DEIM Forum 2019 D3-5

トレンドエンティティに関する Web メディア間横断調査
中村 達哉†

藤田

澄男††

原

隆浩†

† 大阪大学大学院情報科学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 1–5†† ヤフー株式会社 Yahoo! JAPAN 研究所 〒 102–8282 東京都千代田区紀尾井町 1–3
E-mail: †{nakamura.tatsuya,hara}@ist.osaka-u.ac.jp, ††sufujita@yahoo-corp.jp
あらまし マイクロブログや Q&A サイトといった Web メディア上のテキストを解析し，実世界で注目されている事
象を獲得するトレンド分析に関する研究が盛んに行われている．実世界におけるトレンドは複数の Web メディアを横断して波及すると考えられるが，異なるメディア間でトレンドに対する注目の観点のようなトレンドの質が同一であるとは限らない．しかし，既存の複数メディアを対象とした横断的なトレンド分析に関する研究では，トレンドに関連するキーワードの出現頻度のようなトレンドの量的な観点にのみ着目しており，メディア間で共通のトレンドの質に関する分析は行われてこなかった．本稿では，マイクロブログ，Q&A サイト，Web 検索サイトの３つの Web メディ
アについて，各メディアで注目を集めているトレンドエンティティを対象としたメディア間のトレンドの質の差異を調査し，その調査結果からメディアを横断したトレンド分析におけるトレンドの質の差異を考慮した分析の必要性について議論する．
キーワード トレンド分析，メディア横断，エンティティリンキングている場合，その新製品は両方のメディア間で共通して注目さ

1 はじめにWeb 上のテキストを解析し，注目を集めている人や組織，出来事といったエンティティに関する実世界のトレンドを分析す
る研究が数多く行われている．既存研究の多くでは，分析の対象となる Web メディア上のトレンドキーワード，すなわち，ある期間において集中的に出現する語句を対象とすることで注目されているエンティティを捉え，実世界のトレンドの分析を行っている．例えば，Web 検索サイトで頻繁に検索される語句
やマイクロブログにおいて多くのユーザにより言及される語句
は，ユーザが興味や関心を持つエンティティを表している可能性が高いと考えられ，この仮説に基づいたトレンド情報の分析や話題抽出などへの応用が行われている [2], [3], [10]．
実世界においてあるエンティティに関するトレンドが発生した場合，そのトレンドが複数の Web メディアにおいて同時に観測される場合がある．このような異なる Web メディア間のト
レンドを比較分析する研究 [8], [13] や共通するトレンドを抽出する研究 [5] が行われている．これらの研究では，Web メディ
ア上のトレンドキーワードについてメディア間の共通点や相違点をもとに，各メディアで観測されるトレンドの特徴の理解やメディア間の共通トレンドの抽出を試みている．しかし既存研
究では，メディア間であるエンティティどれくらいの度合で共通して注目されるかといったトレンドの量的な観点のみが着目されており，複数のメディアで共通のトレンドであってもトレンドに対する注目の観点や他のトレンドとの関連性がメディア間で異なるといったトレンドの質的な観点については研究の対象とされてこなかった．例えばある企業の新製品について，あるメディアではその新製品についてのみ注目されている一方，別のメディアでは競合する他社製品についても同時に注目されれているがその注目の観点は異なるトレンドであると考えられる．このような注目を集めトレンドとなっているエンティティに対するユーザの注目の観点のようなトレンドの質の差異をメディア間で明らかにすることにより，実世界のトレンドに対してメディアの特徴やメディア間の関係に応じたより詳細な分析が可能になると考えられる．また，エンティティを対象とした調査を行うことで，“企業 Xが企業 Yを買収した” のような複数のエンティティが関与する実世界の話題や，エンティティ間の新しい関係の抽出への応用に貢献できると考えられる．
そこで本研究では，Web メディア上のトレンドエンティティについてメディアを横断した調査を行い，各メディアにおけるトレンドエンティティ間の関連性からメディア間のトレンドの質の差異を抽出することを目指す．具体的には，エンティティ
リンキングと単語に対する分散表現を用いて，各メディアにおけるトレンドエンティティの抽出とエンティティのベクトル化を行う．あるトレンドエンティティについて，異なる時点間あるいは異なるメディア間でベクトルを比較することにより，メディア内におけるトレンドの質の経時変化やメディア間のト
レンドの質の差異を調査する．本調査では，マイクロブログ，

Q&A サイト，Web 検索サイトの三つの Web メディアを対象として，各メディアにおけるトレンドエンティティの量的な基礎調査に加えて，以下の観点によるトレンドの質的な調査を行い，メディアを横断したトレンド分析におけるトレンドの質を考慮した分析の必要性について議論する．
（ 1 ） 分散表現に基づくトレンドの継続性：それぞれのメ
ディアにおいて，異なる時点におけるトレンドエンティティのベクトルを比較することにより，トレンド発生日からのトレン
ドの質の経時変化を調査する．この調査により，メディア間で共通して出現するトレンドエンティティであっても，そのトレンドエンティティに対するトレンドの質の経時変化の傾向がメスに出現するトレンドキーワードの類似性を明らかにした．こディア間で異なることを示す．

