DEIM Forum 2017 P3-1

リツイートパターンに基づくツイートの到達確率判定と編集支援手法
松林 侑輝†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部コンピュータ科学科 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1–24–2
E-mail: †j113106@ns.kogakuin.ac.jp， kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらましTwitter を情報発信ツールとして活用している例は，個人や企業に関わらず多くなってきている．情報を拡散する手段としてリツイート機能 (以下，RT) が存在するが，意図して RT をしてもらうことは難しく，思ったように情報が拡散できていない例は多く見られる．また炎上のように意図せず情報が拡散されてしまい，社会的な損失につながるようなケースも発生している．そこで本研究では，ユーザの RT パターンをナイーブベイズによって学習することで，任意のツイートの RT 確率を推測し，より RT されやすいツイートにするための編集支援手法を提案する．
キーワード Twitter，マイクロブログ，リツイート，情報拡散，ナイーブベイズ

1. は じ め に
近年，Twitter は情報発信ツールとして個人のみならず企業の PR としても多く活用されている．NTT コムリサーチの調査 [1] によると Twitter を活用したいソーシャルメディアとしている企業の割合はいまだ増加傾向にあり，今後も情報発信のツールとして活用されると考えられる．

Twitter 上での情報発信は主にツイートという短文によって行われるが，特に RT という機能が Twitter 上における情報拡散の要となっている．これはユーザが自分のタイムラインに流れてきたツイートを，自分のフォロワーのタイムラインへと転送する機能である．この機能により自分をフォローしているフォロワー以外のユーザに情報を届けることが可能になってお図1 概 念り，フォロワーを増やすきっかけでもあるため，情報を拡散し図たい・フォロワーの獲得をしたいユーザは RT されるような文章や話題をツイートすることが必須となる．しかし，意図的に類器で RT 確率が向上したか判別する．なお，類似語の獲得にRT されるようなツイートをすることは難しく，ツイートの受けは Word2Vec を用いる．図 1 に本手法の概念図を示す．

手が RT したいと思わせる内容が伴っていなければならない．

本稿では 2 章で関連研究について述べ，3 章ではナイーブベ

ユーザが RT するツイートに明確な基準は存在しないが，自イズを用いた RT 確率の判別，4 章ではツイートの編集支援手分に関係する内容や，趣味嗜好に関連するものが一般的に RT法，5 章では実験とその考察について述べる．最後に 6 章でまされるツイートであると考えられる． また，文章の書き方にとめと今後の課題について述べる．

よっても RT のされやすさが変化すると考えられる．例えばフォロワーの傾向やユーザ本人のキャラクター性から RT する

2. 関 連 研 究

ツイートも固い表現のほうを好む場合や，逆にネットスラング

近年，Twitter に関する研究は多数行われている．ツイートを含むような砕けた表現を好む場合や，特定のキーワードがの分類の研究として，山本ら [2] は第一段階に教師なし学習で入っていると RT する場合などが考えられる．しかし，そうしある LDA を用いたトピック抽出，第二段階でラベル付けしたた特徴を何人にも渡って調査するのは困難である．

少数のツイートを用いることで，実生活ツイートのマルチラベ

そこで本研究ではフォロワーの RT パターンを学習することル分類手法を提案した．また，[3] [4] のようにツイートの分類で，RT 確率の推測を行い，より RT されやすい文章になるよはこのようなトピックに着目したものが主流である．本研究でうな編集支援手法を提案する．RT の確率の推測にはナイーブ

は，過程としてツイートの分類を行うが，RT をするかしないベイズを用い，ツイッターユーザとそのフォロイーのツイートかという分類を行う点でこれらとは異なる．また，RT に関すを訓練データとした学習を行うことで，ツイッターユーザがツる研究も多く行われている．山口ら [5] は ObjectRank を応用

イートを RT するかどうかを判別する．編集支援手法ではツし，フォローをユーザの評価とするのに加え，RT をツイートイートに類似語の置換・追加，投稿時刻・URL，メディアの有への評価とするユーザランキングの手法を提案した．川本ら [6]無・文字数の提案を行い，前述のナイーブベイズによる RT 分

