DEIM Forum 2019 F1-4

感情分析を用いた Twitter の投稿内容による選手採点システムの提案
若狭孟†

横山 昌平††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6
E-mail: †wakasa-takeshi@ed.tmu.ac.jp, ††shohei@tmu.ac.jp
あらまし近年，Twitter などの SNS が普及したことにより，その時々に起きたことや感じたことをほぼリアルタイムに投稿する人が多く存在している．サッカーなどのスポーツ観戦と SNS のリアルタイム性は親和性が高く，試合を見ながらたくさんの人が同時に投稿する傾向がある．ツイートには観戦者たちの試合に対する率直な感想が表れており，それらは出場選手のパフォーマンスの良し悪しを示唆すると考えられる．サッカーなどのスポーツの試合を振り返る指標として出場選手の採点というものがあり，出場選手がその試合でどれほど活躍したかがわかる．その出場選手の採点において重要なのは客観性である．採点に客観性を持たせるために観戦者のツイート内容を利用する．本研
究では特定の試合に関するツイートを集め出場選手ごとにツイートを分類し，それらを感情分析にかけることによって出場選手の採点を行う．
キーワード サッカー， スポーツ， 選手評価， Twitter， 感情分析て選手の採点というものがある．試合を見ていない人がどの選

1 はじめに近年，Twitter 1 などの SNS が普及したことにより，その時々に起きたことや感じたことをほぼリアルタイムに SNS に投稿する人が多く存在している．Tech Crunch 2 によると，TwitterJapan は 2018 年 12 月 26 日に事業戦略説明会を開催した [1]．
その場で Twitter は全世界での月間アクティブユーザー数の発表があり，その数は 2018 年 10 月現在で 3 億 2600 万人を超えている．
さらに事業戦略説明会ではアンケートサイト Macromill 3 が行ったアンケート結果が発表された. このアンケートは，2018年 5 月に 15 歳から 64 歳のスマートフォン利用者を対象に行われていた．Twitter と名前は具体的には明記されていなかったが別の SNS 二つとメッセンジャーサービスを比較して，それぞれのサービスがどのような特色を持ったサービスであるかというアンケートになっていた．その結果によると Twitter は他SNS と比べて災害，交通機関の遅延，旬なトピックの情報がすぐに手に入ると言われており，もっともリアルタイム性の高いSNS であると言える．
そして Sprinklr 4 による「2018 FIFA ワールドカップ ロシア」の開催期間中の調査では，SNS で交わされるワールドカップ関連の会話の約 86.3 ％が Twitter で起きていたという結果が出ていることも発表された．このように，サッカーなどのスポーツ観戦と Twitter のリアルタイム性は親和性が高く，試合を見ながらたくさんの人が同時に投稿する傾向がある．
また，サッカーなどスポーツの試合を振り返る為の指標とし手が活躍したか簡単に知るための指標としても使われることがあるので，採点に重要なのは客観性である．野球のようにプレーが断続的なスポーツは一つ一つのプレーのデータから選手の活躍がわかりやすいが，サッカーのようなプレーが連続的なスポーツはデータには現れない活躍があり，データだけでは採点がしづらい．
また選手の採点はスポーツサイトやニュース記事でよく行われており，サイトの運営者やライターが試合を見て採点したものが載っているのが主だ．これらは，プロの意見とは言っても個人の意見であることが多いため，サイトや記事によって採点がばらけることがある．
しかし，Twitter には観戦者の試合に対する意見がたくさん投稿されており，出場選手のパフォーマンスを示唆していると考えられる．本研究では，それらのツイートを利用することで多くの観戦者の意見を反映した客観性のある出場選手の採点ができると考え，採点システムの提案を行う．また，本研究ではサッカーの試合での選手の採点を想定している．
サッカーの採点は国によって方式に違いがある．主流な採点方式としては 10 点を満点として，6 点を及第点として可もな
く不可もなく平均的な活躍した選手に与える方式がある．日本
でもこの方式が多く使われている．本研究でもこの方式を参考にしたシステムの提案をしている．他にも 1 点から 6 点で採点し，数字の小さい方が評価が高いという方式もある．
本研究では，ツイート内容から選手に対する意見や評価をスコア化するに当たって感情分析という技術を用いている．これは，テキストからユーザーの意見や評価を分析することができる．感情分析は，出来事や製品に関する意見を SNS などイン