の研究では，Web リソース間のトレンドキーワードの類似性と（ 2 ） メディア間のトレンドの質の差異：メディア間で共通いうトレンドの量的な観点に基づく調査を行っており，Web リ

して出現するトレンドエンティティについて，メディア間でベ

ソース間で共通するトレンドキーワードについて他のキーワー

クトルを比較しその類似性からメディア間のトレンドの質の差

ドとの関連性のようなトレンドキーワードの質的な観点に基づ異を調査する．この調査により，複数のメディアで共通して出く調査は行われていない．

現するトレンドエンティティであっても，そのトレンドの質にBandari ら [2] は，ニュースの人気度の予測を目的として，はばらつきがあることを示す．

ニュース記事の内容とマイクロブログ Twitter 2 においてニュー（ 3 ） Wikipedia の意味情報との比較：それぞれのメディア

ス記事が参照される頻度の関係について調査し，Twitter で参において出現するトレンドエンティティについて，他のエン照されやすいニュースの特徴を明らかにした．また，調査結果

ティティとのベクトル間類似度と Wikipedia の意味時報に基づに基づいてニュースの人気度を予測する手法を提案している．

くエンティティ間関連度を比較し，メディア間のトレンドの質

Yoshida ら [12] は，キーワードの検索頻度の予測を目的として，の差異を Wikipedia の意味情報に基づく観点から調査する．こWeb 検索サイトにおけるキーワードの検索頻度とそのキーワーの調査により，複数のメディアに共通して出現しやすいトレドに対応する Wikipedia の記事の閲覧回数について調査を行い，ンドエンティティであるほど，他のエンティティとの関連性が高頻度に検索されるキーワードについては Wikipedia の記事のWikipedia の意味情報の意味情報に基づくエンティティ感の関

閲覧回数を用いて検索頻度を予測できる可能性を示した．これ

連性と類似した傾向にあることを示す．

らの研究では，異なる Web メディア間のトレンドの量的な観

1

点の類似性に基づいてあるメディアのトレンドの予測を実現し

2 関連研究Web メディアから実世界のトレンドや話題を抽出する研究が盛んに行われている [3]．これらの研究の成果をもとに，最近では，複数の Web メディア間で共通するトレンドの抽出や，複数の Web メディアを横断したトレンドの分析に関する研究が行われている．
複数の Web メディアからメディア間で共通するトレンドを抽出するタスクは，Topic Detection and Tracking (TDT) に関する分野で研究が行われている．Wang ら [9] は，実世界で何らかのイベントが発生した際に，そのイベントに関する情報が複数のメディアで発信される現象に着目し，複数のテキストストている．メディア間で共通のトレンドであっても，その質が異なるトレンドは各メディアで特有な特徴を持って発展していくと考えられるため，本研究により得られたトレンドの質に関する知見を用いることで，トレンド予測などのタスクにおける有用な特徴の一つとしての利用が期待できる．

3 データの前処理
3. 1 調査対象の Web メディア本研究で調査の対象とするトレンドエンティティは，以下に述べる三つの Web メディアから抽出する．

•

Twitter：代表的なマイクロブログサービスの一つであり，リームを入力として，ストリーム間で注目度の高いトピックを

ユーザは自身の興味関心をツイートと呼ばれる 140 文字以内の抽出する手法を提案している．Hong ら [5] は，複数のテキス

短いテキストの形式で投稿できる 3 ．他のメディアと比較して，

トストリームから，ある時点においてストリーム間で共通する実世界の話題に関連したエンティティが得られやすいと考えらトピックに加えて，あるストリームに特有なトピックを抽出す

れる．本調査では Twitter Streaming API 4 で収集した日本語のツるトピックモデルを提案している．これらの研究は，複数のメ

イートを用いた．

ディア間に共通する，あるいは，特定のメディアにのみ出現す•Yahoo!知恵袋 5：日本国内最大級の Q&A サイトの一つでるトレンドといったメディア間のトレンドの量的な観点に基づあり，ユーザは自身が持つ疑問について質問したり，他のユーく手法を提案しており，本研究で対象とするメディア間で共通

ザの質問に対して回答できる．疑問の解消を目的として利用さ

して注目されていても注目の観点が異なるような質が異なるトれるため，実世界の話題からユーザの生活まで幅広いジャンル

レンドは抽出できない．本研究では，複数のメディアを横断しにおいて疑問を持たれているエンティティや Web 上で情報がた調査により，メディア間で共通するトレンドであってもその不足しているエンティティが得られると考えられる．本調査でトレンドの質が異なる傾向にあることを示し，これらのメディ

は，Yahoo!知恵袋に投稿された質問文を用いた．

ア間を横断したトレンド分析においてトレンドの質を考慮する
必要性について議論する．

•

Yahoo!検索 6：日本国内最大級の Web 検索サイトの一つである．実世界の話題からユーザの生活まで幅広いジャンルの吉田と荒瀬 [13] は，Web 検索サイトが提供するトレンドキー
ワード（語句の検索頻度データ）について，Wikipedia やオンラ
イン辞書サービスなどの Web リソースにおけるトレンドキー
ワードの登録状況やトレンドの継続期間，各リソースのトレンドに対する反応の速さについて横断的な分析を行い，各リソー

2：https://twitter.com/
3：2017 年 11 月 7 日より中国語・日本語・韓国語以外の言語では 1 ツイートあたり 280 文字まで利用可能である．

4：https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/sample-realtime/overview
5：https://chiebukuro.yahoo.co.jp/

1：https://www.wikipedia.org/

6：https://search.yahoo.co.jp/

200,000

索の検索ログデータを用いた．
本調査では，上記の三つの Web メディアついて 2016 年 10 月

本節では Web メディア間のトレンドの質の差異を調査する



3. 2 前処理の手順#texts/day

1 日から 2017 年 9 月 31 日まで収集したデータを用いた．

150,000

100,000

50,000  

エンティティが得られると考えられる．本調査では，Yahoo!検0.6



Yahoo!