は多く RT されたツイートを SVM(サポートベクターマシン)

を用いることで，社会的影響力を持つツイートの早期検知を行

表 1 メタデータの扱い

う手法を提案している．これは訓練データに広範囲かつ大規模メタデータ

ワードに取得したツイートを使用しており，対象ユーザとそのフォロ

RT

RT_NONE,RT_FEW,RT_MANYFav

FAV_NONE,FAV_FEW,FAV_MANY

時間帯

ZONE_MORNING,ZONE_NOON,ZONE_EVENING,

イーからツイートを取得し，訓練データとしている点で本研究と異なる．中田ら [7] は，ツイートの文法的特徴の違いによっ

ZONE_NIGHT,ZONE_MIDNIGHTて反響に違いが出るという仮説のもとに，SVM とロジスティッ

URL の有無ク回帰によって影響力のあるツイートを推測する手法を提案しメディアの有無 MEDIA_EXISTS,MEDIA_NONE

た．これは文法的特徴によって影響力のある投稿の違いを推測

文字数URL_EXISTS,URL_NONE
SHORT_TWEET,LONG_TWEETすることにとどまっており，どのような特徴が影響力に有効であるかを示すには至っていない．石垣ら [8] は，RT の回数と反数が多い場合は RT_MANY というような語に設定した．詳しい

応速度を考慮したネットワークによってユーザの重要度を推定

メタデータの扱いについては表 1 に示す．

する手法を提案した．これはツイートの内容を考慮せず，RT時間帯については 6∼10 時台を朝，11∼14 時台を昼，15∼18の回数と反応速度のみを使用している点で本研究とは異なる．

時台を夕方，19∼22 時台を夜，23∼ 翌 5 時台を深夜とした．な

3. ナイーブベイズによるツイートの RT の判別

お，ユーザが RT したツイートについては Twitter API では

RT した時間を取得することができないため，RT 直前のツイー
3. 1 ナイーブベイズ

トと RT 直後のツイートの間の時間を RT したツイートの時間

ナイーブベイズはベイズの定理に基づいた教師あり学習の分とし，RT したツイートが前後のツイートから 4 時間以上離れ類手法で，ベイズの定理を応用した以下の式で求められる．

P (cat|doc) =P (cat)P (doc|cat)
P (doc)ている場合は時間帯の特定ができないとして訓練データには追加しない．

(1)∝ P (cat)P (doc|cat)

また，文字数については訓練データ全体のツイート本文 (ユーザ ID，URL を除く) の文字長の中央値未満ならば「短いツイー
ト」中央値以上ならば「長いツイート」とした．

ナイーブベイズの学習には文書とそのカテゴリラベルを付与したものを訓練データとして用いる．P (cat) は事後確率でカテゴ以上の処理をしたものを訓練データとし，ナイーブベイズの学習を行った．

リ cat の文書数が訓練データの総文書数中で占める割合である．

P (doc|cat) はカテゴリ cat が与えられたときに，文書 doc が生成される確率で，その確率は文書 doc 中の単語の出現確率の積によって求まる．文書 doc を与えたとき P (cat)P (doc|cat) が最も大きくなるカテゴリがそのテキストのカテゴリとなる．本
研究では，このナイーブベイズを用いたテキスト分類を用いて，ツイートの RT を判定した．次章で行う実験ではカテゴリラベ
ルを「RT した」「RT しなかった」として学習を行っている．

3. 2 訓練データ
ナイーブベイズの学習に用いるデータは，あるツイッター
ユーザが RT したツイートとそのツイッターユーザのタイムラ
イン中の RT しなかったツイートを使用する．あるツイッター
ユーザが RT したツイートはユーザの最新ツイートから過去 nツイートの中から抽出する．あるツイッターユーザが見ているタイムライン自体は Twitter API で取得することは出来ない．
そこで，RT しなかったツイートは発信ユーザのフォロイーを取得し，各フォロイーの最新ツイートを m ツイートずつ取得し，擬似的なタイムラインとみなして，先に取得した RT したツイートに含まれなかったツイート群を RT しなかったツイー
トとする．
ツイートのテキストは形態素解析を行い，名詞・形容詞・形容動詞を抽出した．ツイートのメタデータ (投稿時間，RT，Fav，文字数，URL の有無，メディアの有無) についてはその数値や文字列のまま訓練データとしてしまうと，その値自体との確率が計算されてしまう．そこでそれぞれユニークな語に置き換え，訓練データとした．例えば RT 数が 0 の場合は RT_NONE ， RT

