DEIM Forum 2017 P2-6

マイクロブログにおける投稿場所を考慮した語の関連性の分析
土田崇仁†

加藤 大受†,††

莊司 慶行†††

廣田雅春††††

石川博†† 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†† ウイングアーク１ｓｔ株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
††† 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†††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666
E-mail: †tsuchida-takahito@ed.tmu.ac.jp, ††kato.d@wingarc.com, ††††m-hirota@oita-ct.ac.jp,†††,†{y shoji, ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp
あらまし

語と語の関連性は場所により異なる場合がある．例えば，「東京タワー」と「桜」を共に鑑賞できる場所では，「東京タワー」と「桜」には関連性があると考えられる．しかし，それ以外の場所では，それらの語は関連しないと考えられる．本研究では，この考えに基づき，マイクロブログ上の位置情報付き投稿から場所を考慮した関連語を抽出する手法を提案する．また，抽出結果を分析することで，二つの地物を同時に楽しむことができるスポットを発見する．具体的には，投稿場所ごとに語の共起関係からグラフを構築し，PageRank アルゴリズムを拡張した biased

LexRank を適用することで，場所を考慮した語の関連語を抽出する．さらに，投稿場所ごとの抽出結果を分析することで，「東京タワー」と「桜」を共に鑑賞できる場所のような，観光分野に応用が可能な知見を発見する．
キーワード

観光情報，Twitter，テキストマイニング，共起関係

1. は じ め に来たる 2020 年の東京オリンピックへ向け，外国人向けの訪Twitter（注 5） は，2016 年 11 月に国内における月間ユーザ数が4,000 万人を超えた（注 6）．そして，Twitter 上に発信された多種多様な情報を利活用する取り組みが盛んに行われている．

日旅行の促進事業（注 1） が盛んに行われている．また，2016 年

Twitter には，一つの投稿に 140 文字という字数制限が設けには，年間の訪日外国人数が約 2,198 万人に到達し，前年と比られており，ユーザの体験や，感想をスマートフォンやタブレッ

べ，22.4 ％の増加を記録した（注 2）．そのため，訪日外国人によト端末を用いて何処からでも気軽に投稿できるという特徴がある消費行動は，産業全体への高い経済効果が期待されており，る．例えば，観光スポットを訪れた多くのユーザは，その場でより多くの外国人を日本に誘致することは，経済政策上の重要

その場所の雰囲気や，訪れた感想，食べたものや買ったものな

な課題となっている．さらなる訪日外国人の増加のためには，

どの情報を投稿している．また，夏祭りや花火大会といった大訪日外国人に有益な観光情報を提供し，滞在中の不満を軽減す

規模なイベントに訪れたユーザによる，現地の混雑状況や周辺る必要があると考えられる．

の道路状況などの情報が記述された投稿も数多く見られる．こ国土交通省観光庁の調査によると，訪日外国人の 73.4 ％がのように，Twitter 上には地域に密着した情報が多数投稿され公共交通機関や目的地までの移動に関する不満を感じており，ており，地域の特徴を表す単語の抽出 [1] や，訪問する人の傾15.5 ％が観光情報の入手に関する不満を感じている（注 3）．また，

向分析 [2] などがなされてきた．また，位置情報付きの投稿を

訪日外国人の 56 ％は，滞在日数が 6 日よりも短い（注 4）．滞在

用いた分析により，ユーザの属性推定 [3] や，行動分析 [4] など

時間の短い外国人観光客に短時間で満足感を与えることができがなされてきた．しかし，Twitter に投稿されたテキストを用れば，リピーターを増加させることができると考えられる．そいて，地域の持つ観光地としての特性を分析する技術は発展途のためには，一か所でより多くの楽しみを得られるスポットを上である．そこで，我々は Twitter の投稿における語の関連性

発見し，推薦すると良い．

から，地域の特性を分析する手法を提案する．

また，SNS（Social Networking Service）の普及により，イある語が，他のどのような語と共起するかには，その地域のンターネット上には日々，膨大な量のテキストデータが発信さ特性が色濃く反映される．例えば，「東京タワー」と「桜」を共れている．特に代表的なマイクロブログサービスの一つであるに鑑賞することができる「芝公園」のような場所では，「東京タワー」と「桜」は関連度が高いと考えられる．しかし，それ以（注 1）：訪日外国人促進事業：http://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/

