言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

SNS における類似行動性を用いたユーザの性格推定
山田 康輔

笹野 遼平

名古屋大学 工学部

名古屋大学 情報学研究科

yamada.kosuke@c.mbox.nagoya-u.ac.jp

1

武田 浩一

{sasano,takedasu}@i.nagoya-u.ac.jp

はじめに
本研究では，SNS ユーザを対象とした性格推定に取り組む．性格推定に関する従来の研究は，ユーザの投稿内容 [1] やフォロー数 [2] のようなテキスト情報や統計情報を利用したものが中心であった．しかし，SNSユーザは，投稿だけではなく，いいねやシェアのような行動も多く行っている．この情報はユーザの嗜好や共感を表し，性格推定において，重要な手がかりになると考えられる．

図 1: Twitter において，外向型 (左) と内向型 (右) のユー
ザがいいねをする割合の高いツイートの例．いいねをした性格タイプを持つ全ユーザ数に対する外向型ユーザ数の比率は左が 67/83 (0.807)，右が 3/58 (0.052) であった．

図 1 は，Twitter1 において，外向型と内向型の性格であるユーザがそれぞれいいねをした割合の高いツイー

表 1: MBTI による検査結果の性格タイプ．4 指標 16

トの例である．対人関係に積極的な外向型のユーザは，タイプで，各指標を 2 つの型に分ける構成．
1. エネルギーの方向
2. 物事の見方
3. 意思決定の仕方
4. プロセス中の振る舞い

ハロウィンを交流イベントとして楽しむ傾向があり，対人関係に控えめな内向型のユーザは，ハロウィンをイラスト等で楽しむ傾向があった．このように同一のE (外向型) - I (内向型)
N (直感型) - S (感覚型)
T (論理型) - F (道理型)J (計画型) - P (探索型)

性格特性を持つユーザは，いいねをするツイートが類似する傾向にあると考えられる．そこで，本研究では，同一の性格特性を持つユーザによるいいねやシェアのMyers-Briggs Type Indicator (MBTI)[5] による検査結果の性格タイプを使用する．

類似性を利用した性格推定に取り組む．
いいねやシェアの情報を利用した研究として，Kosin-ski ら [3] や Chen ら [4] の研究がある．Kosinski らはユーザがいいねをした投稿内容に対し，トピックモデルを用いて素性を生成し，性格推定を行っている．また，Chen らはシェアをした投稿内容に基づいて，協調フィルタリングによるツイートの推薦を行っている．それぞれ本研究と似た手がかりを用いているが，Kosinski らとはいいねをしているユーザの性格情報を直接手がかりとして利用している点，Chen らとは取り組む問題自体が異なっている．

2

本研究で使用するデータ
本研究では，Twitter ユーザを対象に性格推定を行う．また，性格推定の対象とする性格分類として，

2.1

Myers-Briggs Type Indicator

MBTI における性格タイプは 4 指標 16 タイプで構成されている．性格タイプの指標は，人との関わり方が積極的な E (外向型) と控えめな I (内向型)，物事の見方が未来志向な N (直感型) と現在志向な S (現実型)，意思決定において論理を重視する T (論理型) と感情を重視する F (道理型)，プロセスを計画的に行うJ (計画型) と探索的に行う P (探索型) という表 1 のような構成となっている．
MBTI の検査は質問形式のテストを使用するのが一般的であり，それをサービスとして提供している
Web サイトがいくつか存在している．その 1 つとして，16Personalities2 という性格検査サイトがある．
16Personalities による性格タイプはエンターテイナー(ESFP) や建築家 (INTJ) のように役割で表現される．

1 https://twitter.com/

2 https://www.16personalities.com/― 1265 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
All Rights Reserved.