4. ツイートの編集支援手法
ツイートの編集支援として本研究では，ツイート本文の編集とメタデータの提案の 2 通りを行う．

4. 1 ツイート本文の編集
ツイート本文の編集支援は置換・追加・削除などの編集操作に対して，その編集による RT 確率を表示することで行う．この時，置換や追加に関しては類似語・関連語を取得できれば，RT確率を上げる語の推薦も可能となる．本稿では，類似語の獲得に Word2Vec を用いる．Word2Vec は Mikolov ら [9] によって提案された単語の特徴ベクトル獲得手法である．Word2Vec の学習にはナイーブベイズの学習に用いた訓練データ中のツイート本文を用いた．これはナイーブベイズの学習に用いた語以外が類似語として抽出されても，語の RT 確率がわからず，編集後のツイートの RT 確率が計算できないためである．ツイート
本文は分かち書きを行い，動詞・形容詞・形容動詞については原型に戻した語を使用した．
提案する類似語の品詞は形容詞・形容動詞とした．これは名詞を類似語とした場合，文意が変わってしまうような語が類似語として抽出されることが多く，提案する語として適当でないと考えたためである．

4. 2 メタデータの提案
ツイート本文の編集とは別に RT 確率の上昇するメタデータの提案を行う．提案するメタデータは，発信ユーザが制御できるメタデータである，時間帯・URL の有無・メディアの有無・

表 2 ナイーブベイズ分類精度追加したメタデータ 両ラベル

RT したラベル RT してないラベル

表 3 「大事」の類似語

表 4 「良い」の類似語

語

語

コサイン類似度

コサイン類似度全部

79.80%

75.43%

84.18%

大切0.9945

上手い0.9858

ツイート本文のみ

59.31%

78.18%40.44%

非常

0.9931少ない

0.9809ユーザ ID のみ

69.39%

84.81%

53.96%

ラフ

0.9929高い

0.9808RT 数のみ80.79%

86.35%

75.23%

綺麗

0.9927にくい

0.9807

Fav 数のみ

68.69%

76.21%

61.16%

ステキ

0.9923

悲しい

0.9805

URL のみ65.30%

67.97%

62.63%

無理

0.9922

うまい0.9804

メディアのみ68.89%

74.90%

62.88%

美しい

0.9801

時間帯のみ

67.18%

71.89%

62.46%

文字長のみ

67.22%

65.80%

68.65%

時間帯・URL・

69.91%

61.65%

78.16%

メディア・文字長

文字数について行う．

5. 実

表 5 「大事」を

表 6 修飾語「非常」を置換した場合の RT 確率

追加した場合の RT 確率

語

RT する語大事48.2233%

追加なし

48.2233%

綺麗

49.1659%

追加あり

48.5344%大切

49.1659%

RT する験

5. 1 ナイーブベイズによる RT の分類精度実験

5. 2. 1 ツイート本文編集の実験

テストデータを用いて，ナイーブベイズの分類精度の検証を

本節では Word2Vec を用いて，入力された語と同じ品詞の語行った．検証に用いるデータとして, あるユーザ 10 人分の最新を類似語とし，獲得した語を入力されたと置換，もしくは修飾ツイートから RT したツイート，またそのユーザの疑似的なタ語として追加を行う．その結果，RT 確率がどのように変化すイムラインから RT していないツイートを抽出した．RT した

るかをみた．

ツイートからランダムに半分を抽出し「RT した」ラベルを付分類器の学習に用いたツイートはあるユーザの最新 3,200 ツ与する．また疑似タイムラインから「RT した」ラベルを付与しイート中の RT したツイート全て，およびあるユーザのフォロたツイートと同数をランダムに抽出し「RT しなかった」ラベ