外の場所では，それらの語の関連度は低い．そのため，投稿場

kokusai/vjc.html

所を考慮した「東京タワー」と「桜」の関連性の分析により，（注 2）：http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/since2003_tourists.pdf「東京タワー」と「桜」の鑑賞に適したスポットを抽出するこ（注 3）：外 国 人 観 光 案 内 所 を 訪 問 し た 外 国 人 旅 行 者 ア ン ケ ー ト 調 査 結 果：

http://www.mlit.go.jp/common/000205584.pdf（注 4）：訪日外国人の消費動向 平成 28 年 7-9 月期 報告書：http://www.mlit.

（注 5）：http://twitter.com/

go.jp/common/001149546.pdf（注 6）：http://twitter.com/TwitterJP/status/793649186935742465

とが可能であると考えられる．
本研究では，この考えに基づき，Twitter 上の位置情報付き法を適用することで，重要度の高い情報をユーザに対して提示することが可能になると考えられる．

投稿を投稿場所ごとに集約し，それぞれの場所で語の関連性を

2. 2 リンク解析を用いた関連度の計算に関する研究分析する．直感的には，長文であれば，「東京タワー」と「桜」

グラフ理論に基づくリンク解析手法を用いて，ある特定のは直接的に共起する．しかし，Twitter の投稿は短文であるた

ノードに対する他のノードの関連度を計算する手法が提案され

め，直接的な共起で語の関連度を計算しづらい．そのため，
「共

てきた．

起する語と共起する語」という風に，スコアを伝播させて関連度を計算する必要があると考えられる．

Gyongyi ら [8] は，信頼性という観点から Web ページを評価する TrustRank という手法を提案している．この手法は，まそこで，語の共起関係をリンクとして扱い，特定の語から集ず信頼度の高い Web ページを人手で設定する．そして，その中的にスコアを伝播させることで，特定の語に対する他の語のページからリンクされたページに対してスコアを伝搬すること

関連度を計算する手法である biased LexRank を用いる．

で，信頼度を評価している．

本研究の大まかな流れについて説明する．まず投稿場所ごと

また，Haveliwala ら [9] によって，特定のトピックとの関連に集約したツイート本文に含まれる単語の共起関係から，単語度を考慮し，Web ページの重要度を計算する biased PageRank

をノード，単語間の共起をエッジとした無向グラフを構築する．

という手法が提案された．さらに，この手法の考えに基づき，

次に，biased LexRank を用いたグラフ理論に基づくリンク解Otterbacher ら [10] は，特定のトピックに対する文の関連度を析を行うことで，語の関連語を抽出する．そして，投稿場所ご計算する biased LexRank という手法を提案している．

との抽出結果を分析することで，二つの地物を楽しむことができるスポットを発見する．
以下，本論文の構成を説明する．2. 章では，本研究の関連研
究について説明し，本研究の位置付けを明白にする．3. 章では，提案手法について説明し，4. 章では，本研究で行う評価実験ついて説明する．そして，5. 章では，分析手法について説明し，結果を踏まえた考察を行う．最後に，6. 章でまとめと今後の課題について説明する．

2. 関 連 研 究

本研究では，Twitter に投稿されたテキストに対して biased

LexRank を適用することで，特定の語に対する他の語の関連度を計算する．

2. 3 マイクロブログにおける語の関連性に着目した研究
マイクロブログの投稿における語の関連性の分析により，様々な情報を抽出する研究がなされてきた．
落合ら [11] は，マイクロブログの投稿にはその場所特有のトピックが存在することが多いという考えに基づき，同名地名の曖昧性を解消する手法を提案している．具体的には，ある地名に関して，マイクロブログの投稿から時間と共に変化する動的

2. 1 リンク解析を用いた重要度の計算に関する研究

特徴語を抽出する．そして，地名と特徴語の共起関係に着目し，CGM（Consumer Generated Media）を介し，膨大な量の地名の曖昧性を解消している．その結果，従来の手法である地