0.4
0.3
0.2
0.1
0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29


0

Oc
t-1
6
No
v16
De
c16
Ja
n17
Fe
b1
M 7
ar
-1
7
Ap
r-1
7
M
ay
-1
7
Ju
n17
Ju
l-1
7
Au
g17
Se
p17

事を紐付ける．その後，各 Web メディアにおけるトレンドエン

Yahoo!

0.5

ための前処理について説明する．まず，エンティティリンキン
グにより各 Web メディアのテキストに対応する Wikipedia の記

Twitter

ティティの抽出と分散表現を用いたエンティティのベクトル化を行う．以下では，前処理の各手順について説明する．

3. 2. 1 データの加工

図 1 各 Web メディアの日別テキスト数
表 1 各 Web メディアから抽出したトレンドエンティティ数

Twitter Yahoo!知恵袋 Yahoo!検索

はじめに，Yahoo!検索のログデータについて加工を行う．Ya-

hoo!検索のログデータは “(匿名化されたユーザ ID, 時刻, 検索
キーワード)” のタプルにより与えられるため，そのままでは

トレンドエンティティ数

25,7009,047

98,497

エンティティのユニーク数

10,832

5,145

42,267

ユーザの一連の検索行動に関する情報を扱うことができない．
そこで本調査では 30 分を 1 セッションとして，同一ユーザに

ティe について，ある調査対象日 t のエンティティの出現回数

よるセッション中の連続した検索で利用されたキーワードを連n(e, t) とそれ以前の参考期間 R におけるエンティティの出現

結し，セッションの開始時刻に投稿された一つのテキストと見回数の平均値 µ(e, R) と標準偏差 σ(e, R) を用いて以下の式でなした．その後，Twitter のツイート，Yahoo!知恵袋の質問文，定義される zscore を計算する．

Yahoo!検索の加工済みログに対して MeCab による単語分割を

zscore(e, t, R) =行った 7 ．

3. 2. 2 エンティティリンキング
前 処 理 を 行った 各 Web メ ディア の テ キ ス ト に 対 し て

TAGME [4] を 用 い た エ ン ティティリ ン キ ン グ を 適 用 す る ．
TAGME は，ツイートのような短いテキストを対象として，
テキスト中にキーワードに対応する Wikipedia の記事を紐付ける手法である．本調査では，2018 年 8 月 1 日に公開された日本語版 Wikipedia のダンプデータを用いて TAGME を実装した．手法に関わるパラメータについては，TAGME [4] で用いられている値を利用した．TAGME により，例えば，分かち書き

n(e, t) − µ(e, R)
σ(e, R)(1)

本調査では zscore(e, t, R) の値がしきい値 θ 以上のエンティ
ティe を対象日 t のトレンドエンティティとして抽出する．本
調査では，参考期間 R として対象日の直前 7 日間を利用し，zscore(e, t) のしきい値を θ = 5 とした．
表 1 に各 Web メディアから抽出したトレンドエンティティ数とユニークエンティティ数を示す．トレンドエンティティ数については，Yahoo!検索が最も多く，次いで Twitter が多い．Yahoo!
検索と Twitter はユニークエンティティ数に対してトレンドエ
ンティティ数が 2 倍以上であり，同一のエンティティがトレン

済みのテキスト「アップル が 新しい iPhone を 発売」に対しドエンティティとして複数回観測されやすいメディアであるとて，テキスト中のキーワード「アップル」と「iPhone」に対応考えられる．

する Wikipedia の記事（エンティティ）が紐付けられ，テキス
ト「[[アップル (企業)]] が 新しい [[IPhone XS]] を 発売」が出
力される．

3. 2. 4 分散表現を用いたエンティティのベクトル化
3. 2. 2 項で説明したエンティティリンキングを適用後のテキストに対して単語の分散表現手法を適用し，エンティティのベ

図 1 にエンティティリンキングまでの処理を適用し，少なくクトル化を行う．分散表現により，各エンティティはテキスト

とも一つのエンティティが紐付けられた各 Web メディアの日別

中で互いに共起する単語やエンティティの情報に基づいたベク

テキスト数を示す．なお，Twitter に関しては収集システムの問トルとして表現される．そのため，単語やエンティティとの共題によりツイートが収集できていない期間が存在する 8 ．その起パターンが類似している，すなわち，注目の観点が類似してため，調査対象の全 Web メディアついて，Twitter の欠損期間