イー 70 ユーザから各 200 ツイートからユーザが RT しなかっルを付与し，訓練データとした．テストデータには訓練データたツイートを使用した．Word2Vec の訓練データは上記のツに使用していない RT したツイートと，疑似タイムラインからイートをすべてを使用した．いずれの訓練データも 5. 1 節と同テストデータにした RT したツイートを同数を抽出したものを様の形態素解析エンジンと辞書を用いて形態素解析，分かち書使用した．なお，ツイート本文の形態素解析には MeCab [10]きを行った．

を用いた．Twitter の特性上，ネットスラングや新語が多いた
め，辞書には ipadic を拡張した mecab-ipadic-NEologd [11] を利用した．
テストデータ計 400 ツイートに対して分類器でカテゴリラベ
ルを判別し，正しく分類された割合を算出するのを 1 試行とし，それを 20 試行繰り返した．実験結果を表 2 に示す．

文中から形容動詞「大事」，形容詞「良い」の類似語として抽出された語，上位 10 件を表 3, 表 4 に示す．
表 3 よりそのまま置換できるような語として「綺麗」・「大切」という形容動詞の語が得られている．また，「大事」を修飾するような語として「非常」が得られている．
表 4 では文意に沿うような語が得られていないが，「上手い」・以下に考察を述べる．表 2 より「ツイート本文のみ」と「メ「うまい」・「美しい」のような肯定的な語が得られており，他のタデータ全て」を訓練データとした場合を比較すると，「メタ文の場合ならば置換できるような語となっている．次に，得らデータ全て」を訓練データとした場合のほうが分類精度が高くれた「大事」の類似語「綺麗」・「大切」それぞれに置換した場なっていることがわかる．また，素性ごとに着目すると「RT合の RT 確率を表 5 に示す．

数」を訓練データとした場合にもっとも分類精度が高くなってこの結果から「大事」を「綺麗」・「大切」に置き換えた場合いることがわかる．また，5. 2 章の実験でユーザが操作できるの方が，RT 確率が高くなっていることがわかる．次に「非常」

メタデータ「時間帯・URL・メディア・文字長」の結果に着目を「大事」の修飾語として追加した場合について表 6 に示す．

すると，「RT したラベル」の分類精度は「ツイート本文のみ」

結果より，「非常」を修飾語として追加した場合の方が RT 確の場合に劣るが，「RT していないラベル」の分類精度は向上し率が高くなっていることがわかる．ており，全体として分類精度が高くなっていることがわかる．

5. 2. 2 メタデータ提案の実験

5. 2 ツイートの編集支援手法の実験

この節ではメタデータごとの RT 確率について述べる．実験

ツイートの編集支援手法の実験では「大事に使っていたのでを行ったメタデータは時間帯・URL の有無・メディアの有無・状態も良いです。」という文に対して RT 確率の変化をみた．ま文字長である．時間帯による RT 確率の変化を表 7 に示す．結た，Twitter ユーザの被験者にシステムを使用してツイートの果より，深夜帯にもっとも RT 確率が高くなることがわかった．

編集を行ってもらい，システムの評価実験を行った．

次に，URL の有無による RT 確率を表 8 に示す．結果より，URL を含むツイートのほうが RT 確率が高くなることがわ表 7 時間帯による

表 8 URL の有無によるRT 確率
時間帯

RT 確率

RT する確率URL の有無 RT する確率

朝48.3338%

URL なし48.3776%

昼

48.1270%

URL あり48.5084%

夕方48.2302%

夜48.2304%

深夜

49.1590%

表 9 メディアの有無による表 10 文字長によるRT 確率

RT 確率

メディアの有無 RT する確率

文字長

メディアなし48.1437%SHORT_TWEETRT する確率50.3468%

メディアあり49.0655%

LONG_TWEET

48.9848%

図3 実験結果段階で行った．それぞれの項目について説明する．RT 数の表
示は，文章を複数のユーザの分類器で判別し，「RT する」と判別された数を表示したものである．RT 確率の表示は，複数のユーザの分類器中でもっとも高い RT 確率を表示したものである．メタデータの提案は，もっとも RT されやすい時刻やメディア・URL の有無について提案を行う．類似語の提案では 5. 2. 1節の類似語の提案を，入力された文章中の語に対して行った．
文字長の提案では，RT されやすい文章の長さを提案した．
このシステムを用いて Twitter ユーザの被験者 10 人に対して評価実験を行った．実験結果を図 3 に示す．