テキストデータがインターネット上に発信されている．それら

理的に近い地名との共起をベースラインとして，提案手法の有のテキストデータに対し，リンク解析を用いた重要度計算手法

効性を示している．

である PageRank [5] を拡張した手法を適用し，様々な情報を抽出する取り組みが盛んに行われてきた．

また，Lohmann ら [12] は，単語の共起関係に着目することにより，マイクロブログに投稿された膨大な量のコンテンツを

Bellaachia ら [6] は，Twitter の投稿から，その投稿のトピッ

簡潔な形で可視化する手法を提案している．具体的には，時間クを表すキーワードを抽出する手法を提案している．具体的にの経過により変化する語の依存関係や共起関係をタグクラウド

は，まず単語の共起グラフを構築する．そして，エッジの重みの考えに取り入れることで，コンテンツの効率的な探索を実現と単語の重みを考慮し，単語の重要度を計算する NE-Rank としている．

いう手法を適用し，重要度の高い単語を抽出している．その結

このように，マイクロブログにおける語の関連性に着目する

果，従来の手法である PageRank や TextRank をベースライン

ことで，投稿されたコンテンツのより有効な活用が可能になるとして，提案手法の有効性を示している．

と考えられる．本研究では，Twitter の投稿における語の関連

飯沼ら [7] は，旅行ブログエントリに対して LexRank を拡張した手法を適用し，ユーザの目的に合致するブログエントリの要約を自動的に生成，提示する手法を提案している．具体的に性に着目し，観光分野に応用が可能な知見を発見する．

3. 提 案 手 法は，まず旅行ブログエントリを「見る」，「食べる」，「買う」，「体

本章では，Twitter の投稿における場所を考慮した語の関連

験する」，「泊まる」という 5 つのタイプに分類する．次に，各語を抽出する手法について説明する．提案手法の大まかな流れ

タイプごとに文と画像をノード，類似度をエッジとしたグラフを説明する．

を構築する．そして，構築した類似度グラフから文と画像の重要度を計算し，重要度の高いものをユーザに対して提示している．その結果，従来の手法である Lead 法や LexRank をベースラインとして，提案手法の有効性を示している．
このように，テキストデータに対し，リンク解析を用いた手（ 1 ） 対象地域をセルに分割（ 2 ） 各セルごとにツイートを収集（ 3 ） ツイートから不要な品詞を除去（ 4 ） 語の共起グラフを構築

studyfunction

0.6

software

0.7

0.2

0.8

0.6

0.8

oﬀer

0.7

0.7

systemmanagement

類似度，すなわち，ノード u と v 間のエッジの重みを表す．こ0.1

れは，Web ページ間のリンク関係に基づきページの順位付けを行う PageRank と同様であり，隣接行列に対してべき乗法を用

0.2

service

information
0.6

0.3

いることで各ノードの重要度を計算する．

0.8

0.9

このように，Continuous LexRank は文書中における語の重enterpriseinternetsim(u, v)
LR(v)．(2)z∋adj[v] sim(z, v)

はノード u に隣接するノード集合，sim(u, v) は文 u と v 間の

0.7
0.4

∑

ここで，N は全ノード数，d はダンピングファクタ，adj[u]development

user

∑
1−d
+d
N

v∈adj[u]

0.3

0.5

0.4

LR(u) =

要度を計算するが，我々が算出するのは，ある特定の語に対す

0.3

る語の関連度である．
図 1 単語の共起関係に基づいた重みつきグラフの例

そこで，本研究では，3. 2 節で構築したグラフに対し，Contin-uous LexRank を拡張した biased LexRank を適用する．biased（ 5 ） 語の関連語を抽出

LexRank とは，ある特定のノードに対する他のノードの関連度

以下，3. 1 節ではツイートの収集および不要な品詞の除去つ
いて説明する．そして，3. 2 節では語の共起グラフの構築につを計算する手法である．単語 k に対する単語 u の関連度 R(u)を以下のように表す：