いるエンティティ同士であるほど互いに類似したベクトルとしとその前後 7 日については本調査の対象外とした．

て表現される．また，異なるメディア間であってもエンティティ

3. 2. 3 トレンドエンティティの抽出
テキストに紐付けられたエンティティの出現回数に基づいて，間の共起パターンが類似している場合，エンティティ間の関連性はメディア間で類似していると考えられる．そこで，あるト

各 Web メディアのトレンドエンティティを抽出する．本調査

レンドエンティティについてメディア間でベクトルを比較する

では各 Web メディアのデータを日別に分割し，あるエンティ

ことで，そのトレンドエンティティに対するメディア間のトレ

7：MeCab の辞書には ipadic–2.7.0 を用いた．

ンドの質の差異を明らかにできると考えられる．

8：次の三つの欠損期間が存在する．(1) 2016 年 12 月 24 日〜同月 25 日，(2)本調査では，各 Web メディアのデータを日別に分割し，Yao

2017 年 1 月 18 日〜同年 2 月 7 日，(3) 2017 年 6 月 10 日〜同年 7 月 11 日

らが提案した時系列を考慮した分散表現手法 [11] を用いて各日

におけるエンティティのベクトル化を行った．この手法はある

表 2 メディア間の共通トレンドエンティティ集合のサイズ
集合のサイズ |EX |タイムウィンドウ幅で分割されたテキストの時系列集合を入力として，隣接するタイムウィンドウ間のベクトルの差が最小となるように分散表現を獲得する．これにより，時間経過により他の単語との共起に変化が少ない単語のベクトルは異なるタイ
ムウィンドウ間でも似たベクトルとして表現される一方，共起

Eall ：全 Web メディア

1,587

Et,c ：Twitter・Yahoo!知恵袋のみ

301

Et,s ：Twitter・Yahoo!検索のみ

7,150

Ec,s ：Yahoo!知恵袋・Yahoo!検索のみ
Et ：Twitter のみ

553
16,665の変化が大きい単語はタイムウィンドウ間で異なるベクトルがEc ：Yahoo!知恵袋のみ6,609得られる．本調査はトレンドエンティティというある期間におEs ：Yahoo!検索のみ

89,210

いてのみ頻出するエンティティを調査の対象としているため，
上記の特徴を持つ Yao らの手法を用いた．本調査では，分散表

7,150 件の場合を除いて，本実験で抽出したトレンドエンティ

現による獲得するエンティティベクトルの次元数を 10 とし，手ティのほとんどが単一の Web メディアにのみ出現することがわ

法のパラメータには文献 [11] 中で用いられている値を用いた．

かった．これは，普段は各 Web メディアでは内的なトレンドが各メディアからそれぞれ獲得した分散表現は，同一のエン発生しており，あるエンティティについて注目度の高い出来事

ティティのベクトルであっても，メディア間で直接比較するこが発生したときのみ，メディア間を横断してトレンドエンティとができない．そこで，分散表現を用いた単語の翻訳 [1] など

ティが観測されるためだと考えられる．実際に三つのメディアのタスクで用いられている直交行列による各メディアの分散表間で共通のトレンドエンティティには，2017 年 8 月末には北朝

現のアライメントを行う．メディア A，B 間で共通して出現す

鮮によるミサイル発射やそれに伴う全国瞬時警報システムに関るエンティティのベクトル行列をそれぞれ WA および WB とするエンティティ，また，2017 年 9 月 13 日には当日に発表さしたとき，メディア A からメディア B へのアライメント行列

れたスマートフォン iPhone 8 や iPhone X のエンティティなど，R は次の最適化により得られる．

メディアを問わず多くのユーザから注目されていたと考えられ

arg minR s.t. R⊤ R=I∥WA R − WB ∥F .

(2)

るエンティティが多く含まれていた．複数の Web メディアに横断して出現しやすいトレンドエンティティであるほど，多くの

式 (2) による最適化については，特異値分解による効率的な解ユーザから注目されており，また，その注目の観点も類似して法が存在する [7]. 本調査では，Twitter と Yahoo!知恵袋の分散いると予想される．4. 2 節の調査では，実際にメディア間を横表現をそれぞれ Yahoo!検索の分散表現にアライメントした後，断しやすいトレンドエンティティであるほどそのトレンドの質

メディア間でトレンドエンティティのベクトルの比較を行った．

がメディア間で類似する傾向にあるが，トレンドエンティティ

なお，本調査ではベクトル間類似度としてコサイン類似度を用によってその類似性にばらつきがあることを示す．

いた．

4. 1. 2 トレンド発生日のずれあるエンティティが Twitter でトレンドエンティティとなった

4 トレンドエンティティのメディア間横断調査

翌日に Yahoo!知恵袋でもトレンドエンティティとなるような，メディア間で同じエンティティがトレンドエンティティとして本章では，3 章で述べた前処理により得られたトレンドエン抽出されるタイミングに差が生じる可能性が考えられる．そこ

ティティとエンティティの分散表現を用いて，トレンドエンティ

で表 2 に示した各 Web メディアにおいてのみ抽出されたトレンティの特徴について Web メディアを横断した調査を行う．はじドエンティティ（Et ，Ec ，Es ）が，別の Web メディアにおいてめに，4. 1 節でトレンドエンティティについてメディア間の量

