DEIM Forum 2017 D1-1

Twitter の複数アカウント所持者を対象とした
投稿アカウント推定手法の提案
野崎 祐里†

佐藤 哲司††† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{nozaki,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらましTwitter はプロフィールを実名で登録する義務がないため，用途に応じて複数のアカウントを使い分ける

ユーザが存在する．このような複数アカウント所持者は，投稿するアカウントを間違えることでトラブルを引き起こすことがある．本研究では，機械学習を用いてツイートの投稿アカウントを推定する手法を提案する．機械学習の手法は SVM と Random Forest のいずれかとし，学習に使う素性は投稿内容や投稿形態を反映した素性と著者推定で利用されている素性を用いる．機械学習の手法と素性を組み合わせた評価実験の結果，投稿内容や投稿形態を反映した
素性を SVM で分類した際に最も高い精度で分類することができたので報告する．
キーワード Twitter, 機械学習, マルチアカウント

1. は じ め にれになっていることがある．
投稿アカウントの間違いを防止する方法として，小林 [4] はTwitter（注 1）はツイートと呼ばれる短文を投稿するマイクロブ

アカウントごとに使用する投稿ツールや投稿端末を別にするこログである．Twitter の特徴として，実名で登録する必要はなとを提案している．しかし，この方法では気軽に投稿できるとくユーザの好きな名前で登録することができる．そのため，裏いう Twitter の特性を潰してしまうことが考えられる．そこでアカウントや趣味用など複数のアカウントを作成し，目的に応

本稿では機械学習の手法により，適切な投稿アカウントを推定

じて異なるアカウントを使い分けることが可能である．総務省する手法を提案する．複数アカウント所持者は特定の目的に応の平成 27 年度版情報通信白書 [1] によると，SNS の 1 つである

じてアカウントを使い分けていることに着目し，投稿内容や投Facebook（注 2）において，実名利用と回答したユーザは 84.8%で稿形態を反映したものを素性として抽出する．そして，複数アあったのに対し，Twitter は 23.5 ％であった．また，モバイル

カウント所持者のツイートを収集して評価実験を行うことによマーケティングデータ研究所が 2011 年に行った登録アカウン

り，提案手法の妥当性を明らかにする．また，分類正解率だけ

ト数の調査 [2] では，Facebook 利用者の 8.9%が複数アカウン

ではなく，アカウントの使い分け方によって機械学習が予測すトを所持している一方で，Twitter は 25.8%と約 4 人に 1 人のる結果の方向性に差があるのかや，分類に有効な素性の種類に割合で複数アカウントを利用していることを明らかにしている．

ついても検証する．

私的なアカウントを複数所持していなくても，自分が所属して本論文の構成は次の通りである．第 2 章では，関連研究を概いる企業やサークルのアカウントを担当し，私的なアカウント

観し，本研究の位置づけを示す．第 3 章では提案手法として，と公式アカウントを管理することがある．

複数アカウント所持者の投稿分類をするために，機械学習で利このような複数のアカウントを利用しているユーザは，投稿用する素性について説明する．第 4 章で，複数アカウント所持するアカウントを間違えてツイートしてしまうことが考えられ者の投稿データを対象とした分類実験を行い，提案手法の有用る．アカウントを間違えて投稿してしまうと，実名で利用して性を評価する．第 5 章で，分類実験で算出したそれぞれの結果いるアカウントとそうでないアカウントとの関連付けが推定さについて考察する．最後に第 6 章で，本論文のまとめと今後のれることや，公式アカウントに私的な内容をつぶやいて信用を課題を述べる．

失うことがある．2016 年に開催された全国高校野球選手権大会で，試合中の判定を巡り，新聞社のツイッター公式アカウン

2. 関 連 研 究トに，監督を中傷する文章が同社記者から投稿され，新聞社は

本研究は，Twitter の複数アカウント所持者のツイートを機「私的なやりとりが誤って投稿された」として謝罪した事件が械学習の手法で分類するものである．関連研究として，SNS のあった [3]．一度誤ったツイートを投稿をしてしまうと，多くの使い分けや，文書分類の研究が挙げられる．文書分類に関してユーザがそれぞれに広めてしまい，ツイートを削除しても手遅は，1 つのアカウントを 1 人の著者と考え，ツイートがどの著者が投稿したものかを推定する著者推定の研究に近い．また，（注 1）：https://twitter.com/（注 2）：https://www.facebook.com/