いて説明し，3. 3 節では語の関連語の抽出について説明する．

3. 1 ツイートの収集と単語の抽出
はじめに，分析の対象とする地域を 200 メートル四方のセルに分割し，それぞれのセル内で投稿されたツイートを収集する．
次に，ツイート本文を MeCab（注 7） を用いて形態素解析し，名詞，動詞および形容詞以外を除去する．さらに，単語を基本形に戻す処理を施す．ここで，一つのツイートから一つの単語しか抽出されなかった場合は，そのツイートを分析の対象から除外する．

R(u) =∑
 1−d+ d v∈adj[u] ∑N∑d v∈adj[u] ∑PMI(u,v)
R(v)， (u = k)，co(z,v)z∋adj[v]PMI(u,v)
R(v)，
PMI(z,v)(otherwise)．

z∋adj[v](3)
ここで，N ，d および adj[u] は式 2 と同様であり，PMI(u, v)
は式 1 により算出する．計算される関連度は，単語 k と類似する単語ほど高くなり，さらに，関連度の高い単語と類似する単語も高くなる．単語 k に対するその他の単語 u の関連度を順位付けする．

3. 2 共起グラフの構築
各セルごとに，単語の共起関係に基づき図 1 のようなグラフを構築する．単語をノード，共起関係をエッジとし，エッジの重みとしてツイート中の単語の共起度を PMI（Point-wise

Mutual Information）を用いる．ここで，単語 u の生起確率をp(u)，単語 u と v の共起確率を p(u, v) とすると，単語 u と vの共起度 PMI(u, v) を以下のように表す：

PMI(u, v) = log2p(u, v)．
p(u)p(v)

4. 評 価 実 験
本実験では，Twitter の投稿を用いて，提案手法により語の関連語を抽出した．その結果を被験者実験により評価し，提案手法の有効性を検証した．比較手法として，PMI を用いた．

4. 1 データセット
2015 年 4 月 1 日から 2016 年 5 月 28 日の間に，浅草周辺および台場周辺で投稿された位置情報付きツイートを収集した．

(1)

なお，セル内における登場回数が閾値を下回る単語は除外
する．

3. 3 語の関連性の分析
本 研 究 で は ，関 連 語 の 抽 出 を 行 う た め ，Continuous

その結果，収集されたツイートはそれぞれ 7,954 件と 23,022 件であった．また，実験を行う前に，ツイートに対して前処理を適用した．具体的には，アルファベット，名詞に含まれない数
字，「＠」，「＃」などの記号の除去を行った．

4. 2 実 験 設 定

LexRank [13] を拡張する．従来の Continuous LexRank では，

浅草周辺および台場周辺をセルに分割し，各セルごとに特定まず対象とするテキストに含まれる文間の類似度を計算する．

の語に対する語の関連度を計算し，関連度の高い上位 20 語をそして，文をノードとし，類似度が閾値以上であるノード間に抽出した．

エッジを張る．このとき，エッジの重みには文間の類似度を用

ここで，浅草周辺において関連語を抽出する語には，“食事”，いる．こうして構築したグラフから隣接行列を作成し，文の“買い物”，“写真”，“散歩”，“食べる”，“買う”，“撮る”といっ重要度を計算する．ノード u の重要度 LR(u) は以下のようにた観光行動に関連する一般名詞および動詞や，“浅草寺”といっ表す：たスポットの名称を表す固有名詞を用いた．また，台場周辺において関連語を抽出する語には，“食事”，“買い物”，“写真”，“散歩”といった観光行動に関連する一般名詞や，“フジテレビ”
といったスポットの名称を表す固有名詞を用いた．
（注 7）：http://taku910.github.io/mecab/

7 名の被験者に対し，提案手法および PMI を用いた関連語

表1

用いて分析を行った．分析の流れを説明する．

被験者による三つの観点からの評価

シード語の品詞

一般名詞

固有名詞

動詞

step1 関連ツイートの抽出

手法

PMI

（1）

0.268 0.732 0.429 0.571 0.429 0.571

各セルごとに，上位 20 位に入った名詞を含むツイー（2）

0.071 0.929 0.143 0.857 0.286 0.714

トを関連ツイートとみなし，これをセル内のツイート（3）0.161 0.839 0.214 0.786 0.333 0.667

群から抽出する．

bLR

PMI

bLR

PMI

bLR

の抽出結果を提示した．以後，提案手法を bLR と表記し，関連語を抽出する語をシード語と呼称する．
被験者は，（ 1 ） 的確に関連語を抽出することができているか（ 2 ） 網羅的に関連語を抽出することができているか（ 3 ） その場所を想起しやすいかの三つの観点から，どちらの手法が優れているかを選択してもらった．

