DEIM Forum 2017 H8-2

Twitter データを用いた天候の主観的評価
渡辺 優樹†

廣田 雅春††

石川博†††

横山 昌平††††† 静岡大学情報学部情報社会学科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 大分工業高等専門学校〒 870-0152 大分県大分市大字牧 1666††† 首都大学東京システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭ヶ丘 6-6†††† 静岡大学情報学部情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †ia13100@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††m-hirota@oita-ct-.ac.jp, † † †ishikawa-hiroshi@tmu.ac.jp,† † ††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

本研究では,Twitter に投稿された天気に関連した用語を含むジオタグ付きのツイートを用い, 気温や天候などの客観的な評価ではなく, 体感的な風の強さや寒暖などの主観的な天候の評価手法を提案する. 現在用いられている気温と湿度から計算する不快指数などの客観的な評価では, 気流や熱放射などが考慮されておらず, 屋外における体感的な寒暖等を表すことは難しい. 本研究では, ある地域の天気における特徴的な語の発見を行い, 作成した天気関連用語辞書に基づいて快・不快指数を算出し, 主観的な天候の評価を行うことで新たな指標を提案する. また, 主観的な天候の評価を行うことによって, 風が強いなどといった地域独自の特徴的な天候の発見が可能になる.
キーワード Twitter, 天候, 位置情報

1. は じ め に評価を行うために, 本研究ではマイクロブログ Twitter（注 1） のTweet のうち, ジオタグと呼ばれる, 発言位置の緯度経度情報が天気予報を見る際, 晴れや雨といった天気や気温といった情報付与されたものを用いる.Twitter はリアルタイム性の高いマイによって, 私たちはその日の過ごしやすさを考える. 天気や気温クロブログとして利用されており, ユーザは日々の出来事を気といった情報は客観的な指標であるため, 実際に外出してみる軽に発信している. そのため, 天気や気候に関する個々人の感想と, 雨がそんなに降っていなかったり, 思っていたより暑かったも多い.

り寒かったりすることがある. このような場合において, 天気や類似したものとして weathernews（注 2） が挙げられるが, 天気気温といった情報はあてにならない. そこで, 天気や気温といっを伝えるものとして主に利用されており, 晴れ・雨といった情た客観的な天候の評価だけでなく, 実際に感じる体感での寒暖報と暑い・寒いだけの情報がほとんどであり, それに付随するといった主観的な天候の評価を行うことができればよいのでは寒い日はお酒で暖まるなどといった副次的な情報を得るのが難ないかと考えた.

しいため, 主観的な天候を表すのに不十分であると考えられる.

天候に対する体感を表す現在用いられている指標として, 不天候の主観的な評価の手法については, 天気関連用語辞書を快指数が知られている. 不快指数は人間が生活する上で不快と作成し, 用語ごとに数値を割り当て用語の頻度, ツイート数に感じる体感を, 気温と湿度を用いて表した指標である. ただし,よって快・不快指数を算出する. そして, 天候に関する呟きに対不快指数は気流と熱放射の影響を含んでおらず, 屋外環境におして寒いという単語が含まれる文章には雪という単語が含まれける実際の体感とは異なる. [1] 気流や熱放射を考慮した指標とやすいといったような共起度を計算することで, その地域独自しては SET（標準新有効温度）と呼ばれるものがあるが, 屋内の特徴的な天候の発見や実際の体感に近い指標の提案を行う.に特化した指標であり, これも屋外環境における実際の体感と本論文の構成は次のとおりである.2 章では, 本研究と関連研は異なる. [2] 実際に一日の生活を行う上では, 屋内環境・屋外環究の差分について述べる. 3 章では, 提案手法の概要について述

境の両方で行動する場合が多いため, 両者に対応した総合的なべる. 4 章では提案手法の妥当性について実験を行い, それに対評価指標が必要であると考える.
また, ヒートアイランド現象といった都市部ではコンクリー
トによって熱の逃げ場が無くなることで熱中症になる患者が増えているといったことの要因として, 都市部での天候の観測所する考察を述べる. 5 章では, 本研究で得られた成果のまとめについて述べる.