複数アカウント所持者は特定の目的に応じてアカウントの使い分けをしていると考えられる．目的によって投稿される文書の内容が変わることから，話題推定の研究に近いともいえる．
澤田ら [5] は Twitter の利用者に対して，アカウントを複数

3. 提 案 手 法

持っているか，複数所持している場合の使い分けについて質的

本研究は Twitter の複数アカウント所持者の投稿するアカ調査を行っている．調査の結果，Twitter の利用者 20 人中 12

ウントを機械学習によって推定する．機械学習を利用するため人が複数アカウントを所持していた．また，アカウントの使いには，素性を抽出してベクトルで表現する必要がある．ベクト

分け方として，趣味や所属するコミュニティに応じた使い分け

ル化は，Bag of Words(BoW) で行う．これは，各素性の出現

や，愚痴用や裏アカ（注 3）としての使い分けのほか，日記用や情報収集専用アカウントなどを設けていることが明らかにしてい順序を考慮せず，出現頻度をベクトルの形式で表したモデルである．

る．木原ら [6] は，Twitter とブログという異なるソーシャルメ

素性には，ツイート中に出現した形態素を用いる．形態素のディアのアカウント関連付け防止システムの構築を行っている．

種類は，名詞，動詞，形容詞，副詞，記号とする．形態素の抽

具体的には，ユーザが新しくブログ記事を投稿する際に，ユー

出には日本語形態素解析器の Mecab [11] を使用する．品詞のザの所持している Twitter アカウントとの類似度が高い場合に中で活用のある動詞と形容詞は，原形に戻して抽出する．また，警告を与え，表現をマスキングする仕組みを導入している．類

数字のみの文字列，1 文字だけのひらがな，カタカナ，アルファ似度を算出するための素性は，形態素の出現頻度，内容語と記

ベットはストップワードとして除外する．

号それぞれの tf-idf 値，ユーザ特有の素性，投稿時間である．

形態素解析器で素性を抽出する手法には 2 つの問題点がある．

Schwartz ら [7] は，英文を対象としたツイートの著者推定を

1 つ目は，1 つのツイートを 1 文書とみなして分類を行うため，行っている．素性は文字 n-gram と単語 n-gram に加え，高頻

特定の品詞の形態素のみを素性とした場合に手がかりとなる素出の単語の並びの間に低頻出の単語が入る組み合わせが一定以

性の数が少なくなってしまうことである．2 つ目は，Twitter

上出現したものを著者特有の表現としている．これらの素性をのようなくだけた表現が多く出現する文章では，形態素解析器

SVM にかけることで高い精度で著者推定が行えるとしている．

で正確に形態素を抽出することができないことである．そこで

奥野ら [8] は，文字 n-gram を素性とした Twitter 著者推定の

形態素に加えて，形態素解析器以外の方法で取り出した素性を手法を提案している．n の値は 1〜3 で，n の値が大きい素性ほ

追加することによって分類正解率の向上を目指す．複数アカウ

ど高い重みづけをしている．また，教師なし学習の手法であるント所持者は目的に応じてアカウントの使い分けをするが，アk-means を用いて話題にクラスタリングし，分類対象データとカウントの使い分け方によって投稿形態も変化すると考える．

最も類似している話題の学習データを選択することによって，投稿形態とは，ツイート中の文字数，リプライ，リツイート，

分類精度の向上を図っている．著者の判定には機械学習ではな

ハッシュタグ，URL や画像の有無のことである．例えば，趣味

く，文書間の類似度スコアを用いている．

用のアカウントとして猫について専用につぶやくアカウントが六瀬ら [9] は，東日本大震災のツイート群を，機械学習で津あった場合，そのアカウントの投稿形態として猫に関する画像

波，避難，ライフライン，交通機関，道路のカテゴリに分類してや URL，ハッシュタグが付与されやすいといえる．さらに，形いる．素性は名詞のみとし，機械学習の手法は SVM，Random

