカルニュースとローカルでな

い傾向があり, 加えてニュースごとの差が大きいことがわかる.

いニュースで, 各ニュースに関するツイート数に占める, 各時間

ローカルニュースに分類されるニュースには, ある特定の地域までに投稿されたツイート数の割合の差は小さいことがわかる.

で起きた出来事に関するニュースが多く含まれると推測される.

また, ローカルニュースもローカルでないニュースも, ニュー

そのため, ニュース記事に関する地域に居住するユーザはそのスが投稿されてから時間が経過するにつれてツイートは少なく

ニュースに注目しやすく, それ以外の地域に居住するユーザはなっていることがわかる. Twitter では, 他ユーザが投稿したあまり注目しないと考えられる. 逆に, ローカルでないニューツイートを引用して投稿 (ReTweet, RT) することで, 他ユーザ

スは, テレビや新聞など他メディアの影響が大きいため, 注目すが投稿したツイートの内容を自分のフォロワーに共有することるユーザが多いと考えられる. そのためローカルニュースと比ができる. Twitter ユーザは他のユーザとの情報共有のために図 6 各ニュースの URL が記載された全ツイート数に占める, ニュー

図 7 ニュースの発行時刻から各経過時間までに, ニュースの URL がスの発行時刻からの各経過時間までに投稿されたツイート数の割記載されたツイートを投稿したユーザの地理的分布の変化. x 軸合の平均値. x 軸がニュースが発行された時刻からツイートが投がニュースの発行時刻からの経過時間 t を示す. y 軸が全ユーザ稿されるまでの経過時間, y 軸が各ニュースの URL が記載されの地理的分布からみた, 各経過時間 t までにツイートを投稿した

た全ツイート数に占める, 各経過時間までに投稿されたツイート

ユーザの地理的分布の KL ダイバージェンスを示す. エラーバー数の割合を示す. エラーバーは標準偏差を示す. ローカルニュー

は標準偏差を示す. ローカルニュースとローカルでないニュース

スとローカルでないニュースで, 各ニュースに関するツイート数のいずれも, ニュースの発行時刻から時間が経過するにつれて,に占める, 各時間までにツイートされたツイート数の割合の差は

KL ダイバージェンスの値が小さくなっており, その変化も小さ

小さいことがわかる. ローカルニュースとローカルでないニュー

くなっている. さらに, ローカルニュースの方がニュースが発行

スのどちらも, ニュースが投稿されてから時間が経過するにつれされてから早い段階で変化が小さくなることがわかる.

てツイートは少なくなっていることがわかる.

イバージェンスの値の変化は小さくなっている. これは, 4. 2. 4

RT を利用することが多い. 先行研究により RT のうち 50%は,節で述べたように, ニュースが発行されてから時間が経過する

元のツイートが投稿されてから 1 時間以内になされており, 元

につれて, ニュースの URL が記載されたツイートが投稿されにのツイートが投稿されてから時間が経過するにつれて RT され

くくなっているからではないかと考えられる. さらに, ローカ

る確率は小さくなることが示されている [4]. そのため, ニュー

ルニュースの方がニュースが発行されてから早い段階で変化がスが投稿されてから時間が経過するにつれてツイートは少なく小さくなることがわかる. これは, ローカルニュースは一定のなっているのではないかと考えられる. このように, ローカル

地域以外に居住するユーザに広まりにくいためだと考えられる.

ニュースとローカルでないニュースでは, Twitter 上で拡散される様子にほとんど違いはないといえる.

4. 2. 5 時間経過によるユーザの地理的分布の変化

5. ニュースの分類
第 4 章において, 本研究で定義したローカルニュースとロー

ニュースが発行されてからの経過時間による, 各ニュースのカルでないニュースには, ニュース記事の本文の内容と記事のURL を記載したツイートを投稿したユーザの地理的分布の変化

カテゴリの割合に違いがあることを示した. 本章ではナイーブについて示す. まず, 各ツイートの URL が記載されたニュース

ベイズ分類を利用し, ニュース記事本文及びカテゴリを用いての発行時刻とツイートが投稿された時刻との差を計算する. 次

そのニュースがローカルニュースかローカルでないニュースかに各ニュースについて, 各経過時間 t までに投稿されたツイーに分類できるか検証した結果を示す. 5. 1 節で本研究におけるトを行ったユーザの地理的分布 Pt を作成する. さらに, 全ユー

提案手法について示し, 5. 2 節で実際に行った評価実験につい

ザの地理的分布を Q とし, Q からみた Pt の KL ダイバージェて述べる.

