人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-01

感情パーソナリティの可視化によるTwitter ユーザの探索および評価支援
Visualization of Emotional Personality to Support Exploration andEvaluation of Twitter Users
工藤 裕登 1∗
砂山 渡 2
Yuto Kudo1 Wataru Sunayama2

服部 峻 3
Shun Hattori3

滋賀県立大学大学院 工学研究科
Graduate School of Engineering, The University of Shiga Prefecture
2 3
滋賀県立大学 工学部
2 3
School of Engineering, The University of Shiga Prefecture
11

Abstract:
Nowadays, SNSs are used to communicating with friends and gather information. Therefore, users
often search for new friends or for users who have the information they want to know when theyjoin a community. In this study, we propose a system that supports the search and evaluation ofpotential users with whom users can interact and gather information by inputting keywords related
to the users to be searched for, using Twitter as a subject. The proposed system extracts andvisualizes emotional personalities based on the frequency of use and trends of emotional words inthe tweets of users collected by the system. Experimental results show that the proposed systemis eﬀective in supporting user search and evaluation.

1

はじめに

2

近年，SNS の利用者が増加しており，さまざまなユー
ザとの交流が非常に盛んに行われている．SNS は多種多様なユーザとの交流するためだけでなく，趣味や仕事などの情報収集として用いられている．しかし多くのユーザの発信内容を確認し，欲しい情報を探索することやユーザとの交流を実際に行うか判断することは非常に大きな手間がかかってしまう．自分と相性の良い相手や SNS の内容を読んでいて不快にならない相手を探すために，ユーザの「感情」の表現方法に着目することが重要であると考える．
そこで本研究では，SNS の一つである Twitter[1] を題材とし，ユーザの Twitter の投稿内容 (以下，「ツイート」とする) に含まれる感情を表現している単語やツイートの使用回数や使用傾向を算出し可視化することで，システム利用者の重視する感情を考慮したユーザの探索および評価を支援することを目的としている．また，可視化するユーザの感情表現の特性を「感情パーソナリティ」と定義する．

本章では，Twitter を題材とした感情表現の分析またはユーザ推薦についての関連研究について述べる．
近年の社会経済に影響を与えた新型コロナウイルス(以下，「コロナ」とする) に関するツイートを対象として，主要な感情の数値化を行う研究 [2] がある．コロナ
関連のツイートにおける “嫌気 “の感情の推移と人出との関係を検証し，ネガティブな感情値が高まると約 1ヶ月後に人手が減少する傾向を確認している．また，韓国で発生した中東呼吸器症候群 (以下，MERS) 状態での韓国版 Twitter における感情分析を行う研究 [3] がある．感情辞書と言語固有の特徴量を機械学習で分析し，中立なツイートと感情を持つツイートに分類する手法を提案している．しかし，これらの研究では，複数のユーザによる感情の分析や感情の推定を行っているが，ユーザ一人一人のツイート内容までは分析していない．
本研究では，収集した複数ユーザから感情表現を用いて探索したいユーザを抽出し，実際の感情表現の使用方法を確認しながら評価を行うことを支援している．
また，ユーザ間のフォロー (ユーザのツイートを継続的に表示させること) 関係と実際のやりとりの有無を組み合わせて，新たな手法を提案している研究 [4] が∗ 連絡先： 滋賀県立大学大学院工学研究科 電子システム工学専攻工藤 裕登〒 522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500
E-mail: ov23ykudo@ec.usp.ac.jp

ー関連研究

1ー人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-01

ある．やりとりの関係の有無による従来手法と比較した推薦するユーザの比較を行っている．また，Twitter内の感情を可視化しユーザを推薦する研究 [5] がある．
ツイート内の単語に感情を付与し，単語に対して類似する感情を持つユーザを推薦する研究である．これらの研究では，実際に使用される感情表現を確認しながら，ユーザを探索し評価するシステムにはなっていない．そこで本研究では，感情表現を組み合わせて探索したいユーザを抽出し，実際のツイート内容を確認しながら評価を行うことを支援するシステムを提案する．