態素以外で文書の内容を表現する素性として，ツイートの単語

Forest，Naive Bayes 分類器の 3 手法で比較した結果，どのカ

感情極性のスコア，ハッシュタグのキーワード，アカウントのテゴリも SVM が最も高い精度であった．また，形態素解析器

スクリーンネーム，URL のドメインも追加する．表 1 に形態

ではうまく抽出できない鉄道路線名や駅名を Web 上から入手

素解析器で抽出できる素性 (基本素性)，表 2 に拡張素性の種類

し，これらの素性が出現するかどうかを表す 2 値の素性を追の一覧を提示する． 拡張素性は，Twitter REST API [12] と正加することによって分類性能の向上が見られた．Sriram [10] ら

規表現を利用して抽出する．ツイートの文字数は，Twitter では，Naive Bayes 分類器でツイートをニュース，イベント，意

入力できる最大の文字数 140 で割ることで正規化を行った．単見，取引，私的なメッセージの 5 つに分類している．分類の素

語感情極性は，高村ら [13] が作成した単語感情極性対応表を利性には，略語，時間を表す語，意見を表す語，強調を表す語，

用する．これは，名詞，動詞，形容詞，副詞の単語を −1〜 + 1

お金や割合を表す語，先頭の@，ツイート中の@，ツイートのの実数値で割り当てたもので，−1 に近づくほどネガティブな

著者の 8 種類を利用している．この 8 種類の素性を用いた分類

単語，+1 に近づくほどポジティブな単語になっている．ツイー

正解率は，単語を素性とした場合よりも高い結果となった．

トの単語感情極性スコア ｓ は式 (1) で定義する．

同一著者の複数アカウントを対象とした投稿分類に関する研
究はまだ知られていないため，本研究は新規性のある研究であ

表 1 基本素性の種類るといえる．そのため，基本的な分類手法を実施して基準とな

基本素性

る正解率を出し，その基準を超えるような手法を提案する．

名詞
動詞
形容詞
副詞
記号

（注 3）：裏アカとは「裏アカウント」の略称で，本来のアカウント (表アカウント) では言えないような内容を投稿するために設けられたアカウントを指す．

表 2 拡張素性の種類

計 60 ペアを用意した．そして，それぞれのアカウントから投拡張素性稿された時間が新しい順に 1000 件ずつツイートを収集した．

ツイートの文字数

収集したツイート群から第 3 章の手法で素性を抽出し，それぞ

リプライの有無

れのマルチアカウントごとに分類器を構築する．機械学習は，

リツイートの有無

Support Vector Machine(SVM) と Random Forest(RF) の 2

ハッシュタグの有無

種類の手法を利用し，それぞれの結果を比較する．

URL の有無
画像の有無

SVM は，2 クラス間のデータとの距離 (マージン) が最大と単語感情極性のスコアなるような超平面を構築する．SVM の実装にはオープンソー

アカウントのスクリーンネーム

スの機械学習のライブラリである LIBSVM [14] を利用した．

URL のドメインカーネルは線形カーネルを選択し，コストパラメータ C の値はハッシュタグのキーワード

1.0 とした．
RF は複数の決定木を構築し，それぞれの弱識別器が判別し

∑n
s=

w
i=1 i
n

た結果の多数決によって分類を行うアンサンブル学習のアル(1)

ゴリズムである．RF では各素性の重要度を，分岐に使われた

wi はツイート中の単語 i の単語感情極性スコアで，n はツ際の不純度の減少量によって評価することができる．実装にはイート中に出現した単語感情極性対応表の単語数である．

Python の機械学習ライブラリ scikit-learn [15] を利用した．パラメータである決定木を構築するための素性の数は，素性の次

4. 評 価 実 験

元数の平方根の値を，分岐の基準はジニ係数を使用する．決定

4. 1 実 験 概 要

木は 2 分木を用いる．

提案手法の有効性を確かめるため，Twitter の複数アカウン

4. 2 評 価 方 法

ト所持者の過去のツイートを分類する評価実験を行う．まず，評価指標として，5 分割交差検定を行ったときの分類正解率

実験用のデータセットとして Twitter 複数アカウント所持者のを算出する．分類正解率は，分類器がどれだけうまく分類できツイートを用意する．本研究では，プロフィール文に別のアカるかを表す指標である．分類正解率は式 (2) で表せる．

ウントのスクリーンネームが記載されているアカウントと，記分類正解率 =

載された先のアカウントのペアを，同一著者の複数所持アカウ
ント (マルチアカウント) とする．その際，双方のアカウント
本研究では 2 種類の使い分けのみを対象とし，アカウントを 3
つ以上使い分けているユーザが存在した場合は，その中の 2 ペアを選択する．