ンスを計算する. 最後に全ニュースについて, 計算した KL ダ

5. 1 提 案 手 法

イバージェンスの平均値を計算する. 結果を図 7 に示す. x 軸

本研究で提案するニュース記事の地域局所性判定手法には,がニュースの発行時刻からの経過時間 t を示す. y 軸が Q から

ナイーブベイズ分類を利用する. ナイーブベイズ分類は式 3 でみた Pt の KL ダイバージェンスを示す. エラーバーは標準偏表されるベイズの定理を利用した分類法である.

差を示す.
ローカルニュースとローカルでないニュースのいずれも,ニュースが発行されてから時間が経過するにつれて KL ダイ
バージェンスの値が小さくなっていることがわかる. これは,ニュースが発行されてから時間が経過するにつれて, 地理的に広い範囲に居住するユーザにニュースが拡散されるという直感

P (A|B) =P (A)P (B|A)
P (B)

(3)

提案手法では, 式 3 から導出される式 4 を利用する.

P (loc|doc, cat) =P (loc)P (doc, cat|loc)
P (doc, cat)と一致する. また, ローカルニュースもローカルでないニュース∝ P (loc)P (doc, cat|loc)

も, ニュースが発行されてから時間が経過するにつれて, KL ダ

= P (loc)P (doc|loc)P (cat|loc)(4)

ここで, P (loc|doc, cat) は, カテゴリ cat である文書 doc が与えられた時に, その文書が local(non-local) である確率を示す.

P (cat) は総文書中に占める各カテゴリの文書の割合を示す.
P (doc|loc) は, ローカルニュース（ローカルでないニュース）が与えられた時に文書 doc が生成される確率を示す. P (cat|loc)
は, ローカルニュース（ローカルでないニュース）が与えられた時にその文書がカテゴリ cat である確率を示す.
文書 doc に出現する単語の集合を {word1 , word2 , · · · wordk }として表し, これが文書 doc を示すと考える. 各単語が出現する確率は独立であると仮定すると, 式 5 が成立する.

P (doc|cat) = P (word1 ∧ word2 ∧ · · · ∧ wordk |cat)∏=
P (wordi |cat)(5)

図 8 評価実験の結果. x 軸がパラメータ β の値, y 軸が正解率の平均値を示す. パラメータ β が 0.14 の時, 提案手法の精度は最も良iく, 比較手法よりも 9 ポイント高かった.

T (cat, word) をカテゴリ cat の記事に単語 word が出てきた回
数, V を訓練データ中の全単語集合とすると, P (wordi |cat) は,

5. 2. 1 実 験 方 法

式 6 で表すことができる.

4. 2. 2 節で作成した bag-of-words に含まれる名詞の集合を用

P (wordi |cat) = ∑T (cat, wordi )′word′ ∈V T (cat, word )(6)

しかし未知の文書のカテゴリを推定する際, 訓練データに全く含まれない単語が 1 つでも含まれると, P (word|cat) が 0 となるため, 式 5 より, P (doc|cat) が 0 となる. それを防ぐためにいて, あるニュースがローカルニュースか否かを判断するナイー
ブベイズ分類器を作成する. ナイーブベイズ分類器の作成は,Python ライブラリの scikit-learn（注 8）から, MultinomialNB を利用する. パラメータ α は 1.0 とする. また, パラメータ β を

0 から 1 まで 0.01 ずつ変化させる. 精度を検証するため, デー
タを 10 分割して交差検定を行い, 正解率の平均値を計算する.

パラメータ α を式 7 のように導入する.