step2 関連ツイートのベクトル化
抽出された関連ツイートを tf-idf によりベクトル化した後，LSA（Latent Semantic Analysis）を用いて特徴ベクトルに変換する．ここで，LSA とは，各文書における単語の生起を表す単語・文書行列を特異値分解により次元削減する手法であり，これにより，文書に潜在するトピックを抽出することができる．

step3 関連ツイートを用いたクラスタの作成

4. 3 実 験 結 果

生成された特徴ベクトルを用いて，k-means 法によ

被験者による評価実験の結果を表 1 に示す．表 1 中の数値は，りトピックごとにクラスタを作成する．

各品詞および各観点において，被験者が PMI および bLR を選択した割合を表している．観点（１）では，固有名詞と動詞は，

step4 クラスタの作成結果による分析

提案手法が優位であることを確認したが，両手法に顕著な差はクラスタごとに，分類された関連ツイートを参照し，見られなかった．一般名詞は，提案手法が顕著に優位であるこ

各セルごとの特徴を分析する．

とが確認できた．また，観点（2）および（3）では，全ての品詞において，提案手法の優位性を確認することができた．
はじめに，観点（1）の評価結果について考察する．固有名
詞と動詞において，両手法に顕著な差は見られなかった．bLR
は，特定の語に対する他の全ての語の関連度を計算し，順位付
けをする．そのため，シード語の出現回数が少ないセルにおいて，本来，関連度の低いはずの語を誤って関連度を高く評価してしまったことが原因であると考えられる．これは，抽出する語の関連度に閾値を設定することで改善すると考えられる．また，一般名詞は，提案手法が優位であることが確認できた．これは，例えば，“食事”という名詞とメニューの名称を表す名詞は，文中で共起しにくい．そのため，“食事”という語の関連語を抽出した場合，PMI ではメニューの名称を抽出することはできないが，bLR では抽出することができる．このように，bLR
では，ある名詞と関連度の高い名詞を抽出することができるためであると考えらえれる．
次に，観点（2）の評価結果について考察する．全ての品詞において提案手法の優位性を確認することができた．これは，

PMI はシード語と共起しない語を関連語として抽出することができないのに対し，bLR は共起しない語を抽出することができるためであると考えられる．また，観点（3）に関しても，全ての品詞において提案手法の優位性を確認することができた．
これは，観点（2）と同様の理由であると考えられる．

5. 分析と考察
本研究では，対象とする地域をセルに分割し，各セルごとにツイートを収集した．次に，特定の単語とその他の単語の関連度を計算し，順位付けをした．なお，出現回数が 10 回以下の単語は分析の対象から除外した．そして，関連語の抽出結果を

5. 1 実装LSA および k-means 法の実装には，Python のライブラリである scikit-learn [14] を用いた．LSA のパラメータは，トピッ
ク数を 400 とし，イテレーションを 5 回とした．また，k-means
法のパラメータは，生成するクラスタ数を 20 とし，初期の重心を選ぶ処理の実行回数を 100 回とした．

5. 2 浅草周辺における分析と考察
浅草周辺は多くの旅行者が訪れる観光地区である．本研究では，東京を代表する観光スポットである “スカイツリー”に着目した．浅草周辺において，各セルごとの “スカイツリー”の関連ツイートを抽出し，抽出されたツイートに潜在するトピックによってクラスタを作成した．その結果，単語 “スカイツリー”に
他の地物に関するトピックが付随しているセルを発見することができた．
例として，クラスタ 11 に分類された関連ツイートが投稿されたセルおよび各セルにおける関連ツイートに着目する．クラスタ 11 に分類された関連ツイートの例を表 2 に示す．また，これらの関連ツイートが投稿されたセルを図 2 に示す．この図では，関連ツイートの件数が多いほど，セルの色を濃くしている．
表 2 および図 2 より，これらのセルでは，単語 “スカイツリー”に「花見」に関するトピックが付随していると考えられる．また，図 2 より，関連ツイートの件数が多かったセルはセル 18，21，23 であり，これらのセルで上位 20 位に入った名詞を表 4 に示す．セル 18，23 には「隅田公園」が，セル 21 には「牛嶋神社」がある．これらのスポットは，3 月下旬から 4 月上旬にかけて “スカイツリー”をバックに桜を鑑賞することができることで旅行者に人気のスポットである．
このように，単語 “スカイツリー”の場所を考慮した関連語を表 2 浅草周辺でクラスタ 11 に分類された関連ツイートの例
セル番号