均した値を全体の結果として提示する．また，ラベル付けした
公式-普段，裏アカ-普段，趣味-普段の 3 種類の使い分けごとにも，平均分類正解率を算出する．さらに，5 分割交差検定で，1
アカウントにおけるツイート件数を (50，100，200，400，600，

次に，条件を満たしたマルチアカウントを使い分け方に応じてラベル付けを行う．本研究では，使い分け方として公式-普800，1,000) と変化させたときの平均分類正解率の変化も評価する．

段，裏アカ-普段，趣味-普段の 3 種類に設定した．ここで定義

評価実験に用いる素性は，基本素性のみの場合，基本素性とする「公式」は，お店のアカウントや業務用のアカウントのことである．
「裏アカ」とは，普段は言えないことや愚痴をつぶや
くアカウントのことで，「趣味」は，特定の分野に特化した情報の収集や発信を目的にしたアカウントのことである．ラベル付
けは，アカウント名やプロフィール文に記述されている情報をもとに人手で判断する．

拡張素性を組み合わせた場合 (提案素性) に加え，文字 n-gramと比較を行う．文字 n-gram とは隣り合って出現した n 文字の文字列のまとまりのことである．文字 n-gram は文末表現や言い回し，つづりの間違いを考慮するため，著者の癖が出現しやすいと考えられており，Schwartz ら [7] や奥野ら [8] の研究のように，著者推定の手法で多く用いられている素性である．

Schwartz ら [7] は英語の文章に対して n の値を 4 としているが，本研究は日本語の文章を対象にしているので，文字 n-gram の(公式) 公式アカウント，店名や団体名のアカウント

n 値は松浦ら [16] の研究を参考に n=3 に設定する．また，そ(裏アカ) 裏アカ，裏垢，裏アカウント，愚痴用

れぞれの手法で出現した素性の次元数も検証する．

(趣味) ○○用のアカウント，趣味用，スポーツ用

分類に失敗したときのリスクはアカウントの使い分けによっ(普段) 日常用，普段用，中の人，管理人

(2)

それぞれのマルチアカウント (計 60 ペア) の分類正解率を平が同一著者のものであるか，bot ではないかを人手で確認する．


ラベル付けに判断したプロフィール文の表現の例

分類に正解した評価事例数
評価事例数て異なることが考えられる．例えば，普段用の内容を裏アカに



実験用のデータセットとして，2016 年 8 月 13 日 19 時時点で条件を満たしたマルチアカウントを，公式-普段，裏アカ-普段，趣味-普段の 3 種類の使い分け方でそれぞれ 20 ペアずつ，間違えるよりも，裏アカの愚痴や文句が含まれたツイートを普段用のアカウントに間違える方がリスクが大きいと予想される．
そこで，提案素性において，誤りの方向性を表す分類誤り率を算出する．分類誤り率は式 (3) で表せる．

分類誤り率 =誤った方向性の事例数
分類に失敗した評価事例数(3)

表 6 平均分類正解率 (裏アカ-普段)表 7 平均分類正解率 (趣味-普段)

SVM

分類誤り率は，3 種類の使い分けごとに集計し，平均した値を評価する．
そして，提案素性で 1 アカウントごとのツイート数が 1,000

RF

SVM

RF

基本素性

0.781 0.774

基本素性0.795 0.771

提案素性0.787 0.783

提案素性0.796 0.774

3-gram

0.787 0.775

3-gram

0.784

0.76

のとき，RF を実施した際の素性の重要度上位 5 件を分類器ごとに取得し，その素性の種類を使い分け方ごとに集計する．素を加えたことによる正解率の向上で一番大きかったのは，SVM性の重要度はジニ係数の減少度の大きさで表せる．ジニ係数は，では公式-普段，RF では裏アカ-普段でその値はどちらも 0.009

以下の式 (4) で定義される．

であった．また，基本素性と文字 3-gram の素性を比較すると，

I(t) =K∑

P (Ci |t)(1 − P (Ci |t)) = 1 −

i=1

K
∑

公式-普段や裏アカ-普段ではわずかに文字 3-gram の方が高い

P (Ci |t)2 (4)i=1が，趣味-普段では基本素性の方が文字 3-gram より 0.01 以上
高くなっている．機械学習の手法による平均分類正解率の違い