正解率を式 10 で定義する. Na,b は, 正解ラベル a, 予測したラT (cat, wordi ) + α
P (wordi |cat) = ∑′′word ∈V T (cat, word ) + |V |α

ベル b であるニュース数とし, Nall を全ニュース数とする.

(7)
acc =

（ただし, α >= 0）

Nlocal,local + Nnon-local,non-local
Nall

(10)

提案手法と比較するために, タイトルに地名が入っている式 4〜式 7 から式 8 が導出される.

ニュースをローカルニュース, タイトルに地名が入っていない

P (loc|doc, cat){∏∑
=P (loc)i

ニュースをローカルでないニュースと分類し, 正解率を計算す}T (cat, wordi ) + α′
word′ ∈V T (cat, word ) + |V |α)P (cat|loc)

タイトルに限った理由は, ほとんどのニュース記事には地名が(8)
最後に, 文書 doc とカテゴリ cat の重みを調整するパラメー
タ β を式 9 のように導入する. P (local|doc, cat) をパラメータβ で調整した結果を local-point, P (non-local|doc, cat) をパラ
メータ β で調整した結果を non-local-point とする.

local-point{∏∑=P (loc)iる. 地名の抽出には MeCab を用いる. 地名の有無を本文でなく含まれているからである. 提案手法の実験と同様のテストデー
タを分類し, 正解率の平均値を計算する.

5. 2. 2 実 験 結 果
評価実験の結果を図 8 に示す. x 軸がパラメータ β の値, y 軸
が正解率の平均値を示す. 提案手法で最も良い精度となったのは, パラメータ β が 0.14 の時であり, そのときの正解率の平均}βT (cat, wordi ) + α′
word′ ∈V T (cat, word ) + |V |α)

値は 0.728, 標準偏差 0.0183 となった. 比較手法の正解率の平P (cat|loc)(9)

提案手法では, 式 9 を用いて, local-point 及び non-local-

point を計算する. それらを比較して, カテゴリ cat である文書
doc がローカルニュースか否か予測する.
5. 2 評 価 実 験
本節では, 提案手法で実際のニュースデータ 1,348 件をを分類できるか検証した結果を示す. 5. 2. 1 節にて実験方法, 5. 2. 2節にて実験結果を示す.

(1−β)均値は 0.639, 標準偏差は 0.0283 となった.

提案手法による分

類結果は, 比較手法による分類結果よりも 9 ポイント精度が高かった. タイトルに地名が入っているニュースの中には, 他メディアなどの影響で全国的に有名になっているニュースも存在する. 提案手法で分類した結果を確認すると, そのようなニュースをローカルでないニュースとして正しく分類できていた.
提案手法によって, ローカルニュースに誤って分類されたローカルでないニュースのうち, ランダムに抽出した 10 件を表 2 に,ローカルでないニュースに誤って分類されたローカルニュース（注 8）：http://scikit-learn.org/stable/

表 2

ローカルニュースに誤って分類されたローカルでないニュース（一部抽出）.

ニュースとローカルでないニュースでは, ニュースの URL がカテゴリ タイトル
スポーツ ３００点超え圧勝の羽生「いまだに信じられない」
スポーツ Ｃ大阪、フィッカデンティ監督浮上
国内

すでに水面下で接触済み

忘年会で最終電車乗り過ごし、救済バス…高尾発

スポーツ オリックス中島が改名を発表
地域によって変化する様子が異なることが示された. また本研究は,御堂筋をフェラーリの F1 カーが疾走 「大阪で F1 レースをやるべき」器によるニュース記事の地理的局所性を分類する手法を提案し,橋下市長

提案手法は本研究で定義したローカルニュースを正解率 0.728／大阪万円
スポーツ 球児、涙の会見「自分の人生の中心に阪神タイガース」「全身全霊いつ倒れてもいい」タレント活動へ

スポーツ なぜ長居?問い合わせ殺到で J リーグが 4 位 C 大阪ホーム の PO 決のニュースがローカルニュースか否かを予測することができる.
今後の課題としては, 分析で得られたローカルニュースの特勝の経緯を説明スポーツ 西武・森で予測できることを示した. 本研究によって, Twitter 上で話題になっていないニュースや, 発行されて間もないニュースなど,

Twitter 上で言及するユーザが少ないニュースについても, そエンタメ 橋下徹氏、古巣タイタンに復帰

２年目野手球団最高も…球団が「歩き方」にダメ出し

ローカルでないニュースに誤って分類されたローカルニュース

徴を活用し, さらに精度の高い予測手法の検討が挙げられる. 具
体的には, ローカルニュース・ローカルでないニュースの特徴
語を利用した予測手法が考えられる. また, 推薦に利用できる（一部抽出）.