2. 関 連 研 究とビル街での体感とで実際の温冷感が異なることが考えられる.

屋外空間における温冷感の指標を得るための研究として木熱中症や凍傷といった症状を回避するために, 実際の体感を知内 [3] の研究がある. 木内は人体熱収支解析と呼ばれる気象条ることで対策を講じることができると考える.

件, 着衣状態, 作業状態, 発汗作用を考慮し, 人体がどれだけ熱を本研究では,SNS 上の天気・気候に関する個々人の感想を集めて分析する事により, 不快指数等に代わるような, 屋内環境・（注 1）：http://twitter.com

屋外環境に対応した主観的な指標を実現する. 天候の主観的な（注 2）：http://weathernews.jp/index.html

帯び熱が発散していくかという解析に基づく温度負荷量 TL と,風速と作用温度（気温が同じ室内でも, 壁などの物体が放射する熱などによって変わる体感温度を加味した温度）の関数としてあらわされる温冷感指数 TSI の二つの指標を提案した. しかし,TSI はグローブ温度を用いており, グローブ温度は周囲からの熱放射による影響を観測するために仮想黒体の球を用いて測られる温度であるが, 変動が激しく, 地点によってばらつきがある. また, 一地点あたりの被験者数が少なく, 温冷指標として確立するまでに至っていない.
本研究では, その地域における実際の天候に対する呟きを収集することによって実際の体感に近いデータを用い, 十分なデー
図1 提案手法

タ数を確保できる. そして, 寒いという言葉とともに風が強いという言葉が用いられやすいといったような共起度を計算することによって, 天候に対して実際の体感により近い指標の提案を行う.

Twitter からの天候データを収集することで天気のリアルタイムな状況を観察するという手法としては Jeﬀ ら [4] の研究が挙げられる. この研究では,Twitter の StreamAPI から現在呟かれているツイートを集め, そのツイートをジオタグがついているものとそうでないものに分類する. ジオタグがついているツイートの中から天候に関するワードを抽出することでリアルタイムでの天気の状況を把握している. しかし, ジオタグがつい図 2 システム概要図ているツイートの数が少ないという問題があり, 限定的な地域

表 1 天気関連用語辞書しか網羅できないという欠点がある.
本研究では,SearchAPI をともに用いることによって, この問題を解決し, 天気の算出だけでなく, 天候の評価も行う.
また, 天候に関するテキストを本研究は収集するが, 阿部 [5]

単語読み

品詞値

寒い

さむい

形容詞

-0.9926

暑い

あつい形容詞-0.988786

涼しい

すずしい形容詞

は,Twitter での特徴的な語彙の収集において,Twitter のハッ0.97513

花粉

かふん名詞-0.445794

シュタグに着目し, 基礎的な語彙などのノイズを排除していく大風おおかぜ

名詞-0.994602

ことで, 特徴的な語彙の収集に成功している. しかし, ハッシュタグを用いない場合での話題抽出に関しては, 行えておらず, 本研究では, ハッシュタグだけでなくハッシュタグが用いられていないツイートに対しても特徴的な語彙の抽出を行う.
青木ら [6] は, 発信したツイートをどのような感情でつぶやいたかを推定する仕組みを作成している. 本研究では, ネガティブやポジティブといった評価だけでなく, 具体的な形容詞を抽出することによってより詳しくどのような思いで呟きがなされたのかを推定する. そして, 個々のツイートではなく, 全体的な評価としての良否を推定する仕組みを作成する.

3. 提 案 手 法
本研究では,Twitter から収集した位置情報が付与された天候に関する呟きを用いて, 天候の主観的な評価を行う.

3. 1 概要提案手法では, 全国の都市を対象に, 天候に関する呟きを収集し, 天気関連用語辞書をもとに快・不快指数を算出することで都市ごとの主観的な天候の評価をする.
まず, 情報共有サイトである Twitter から, 投稿日時, 投稿されたテキスト, ジオタグなどの情報が付与されたメタデータを収集し, データベースに格納する. 次に, 収集した呟きを独自に作成した天気関連用語辞書を元に形態素解析し, 天候に関連する用語の頻度や共起度の計算を行う. そして, 天気関連用語辞書で割り振られた指数を用いて, 快・不快指数を算出する. そして共起度と指数の値をもとにその日の天候の主観的な評価を行う.
提案手法の概要を図 1 に示す. システム概要図を図 2 に示す.