3

図 1: システムの流れ

本研究で扱う感情表現
本章では，本研究で扱う感情表現について述べる．

感情パーソナリティとして可視化を行う．可視化した感情表現の情報を用いて，ユーザの探索および評価を支援する．

表 1: 本研究で用いた感情表現単語辞書と単語例
感情表現
「喜」
「楽」
「愛」
「驚」
「怒」
「哀」
「憎」
「恐」

ポジティブ，ネガティブ分類
ポジティブ
ポジティブ
ポジティブ
ポジティブ
ネガティブ
ネガティブ
ネガティブ
ネガティブ

単語総数

単語例

143
214
235
52
113
326
383
277

嬉しい，優しい
楽しい，笑い恋，好き
仰天，久々
激昂，叱る
悲しい，悔しむ
嫌い，悪口
怖い，戸惑う4

本章では，感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評価支援システムについて述べる．本システムはテキストデータのための総合環境
TETDM(Total Environment for Text Data Mining)[10]
上に表示される画面 (以下，「パネル」とする) に処理結果を出力し構成する．図 1 には，システムの流れについて示している．

人間の持つ感情に対して，中村 [6] の感情表現辞典では，実際の表現をもとに「喜」，「怒」，「哀」，「怖」，「恥」，「好」，「厭」，「昂」，「安」，「驚」の 10 の感情を定義している．また，人間の持つ「喜」，「怒」，「哀」，「楽」，「愛」，「憎」の 6 つの感情を「六情」とする説も古来から存在する感情分類の一つである [7]，[8]．
そこで本研究では分析の対象とする感情について，中村の定義した 10 の感情や六情をもとに 8 つの感情を定義した．また，これらの感情を表現している単語を「感情表現単語」と定義し，感情表現単語辞書の作成を行った．感情表現単語辞書には，感情の定義をもとに感情表現辞典や日本語感情表現辞書 [9] を用いて感情表現単語の収集を行った．
さらに，8 つの感情表現をポジティブ，ネガティブに分類することで，感情表現単語を含むツイートを「感情ツイート」と定義する．感情表現単語と同様に，ポジティブツイートやネガティブツイートに分けることによって処理の対象とした．
本研究で用いた感情表現単語辞書と単語例を表 1 に示す．入力したユーザのツイート内に含まれる感情表
現単語と感情ツイートを用いて，ユーザの感情パーソナリティの算出を行う．感情表現単語の使用回数および使用割合や感情ツイートのツイートおよび偏差値を，ー

感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評価支援システム

4.1

探索したいユーザに関する情報の入力

本研究では，Twitter ユーザとツイート内容の収集にTwitter Search API[11] を利用した．探索したいユー
ザに関する情報の入力として，「キーワード」を入力す
る．キーワードについて発信しているユーザを収集し，収集した各ユーザに対して 1 ユーザあたり最大 100 ツイートの収集を行う．

4.2

感情表現単語および感情ツイートの抽出

1 ユーザのツイート内の各単語について，感情表現単語辞書に含まれる単語が出力された時，各感情表現に分類を行う．同時に，抽出した感情ツイートをポジティブ，ネガティブツイートに分類する．全てのツイートに対して抽出を行い，感情表現単語の単語数と感情ツイートのツイート数をカウントし感情パーソナリティ

2ー人工知能学会 インタラクティブ
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4.4

複数ユーザから探索したいユーザを抽出するユーザ
探索支援インタフェースを図 3 に示す．探索したいユー
ザに関するキーワードを入力し，複数のユーザとユーザのツイートを収集する．また，キーワードを入力することで，すでに収集している複数ユーザを再度表示させるパネルも設定している．収集したユーザについて，利用者がユーザに重視する感情 (またはキーワード) を選択することで，表形式表示内に選択結果を反映することができる．選択結果には，選択パターンに該当する重みとツイートの偏差値の算出に用いた 5000 ユーザの感情表現の使用回数をもとに算出した評価点を用いて，各感情およびキーワードに対する重みと評価点の積の総和を反映する．選択結果や使用したキーワードの合計などを用いて表形式表示のソートを行うことで，探索したいユーザに重視する感情表現やキーワードを考慮したユーザの抽出を行うことができる．抽出したユーザの感情表現単語のカラー表示と感情パーソナリティの簡易表示を確認することで，抽出したユーザがどのような感情表現単語や感情ツイートを用いているかを素早く確認することができ，探索したいユーザ候補であるか判断できる．探索したいユーザ候補を抽出した後に，ユーザ候補に対して感情パーソナリティの簡易表示内に設定しているボタン 1 つでユーザ評価インタフェースに切り替えることができ，素早く抽出したユーザの感情パーソナリティの可視化表示内容を詳しく分析することができる．