5. 2. 4 考察

Word2Vec を用いて置換する類似語を提示する手法については候補として利用できる語が少数だが得られた．抽出した類
図 2 システム図

似語の例として 2 例 (表 3，表 4) あげたが，適当な類似語が得られていても候補数が少なく，文意に沿う語が得られるとはかった．

限らない．そのため，コーパスのデータ量を増やすことで抽出

次に，メディアの有無による RT 確率を表 9 に示す．結果よされる語の数を増やす必要がある．今回，RT したツイートのり，メディアを含むツイートのほうが RT 確率が高くなること

抽出元のツイート数は Twitter API の制約上 3,200 ツイート，がわかった．

RT しなかったツイートの抽出元のツイート数がフォロイー数

次に，文字長による RT 確率を表 10 に示す．文字長については×200 ツイートであった．Search API を使用して 3200 件以降ユニークな語として追加した語「SHORT_TWEET」「LONG_TWEET」の取得・フォロイーごとの取得ツイート数を増やすなどを行うの確率を示した．結果より短いツイートの方が RT 率が高くなことで獲得できる類似語候補も増やすことができるだろう．

ることがわかった．

実験では，メタデータごとの RT 確率の変化も確認した．各以上の結果より，「深夜帯」かつ「URL あり」かつ「メディア結果から「深夜帯」に「URL」と「メディア」ありの「短いツあり」かつ「短いツイート」のツイートがもっとも RT 確率がイート」がもっとも RT 確率が高くなるメタデータの組み合わ高くなるメタデータの組み合わせであることがわかった．ここせであることがわかった．Word2Vec で獲得した類似語に置換で 5. 2. 1 節の結果から得られるツイート本文「大切に使っていした文に対して上記のメタデータを付与したところ，RT 確率たので状態も良いです。」という文に対して，上記のメタデーが 50%を超え，「RT する」に判別されるツイート文が得られタを追加したところ，RT 確率は 50.2971%となり，「RT する」た．このように RT 確率に基づいて，メタデータの提案およびに判別された．

ツイートの編集が可能であることを確認した．

5. 2. 3 システムの評価実験

時間帯についてはユーザが主にツイートしている時間帯を調本研究では，図 2 のようなシステムを作成した．ユーザはテ査したところ，23 時と 24 時台にもっともツイートをしていた．

キストボックスにツイートする文章を入力する．それに応じてよって今回対象としたユーザではもっともツイートしている時

RT 確率や RT 数の値の変化するため，ユーザはそれらを参考間帯，すなわちもっともタイムラインを閲覧している時間帯ににしてツイートの編集を行うことができる．評価は「RT 数のRT がなされていた．今後はツイートがなされている時間とよ表示」
・「RT 確率の表示」
・「メタデータ (投稿時刻・メディア・く RT をする時間に違いがあるユーザがいるか調査することで，URL) の提案」
・
「類似語の提案」
・「文字長の提案」に対して 5RT した時間を訓練データとするほうが有意であるか確認する

文

必要がある．
システムの評価実験では，各要素に対してユーザに評価をしてもらった．図 3 より，RT 確率・RT 数の表示，類似語・メタデータの提案については有用であるという評価が得られた．一方で，文字長の提案についてはあまり有用でないという評価となった．これについては本システムでの文字長の提案は「訓練データ中の文字長の平均値以上か以下か」という提案であった
ため，ユーザの感覚にあった提案でなかったことが原因であると考えられる．

