DEIM Forum 2018 B1-4

Twitter のハッシュタグを用いた話題性を反映した動的カテゴリ生成
佐藤 和人†

若林啓††† 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: †s1411530@u.tsukuba.ac.jp, ††kwakaba@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし 近年，機械的な処理によって Web 上のコンテンツを分類するという研究課題は重要さを増している．SNS
上のコンテンツはタグを付与することで特定のトピックに関連するコンテンツの検索が容易になるという効果が期待できるが，タグによって検索できるのは特定のメディア上のコンテンツのみであることが多く，他のメディア上のコンテンツとの関連はない．特に，Web 上の話題は時間的な移り変わりが激しく，あらかじめ固定されたタグセットを用いて分類を行うことは現実的ではない．本研究では，Twitter で利用されているハッシュタグを動的に構成される話題のカテゴリとみなし，対象のテキストをこの動的カテゴリに分類する手法を提案する．具体的には特定のハッシュタグの現れるツイート全てを繋ぎ合わせたハッシュタグ文書を仮定し，ここに現れる語彙について TF-IDF によりベクトル化する．得られたハッシュタグの特徴ベクトルに対して k-means 法でクラスタリングすることで特定のトピックを表すハッシュタグを同一のクラスタにまとめ，これを動的カテゴリとして他のメディアのテキストを分類する．
実験では，提案手法を用いて新聞記事に対して分類を行う．この結果から，提案手法により，当該の時期に特徴的なハッシュタグクラスタの割り当てを行うことができることを示す．
キーワード Twitter, 新聞記事, ハッシュタグ, クラスタリング, タグ付け

1. 序論ている．ハッシュタグはツイート中のどこにでも書くことができ，同一のハッシュタグの付与されたツイートを一覧できる機

近年，Twitter（注 1）や Facebook（注 2）などのソーシャルネットワー能がある．Twitter におけるハッシュタグに使うキーワードはキングサービス (SNS) をはじめとする Web 上のサービスへのあらかじめ決められた統制語ではなくユーザによって定義さ社会的関心が高まっている．Web では多くの情報をリアルタイれる．この意味でハッシュタグはフォクソノミーだと言える．

ムに収集できるため，この利用価値は高い．一方，Web に投稿

ハッシュタグはツイートを投稿したユーザ以外が付与することされるテキストは整理されていない場合が多く，求める情報をができないため，完全なフォクソノミーではないとする議論も選択的に収集することは困難になってきている．このため，機あるが [1]，本研究で重要な点はハッシュタグがユーザによって械的な処理によって Web 上のコンテンツを分類するという研定義されたキーワードを用いる点なので，ハッシュタグをフォ究課題は重要さを増している．

クソノミーの一種とみなすことにする．

SNS にはコンテンツを分類する手法として「タグ」が存在す

タグは，付与することで特定のトピックに関連する投稿を検る．タグはユーザ自身によって投稿するコンテンツの属性を表索することが容易になるという効果が期待できる．しかし多く現するために付与される．タグに使われる語は統制語ではなくの場合，タグによって検索できるのはタグの利用されているメ

ユーザが決めた任意のキーワードである．タグに関する情報はディア上のコンテンツのみであり，そのトピックに関係する他複数のユーザで共有され，共通のトピックに対しては同一のタのメディア上のコンテンツとの関連はない．こうした現状を改グが付与される．こうした分類形態をあらかじめ決められた統善するには実際に使われているハッシュタグを他のメディアの制語を元に分類する従来のタクソノミー (taxsonomy) と区別しテキストに対しても付与できることの検証が必要である．てフォクソノミー (folksonomy) と呼ぶ．

本研究では，Twitter 以外のメディアのテキストに対し，TwitterTwitter においては「ハッシュタグ」が導入されている．ハッで利用されているハッシュタグを割り当てることで対象のテシュタグは，ハッシュ記号 (#) の後にトピックを表すキーワーキストをカテゴリに分類する手法を提案する．対象は収集するドを続ける形で表される．これをツイート（Twitter への投稿）ハッシュタグと同時期の新聞記事とする．本研究では，ユーザに含めることでそのツイートにハッシュタグを付与することがの設定したタグを利用した動的なカテゴリ分類は可能か，あるできる．例えば，「#みちびき」というハッシュタグは，このツいは異なるメディアにおいて，統一的なタグの利用は可能かをイートがみちびきの打ち上げ成功に言及していること，あるい明らかにする．実験により，新聞記事の文書に対し，動的カテはツイートの主題がみちびきの打ち上げ成功であることを表しゴリを用いた効果的な分類が可能であることを示す．