1：https://twitter．com/
2：https://jp．techcrunch．com/
3：https://www．macromill．com/
4：https://www．sprinklr．com/

ターネットから効率的に収集することができる．
本研究では，特定の試合に関するツイートを集め，そしてその試合に出場している選手ごとにツイートを分類し，それらにスコアを与えるために感情分析にかけることによって出場選手の採点をする．また本論文の構成は以下の通りである．2 章では，関連研究について述べる．3 章では，提案手法について述べる．4 章では，実験の結果と考察について述べる．5 章では，本研究のまとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究本研究のように，Twitter へのスポーツの試合やテレビ番組などの感想の書き込みを利用した研究は他にも行われている．
小林ら [2] は Twitter に投稿された実況書き込みから視聴者が応援するチームに関する属性を判別し，同一チームを応援する視聴者の実況書き込みの状況から，視聴者の意見を反映した要約映像を生成した．

図 1 提案手法の流れ

白鳥ら [3] は，今まで Twitter におけるサッカーのネタバレ情報のデータセットを構築し，特徴的な単語やその時間的特徴ために，日本語ではなく英語のツイートを収集した．

について明らかにしてきた．さらにスポーツの種類を拡張しデータセットを構築し直すことで，試合展開とネタバレの数や内容が大きく関係していることを明らかにした．
中澤ら [4] は対象番組の放送中に投稿された Tweet を収集し，一定時間単位の Tweet 数をカウントし，Tweet 数が急増した

3. 2 ツイートを選手ごとに分類
本研究では，サッカーの試合を対象としているため，まず収集したツイートを試合開始時間からサッカーの一般的な試合時間の 2 時間で限定する．

時間帯を重要シーンとして検出し，そのシーンにおける主要人

今回の収集方法では，リツイートも一つのツイートとして集物を推定し，その人物をもとにイベント内容を推定する手法をめられてしまうので，全く同じ内容のツイートをリツイートさ提案した．プロ野球番組を対象に提案手法を評価した結果，試れた分，重複して収集してしまう．リツイートとして収集され合中の重要シーンを高精度で検出できることが示されている．

たツイートはテキストの先頭に’RT’ の文字とリツイート元の本研究では，ツイートにスコアを与えるために自然言語処理・ユーザー名が付与される．先頭に付与される RT の文字を含

テキストマイニング向けの Python ライブラリ NLTK(Naturalむツイートを省くことによって，全く同じ内容のツイートが分

Language Tool Kit) 5 の機能の Sentiment Analysis を用いた析の対象になることを防ぐ．

が，この機能では VADER という手法が感情分析のルールとこのように，限定されたツイートの中から，各出場選手ごとして用いられている．この VADER は Gilbert ら [5] によってにツイート内容に選手名を含んでいるものを抽出することに発表されている．VADER にはソーシャルメディアに強かった

よって，出場選手ごとにツイートの分類を行う．

り，学習データがいらないなどの特徴がある．

3 提案手法3. 3 感情分析によるスコアの付与
本研究では，NLTK の機能の Sentiment Analysis を用いる．
例として’I am happy’ という文章に，この機能で感情分析を行

まず，図 1 に本研究の提案手法の流れを示す．はじめに，特うと，定の試合に関するツイートであることを示すタグで指定しツイートを収集する．次に，収集したツイートをツイート内に含まれる出場選手の名前を用いて，各出場選手ごとに分類する．
分類したツイートをそれぞれ感情分析にかけることによって各’I am happy’{’neg’: 0.0，’neu’: 0.213， ’pos’: 0.787， ’compound’:0.5719}