までにある一定量のツイートデータが必要となるが, ニュースカテゴリ タイトル
ライフ

外猫を捕まえて持ち込み

国内

民主が野党統一候補を検討

保健所は引き取る？

弁護士が解説

参院選１人区共闘呼びかけへ

エンタメ 倖田來未、初の４７都道府県ツアー「全国をリアルに回ろうと思います」
国際

記載されたツイートを投稿するユーザの地理的分布が時間経過
ニュース記事の本文及びカテゴリを用いたナイーブベイズ分類

来季から「裕之」→「宏之」にスポーツ 【クラブＷ杯】ネイマール快気祝い！
？表参道ふら〜っと爆買い２０００

表 3

されたツイート数のニュースによる差が大きい, (4) ローカル

拉致再調査合意発表から２９日で１年半

被害者家族「早く帰って新たな生活できるように」
国内

三重・伊勢２５．４度の「夏日」

各地で１２月最高気温

国内＜福岡・天神の通り＞「親富孝」派？「親不孝」派？街の 50 人に聞く

地域

歴史的価値ある「幻の新橋駅」、活用方法探るが発行してある程度の時間が経過するまでに, ニュースの URLが記載されたツイートを投稿したユーザの地理的分布も利用できると考えられる. さらに, 本研究で提案した各ニュースの地
域局所性を予測する手法を用いて, 各ニュースが局所的に注目される特定地域を予測し, ニュースの推薦手法に応用したい.

東京メトロ

エンタメ 東ＭＡＸ、桃食べて死にそうに…アナフィラキシーショックの怖さ語る

謝辞

エンタメ EXILE × SHIBUYA109 が Xmas コラボキャンペーン実施
国内＜京都市＞路上喫煙は過料１０００円

徴収される外国人急増

本研究の一部は, 文部科学省「実社会ビッグデータ利活用のためのデータ統合・解析技術の研究開発」による.

のうち, ランダムに抽出した 10 件を表 3 に示す. 提案手法によって, ローカルニュースに誤って分類されたローカルでない
ニュースには, 「スポーツ」カテゴリの記事が多く存在した. こ
れはローカルニュースの中に, スポーツに関する記事が多く含まれているためだと考えられる. 逆に提案手法によって, ロー
カルでないニュースに誤って分類されたローカルニュースには,芸能界に関するニュースや国内で起きた出来事に関するニュースが多くあった. 芸能界に関するニュースには, メディアの影響で全国的に注目されるニュースもあれば, 地理局所的に注目されるニュースもある. 後者の例としては, ある芸能人がある地域で行ったイベントに関するニュースが挙げられる. しかし, 提案手法では, この 2 つを分類することができなかった. また同様に, 国内で起きた出来事に関するニュースにも, 全国的に注目されるニュースと, 地域局所的に注目されるニュースが存在す
る. 提案手法ではこれらを正確に分類することができなかった.

6. ま と め
本研究では, Twitter において地理局所的に注目されるニュースを KL ダイバージェンスを用いて定義し, どのような特徴をもっているか分析した. 分析の結果, (1) ローカルニュースとローカルでないニュースを比較すると記事のカテゴリの割合が異なること, (2) ローカルニュースとローカルでないニュースに出現する名詞には違いがあること, (3) ローカルニュースと比較して, ローカルでないニュースは各ニュースの URL が記載

文

献[1] S.Martin, Q.Daniele, M.Amin, “The Geography of Online
News Engagement” Proceedings of the 6th internationalconference on Social Informatics, pp.279-289, November 2014.
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Analysis of Interactions Between News and Social Media”
Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence, Feb 2016.(to appear)