3. 2 データセット
天気関連用語辞書は暑い, 寒いなどの主観的な感情を表現した用語と天候や花粉などの客観的な事実を表した用語を登録し,それぞれに-1 から+1 までの指数を付与する. この指数の付与は高村らが作成した単語感情極性表 [7] に基づいて行う. 単語感情
極性表とはその語が一般的に良い印象 (+1) を持つか, 悪い印象を持つか (-1) を二値属性で表した表であり, 語彙ネットワークを利用して計算されている.
表 1 で天気関連用語辞書の例を挙げる. 今回使用する天気関連用語辞書の単語数は 48 単語である.

3. 3 データの収集
Twitter Streaming API を用いて, ジオタグが付与されている投稿を収集する. テキスト, 投稿日時, 位置情報を収集し, データベースに格納する.Streaming API では, 瞬時性の高いツイー

トを取得することができ, データ取得制限がないため特定のワードにこだわらずデータを集めることができる.
ジオタグが付与されている投稿のみでは, 十分なデータ数を集めることができないため,SearchAPI を使い天候に関連した単語が含む呟きも収集する.SearchAPI では Twitter でのキーワード検索を行うことができ, 位置情報を指定して収集することや期間を指定して収集することができる.

3. 4 データの解析収集した Twitter データを天気に関連する用語の入ったテキストデータと入っていないデータに分類する. 収集した Twitter
データの集合に形態素解析を行い, 天気に関連する用語の入ったデータだけを抽出する. 分類には作成した天気関連用語辞書

図 3 類似した気候条件における比較
表 2 2014/07/12 当日の天気をもとに形態素解析エンジンの MeCab を用いて分類する. ま都市

天気

最高気温

最低気温

た, 位置情報をもとに分類した天気に関連する Twitter データ

札幌

曇後雨

21.9 ℃

17.5 ℃

を都市ごとに分類する.

仙台

晴後曇

31.5 ℃

20.3 ℃

東京

曇

そして, 天気に関連する用語の入ったデータに対して, 天気関連用語辞書に登録されているワードと, そのワードとともに使われるワードを抽出し, 共起度の計算を行う. また, 共起度が低32.8 ℃

26.5 ℃名古屋 晴後曇33.4 ℃

22.7 ℃大阪

曇

32.0 ℃

24.3 ℃福岡

曇後雨

31.3 ℃

23.8 ℃

表 3 2017/1/15 不快指数

浜松市

いと思われるものに対してはノイズとして判断し, 天気に関連のあるツイートだけが選ばれる.

3. 5 天気の良否判定

時間

温度

天気関連用語辞書に割り振られた指数を用いて, 都市ごとに6時-1.5 ℃ 83%

分類されたツイートにそれぞれ指数をかけ,-1 から 1 までの値で都市の天候を評価する.1 に近いほど快適であり,-1 に近いほど不快である. この快・不快指数を用いて都市をヒートマップで

湿度

不快指数

体感

32 寒い

12 時 2.7 ℃

52%

42.4 寒い18 時 1.8 ℃

58%40.5 寒い24 時 -0.3 ℃ 85%

33.6 寒い表す. ヒートマップでの不快度の表し方には, 呟かれた Twitter
データによって算出された快・不快指数の値を利用し、値が 0があるのかを実験した. 今回の実験では,Twitter から収集した以下である場合に地図上にマッピングされる. 赤く表示されて2014 年 7 月 12 日のデータから抽出された暑い・寒いという天いる地域ほど天気の評価を不快とする.