ツイートにスコアを与える．それらのスコアを用いて計算する
ことによって各出場選手の採点を行う．

3. 1 ツイートの収集本研究では，収集方法として Twitter Streaming API を用
いて，特定のサッカーの試合に関するツイートを収集する．特定の試合に関するツイートであることを示すタグを指定して検索することによって目的のツイートを収集する．
また本研究では，なるべくツイート数の多い試合で実験するというような出力がなされる．このように否定的 (’neg’)，中立 (’new’)，肯定的 (’pos’) の値と VADER によって定義された総合的な感情値である’compound’ という値でテキストが評価される．’neg’，’new’，’pos’ は 0〜1 で表され，’compound’は-1〜1 で表される．本研究では，これらの値を用いて分類されたツイートに 3 通りのスコアを与えて各スコアで採点結果を比較した．3 通りのスコアは以下の通りであり，各スコアを式で表す．

(1) 各選手ごとにツイートの’pos’ と’neg’ の差を全て足した
5：http://www.nltk.org/

もの

s1 =

表 1 第 3 章にて定義した記号と意味

Tk∑(vipos − vineg )

(1)

i=0

(2) 各選手ごとにツイートの’compound’ の値の和を取ったもの∑Tk

s2 =vicompound

(2)

記号

意味s1

(1) の方法で与えられる各選手のスコア

s2(2) の方法で与えられる各選手のスコア

s3(3) の方法で与えられる各選手のスコア

Tk

選手 k の総ツイート数(vipos

各ツイートの’pos’ の値

vineg

各ツイートの’neg’ の値

vicompound

各ツイートの’compound’ の値

Rk

選手 k の採点結果

sk

3.3 で求めた選手 k のスコア

μ

全選手のスコアの算術平均

σ

全選手のスコアの標準偏差i=0

表 2 各試合で使用したタグ
対戦カード

タグ

アーセナル 対 トッテナム#ARSTOT

リヴァプール 対 マンチェスター U#LIVMUN(3) 各選手ごとにツイートの’compound’ の値の和を各選手ごとにツイート数で割り平均を取ったもの∑Tk
s3 =i=0

vicompoundTk(3)

る 2 チームでくっつけたものである．表 2 に本研究で用いたタグを示す．
これらの試合に関するツイート数は分析の対象となる試合時

ただし，s1 ，s2 ，s3 は (1)，(2)，(3) の方法で各選手に与えら間の 2 時間でリツイートを除いたものはそれぞれ 23467 件とれるスコア，Tk は各選手ごとの総ツイート数，(vipos ， vineg ，21442 件となっている．これらの試合はプレミアリーグの中でvicompound は各ツイートの’pos’，’neg’，’compound’ の値とも人気のチーム同士の対戦であるため他の対戦カードと比べてする．

も非常に多くなっている．表 3 にプレミアリーグの比較的人気の高いチームの試合を中心にいくつかの試合のツイートを集め，3. 4 各選手の採点

試合時間やリツイートを除いたツイート数を示す．

サッカーの選手の採点は 6.0 を平均にすることが多いため本研究でも計算の際に 6.0 を平均に扱い採点をする．各選手の採対戦カード点を以下の式にて求める．

10(sk − μ)
Rk =+ 6.0σ

表 3 他試合とのツイート数の比較(4)

ただし，Rk は選手 k の採点，sk は選手 k の 3 通りの方法でツイート数

アーセナル 対 トッテナム

23467

リヴァプール 対 マンチェスター U

21442

アーセナル 対 リヴァプール

14431

ウエストハム・ユナイテッド 対 マンチェスター U

12619

フルハム 対 アーセナル

6839

マンチェスター・シティ 対 サウサンプトン

2564

求めたスコアのうちの一つ，μ は全選手のスコアの算術平均，σ は全選手のスコアの標準偏差とする．以上のように，6.0 を平均とした偏差値のように求める．
本章で定義した記号とその意味を表 1 にまとめる．

3 通りのスコアから求めた採点を実際のスポーツサイトやニュース記事の採点と比較することで分析をする．

本研究で用いた試合は，比較的多量のツイートを集められる試合であると考えられる.