P (Ci |t) は，ノード t で i 番目のクラスに分類される確率である．ジニ係数の減少度は式 (5) で定義される．

∆I(t) = I(t) − (pL I(tL ) + pR I(tR ))は，全ての項目に対して SVM が RF を上回る結果になった．

1 アカウントにおけるツイート件数を変えたときの平均分類(5)

正解率は図 1〜8 の通りである．提案素性では，ツイート数が50 でも SVM では全体の正解率が 0.775，RF では 0.754 の正pL は 2 分木で分岐された後の左側のノードの分岐割合，pR

解率で分類できた．SVM，RF どちらにおいてもツイートの数は 2 分木で分岐された後の右側のノードの分岐割合である．

が大きくなるにつれて分類正解率が高くなる傾向があるが，ツ∆I(t) の値が大きいノードに用いられている素性が重要度の高イート数がある程度まで増えるとほとんど正解率が上昇しない

い素性になる．

ことがある．また，RF の公式-普段の提案素性のツイート数が4. 3 実 験 結 果

400 から 600 になるときや，RF の裏アカ-普段のツイート数がまず，各手法における素性の次元数を表 3 に示す．これは，800 から 1,000 になるときなど，一部分類正解率が下がる箇所

各マルチアカウントに出現した素性の次元数の平均値である．

が存在する．全体的に RF の方がツイート数による分類正解率

文字 3-gram の素性の次元数は，ほかの 2 つの手法よりかなりの上昇が大きくなっている．提案素性の分類正解率を上回った

多くなっている．素性の拡張により，基本素性と比べて次元数

素性は，SVM の裏アカ-普段でツイート数が 50，200，400 のが平均約 600 程度増加した．

ときの文字 3-gram と，SVM の普段-趣味でツイート数が 200

4. 3. 1 分類正解率のときの基本素性だけである．RF においては全てのツイート

1 アカウントにおけるツイート件数を 1,000 としたとき，5数において提案素性が他の素性と同等あるいは上回る結果と分割交差検定で算出した個々のマルチアカウントの分類正解率

なった．

を平均した値 (全体) と，3 種類の使い分けごとに集計して平均

提案素性と基本素性の分類正解率の差に注目してみると，ツした値を表 4〜7 に示す．全体の平均分類正解率は，SVM では

イート数が 50 のときの RF の裏アカ-普段の使い分けが 0.029

基本素性と拡張素性を組み合わせた提案素性が 3 種類の素性のと最も高い正解率の向上が見られた．学習データが少ないとき

中で最も高い正解率になり，基本素性と文字 3-gram の正解率の RF において，拡張素性が有効に働いているといえる．

は同じになった．RF では提案素性，基本素性，文字 3-gram の4. 3. 2 分類誤り率

順に平均分類正解率が高かった．全体の平均分類正解率で最も提案素性における分類誤り率の平均値 (平均分類誤り率) を高い値になったのは，提案素性を SVM で分類したときで，その値は 0.828 である．
使い分け方ごとに平均した分類正解率では，公式-普段が最も高い正解率を出し，その値は約 9 割であった．裏アカ-普段と趣味-普段が 8 割弱の正解率で，RF では裏アカ-普段の正解率がどの素性においても趣味-普段より高い結果となった．拡張素性
図1

表 3 各手法における素性の次元数の平均値
基本素性

提案素性

3-gram

6,990

7,591

50,936

表 4 平均分類正解率 (全体)SVM

全体 (SVM)

図 2 全体 (RF)表 5 平均分類正解率 (公式-普段)

RF

SVM

RF

基本素性

0.823 0.809

基本素性0.894 0.882

提案素性0.828 0.815

提案素性0.903 0.889

3-gram

0.823 0.806

3-gram

0.889 0.885

図 3 公式-普段 (SVM)

図4

公式-普段 (RF)

表 10 重要度上位 5 件中の出現素性 (公式-普段)

図 5 裏アカ-普段 (SVM)

タイプ

出現数

名詞

65

記号

17

単語感情極性スコア

11

URL のドメイン

3

動詞

3

アカウントのスクリーンネーム1

図 6 裏アカ-普段 (RF)

表 11 重要度上位 5 件中の出現素性 (裏アカ-普段)

図 7 趣味-普段 (SVM)

図 8 趣味-普段 (RF)