別日のトレンドエンティティとして出現していないかについて的な差異について調査を行った後，4. 2 節でトレンドエンティ調査した．具体的には，あるメディア A の日 t のトレンドエン

ティについて質的な差異の調査を行う．

ティティe について，別のメディア B の別日 t′ (=| t) にトレンド

4. 1 トレンドエンティティの量的な差異の調査

エンティティとして出現している場合を列挙し，そのうち抽出

各メディアに出現するトレンドエンティティについて，吉田と荒瀬の研究 [13] を参考に，以下の観点に基づくメディア間を横断して出現するトレンドエンティティが持つ量的な特徴を調査する．

•

メディア間に共通して出現するトレンドエンティティ数•

トレンド発生日のずれ•

頻度情報に基づくトレンドの持続期間

4. 1. 1 共通トレンドエンティティ数
表 2 にメディア間に共通して出現するトレンドエンティティ数を示す．表 2 より，三つのメディア間で共通して出現するトレンドエンティティは 1,584 件あり，Twitter・Yahoo!検索間の日の絶対日数差 |t′ − t| が最小となる日 t′ を求めた．t′ − t > 0
であれば，エンティティe はメディア A でトレンドエンティティとなった |t′ − t| 日後にメディア B でトレンドエンティティになっており，t′ − t < 0 であればエンティティe はメディア A で
トレンドエンティティとなる |t′ − t| 日前にメディア B でトレンドエンティティとなっていたエンティティである．
図 2 に Web メディア間のトレンドエンティティ抽出日のずれの調査結果について示す．図 2 より，Twitter の方で先にトレン
ドエンティティとなるエンティティが多い傾向にあることがわ
かる．また，この傾向は Twitter・Yahoo!検索間が顕著である．
これは，あるエンティティが Twitter 上で多くのユーザに言及

Yahoo!検索-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2

0

2

4

6

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索

Twitter

2.50%

調査対象のトレンド

調査対象のトレンドTwitter
3.00%

2.00%
1.50%
1.00%
0.50%
0.00%

8 10 12 14-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2

発⽣⽇の差

0

2

4

6

8 10 12 14

エンティティに占める割合

Yahoo!知恵袋

エンティティに占める割合

調査対象のトレンド

エンティティに占める割合

Twitter
4.50%
4.00%
3.50%
3.00%
2.50%
2.00%
1.50%
1.00%
0.50%
0.00%

Yahoo!検索

0.50%
0.40%
0.30%
0.20%
0.10%
0.00%
-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2

発⽣⽇の差(a) Twitter に対するずれYahoo!知恵袋

0.60%

0

2

4

6

8 10 12 14

発⽣⽇の差(b) Yahoo!知恵袋に対するずれ(c) Yahoo!検索に対するずれ

図 2 メディア間のトレンドエンティティ抽出日のずれ

表 3 頻度情報に基づくトレンドの継続期間の平均日数と標準偏差
頻度条件

Twitter50%

日数の平均と標準偏差を示す．また，図 3 に各 Web メディア

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索のトレンドの継続日数の分布を頻度条件別に示す．なお，表 3

1.89 (2.99)

2.67 (4.09)

2.83 (6.91)に示した各頻度条件における平均日数についてウェルチの t 検30%2.86 (5.11)

4.75 (9.07)

4.78 (10.12)

20%

4.21 (8.13)

6.77 (11.77)

7.17 (17.52)

定により，Yahoo!知恵袋・Yahoo!検索間を除き，有意水準 1%の有意差を確認した．いずれの Web メディアにおいても，すべての頻度条件で 3 日以内に半数以上のトレンドエンティティ

されトレンドとなった後に，Yahoo!知恵袋や Yahoo!検索でもそが収束していることが確認できる．また，Yahoo!知恵袋およびのエンティティについて質問あるいは検索される回数が増える

Yahoo!検索に対して，Twitter 上のトレンドエンティティは当日といった Web メディアを横断したトレンドの伝播の存在を示または翌日に収束する傾向にあり，Twitter は短い期間でトレン唆している．また，Twitter・Yahoo!検索間では，前後 7 日を頂ドが変化しやすいメディアだと考えられる．一方，Yahoo!知恵点とした小さな山ができており，1 週間間隔の周期的なトレン

袋および Yahoo!検索はトレンドが発生するとそのトレンドに対ドが Twitter・Yahoo!検索間で交互に出現している可能性が示唆する注目度（質問数や検索頻度）が維持されやすいメディアでされる．一方，Yahoo!知恵袋は Twitter より Yahoo!検索との間あると考えられる．Twitter と Yahoo!検索については，吉田とに多くのトレンドの伝播があることがわかる．これは，ユーザ

荒瀬の研究 [13] におけるトレンドキーワードを対象とした調査が持つ疑問を解消を目的として利用される Yahoo!知恵袋では，でも類似した結果が示唆されている．このように Yahoo!知恵袋

情報発信が目的の Twitter よりも，情報の検索が目的の Yahoo!