4. 2 実 験 結 果
提案手法により求められた各出場選手の採点とスポーツサイ
ト WhoScored.com とニュースサイト skysports の記事による

4 実

験

採点をグラフに表したものを図 2 と図 3 に示す．
また今後，アーセナル対トッテナム・ホットスパーの試合を

4. 1 データセット
本研究では，イングランドの 1 部リーグであるプレミアリー

試合 A，リヴァプール対マンチェスター・ユナイテッドを試合

B と表記する．

グから 18-19 シーズンの第 14 節アーセナル対トッテナム・ホッ

図 2 と図 3 において，skysports の採点で 0 点という評価のトスパー (以下トッテナムという) と第 17 節リヴァプール対マ選手が両試合合わせて 7 人いるが，これらの選手は途中からンチェスター・ユナイテッド (以下マンチェスター U という) のの出場であり出場時間が短く試合にあまり関わることができな

2 試合に関する英語のツイートを用いた．ツイートの検索の際かったため，評価がなされていない．に用いたタグとしては，各チーム名を 3 文字に省略し，対戦す

3 通りのスコアによる採点と 2 つのサイトの採点とのそれぞ図 2 試合 A の各選手の評価

図 3 試合 B の各選手の評価れの相関係数を計算し，表 4〜9 に示す．また skysports の記事

表 6 (2) の方法と WhoScored.com の相関係数内において採点がなされていない選手がいるため,skysports で対戦カード

勝利チーム

負けチーム

採点が行われている選手だけを用いて相関係数を計算した．さ

試合 A

0.65294013 0.76824846

0.4751149

試合 B

0.56634585 0.72864448 -0.1677127

らに両チーム合わせた相関だけじゃなく勝利チームと負けチームで分けた時の採点の相関係数も計算をした．
また，二つのサイトの採点の相関係数を表 9 に示す．

表 7 (2) の方法と skysports の相関係数
対戦カード

表 4 (1) の方法と WhoScored.com の相関係数
対戦カード

両チーム

勝利チーム

負けチーム

試合 A

0.64184001 0.75854038

0.4654174

試合 B0.55051353 0.73015803 -0.1881831

両チーム

勝利チーム

両チーム

勝利チーム

負けチーム

試合 A

0.66558581 0.70135286 0.68788223

試合 B

0.54576082 0.48405588 0.64481304

表 8 (3) の方法と WhoScored.com の相関係数
対戦カード

表 5 (1) の方法と skysports の相関係数
対戦カード

両チーム

両チーム

勝利チーム

負けチーム

試合 A

0.34429992 0.38321295 0.06449515

試合 B

0.1677427

0.16075368-0.1485389

負けチーム

試合 A

0.65657713 0.68901147 0.64185631

試合 B

0.53889942 0.48074221 0.63372648

4. 3 考察

本研究の目的としては，客観的な選手の採点システムの作成であり，採点サイトの採点結果に近づけるものではない．つまり相関係数を 1 に近づけることではない．しかし提案手法による採点結果が採点サイトとの相関が低いと提案手法による採点表 9 (3) の方法と skysports の相関係数
対戦カード

両チーム

勝利チーム度が上がる手法を提案する必要があると考える．そのためには，

負けチーム

NLTK の Sentiment Analysis に頼るのではなく，自ら単語の試合 A

0.57255769 0.47238991 0.36305905

スコアリングを行い，感情分析をするのが一つの手であると考試合 B

0.48222253 0.01808371 0.68476451

えた．特に，サッカーやスポーツに関連する単語に着目したス

表 10 二つのサイトの採点の相関係数
負けチーム

コアリングが重要であると考える．スコアリングの際にプレーの種類に関する単語らの重要度を可変させて採点を行うことで対戦カード

両チーム

勝利チーム

試合 A

0.671198

0.63042596 0.60302269

各選手がどのようなプレーが優れているかを知ることができる．

試合 B

0.51669764 0.65937919 0.05191279

また，ツイート数が少ない試合でも高い精度で採点ができるシステムの提案も必要がある．

は的外れな採点であることになってしまう．

さらに各選手の採点の計算の際に，第 2 章の関連研究で取りどの程度相関があれば，選手の採点システムとして有用か調あげたようなユーザー属性の判別 [2] を行うことによって，応べるために基準として，WhoScored.com と skysports の採点援しているチームの選手へのツイートであれば若干の重みを持の相関係数を計算した．表 10 に示されている相関係数に近いたせるなどの工夫や，時間帯や試合展開も [3][4] 考慮したスコ相関係数であれば，採点システムとしてかなり有用であると考アリングなどの工夫もできると考えうる．