ツイート

6

さくら ホワイト 追加 どれ 合う 塩昆布 埋める 柔らかい あんこ 一緒 食べる 最高 16 日 限定 そう かき氷 浅草 浪花 さくら ホワイト いち

18

新年度 始まる 起きる エイプリルフール 終わる 夕方 スカイツリー 周辺 散歩 隅田川 夜桜 見物

18

台灯台もと暗し 桜並木 屋形船 浅草 リバーサイド 隅田川 日本 春 下町 夜景 美味 美景 イヅ 散歩 夫婦 花見

18

お花見 お花見 昨日 遊び 過ぎる 遅れ 遅れる 着く 夕方 夜桜 綺麗 お花見

21

東京 サクラ 桜 さくら 春 満開 スカイツリー 晴れ 空21

お花見 居酒屋 カラオケ 笑う 食べる 飲む 楽しい 1 日 お花見 隅田公園 牛嶋神社 桜 スカイツリー 春 浅草 楽しい 時間 遊び 疲れる 眠い 幸せ

21

見頃 終わる かな 寂しい 桜 さくら サクラ 花見 満開 お花見 東京 隅田川 東武 電車 列車 散歩 晴れ 空

23

浅草 夜桜 焼き鳥 日本酒 夜桜 浅草 桜 スカイツリー 隅田公園 満開

23

隅田公園 お花見 弁当 作る 夜桜 綺麗

26

気長 これ ヤロー かな ファ ぼる した 雑 一言 紹介41

りん 大丈夫 言う やばい 残業 家 今 やる 大丈夫 かなり 心配 5 月 かな

43

カット 終わる ー

表 3 台場周辺でクラスタ 16 に分類された関連ツイートの例
セル番号

ツイート

23

久々 お台場 夜景 レインボーブリッジ 夜景 お台場 東京 東京タワー

100

後輩 結婚式 ヒルトン東京 ヒルトン東京お台場 台場 レインボーブリッジ 東京タワー 花火

101

お台場 レインボーブリッジ 奥 東京タワー 東京 夜景 ホント 綺麗

106

かすみん やる 念願 お台場 海 見える ビアガーデン 景色 最高 レインボーブリッジ 東京タワー 見る ビール カップル 真横 キスブサ お台場 ロケ地 玉森

107

素敵 夜 屋形船 いたす 東京タワー レインボーブリッジ 見える ー107

東京 ハロウィン通り 越す クリスマス お台場 レインボーブリッジ 東京タワー イルミネーション 見る 全部 見れる 仕事 終了 疲れる

107

夜景 レインボーブリッジ 東京タワー カメラ 初心者 カメラ女子 倶楽部 ファインダー 私 世界 写真 好きな人 繋がる

112

展望 広場 レインボーブリッジ 東京タワー 見る 飽きる112

東京タワー ライトアップ 陽 落ちる 真っ暗 なる 前 静寂 すき お台場

186

角度 レインボーブリッジ 見れる 幸せ レインボーブリッジ お台場 港区 東京タワー ちら見 クルージング レインボーブリッジ 封鎖

275

夜景 すっごい キレイ 眺める 東京タワー 夜景 芝浦ふ頭 今日も明日も。 会社 決起 おいしい ご飯 食べる うれしい 月曜 しん308

題す レインボーブリッジ 東京タワー 東京湾 大好き 場所

308

追いかける きた ゲスト 来る トリ 飾る 最高 東京タワー お台場 観る 晴海 埠頭

表 4 浅草周辺における特徴的なセルで抽出された名詞

表 5 台場周辺における特徴的なセルで抽出された名詞
セル 112

セル 308

1

眺め

居酒屋

価格

1

田町

興奮

たま

2

感じ

遊び

適当

2

JOI

自由の女神

方角

3

ショップ

サクラ

上納金

3

ポリ

断念

オブジェ

4

押上

お花見

隅田川花火大会

4

バック

都会

遠く

5

近く

東京

灰

5

motivation

妄想

風

6

パンプキン

桜

すずき

6

AQUA CITY

クリスマス

大好き

隅田公園 動き

向う

順位

セル 18

セル 21

セル 23

7

班

8

東京スカイツリー 満開

写真

順位

セル 107

7

あけましておめでとう

8

あけましておめでとうございます 東京タワー