気に関連する用語が入った 105 件のデータを地図上にマッピン

ヒートマップは, マップデータとして Google Maps API を使用し, ヒートマップのレイヤの表示は Google Maps JavaScript

グし, 可視化することで類似条件での天気に対する感じ方の差異の有無を確認した.
実験結果を図 3 に示す. 図 3 の赤丸は暑いと感じた呟きがさAPI を使用した.
3. 6 主観的な天候の評価れたことを表し, 青丸は寒いと感じた呟きがされたことを表し

天候の評価には, 単語同士の共起度を計算することで, 雪がている. 暑いと感じたデータの件数は 93 件, 寒いと感じたデー

降っているから寒い, 日差しが強いから暑いといったどのようタの件数は 12 件であった. また, 主要都市における当日の天気な要因で現在の天候が構成されているのかということや花粉はについては表 2 に示した.

どれくらいなのかといったことを算出し, 先ほどの快・不快指4. 2 ヒートマップを用いた実際の不快指数との比較数によるヒートマップと組み合わせることで主観的な天候の評気温などの数値から算出される不快指数は, 現在ではエアコ価として利用する. これにより, その地域が快適な温度で過ごンがかけられていた部屋から出た場合に感じる気温など, 実際せるのかどうかということと現在の気候がどのような要因で構に感じる不快度と異なっていると考える. そこで, ヒートマップ成されているのかということがわかる.

を用いて AMeDAS での気温・湿度から算出された不快指数と主観的な意見から算出された快適かどうかと現在の気候の様子がわかることによって, 新しい主観的な天候の評価手法としAMeDAS での気温・湿度から算出された不快指数は 2017
年 1 月 15 日の浜松市のデータを用いた. 表 3 にて当時の不快指て提案する.

4. 実

ツイートから算出した不快度を比較する.

験

本研究では, 実際の天候と比較して提案手法が適切に寒暖等を表現できているかについての実験を行った.

数を算出した. また浜松市内における 2017 年 1 月 15 日のデー
タを利用した. データ件数は 109 件であった. 図 4 にヒートマッ
プでの結果を示す. このヒートマップは呟かれたツイート数が多く, 不快指数が大きいほど色が赤く表示される.

4. 1 類似した気候条件における比較

4. 3 共起度を用いた実際の気候との比較

類似した気候条件で, 人によって天気に対する感じ方に差異

実際の何℃といった気温だけでは, 暑いか寒いかを総合的に書 d 内におけるある単語 t の tf 値を tf(t,d) とするとき,ある単語 t の文書 d での出現回数
文書 d での全ての単語の出現回数の和tf (t, d) =で表される. また,idf とはそれぞれの単語が他の文書内においても共通して使われているかを表しており, いくつもの文書内で使われている単語はある文書において重要ではない単語とするものである. idf 値は次の式によって求められる. ある単語 tの idf 値を idf(t) とするとき,idf (t) = log
図 4 2017 年 1 月 15 日の浜松市内のヒートマップ
表4

全文書数+1ある単語 t が出現する文書の数と表される. この二つを掛けて算出された値が大きいほど, その文書内における特徴語として考えることができる.

寒いという単語と共起した単語

今回の実験では,2017 年 1 月 14 日から 2017 年 1 月 20 日ま順位

単語

出現頻度

1

雪

24での一週間の浜松市における Twitter データを用い, tf-idf 法に1

今日24よって特徴語の抽出を行った. 一日に呟かれた Twitter データ

3

浜松15を一文書として今回は扱う. 表 6 は浜松市における一週間の中4

風邪10での一日の特徴的であるとされた単語を 5 番目まで表している.

5路面9
表6

浜松市における一週間の中での一日の特徴語

表 5 2017/1/15 浜松市内における実際の天候
天候雪時々曇後晴

平均気温 平均湿度 不快指数 独自の指標

0.668

37.4-0.87

1 月 14 日 1 月 15 日 1 月 16 日 1 月 17 日

1 月 18 日

1 月 19 日 1 月 20 日

雪路面傘

インフル

ベリーダンス

コタツ

しょうが

明日

真っ白

降水確率

熱病院

スイッチ

電車

勉強

凍結

昨夜

受験

インフルエンザ

ミツバチ

そっち

判断することは難しいと考える. その地域の風の強さや地理的空模様

昨晩

イマソラ

お天気

今夜

春

ヒーター

条件によって同じような気温でも天気の感じ方は異なると考え

部活

温度

朝

お出かけ

レッスン

スキー

気温

る. そこで, 寒暖や風の強さといったものをツイートから算出した不快指数をもとに共起度でランキング化し, 実際の真夏日や4. 5 不快指数と独自の指標との相関真冬日とされる気候とで比較する. 表 4 にて, 例として寒いと本手法における独自の指標である快・不快指数について, 実いう単語で同時に使われた単語として多かったものを表す.
この実験では,SearchAPI によって「寒い」という単語のツ際の天候と比較して相関があるかを調べた. 相関があるかを調べることによって, 本手法における指標の妥当性を検証した.