タイプ

出現数

名詞

62

単語感情極性スコア

19

記号

9

アカウントのスクリーンネーム

4

動詞

2

形容詞

2

URL のドメイン

1

副詞

1

表 8 分類誤り率 (SVM)
方向性

分類誤り率

普段→公式

0.568

公式→普段

0.432

普段→裏アカ0.504

裏アカ→普段

0.496

タイプ

出現数

普段→趣味

0.488

名詞

59

趣味→普段

0.512

記号

16

単語感情極性スコア

16

アカウントのスクリーンネーム

5

ハッシュタグのキーワード2

表 9 分類誤り率 (RF)

表 12 重要度上位 5 件中の出現素性 (趣味-普段)

方向性

分類誤り率

普段→公式

0.653

形容詞

1

公式→普段

0.347

副詞

1

普段→裏アカ0.592

裏アカ→普段

0.408

普段→趣味

0.572

の有無，リツイートの有無，ハッシュタグの有無，URL の有

趣味→普段

0.428

無，画像の有無は 60 ペアのマルチアカウントの上位 5 件中に1 つも見られなかった．
表 8〜9 に示す．SVM の分類誤り率では，普段用を公式アカウ

5. 考

察

ントと間違えている割合が高い．裏アカ-普段では，普段用を裏
アカと間違える割合がわずかに高くなっている．一方で，趣味普段では趣味用を普段用に間違えている割合が高い．RF では，

3 種類すべての使い分けにおいて，普段用をそれぞれの使い分
け用のアカウントに間違える割合が高くなっている．また，その割合も SVM より極端になっている．

4. 3. 3 素性の重要度
最後に提案素性で RF を実施した際の素性の重要度上位 5 種類を使い分け方ごとに集計した結果を表 10〜12 に示す．本研
究で定義づけた素性の種類は，表 1 の基本素性 5 種と表 2 の拡
張素性 10 種の計 15 種類である．

3 種類の使い分け方全てにおいて名詞が最も分類の手がかりに利用された．2 番目に重要な素性は，公式-普段では記号，裏
アカ-普段では単語感情極性スコアであり，趣味-普段では記号と単語感情極性スコアが同数となった．また，趣味-普段の使い分けにのみハッシュタグのキーワードが出現した．その他に，
動詞や形容詞，副詞，URL のドメイン，アカウントのスクリー
ンネームも出現した．しかし，1 ツイートの文字数，リプライ

5. 1 分類正解率
1 アカウントにおけるツイート数が 1,000 のときの全体の分
類正解率の結果について，基本素性に拡張素性を加えた提案素性の方が，文字 3-gram を素性とした比較手法より SVM，RFどちらの分類手法を用いても上回る結果になった．また，RFにおいては基本素性でも文字 3-gram より高い正解率で分類できている．このことから，著者特有の癖や言い回し表現より，
話題や投稿形態を手がかりにした方が高い精度で分類できるといえる．また，拡張素性を追加した方が基本素性よりも高い
正解率を出していることから，拡張素性は複数アカウント所持者の投稿分類に有効であるといえる．拡張素性を追加したことにより，分類が正解に変化した例を表 13 に示す．短いツイー
トでも，リプライ先のアカウントのスクリーンネームを頼りに分類ができている．それ以外にも，単語感情極性スコアやハッシュタグを手がかりに分類に成功したツイートが見られた．一方で，文字 3-gram を素性とした場合でも基本素性と同等の分
類正解率となった．これは提案手法で述べたように，基本素性において形態素解析器で正確に形態素を抽出できなかったこと，

表 14 分類に失敗した事例

表 13 拡張素性により分類が正解した事例
ツイート内容ツイート内容@ユーザ名 おっ！
？

#なでしこ JAPAN アメリカ、守りを固めてきたなー@ユーザ名 なんだってー！
？

#なでしこ JAPAN アディショナルタイム３分。。。

@ユーザ名 ありがとう#なでしこ JAPAN カウンターこわいいいい

RT @ユ ー ザ 名:

晴れてきたなうタ コ の お 刺 身 い た だ き ま ー す。あ れ？…w

https://t.co/21KxyWZb8D

ライオカイザー・・・

意外と面白かったお (ω)

げ。フラジャイルでヒストリア入ってない...