図 2: 感情表現単語および感情ツイートの抽出の算出に用いる．図 2 に感情表現単語および感情ツイー
トの抽出方法を示す．

4.3

感情パーソナリティの算出

感情パーソナリティの算出には，8 つの感情表現単語の使用回数および使用割合やポジティブ，ネガティブに分類した感情ツイートのツイート数と偏差値を用いる．感情表現単語の使用割合の計算を数式 (1) に，感情ツイートの各偏差値に用いるツイート数および感情表現の傾向を表 2 に示す．使用割合の算出は，各感情表現単語の使用回数と全ての感情表現単語の使用回数を用いる．偏差値については，無作為に抽出した 5000
ユーザの感情ツイート，ポジティブツイート，ネガティブツイートに対してもツイート数を用いて偏差値を算出する．算出した偏差値を用いて，感情表現の傾向を3 段階に分類し，感情表現やポジティブ感情，ネガティブ感情を表現する傾向を算出する．

4.5

表 2: 各偏差値に用いるツイート数および感情表現の傾向
60 以上
60.3 以上
50.7 以上
25.1 以上
高い

40〜59
25.5〜60.2
17.1〜50.6
4.9〜25.0
普通

40 未満
25.5 未満17.1 未満
4.9 未満低い

感情表現単語を対象とする「単語ベース」の処理結果と，感情ツイートを対象とする「ツイートベース」の処理結果に分けて，ユーザの感情パーソナリティの算出する．算出した単語ベースおよびツイートベースの結果について，感情パーソナリティとして可視化を行うことによって，ユーザの探索および評価に対して支援を行う．

ー

ユーザ評価支援インタフェース

抽出したユーザ候補の感情パーソナリティの可視化
表示内容の詳細を確認するユーザ評価支援インタフェー
スを図 4 に示す．ユーザ探索支援インタフェースで用いた感情表現単語のカラー表示と感情パーソナリティの簡易表示に加え，単語ベースとツイートベースの数値結果や使用割合のレーダーチャート，ツイートに含まれる感情表現の分布，感情ツイートの使用傾向の可視化を用いてユーザの評価を行う．単語ベースとツイー
トベースの数値結果を確認し，単語ベースやツイートベースで着目したい感情表現を確認する．単語ベースの可視化表示内容では感情表現単語の使用割合をレーダーチャートを用いて可視化し，感情表現単語をどの程度使用しているかを視覚から得ることができる．また，ツイートベースの可視化表示内容において，感情ツイートの使用傾向の可視化を見ることで，抽出したユーザの感情表現の傾向を把握する．さらに，ツイートに含まれる各感情の分布の可視化によって，どのツイートにどの感情表現が用いられるかを視覚から得ることができ，感情表現を含むツイートや含まないツイート抽出した各感情の単語数
各感情の使用割合 (%) =×100
抽出した全感情単語数(1)

偏差値
感情ツイートポジティブツイート
ネガティブツイート
感情表現の傾向

ユーザ探索支援インタフェース

3ー人工知能学会 インタラクティブ
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図 3: ユーザ探索支援インタフェース

をピックアップして表示することが可能になる．これ
らの機能を用いてユーザ評価を行った後に，再度ボタン 1 つでユーザ探索に戻りユーザ候補を抽出することで，ユーザの探索および評価を繰り返し行うことが可能になる．これらのユーザ探索および評価を感情パーソナリティを用いて支援する．