イートを収集した. データは浜松市内における 2017 年 1 月 15

今回使用したデータとして 2016 年 1 月 1 日から 2017 年 1日のデータを利用した. データ件数は 109 件であった. 表 5 は実

月 1 日における一年間の浜松市内における天候に関して呟かれ際の浜松市内における天候 （注 3） である.

たデータを利用した. データ件数は,32301 件であった.

4. 4 tf-idf 法を用いた天候の特徴抽出
tf-idf 法を用いて一日の天候に対しての特徴語抽出を行った.
一日の天候の特徴語を抽出することによって, その日一日がどのような日であったかだけでなく, 地域ごとの天候の評価に対表 7 は浜松市内における不快指数と独自の指標との相関を表している.

5. 結果・考察

して重みづけを行うことができる. たとえば, 北海道では, 冬に5. 1 類似した気候条件における結果・考察

雪が降るということを当然のように考えているため, 雪が降っ季節では夏であるため, 暑いと感じる人が多いが, 北海道を見たかどうかではなく, 降雪量などによって天候の評価が変わる

ると, 寒いと感じている人が多い. 当時の天気と見比べてみると,可能性がある. 浜松では, あまり冬に雪が降らないため, 主観的ほかの都市に比べて 10 ℃ほど最高気温が低かったためであるにいつもより寒いと感じてしまう場合が考えられる. このようと考えられる.

な地域差を,tf-idf 法によって特徴語を抽出することで表すことができるのではないかと考え, 実験を行った.

当時の天気では, 東京と大阪を比べると共に曇であり, 最高温度が 32 ℃前後で最低気温が 24 ℃前後であるため, 似たようなtf-idf 法とは特徴語を算出するための方法である.tf 値と idf

気候条件であるが, 大阪では寒いと感じている人のツイートが値を掛けることで算出することができる. tf とは単語の文書内見られた. 実際のツイートの内容の例を表 8 に挙げる. 表 8 のツにおける出現頻度のことであり, 頻出する単語であればあるほ

イートの内容で,1 のテキストではその日の天候について寒いとど重要とするものである. tf 値は次の式によって求められる. 文

語っていると推測できる.2 のテキストでは, 室内における空調の温度に対してであり, 実際の天気とは関係ないことがわかる.

（注 3）：http://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html

今回の実験では, 少ないデータ数ではあるが, 同じような条表 7 浜松市内における不快指数と独自の指標との相関
期間値

1月0.504088

4月0.007724

8月-0.61147

10 月 0.364894
年間-0.01298

考えられ, 地域によって雪が降ることによる影響の差異を考慮した指標を作成することができるのではないかと考えられる.
１月 17 日や 1 月 18 日では, インフルエンザや病院といった単語が特徴語として挙げられている. 当時, 浜松市内でインフルエンザが流行していたという可能性があると考えられ, この情報から該当地域での病気に対する対策が必要といったことを想定して, 一日を過ごす必要があると考えることができる.

表8

実際のツイートの内容の例
テキスト

1

今日寒い絶対笑

2 むり休憩室クーラー効きすぎ寒い鳥肌立ってるから!!!

1 月 19 日と 1 月 20 日では, コタツやヒーターという暖房器具が特徴語として挙げられており, とても寒い日であったということが想定できる. しかし, 実際の気温を見ると 1 月 14 日から 1 月 20 日の中では,1 月 19 日, １月 20 日の順に平均気温が高いという結果になっていた. 最高気温が高く, 暖かい気温から件でも寒いと感じる人もいるということがわかった. このこと寒い気温に朝から夜にかけて寒くなっていったため, このようから, 地域によって寒暖を感じる度合いが異なる場合があるとな結果になったと考えられる.