および Yahoo!検索に対して，Twitter はトレンドに対する注目検索の方がユーザの行動が類似しているためだと考えられる．

の度合が変化しやすい傾向にあることが示唆されたが，後述のまた，Yahoo!知恵袋は Yahoo!検索と同じ事業者により運営さ

4. 2. 1 項の調査では Twitter の方がトレンドに対する注目の観点れている Web メディアであることも，Yahoo!知恵袋に対してのようなトレンドの質が長期間維持されやすいことを示す．

Yahoo!検索からのトレンドの伝播が多い要因の一つと考えられる．このようなメディア間で伝播するトレンドエンティティは，

4. 2 トレンドエンティティの質的な差異の調査

伝播する以前から類似したトレンドの質を持っていると考えら

本節では，メディア間のトレンドエンティティの質の差異をれる．上記の点について，後述する 4. 2. 2 項の調査では，一方明らかにするために，3. 2. 4 項で延べた手順により獲得したエのメディアにのみ出現しているトレンドエンティティについてンティティの分散表現（ベクトル）を用いて，1 章で延べた以もメディア間のトレンドの質の差異を調査する．

下の観点による調査を行う．

4. 1. 3 頻度情報に基づくトレンドの継続期間•

分散表現に基づくトレンドの継続期間あるエンティティがトレンドエンティティとして観測された•メディア間のトレンドの質の差異

後，そのトレンドエンティティに対する注目の度合がどれくら•

Wikipedia の意味情報との比較

いの期間維持されるかについてもメディア間で差があると予想

4. 2. 1 分散表現に基づくトレンドの継続期間される．例えば，Twitter は話題の移り変わりが早く，あるエン

4. 1. 3 項の調査ではトレンドエンティティの頻度情報に基づ

ティティがトレンドエンティティとして抽出されたとしても翌

く継続期間の調査を行ったが，頻度が減少した後でも対象のエ日には言及数がトレンド発生以前に戻るといった場合が考えら

ンティティに対する注目の観点のようなトレンドの質は継続しれる．そこで，トレンドの継続日数について調査し，トレンドていることが考えられる．また，メディア間で共通のトレンド

エンティティの移り変わりの速度がメディア間でどのように異エンティティであってもトレンドの質の変化はメディアごとになるかを明らかにする．具体的には，表 2 に示した全ての Web

異なると予想される．そこで，表 2 に示した全てのメディアでメディアに共通して出現するトレンドエンティティEall につい

共通して出現するトレンドエンティティEall を対象として，各て，対象のトレンドエンティティの抽出日を起点として，トレ

メディアにおいてトレンド発生日からトレンドエンティティのンドの継続日数を起点日におけるエンティティの出現頻度がベクトルの経時変化について調査した．具体的には，トレンド{50, 30, 20}%未満になるまでの日数として調査した．

エンティティが抽出された日を起点として，分散表現に基づく

表 3 に各 Web メディアの頻度情報に基づくトレンドの継続

トレンドの継続期間を起点日におけるトレンドエンティティの

50%
40%
30%
20%
10%
0%

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索調査対象のトレンド60%

Twitter

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

エンティティに占める割合

Yahoo!検索調査対象のトレンド

Yahoo!知恵袋

エンティティに占める割合

調査対象のトレンド

エンティティに占める割合

Twitter

70%

45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

Twitter

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

継続⽇数

継続⽇数

継続⽇数

(a) 頻度条件 50%(b) 頻度条件 30%(c) 頻度条件 20%

図 3 頻度情報に基づくトレンドの継続日数

表 4 分散表現に基づくトレンドの継続期間の平均日数と標準偏差

表 5 メディア間のベクトル間類似度の平均値と標準偏差類似度条件

Twitter

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索

0.5

1.69 (0.95)

1.63 (0.89)

1.88 (1.07)

Eall

0.55 (0.21)

0.63 (0.16)

0.65 (0.18)

0.3

2.25 (1.38)

2.06 (1.25)

2.33 (1.62)

Et,c0.53 (0.27)

0.59 (0.20)

0.55 (0.24)

0.2

2.59 (1.64)

2.35 (1.53)

2.63 (1.93)

Et,s0.47 (0.28)

0.64 (0.18)

0.53 (0.29)

Ec,s0.51 (0.24)

0.55 (0.24)

0.66 (0.19)

ベクトルに対するベクトル間類似度（コサイン類似度）が {0.5,0.3, 0.2} 未満になるまでの日数として調査した.
表 4 に各 Web メディアの分散表現に基づくトレンドの継続日数の平均と標準偏差を示す．また，図 4 に各 Web メディアのトレンドの継続日数の分布を類似度条件別に示す．なお，表4 に示した各類似度条件における平均日数についてウェルチの
t 検定により，条件 50%における Twiiter・Yahoo!知恵袋間および条件 30,20%における Twitter・Yahoo!検索間を除いて，有意水準 1%の有意差を確認した．4. 1. 3 項の結果と比較して，分散表現に基づくトレンドの継続日数はメディア間で大きな差がな
いことがわかる．このことから，Twitter ではトレンドエンティ
ティに対する言及回数が減少したとしても，トレンド発生時のトレンドエンティティに対する注目の観点が維持されやすい傾向にあることが示唆された．また，Yahoo!知恵袋や Yahoo!検索はトレンドエンティティに対する言及回数は維持されやすい一方，ベクトルの変化が早いことから，これらのメディアはトレンドエンティティに対する注目の観点が変化しやすいメディアであると考えられる．これらのメディア間では，長期間同一のエンティティがトレンドとなっている場合であっても，時間の経過によりその注目の観点がメディア間で変化する傾向にあると予想される．そのため複数のメディアから横断して共通するトレンドを抽出し追跡するようなアプリケーションでは，対象のトレンドの頻度情報のような量的な観点だけでなく，そのト
レンドに対する注目の観点のようなトレンドの質的な観点を考慮することが重要であると考えられる．