表 2: 統計素性に用いる情報
紹介文の長さフォロー数
いいね数
1 日あたりのいいね数
フォロー数/フォロワー数

アカウント作成からの日数フォロワー数
ツイート数
1 日あたりのツイート数
いいね数/ツイート数

かりに基づく分類器を生成し，それらを組み合わせて，
図 2: 16Personalities を用いた MBTI の検査結果の投稿例

最終的な性格推定システムを構築する．
素性集合 1 ユーザの紹介文・投稿したツイート，およさらに，このサイトでは検査結果の性格タイプを図 2

び，フォロー数などのユーザの統計情報．本稿でのように Twitter へ投稿することが出来るようになっは，前者から生成される素性をテキスト素性と呼ている．この図 2 のツイートには#16Personalities のび，後者から生成される素性を統計素性と呼ぶ．

ハッシュタグと性格タイプを表す役職が含まれている．

素性集合 2 いいねとリツイートの履歴から得られる

この投稿をしたユーザは主人公で，それは E (外向型)情報．本稿では，これらの情報から生成される素- N (直感型) - F (感情型) - J (計画型) にあたる．本性を行動素性と呼ぶ．

研究では，このような投稿をしたユーザを対象とし，これら 2 つの素性集合において，それぞれモデルをそこに含まれる役職をユーザの性格タイプとして使用構築する．その 2 つのモデルを線形補間により結合さする．

せて性格推定を行うシステムを提案する5 ．

2.2

Twitter からのデータ収集

まず，Twitter API3 の Premium search APIs を使

3.1

素性集合 1 のテキスト素性と統計素性の生成手順に用して，#16Personalities のハッシュタグを含むツイートを収集した．2017 年と 2018 年の 2 年間で，16Per-テキスト/統計素性のみに基づくモデルついて説明する．
テキスト素性は，ユーザの紹介文と投稿したツイーsonalities の検査結果をツイートしている 72,847 ユー

トを利用する．それらのテキストを IPA 辞書を用いザ4 を収集することができた．
続いて，性格推定に利用するため，Twitter API をた MeCab6 を使用して形態素解析を行い，それぞれ出使用して，ユーザの投稿したツイート，いいね，リツ現頻度が上位 1 万個の単語を用いた．これを Bag-of-イートを収集した．投稿したツイートは，検査結果

Words で 10,000 次元の素性を 2 つ生成する．のツイートより前のツイートを最大 3,200 個，いいね

統計素性は，表 2 にある情報を利用する．紹介文のとリツイートは 2018 年 12 月時点で最新履歴の最大長さ以外は対数をとった値に変換した．それぞれの情3,200 個を収集した．

報を人数を基準とした分布による分割を行い，その対応する次元の値を 1 とし，その他を 0 とした全部で 763次元の素性を生成する．

提案手法
本研究では，性格タイプを持つユーザを 16 タイプ3.2に分類するのではなく，性格タイプの 4 指標のそれぞれを 2 つの型に分類する二値分類の問題として扱う．
分類器には，教師あり学習の代表的なアルゴリズムであるサポートベクトルマシン (SVM) を使用する．また，性格推定の手がかりとして，以下のように大きく2 つの素性集合を設定する．そして，それぞれの手が3 https://developer.twitter.com/
4 検査結果を複数回投稿しているユーザは最も古い検査結果を利用している．

行動素性のみに基づくモデル

素性集合 2 の行動素性の生成手順について説明する．以下では，いいねによる情報から，性格タイプのEI 指標に関する素性を生成する流れを例として説明する．
まず，50 人以上の性格タイプを持つユーザがいいねをしたツイートを収集する．その収集したツイート
5 このような設計にした理由は，将来的に行動素性の自動推定を想定しており，この素性を他の素性と分離したいからである．
6 http://taku910.github.io/mecab/― 1266 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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毎に E (外向型) のユーザと I (内向型) のユーザのど表 3: 性格タイプごとに利用するユーザ数ちらがいいねをする割合が高いかを決定する．たとえ性格
E/I
N/ST/FJ/P
合計

ば，あるツイートが 100 人の性格タイプを持つユーザにいいねをされているとする．そのうち 40 人が E (外向型)，60 人が I (内向型) のユーザとする．この時，ツイート内の人数比率で決定するのではなく，収集したツイートの全体のいいね数に対する E (外向型) のユーザのいいね数の比率を基準として決定する．EI 指