5

表 3: 提案システムの検証実験課題
課題番号
キーワード
目的
グループ 1
感情選択パネルグループ 2
感情選択パネル

感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評
価支援の検証実験

課題 3
英語勉強
情報収集

課題 4
コロナ
対策
情報収集

なし

あり

なし

あり

ありなし

ありなし

• 友達探し：お互いにコミュニケーションを取る• 情報収集：一方的に情報を得る
実験で使用するインタフェースについて，実験用ユー
ザ探索インタフェースを図 5 に示し，実験用ユーザ評価
インタフェースは図 4 で作成したものを共通して用いる．実験用ユーザ探索インタフェースでは重視する感情選択パネルの有無により，被験者の好みを反映したユーザ探索および評価の抽出方法の違いや実際にフォローしたいユーザ数などについて比較を行った．感情
表現単語数やキーワード合計などでの単純なソートでの抽出結果と好みを反映した選択結果によるソートでの抽出結果について比較する．

実験設定

表 3 に提案システムの検証実験課題を示す．また，各課題における目的の内容について次に示す．課題 3，4ー

課題 2
就活
新卒
友達探しの「情報収集」には課題 1，2 の「友達探し」に類似するキーワードを設定し，目的に応じたユーザの探索および評価についての違いについても考慮している．

12 名の被験者に，4 つの課題を用いてキーワードを使用して収集した約 100 名のユーザから目的に応じたユーザの探索および評価を行ってもらった．ユーザ探索
において課題に用いる重視する感情選択パネルの有無(図 5) によって被験者を 6 名ずつのグループに分けて実験を行った．ユーザ探索で 5 名のユーザを抽出し，ユーザ評価でフォローしたいユーザを判断してもらった．
キーワードの入力とインタフェースの切り替えについては被験者は操作を行わずに実験を行った．

5.1

課題 1
海外旅行
友達探し

4ー

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図 4: ユーザ評価支援インタフェース

図 6: ユーザの抽出位置

図 5: 実験用ユーザ探索インタフェース

5.2

課題 1 のパネルありにおいては，あるユーザがソート後に表形式表示の下位のユーザを抽出していた．これについては，ソートを小さい順に表示することも可能であるため，ユーザ探索を支援できると言える．
また，各課題で選択された重みの平均について図 7に示す．課題 1，3 において，ポジティブ感情について正の値が得られた．また，課題 2 においては感情表現について重みの平均が小さい傾向があった．さらに，課題 4 においては感情表現に対する重みが負の値を示している結果となった．これらの結果から目的に応じたユーザの抽出において，重視する感情表現が異なることが考えられる．課題 1，3 ではポジティブ感情を重視

実験結果

重視する感情選択パネルの有無における表形式表示内でのユーザの抽出位置について図 6 に示す．抽出位
置は，表形式表示においてソートを行った後に抽出した 5 名ユーザの位置 (上から 0 番〜99 番) の中央値の平均を示している．図 6 において，重視する感情選択パネルを用いることによって，抽出位置を小さくすることが可能になった．この結果からユーザの抽出において，システム利用者の好みを反映させたソート結果を用いることで，抽出したいユーザ候補を表形式表示のより上位に表示することが可能になると考えられる．

ー5ー人工知能学会 インタラクティブ
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図 8: フォローしたいユーザ数平均
図 7: 各課題で選択された重みの平均によって，複数のユーザからユーザの探索および評価を支援するためのシステムを構築した．
構築したシステムによって，感情パーソナリティの可視化を行い，ユーザの探索および評価を支援できるかを検証するため検証実験を行った．結果として，被験者の重視する感情を選択せずにユーザの抽出および判断を行った場合，四割のユーザをフォローしたいユーザとして抽出し判断できるが，安定したユーザの抽出を行うことができてなかった．しかし，重視する感情を選択しソートした結果を用いてユーザ抽出および判断したことによって，六割のユーザを目的に合うユーザとして抽出することが可能になった．また，重視する感情の選択結果が探索したいユーザの目的に合わせて異なり，さらにソートによって抽出位置を上位にすることが可能となった．感情パーソナリティの可視化を用いて，ユーザの探索および評価を支援することが可能となった．
今後の課題として，ユーザ探索支援においては，表形式表示におけるソートの固定や抽出したユーザ候補を強調表示し，ほかの複数ユーザと比較し表示することで，ユーザ探索をさらに容易にするためのシステムの改良が求められる．ユーザ評価支援においては，現在 1 ユーザの感情パーソナリティの可視化を行うことで，入力しているユーザの評価を行うシステムになっている．そこで，ユーザ探索で抽出した少数ユーザ (実験時の 5 名のユーザなど) を同時に評価を行えるシステ
ムの改良などが求められる．今後の展望として，感情表現単語の単語数の増加や他の SNS における感情パーソナリティの可視化による支援を行うシステムの発展を検討していきたい．