マスクしないとしにそう

お？

#アンチ讀賣 空気嫁内坂本が、ほうむらん打ちよった…orz

おやすみ
明けましておめでとうございます。本年も何卒よろしくお願いいた

1 ツイートあたりの素性の数が少ないことが原因だと考えられる．文字 3-gram では 1 ツイートあたりの抽出できる素性の数します。
めちゃくちゃな後輩が LINE の TL で髪染めちゃったｗｗｗとか
ほざいてるんだけどｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

は (ツイートの文字数-2) 個であり，素性の数が多いことが分類それでいっつもいっつも子供扱いして、社会的価値も生み出せないに有効に働いたのではないかと考えられる．

くせにとか知っとるわボケ

各使い分け方による正解率の変化に注目すると，公式-普段が他の 2 種類の使い分けと比べて，正解率が 0.1 程度高くなっている．このことから，公式アカウントは，普段用のアカウン
トと使い分けが明確に異なっているといえる．基本素性が文字

3-gram の素性より趣味-普段で上回ったのは，ツイート内容や話題に依存した基本素性が趣味用のアカウントを識別するのに有効であったと言える．逆に，趣味-普段ほど差はないが，公式普段と裏アカ-普段では文字 3-gram の方が正解率が高い．これ
は，文字 n-gram が文体や言い回しを反映しているからではな
いかと考えられる．
ツイート数による分類正解率の変化については，ツイートの数が大きくなるにつれて分類正解率が高くなっているが，上昇率は徐々に小さくになっている．これは学習データを増やしても分類器のパラメータがほとんど更新されず，一定の値に収束していることが示唆される．
提案素性で SVM 分類を行った際に，分類に失敗したツイー
ト例を表 14 に示す．同一のハッシュタグに関するツイートが連続して誤って分類されることが見られた．これは，学習デー
タにそのハッシュタグの使用が見られなかったため，それ以外の素性を手がかりとして予測したからだと考えられる．また，
短いツイートや挨拶など，使い分けをしているアカウント双方に見られるような内容を分類するのは難しいといえる．間違えると問題がありそうな裏アカの投稿も，いくつかのツイートが誤って分類された．

5. 2 分類誤り率から構築された RF 分類器のうち，各使い分け方から 2 つずつ取り出してきた分類器において重要度上位 5 件の具体的な素性と種類，ジニ係数のスコアを表 15〜表 20 に示す．素性中に出現する polarity とは単語感情極性スコア，username はユーザ名を表す文字列である．提案素性における RF の重要度上位 5
件は，3 種類の使い分けすべてにおいて名詞が一番多く用いられていた．名詞は人やもの，事柄を表す単語であるが，Mecab
では，半角のアルファベットや記号も名詞として識別されている．素性の数で 2 番目に多かった種類は，公式-普段では記号，
裏アカ-普段では感情極性スコア，趣味-普段では記号と感情極性スコアが同数であった．公式-普段で記号が重要な理由は，お知らせや告知をするときに＜お知らせ＞や【告知】など，記号を使って枠を作るためによく使われているからだと考える．裏
アカ-普段で感情極性スコアが有効となった理由は，裏アカにおいて人前で言えないことや愚痴を投稿するため，感情極性がマイナスの方向に高くなったからだといえる．趣味-普段では，記号，感情極性スコアの数が同じだが，他の使い分けには出現しなかった素性の種類としてハッシュタグのキーワードが見られた．これは，趣味用のアカウントで同一の話題を共有しようとしているからではないかと考える．また，裏アカ-普段や趣味普段では，ユーザのスクリーンネームが公式-普段よりも多く重要な素性として使われている．このことから，公式-普段と比べて特定のアカウントとやりとりが多く行われていることが示唆される．

アカウントの方向性による分類誤り率は，SVM，RF どちらの手法も普段用のアカウントを公式アカウントに間違えてし表 15 公式-普段の重要度上位 5 件の事例 1

まう割合が高くなっている．つまり，投稿内容や投稿形態にお

rank

素性

タイプ

重要度

いて，普段用のアカウントのツイートが，公式アカウントのツ

1

】

記号

0.300154

イートと類似することがあるといえる．また，RF で構築した

2

@

名詞

0.225675

分類器は，普段用のツイートを公式，裏アカ，趣味用のアカウ

3

【

記号

0.193184

ントに間違える傾向にある．これは，学習データで構築した決

4

（

名詞

0.186931

定木の分岐条件に問題があるといえる．

5

会

名詞

0.180772

5. 3 素性の重要度
重要度上位 5 件の内容を確認するため，計 60 ペアそれぞれ

表 16 公式-普段の重要度上位 5 件の事例 2

rank

素性

1

重要度

を公式-普段，裏アカ-普段，趣味-普段の 3 種類に人手でラベル記号0.448676

付けした．1 アカウントにおけるツイート件数を 1,000 とした
ときの 5 分割交差検定の結果，3 種類すべての使い分けにおい

記号0.232743

3

パンケーキ

名詞

0.167904

4.