6. まとめと今後の課題
本研究では，ナイーブベイズを用いた RT 判別とツイートの編集支援を提案した．
ナイーブベイズを用いた RT 判別では，ユーザとそのフォロイーのツイートを訓練データとした学習を行った．また，ツイートが持つメタデータを訓練データとして加え，メタデータが分類精度にどの程度影響を与えるかを実際のツイートを用いた実験を行った．実験の結果，メタデータを学習に加えることで RT の分類精度が向上することがわかった．
ツイートの編集支援ではツイート本文の編集とメタデータの提案を行った．ツイート本文の編集支援は編集操作に対してRT 確率を表示することで行い，語の置換・追加については類似語・関連語を Word2Vec を用いることで獲得する手法を提案した．また，メタデータの提案では投稿時間・文字長・URL・メディアの有無といった，ツイート本文以外の RT 確率を上昇させる要素について提案した．これらについても実験を行い，RT 確率に基づいてツイート本文の編集とメタデータの提案が可能であることを確認した．また，それらを用いたシステムを作成し，Twitter ユーザを被験者としたシステムの評価実験を行った．その結果，RT 確率・RT 数の表示，類似語・メタデータの提案の有用性を確認した．
今後の課題としては，トピックを考慮した RT 分類器の生成があげられる．トピックごとの傾向として，例えば食べ物に関するツイートであれば画像があるほうが RT されやすい，政治に関するツイートであれば文章が長いほうが RT されやすいというような傾向があると考えられる．本研究では，訓練デー
タ全体での傾向が訓練結果となっているため，トピックを考慮することでよりユーザの感覚にあった RT 分類が可能になると考えられる．またフォロワーのフォロワーのように探索する幅を広げる場合，取得するツイート数が爆発的に増えることが考えられる．そうした場合，Twitter API の制約上すべてユーザのツイートを取得することが現実的に難しい．そこで発信ユー
ザのフォロワーの RT 確率でフォロワーのフォロワーの場合のRT 確率を近似するといった手法が考えられる．

謝

辞

本研究の一部は，平成 28 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

献[1] NTT コムリサーチ. 第 7 回企業におけるソーシャルメディア活用に関する調査．
http://research.nttcoms.com/database/data/001978/.
[2] 山本修平, 佐藤哲司. 二段階抽出法を用いた実生活 tweet のマル
チラベル分類. Vol. 2013, pp. 64–71, 2013.
[3] 京介西田, 遼平坂野, 考藤村. データ圧縮によるツイート話題
分類. 日本データベース学会論文誌, Vol. 10, No. 1, pp. 1–6,2011.
[4] 塚田文哉, 鈴木徹也. Twitter におけるツイート間の反応を考慮した話題分類手法. Vol. 2014, No. 1, pp. 109–110, 2014.
[5] 祐人山口, 俊之天笠, 翼高橋, 博之北川. 情報伝搬を考慮したグラ
フ分析による twitter ユーザランキング手法. 情報処理学会論文
誌データベース（TOD）, Vol. 4, No. 2, pp. 142–157, 2011.
[6] 貴史川本, 正史豊田, 直樹吉永. マイクロブログにおける社会的影響力を持つ情報カスケードの早期検知に向けて. Vol. 2015,pp. 48–55, 2015.
[7] 侑輝中田, 英史上岡. Twitter における影響力の分析手法. 研究報
告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）, Vol. 2014,
No. 37, pp. 1–6, 2014.
[8] 石垣藍睦, 沼尾雅之. Twitter 特有のネットワーク構造を用いたユーザ重要度評価法の提案. DEIM Forum 2016 B7-4, pp.
1–8, 2016.
[9] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg S Corrado,and Jeﬀ Dean. Distributed representations of words andphrases and their compositionality. In Advances in NeuralInformation Processing Systems 26, pp. 3111–3119. 2013.
[10] Taku Kudo, Kaoru Yamamoto, and Yuji Matsumoto. Applying conditional random fields to japanese morphologicalanalysis. pp. 230–237, 2004.
[11] Sato Toshinori. Neologism dictionary based on the language
resources on the web for mecab, 2015，
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.