わかった. しかし, 実際の天気と関係のないツイートを取得して1 月 18 日のベリーダンスやレッスンといった単語は, 天候にしまう可能性があるため, これは寒いという単語に対してクー関する特徴語としては関係があまりあるとは考えられず,tf-idf

ラーという言葉が用いられている場合にデータを省くといった法の特徴から１週間の中でその日しか呟かれることがなかった共起度を用いることによって排除する必要がある.

ためにスコアが高くなってしまったと考えられる. このような

5. 2 実際の不快指数との比較結果・考察

特徴語を省くために, 天気関連用語辞書を強化し, 天気関連用語実際の不快指数を全体を通してみると, 寒いという結果になっ辞書に存在する単語のみのスコアを参照するといった方法が考ている. ヒートマップでも赤に染まっており, 不快であるというえられる.

ことがわかる. このことから, 天気関連用語辞書から算出され5. 5 不快指数と独自の指標との相関 考察

た快・不快指数における値と実際の不快指数とで, 関係がある

1 月という括りや 8 月という括りでは, 暑い・寒いという片ということがわかる.

方の不快を表すことができるため, 相関関係があった.

課題として, ヒートマップの表示方法として, データ数と独自

しかし, 年間や 4 月や 10 月では, 暑い場合と寒い場合とでの指数を掛けて図に示しているため, データ件数が少なく, 一つ快・不快指数の値が変わらないため, 相関が見られないというのデータによる快・不快指数の影響が大きいことである. また,ことになった. 暑い場合と寒い場合とでの不快な思いの違いを,該当地域でのツイートが少ないと, ヒートマップの見た目とし今回の感情極性相対表ではネガティブとして同じ括りで扱ってても貧相なものとなってしまう.

いるからだといえる.

また, データ数が多ければ多いほど不快として表示してしま

また, 不快指数との相関が一部見られたことで, 天候に対してう可能性が高いため, 都市圏になればなるほど不快な地域といなんらかの相関関係があるということが考えられ, 本手法におうことになってしまう可能性もある.

ける指標を用いて, 天候の主観的な評価を表すことができると

5. 3 実際の気候との比較結果・考察
浜松市内での 2017 年 1 月 14 日の実際の天気は雪であり, 当わかった.

時のツイートの内容を見ると寒いという言葉とともに雪という6. お わ り に言葉が一番多く呟かれていた. 理由としては初雪であったとい本研究では,Twitter から取得したテキストデータとそれに付うことが挙げられる. 普段あまり雪が降らない地域であり, 雪与されているジオタグを用いて, 地域ごとに天気の主観的な評が降っているということを共有したかったためであると考えら

価手法を提案した. 実験では, ツイートを分析することによってれる.

主観的な天候を表すことができた.

また路面といった情報から, 道路が雪によって凍結されていしかし, 今回の実験では, 天気関連用語辞書での取り扱いワーるといった可能性があるということがわかる. この実験から, どドが少ないため, 抽出できたデータ数が少ない. そのため, 今後のような天気を表しているかということと実際にその天気をどは天気関連用語辞書での取り扱う用語をさらに増やしていく必のように感じているかということをツイートから理解するとい要がある.

うことはできるということがわかった. また, 道路の路面状況とまた, 天気の良否判定における指数による地図の分類方法が,いった副次的な情報も判別できると考えられる.

天候の主観的な評価に対して適切かどうかということと, 共起

5. 4 tf-idf 法を用いた天候の特徴抽出 考察

度におけるノイズ削除について考えていく必要がある. また, 今浜松市内における特徴語を算出した場合, 浜松では雪が降る

回の実験では, 不快指数の相関について求めたが, 不快指数だけことが珍しいため, 降雪があった 1 月 14 日と 1 月 15 日では, 雪でなく, 独自に算出した指標がどれくらいの値になると熱中症に関連するワードが多く見られた. この結果から, 雪があまりや凍傷といった危険性が高まるのかといった実際の天候と比較降らない地域においては, 雪が降ることによる影響が大きいとして考えていく必要がある.

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