分類対象ユーザ
3,040/10,577
9,070/4,547
4,395/9,222
4,777/8,840
13,617

行動素性用ユーザ
12,361/46,869
40,184/19,046
19,422/39,808
18,341/40,889
59,230

表 4: 行動素性のみに基づくモデルによる実験結果
性格EINSTF
JP
平均標での基準は 0.189 であり，このツイートは E (外向型) のユーザの割合が 0.40 である．したがって，基準より割合が高いので，これを E (外向型) がいいねをする割合の高いツイートとする．

いいね
.6258
.6331
.6280
.5522
.6098

リツイート
.6209
.6185
.6292
.5483
.6042

両方.6364.6390.6415.5593.6191

続いて，これを性格タイプを持つユーザごとに集計する．たとえば，あるユーザが 100 個のいいねをして結合させたシステムを用いて，SVM による二値分類のおり，そのうち E (外向型) と I (内向型) のユーザが実験を行った．評価尺度に ROC 曲線の下面積 (AUC)いいねをした割合の高いものがそれぞれ 75 個と 25 個を用いた．性格タイプを持つユーザの中で，ツイートである場合は，EI 指標における E (外向型) の割合は，を 1,600 以上収集できたユーザを二値分類の対象とし，0.75 となる．この値から 10 分割した 10 次元の素性を残ったユーザは行動素性を生成するユーザとした．表生成する．この例では，区間 x(0.7 ≤ x < 0.8) に対応

3 にそれぞれのユーザ数を示す．
二値分類の対象とするユーザのデータを訓練デーする次元の値を 1 として，その他は 0 とする．
この手順を性格タイプの 4 指標で行い，それを組みタ/開発データ/テストデータとして，8 : 1 : 1 に分割合わせて 40 次元の素性を生成する．リツイートもいし，10 分割交差検定を行った．開発データは，SVM

いねと同様の手順で 40 次元の素性，いいねとリツイーの C パラメータと，式 (1) で利用するパラメータαのトの両方を組み合わせた 80 次元の素性も生成した．

グリッドサーチに用いた．

3.3

テキスト/統計素性と行動素性のモデルの結合

テキスト/統計素性のみに基づいて生成したモデルと行動素性のみに基づいて生成したモデルを結合させ

4.1

行動素性のみを用いた実験

まず，行動素性のみに基づくモデルで性格推定の実験を行った．いいね，リツイート，その両方を組み合わせた素性による実験結果を表 4 に示す．
表 4 から，全ての AUC の値が 0.5 を超えており，行たシステムを提案する．

3.1，3.2 で生成したモデルを式 (1) に基づいてモデ

動素性のみに基づくモデルでも性格推定の手がかりとルの結合を行う．式 (1) における Sテキスト/統計 と S行動なることが確認できた．いいねとリツイートに基づくは，それぞれのモデルで出力した SVM による二値分モデルを比較した場合は大きな違いは見られなかった類での決定関数の値である．その値をパラメータαにが，いいねとリツイートを組み合わせたモデルでは精よる線形補間にて出力された Score を 2 つのモデルを度が向上していることが確認できた．

結合させたシステムの決定関数の値とする．求めたαは 0 から 1 まで 0.1 ずつのグリッドサーチを行い，最4.2適化した．

Score = α ∗ Sテキスト/統計 + (1 − α) ∗ S行動

テキスト/統計素性を加えた実験

次に，テキスト/統計素性のみのモデルでツイート(1)数を 0, 6, 12, 25, 50, 100, 200, 400, 800, 1,600 と変化させ，実験を行った7 ．最終的に，テキスト/統計素性のみに基づくモデルと行動素性に基づくモデルを結合4実験させたシステムによる実験を行った．テキスト/統計提案手法で示したテキスト/統計素性のみに基づくモデル，行動素性のみに基づくモデル，2 つモデルを

7 テキスト数 0 のモデルは，紹介文と統計情報のみから素性を生成したモデルである．

― 1267 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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表 5: テキスト/統計素性のみに基づくモデルとそのモデルに行動素性のみに基づくモデルを結合させたシステム
によるツイート数の増加させたときの実験結果 (括弧内はモデルの結合に利用したパラメータαの平均値)
ツイート数

テキスト/統計素性

テキスト/統計素性EINS
TF
JP
平均
EI

0
.6423
.6039
.5863
.5450
.5944
.6671
(.56)