4. 2. 2 メディア間のトレンドの質の差異
メディア間で共通のトレンドエンティティが出現したとしても，そのトレンドに対する注目の観点はメディアごとに異なる可能性がある．例えば，Twitter と Yahoo!知恵袋間において企業の新製品がトレンドエンティティとして抽出された場合，Twitter
ではその新製品についてのみが言及されやすい一方，Yahoo!知恵袋ではその製品の使い勝手や他の競合製品との比較に関する質問がされやすいといった違いが考えられる．そこで，トレン

Twitter・知恵袋間 Twitter・検索間 知恵袋・検索間

Et

0.34 (0.33)

0.44 (0.31)

0.35 (0.35)

Ec

0.32 (0.34)

0.29 (0.35)

0.42 (0.34)

Es

0.19 (0.33)

0.29 (0.34)

0.27 (0.35)

ドエンティティのベクトルをメディア間で比較し，その類似度からトレンドエンティティに関するメディア間のトレンドの質の差異を調査した．具体的には，表 2 に示した各集合に含まれるトレンドエンティティについて，そのベクトルを全てのメディア間で比較し，ベクトル間類似度の分布を調査した．
表 5 にトレンドエンティティの異なるメディア間のベクトル間類似度の平均値と標準偏差を示す．また，図 5 にトレンドエ
ンティティのベクトル間類似度の分布をそれぞれのメディアペアごとに示す．なお，表 5 に示した各メディアペア間におけるトレンドエンティティの平均類似度についてウェルチの t 検定
により，Twitter・Yahoo!知恵袋の Eall・Et,c 間および Et,c・Ec,s間，Twitter・Yahoo!検索の Eall・Et,s 間および Ec・Es 間，Yahoo!
知恵袋・Yahoo!検索間の Eall・Ec,s 間および Et,c・Ec,s 間を除いて，有意水準 1%の有意差を確認した．これらの結果より，対象のメディア間で共通して出現しているトレンドエンティティ
はそのメディア間のベクトル間類似度が高く，トレンド質の差異が小さい傾向にあることがわかる．しかし，メディア間に共通のトレンドエンティティであってもベクトル間類似度は幅広
い範囲に分布しており，メディア間である共通のエンティティが注目されている場合でもその注目の観点が同じであるとは限らないことが示唆された．そのため，メディア間で共通するト
レンドを抽出・分析するようなアプリケーションでは，頻度情報などのトレンドの量的な観点だけでなく，本調査で対象としているよううなトレンドの質的な観点も考慮する必要があると考えられる．

Twitter・Yahoo!検索間の Et ，Yahoo!知恵袋・Yahoo!検索間のEc のように，一方のメディアにのみ出現するトレンドエンティ
ティであってもメディア間のベクトル間類似度が高い場合も確認された．これは，4. 1. 2 項の調査結果から，Twitter および

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

Twitter

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索調査対象のトレンド

Yahoo!検索エンティティに占める割合

Yahoo!知恵袋

調査対象のトレンドTwitter

エンティティに占める割合

調査対象のトレンド

エンティティに占める割合

0.6

Twitter

0.35

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索

0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

継続⽇数

継続⽇数

継続⽇数

(a) 類似度条件 0.5(b) 類似度条件 0.3(c) 類似度条件 0.2

Eall Et,c

Et,s

Ec,s

Et

トレンドエンティティ集合EcEs(a) Twitter・Yahoo!知恵袋間

コサイン類似度

コサイン類似度

コサイン類似度

図 4 分散表現に基づくトレンドの継続日数

Eall Et,c

Et,s

Ec,s

Et

トレンドエンティティ集合

Ec

Eall Et,c

Es

Et,s

Ec,s

Et

トレンドエンティティ集合(b) Twitter・Yahoo!検索間Ec

Es(c) Yahoo!知恵袋・Yahoo!検索間

図 5 トレンドエンティティの異なるメディア間のベクトル間類似度の分布

Yahoo!知恵袋にのみ出現するトレンドエンティティ（Et ，Ec ）が，異なる日に Yahoo!検索のトレンドエンティティとして出現

表 6 Wikipedia のエンティティ間関連度に対する分布間類似度の平均
値と標準偏差

Yahoo!知恵袋

Yahoo!検索Eall

0.70 (0.18)

0.73 (0.19)

0.66 (0.17)

Et,c0.75 (0.21)

0.77 (0.21)

Et,s

0.55 (0.21)

Ec,s

–

Twitter

する傾向にあることが要因であると考えられる．このようなメディア間のトレンドの質の類似性は，メディアを横断したトレンドの伝播を早期に予測するアプリケーションなどに利用できる可能性がある．

4. 2. 3 Wikipedia の意味情報との比較

Et

0.50 (0.24)

ある Web メディアで何らかのトレンドが発生した場合，そのEc–トレンドに対応するエンティティについて，他のエンティティ

Es

–

–
0.66 (0.22)–
0.59 (0.24)––
0.56 (0.22)
0.61 (0.21)––
0.45 (0.24)

間と新しい関連性が生じることが考えられる．このようなトレンドを対象とした分析において，Wikipedia などの知識源内でた各メディアの平均分布間類似度についてウェルチの t 検定によ定義されているエンティティ間の関連性を直接用いると，トレり有意水準 1%の有意差を確認した．これらの結果から，Yahoo!