場所

東京タワー

9

自転車通勤

浅草

焼き鳥

9

年越し

写メ

客船

10

新年度

花見

隅田川

10

台

雲

ターミナル

11

見物

電車

桜

11

つぎ

広場

笑

12

主役

隅田川

夜桜

12

勉強

花火

葉

13

五稜郭タワー

笑

さくら

13

好きな人

予定

永代橋

14

隅田川

遅刻

勢い

14

カメラ

雨

解禁

15

夜桜

お花見

15

隣

デート

埠頭

16

桜

17

浅草

16

訳

トピックが付随しているセルを発見することができた．
抽出し，その結果を分析することで，“スカイツリー”と「桜」を同時に楽しむことができるスポットを発見することができた．

5. 3 台場周辺における分析と考察
台場周辺には多くの観光スポットが点在しており，旅行者からの関心も高い．本研究では，数あるスポットの中でも，この地域の象徴とも言える “レインボーブリッジ”に着目した．各セ
ルごとの “レインボーブリッジ”の関連ツイートを抽出し，抽出されたツイートに潜在するトピックによってクラスタを作成した．その結果，単語 “レインボーブリッジ”に他の地物に関する例として，クラスタ 16 に分類された関連ツイートが投稿されたセルおよび各セルにおける関連ツイートに着目する．また，クラスタ 16 に分類された関連ツイートの例を表 3 に示す．また，関連ツイートが投稿されたセルを図 3 に示す．
表 3 および図 3 より，これらのセルでは，単語 “レインボーブリッジ”に「東京タワー」に関するトピックが付随していると考えられる．また，図 3 より，関連ツイートの件数が多かったセルはセル 107，112，308 であり，これらのセルで上位 20位に入った名詞を表 5 に示す．セル 107，112 には「アクアシ関連ツイートを用いてトピックごとのクラスタを作成する際に，同一ユーザによる同文の大量投稿のみで構成されたクラス
タが作成される場合があった．そのため，今後の課題として，
このようなスパムツイートを判別，除去することが挙げられる．

23
6

43
26

18
21

41

謝

辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究費（全学分）学長裁量枠
戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグ
データの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研
費 16K00157，16K16158 による．

図 2 浅草周辺でクラスタ 11 に分類されたセル

308

275

182
186

196

107 112101 106100
23

図 3 台場周辺でクラスタ 16 に分類されたセル

ティお台場」や「デックス東京ビーチ」といった複合商業施設があり，これらの施設からは，「東京タワー」をバックに “レインボーブリッジ”を鑑賞，撮影することができる．また，セル

308 は「晴海埠頭」であり，“レインボーブリッジ”や「東京タワー」を含む東京湾の夜景を一望できることで人気のスポットである．
このように，単語 “レインボーブリッジ”の場所を考慮した関連語を抽出し，その結果を分析することで，“レインボーブリッジ”と「東京タワー」を同時に楽しむことができるスポットを発見することができた．

6. ま と め
本研究では，マイクロブログ上の位置情報付き投稿から場所を考慮した関連語を抽出し，その結果を分析することで，二つの地物を同時に楽しむことができるスポットの発見を試みた．
その結果，“スカイツリー”と「桜」を同時に楽しむことができるスポットや，“レインボーブリッジ”と「東京タワー」を同時に楽しむことができるスポットの発見に成功した．

文

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