する傾向があるが，探索したいユーザの目的の違いにより課題 1 の方がよりポジティブ感情を重視する傾向が考えられる．また，課題 2 では，平均値は小さい傾向を示しているが，被験者によって重みを正方向または負方向に選択する被験者が分かれる結果が得られたため，平均値は小さくなったと考えられる．さらに，課題 4 に対しては感情表現がユーザの主観を含む情報であるため，客観的な情報を収集したい被験者は感情表現が少ないユーザを探索したい傾向があったと考えられる．
図 8 に抽出した 5 名のユーザ候補を実際にフォローしたいかどうかの判断について，重視する感情選択パネルの有無によるフォローしたいユーザ数平均を示す．
ユーザ探索にて抽出した 5 名のユーザについて，重視する感情選択パネルを用いない場合には最低 2 名のユーザをフォローしたい結果を示している．また，フォローしたいユーザ数平均のブレが大きい結果が得られた．一方，重視する感情選択パネルを用いる場合には，安定して 3 名のユーザを評価できる結果を示している．
フォローしたいユーザ数の平均から重視する感情選択パネルの有無によるユーザ探索および評価において，パネルを用いない場合では 2 名のユーザをフォローしたいユーザとして抽出，判断できる．しかし，単純なソートによるユーザの抽出では，課題によってフォローしたいユーザを安定して抽出することができないことが考えられる．一方で，重視する感情選択パネルを用いることによって，安定してフォローしたいユーザを抽出でき，より目的に合うユーザの探索および評価ができると考えられる．

6

参考文献

おわりに

[1] Twitter，(URL)https://twitter.com（2023 年 1 月27 日確認）

本研究では Twitter を題材とし，ユーザの感情表現に着目し感情パーソナリティの算出，可視化することー

6ー

人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-01[2] 水門義之，田邊洋人，和泉潔：コロナ禍におけるTwitter 情報を用いた感情値の計測と人出の関係，
第 36 回人工知能学会全国大会論文集，1M1-OS20a-04，pp.1–3(2022)[3] Hyo Jin Do， Chae-Gyun Lim， You Jin Kim，
Ho-Jin Choi：Analyzing Emotions in Twitter
During a Crisis: A Case Study of the 2015 Middle East Respiratory Syndrome Outbreak in Korea，2016 International Conference on Big Dataand Smart Computing (BIGCOMP)，No.3，pp.
415-418(2016)[4] 北村 太一，小川 祐樹，諏訪 博彦，太田 敏澄：コミュニケーションに着目した Twitter フォロー
ユーザ推薦，第 26 回人工知能学会全国大会論文集，No.6，pp.1–4(2012)[5] 加藤 慎一郎，濱川 礼：Twitter 感情分析を用いた感情値可視化とユーザ推薦システム，情報処理学会研究報告，Vol.2013-HCI-152，No.27，pp.1–8(2012)[6] 中村 明：感情表現辞典，東京堂出版，(1993).
[7] 新村 出：広辞苑第七版，株式会社岩波書店，(2018)[8] 人間の 5 つの基本感情（46 種類)｜ラマ氏とエクマン氏の感情地図，ビジネスのための Web 活用術。
個人時代のビジネス力・魅力をあげる戦略学習サイト，(URL)https://swingroot.com/emotion-type/（2023 年 1 月 27 日確認）
[9] 山本 和英:日本語感情表現辞書，(URL) http://www.jnlp.org/SNOW/D18（2023 年 1 月 27 日確認）
[10] 砂山 渡，高間 康史，西原 陽子，徳永 秀和，串間宗夫，阿部 秀尚，梶並 知記：テキストデータマ
イニングのための統合環境 TETDM の開発, 人工知能学会論文誌,Vol.28,No.1,pp.1–12,(2013)[11] Twitter Search API，(URL)https://developer.
twitter.com/en（2023 年 1 月 27 日確認）ー7ー