名詞

0.160543

5

instagram.com

ドメイン

0.152067

2

ントのプロフィール欄に記載されているものとし，使い分け方

タイプて，提案素性が文字 3-gram を素性としたときよりも高い平均
分類正解率を出すことができた．また，全体の分類正解率の平均値は，提案手法で SVM を実施したときで，その値は 0.828

表 17 裏アカ-普段の重要度上位 5 件の事例 1である．この結果は，形態素解析で抽出できる形態素のみを素

rank

素性

タイプ

重要度

性とした分類正解率よりも高いことから，提案素性の有効性を

1

polarity

極性

0.256498

確認することができた．また，素性の種類としては名詞，記号，

2

大戦

名詞

0.241360

3

RT

名詞

0.163182

4@

名詞

0.1181925・

記号0.106740

単語感情極性スコアが分類に有効であった．
今後の課題として 2 つ挙げられる．1 つ目は，分類正解率のさらなる向上である．本手法では，投稿時間を考慮した素性を導入できなかった．例えば，企業の公式アカウントと私的なア

表 18 裏アカ-普段の重要度上位 5 件の事例 2

カウントを管理していた場合，勤務時間内は公式アカウントか

rank

素性

タイプ

重要度

らの投稿が多くなり，勤務時間外では私的アカウントからの投

1

RT

名詞

0.188067

稿が多くなることが予想される．このようなことから，投稿時

2

フォロー

名詞

0.1627483

polarity

極性

0.159609

4p

名詞

0.139800

5moi.stドメイン

0.093197

間を素性に組み込むことで分類正解率の向上が期待できる．2
つ目は，投稿するアカウントの使い分けを考慮した危険なツイートを検出することである．本研究は，ツイートを投稿するアカウントを間違えることによって発生するトラブルを抑制す

表 19 趣味-普段の重要度上位 5 件の事例 1

るために，ツイートから投稿するアカウントを推定する手法

rank

素性

タイプ

重要度

を提案した．しかし，実際にトラブルになるかどうかは投稿内

1

#

名詞

0.288300

容に依存しており，アカウントの使い分けに対応した危険なツ2polarity

極性

0.2402293

username

ユーザ名

0.221937

4

://

名詞

0.136873

5.

名詞

0.135000

イートを検出することは重要である．本研究では，3 種類の使
い分けすべてにおいて同一の手法で投稿分類をしたが，以上のような課題に取り組む際は，使い分けの種類を限定する必要があるかもしれない．また，今回は人手で使い分け方をラベル付

表 20 趣味-普段の重要度上位 5 件の事例 2

rank

素性

タイプ

重要度

1

,

名詞

0.2041022polarity

極性

0.176315

3

in

名詞

0.118919

4p

名詞

0.108526

5/

名詞

0.105706

6. ま と め
本稿は，Twitter の複数アカウント所持者が投稿するアカウ
ントを間違えないようにするために，機械学習による投稿アカ
ウント推定手法を提案した．分類器の性能を上げるには素性の選択が重要であるが，本研究は同一著者であるが特定の目的に応じてアカウントを使い分けていることに注目し，ツイートの投稿内容や投稿形態を表す素性を抽出した．素性の種類は，形態素解析器で取得できる基本素性とそれ以外の方法で取得できる拡張素性を組み合わせた．
提案手法の素性の有効性を検証するため，著者推定の手法で広く用いられている文字 n-gram の素性と比較した．n の値は3 とし，機械学習の手法である SVM と RF の 2 種類で分類実験を実施した．複数アカウント所持者のアカウントは，アカウ

けしたが，マルチアカウントのツイート群から自動的にラベル付けできるようにするのも課題である．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP16H02904 の助成を受けたものです。ここに記して謝意を示します．

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pp. 31–38, 1999.