えられる．

また，採点結果の根拠も示すことが必要だ．各選手のどのプ

まず表 4〜9 より，(3) の方法は (1)，(2) の手法と比べて，相レーがいい評価，悪い評価に繋がったのかしっかりと表したい．

関係数が低くなっていることがわかる．(3) の方法のみスコア

例えば，選手ごとに選手名が含まれるツイートの中にもっともの計算時にツイート数で割り，平均を求めている．したがって多く現れた単語やフレーズの表示や，選手ごとにもっとも多くツイート内容だけじゃなく，選手ごとのツイート数も選手を評ツイートが投稿された時間帯を表示することで各選手の採点結価する指標になっていると考えられる．

果の要因となったプレーや時間帯を示すことができるのではな

さらに，両チームでの相関係数を比べると，試合 A では基準いかと考えられる．となる 2 サイト間の相関係数を超えるものはなかったが，(2)今後の展望として，サッカーの試合の採点システムだけでなの方法が 2 サイト共に最も高い相関を持っていることがわかく，他のスポーツへの応用を検討している．また，今回は英語る．試合 B においては (1) ，(2) の二つの方法が基準の相関係のツイートを対象に行なったが，ツイート数の少ない試合でも数を上回り，こちらの試合も (2) の方法が最も高い相関を持っ高い精度が出すことができれば日本語のツイートへの対応がでている．

きると考えられる．

次に，勝利チームと負けチームの相関を比べると，ほとんどの結果において勝利チームの方が相関が高くなっている．これ
は，勝利チームの方が負けチームよりもツイート数が多いことによる結果だと考えられる．
また，試合 A と試合 B で相関係数を比べると，試合 A の方が相関係数が高い傾向にある．表 2 を見ると，試合 A の方がツイート数が多い．ツイート数が増えるほど，採点システムの精度が上がると考えられる．

5 まとめと今後の課題
本研究では，試合に関するツイートを集めツイート内容を感情分析にかけることによる出場選手の採点システムを提案した．
また，実際のスポーツサイトなどの採点との相関を求め，提案手法の有用性を分析した．その結果，本研究で提案した 3 手法の中だと (2) の各選手ごとにツイートの’compound’ の値の和で計算した手法が採点サイトとの相関がもっとも採点サイト同士の相関に近くなっており，もっとも有用なシステムであると考えられる．また，ツイート数が採点を左右するのでツイート数が多くなるような注目試合出ないと本研究で提案した手法は効果を発揮できない可能性が高いと思われる．
今後の課題として，今回基準とした表 10 の相関係数に近い相関があり的外れではない採点システムの手法を提案できたが，完全に超えられる手法を見つけられなかったため，より精文

献[1] Twitter の 月 間 ア ク ティブ ユ ー ザ ー 数 は 日 本 で 4500 万超. https://jp.techcrunch.com/2018/12/26/twitter-2/. accessed: 2018-12-26.
[2] 小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋.
Twitter の実況書き込みを利用したスポーツ映像の要約. 電子
情報通信学会技術研究報告, Vol. 100, No. 457, pp. 165–169,
2011.
[3] 白鳥裕士, 中村聡史. スポーツジャンルに応ずるネタバレ特性分
析と判定手法の提案. DEIM Forum, pp. B6–1, 2016.
[4] 中澤昌美, 帆足啓一郎, 小野智弘. Twitter によるテレビ. 番組重要シーン検出及びラベル付与手法. DEIM Forum, pp. 517–519,2011.
[5] Gilbert and CJ Hutto Eric. Vader: A parsimonious rulebased model for sentiment analysis of social media text.
In Eighth International Conference on Weblogs and Social
Media (ICWSM-14). Available at (20/04/16) http://comp.
social. gatech. edu/papers/icwsm14. vader. hutto. pdf, 2014.