ンドに対して誤った解釈を導く可能性が考えられる．そこで，知恵袋に出現するトレンドエンティティ（Eall ，Et,c ，Ec,s・Ec ）各メディアにおけるトレンドエンティティと他のエンティティについてはメディアに関わらず Wikipedia との分布間類似度がの関連性と Wikipedia の意味情報に基づくエンティティ間の関高い傾向にあることがわかった．このことから，Yahoo!知恵袋

連性の関係を調査する．具体的には，各メディアに出現するあではあるエンティティについて Wikipedia などの知識源で整理るトレンドエンティティに対してベクトル間類似度が高い上位されている他のエンティティとの関連性に基づいた質問が多く50 件のエンティティについて，対象のトレンドエンティティとされる傾向にあると考えられる．全てのメディアに共通して出それらのエンティティのベクトル間類似度の分布と Wikipedia

現するトレンドエンティティEall についても，全てのメディア

におけるエンティティ間関連度の分布の分布間類似度を算出

で Wikipedia との分布間類似度が高い傾向にあることがわかっし，その分布間類似度が対象のトレンドエンティティが出現す

た．Wikipedia ではエンティティに関する記事の編集方針としるメディアの種類ごとにどのような傾向があるかを調査する．

て，エンティティの特筆性と信頼できる情報源の参照が挙げらWikipedia におけるエンティティ間関連度の算出には，エンティ

れており，社会的に注目度が高く，複数の報道機関に取り扱わ

ティに対する被リンクの類似性に基づく手法 [6] を用いた．

れるような情報ほど Wikipedia の記事に反映されやすい．本調

表 6 に各メディアのベクトル間類似度と Wikipedia のエンティ査で対象としているトレンドエンティティについても，複数のティ間類似度の分布間類似度の平均値と標準偏差を示す．また，メディアに共通するトレンドエンティティであるほど社会的に図 6 に各メディアのベクトル間類似度と Wikipedia のエンティ注目度が高いものだと考えられるため，他のエンティティとのティ間類似度の分布間類似度の分布を示す．なお，表 6 に示し関連性が Wikipedia のエンティティ間関連度と類似していたと

Et,c

Et,s

トレンドエンティティ集合Et

分布間類似度

分布間類似度

分布間類似度

Eall

Eall

Et,c

Ec,s

トレンドエンティティ集合(b) Yahoo!知恵袋(a) Twitter

Ec

Eall

Et,s

Ec,s

トレンドエンティティ集合Es(c) Yahoo!検索

図 6 各メディアにおけるベクトル間類似度と Wikipedia のエンティティ間類似度の分布間類似度の分布考えられる．なお，今回の調査では調査対象のデータセットの収集期間よりも更新日時が新しい Wikipedia のダンプデータを用いており，データセットの収集期間に新たに生じたエンティ
ティ間の関係が整理された結果，その傾向がより顕著に出ていた可能性がある．トレンドエンティティが横断して出現するメ
ディア数に着目することで，Wikipedia などの知識源に整理されるようなエンティティ間の新たな関係を抽出できる可能性がある．また，トレンド分析においてエンティティ自身が持つ意
味情報を用いる場合は，対象のトレンドが同時に観測されるメディア数や分析に利用する知識源のデータの更新日時を考慮する必要があると考えられる．今後はトレンド発生時点におけるWikipedia のダンプデータを用いて同様の調査を行い，上記の点について検証する予定である．

5 おわりに
本研究では，Twitter，Yahoo!知恵袋，Yahoo!検索の三つのWeb メディアについて，トレンドエンティティに関する横断的な調査を行い，メディアを横断したトレンド分析におけるトレンドの質の差異を考慮する必要性について議論した．調査の結果，メディア間で共通して出現するトレンドエンティティであっても，そのエンティティに対する注目の観点のようなトレンドの質が異なることがわかった．そのため，メディアを横断した
トレンド分析においては，トレンドに関するキーワードやエン
ティティの出現回数といった量的な情報だけでなく，メディア間で共通して出現するトレンドに関する質の差異を考慮することが重要であると考えられる．今後は本調査により得られた知見を，メディア間を横断するトレンドの抽出やモニタリングに関する手法に適用し，その有用性を検証する予定である．

謝

辞

本 研 究 の 一 部 は ，文 部 科 学 省 研 究 費 補 助 金・基 盤 研 究

A(26240013) の助成による．
文

献[1] Artetxe, M., Labaka, G. and Agirre, E.: Learning Principled Bilingual Mappings of Word Embeddings while Preserving Monolingual
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