(.56)

(.61)

(.68)

(.77)

(.80)

(.86)

(.92)

(.96)

(.97)

NS

.6467

.6540

.6599

.6642

.6690

.6765

.6847

.6920

.6975

.7036

(.41)

(.49)

(.53)

(.56)

(.63)

(.66)

(.72)

(.72)

(.76)

(.81)

TF

.6469

.6537

.6555

.6637

.6701

.6767

.6840

.6884

.6969

.7049

(.33)

(.44)

(.53)

(.61)

(.66)

(.70)

(.72)

(.74)

(.81)

(.86)

JP

.5660

.5731

.5753

.5823

.5858

.5940

.6078

.6157

.6194

.6218

(.39)

(.36)

(.46)

(.61)

(.64)

(.69)

(.73)

(.74)

(.79)

(.77)

平均

.6317

.6395

.6430

.6502

.6560

.6647

.6737

.6821

.6877

.6934

(.42)

(.46)

(.53)

(.62)

(.68)

(.71)

(.76)

(.78)

(.83)

(.85)

+行動素性

6
.6572
.6207
.6194
.5602
.6144
.6770

12
.6648
.6326
.6287
.5620
.6220
.6813

25
.6784
.6422
.6474
.5727
.6352
.6907

50
.6921
.6543
.6600
.5770
.6459
.6991

100
.7069
.6653
.6708
.5927.6589.7114

200.7170.6768.6814
.6075
.6707
.7181

400.7319
.6867
.6865
.6139
.6798
.7321

800.7370.6945.6966.6189
.6868
.7368

1600.7430.7020.7058.6219.6932.7434

素性のみによる実験結果を表 5 の上部に，2 つのモデ範囲を広げたいと考えている．そのために，ある投稿ルを結合させたシステムによる実験結果を表 5 の下部に対して，いいねやシェアをする割合の高いユーザのに示す．モデルの結合の際に用いたパラメータαの平性格を自動的に推定するシステムの構築を考えている．

均値も表 5 に示す．テキスト/統計素性は 20,076 次元

本研究内でツイートごとに，ユーザがいいねやシェアの素性，行動素性はいいねとリツイートを組み合わせをする割合の高い性格タイプがあるため，それを学習た 80 次元の素性を用いて実験を行った．

することができれば，ツイートごとにユーザがいいね

表 5 の上部の結果から，テキスト数を増加させるとやシェアをする割合の高い性格タイプが推定可能であ一貫して推定精度の向上が確認できる．また，表 5 のると考えている．このシステムを構築することで，よ上部と比較して，下部の結果から，2 つのモデルを結合り多くのユーザに対して，この手法の適用が可能とさせたシステムでは，テキスト数が少ないものを中心なる．テキストの投稿よりいいねやシェアをよく行うに精度の向上が確認できる．また，結合させたシステ

ユーザを中心に性格推定の精度向上へ貢献できること

ムの結果から，ツイート数 0 の平均値は 0.6317 で，こを期待している．

れはテキスト/統計素性のみに基づくモデルのツイー
ト数 12 と 25 の間にあたり，このことから行動素性がツイート数 20 程度と同じくらいの情報量を持つといえる．つまり，自らの投稿は少ないが，いいねやリツ
イートをよく行うユーザを中心に性格推定の向上が図れると考えられる．そして，αの値の 0.5 以下が NS,TF, JP で見られ，テキスト/統計素性より行動素性が手がかりとなっている例があることも確認できる．

5

まとめと今後の展望
同一の性格の型を持つユーザとの類似行動性を利用することで，性格推定の精度が向上することを示した．
特に，投稿は少ないが，いいねやシェアのような行動を積極的にするユーザに対しての推定精度の向上に貢献できることを示した．
本研究では，既に性格タイプを持つユーザがいいねやシェアをした投稿しか利用していないが，性格タイ

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[2] Matej Gjurković and Jan Šnajder. Reddit: A gold minefor personality prediction. In Proceedings of the Second
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Consulting Psychologists Press, 1990.

プのないユーザがいいねやシェアをした投稿にも応用― 1268 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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