2. 関 連 研 究（注 1）：https://twitter.com（注 2）：https://www.facebook.com

本研究に関連する研究として，フォクソノミーに関する研究

ディアの文書のトピックを明らかにし，分類できることを示す．とハッシュタグの分類に関する研究がある．
フォクソノミーはソーシャルブックマークサービスである
（注 3）

（注 4）

木村ら [1] は，共起情報と潜在トピックを用いてハッシュタといった SNS をグ間の関係を構造化する手法を提案した．2 つのハッシュタグ発端として現在も多くのシステムで利用されている．フォクソの共起度は相互情報量を用いたより精細な共起性の指標であ

ノミーはエンドユーザによってタグが付与される仕組みで成立

る AEMI(Augmented Expected Mutual Information) を用いて算出しており，多くのユーザが存在する Web のリソースと親和性がしている．また LDA(Latent Dirichlet Allocation) を用いてハッ高い．また，Web のリソースはタグが付与されることで様々なシュタグの現れる文書を 1 つの文書とみなしたときのハッシュ意味づけがなされ，しばしば分析の対象になる．

タグごとの潜在トピックを推定する．この潜在トピック分布のDeliciousや写真共有サイトである Flickr

馬場ら [2] は，タグと場所の共起情報と確率分布を用いてタ類似度によってハッシュタグ間の関係を推定している．木村ら

グに関連する場所を推定する手法を提案した．タグと位置情報の手法は，Tsur ら，井上らと比較するとより多様な視点でハッの共起の表現にはアスペクトモデルが用いられ，共起確率は混シュタグ間の関係を分析している．本研究では木村らの示した合ガウス分布を仮定している．また，タグと位置情報が関連すハッシュタグの構造化までは行わないが，今後の課題として位る確率分布において，潜在変数の推定には EM アルゴリズム [3]置づけることができる．

により位置情報の推定を行なっている．この方法により，概念と地理的な情報との潜在的な関係をタグによって明らかにできることを示した．

3. 手法

3. 1 ハッシュタグの特徴

丹羽ら [4] は，あるユーザのソーシャルブックマーク上のタ

本研究の目的は，端的に言えば Twitter で実際に使われていグの分析することで，ユーザに対して Web ページを推薦する手るハッシュタグを他のメディアのテキストに付与することであ法を提案した．丹羽らはまず，従来手法である協調フィルタリる．このためにまず，各ハッシュタグの特徴を抽出する必要がングにおいて，ユーザが全く同一の Web ページをブックマークある．

していなければユーザ間の嗜好の類似度が 0 になるという問題

ハッシュタグの特徴の抽出方法について説明する．ある期間を指摘した．この問題を解決するため，ユーザの嗜好を各タグに投稿された文書の全体集合 U とそこに現れるハッシュタグ集の親和度で表現し，嗜好類似度を算出した．タグをクラスタリ合 T を考える．文書集合 D ⊂ U を d ∈ D が少なくとも 1 つングし，レベルを抽象化することで，推薦精度を下げることなのハッシュタグ t ∈ T を含むように選ぶ．さらに，ハッシュタく推薦ページの計算時間を短縮できることを示した．

グ文書集合 D′ を仮定する．ここでハッシュタグ文書 dt ∈ D′

こうした研究は，フォクソノミー上のタグにより意味付けさは t が出現する文書すべてを繋げて作成した仮想文書である．

れたリソースを利用して様々な分析が可能であることを示して

本研究ではこのハッシュタグ文書をベクトル化したものをハッいる．本研究により異なるメディア間において統一的なタグのシュタグの特徴とみなす．

利用を行うことができれば，こうした分析が可能となる範囲がハッシュタグ文書をベクトル化する手法として，本研究では増す．このため，フォクソノミー研究の文脈においても本研究

TF-IDF を用いる．これは語彙の出現順序を考慮しない Bag ofの意義は大きい．

Words に基づく手法で，Salton ら [7] によって情報検索における次にハッシュタグの分類に関する研究について述べる．Tsur

単語の重み付けをする手法として提案された．TF-IDF を使う

ら [5] は，Twitter への投稿をはじめとする短い文書の分類を行ことで文書をベクトル空間上のベクトルとして表現できることう手法を提案した．Tsur らの提案した手法では短い文書の分類からベクトル空間モデルともいわれる．TF-IDF は単語頻度でというタスクを，クラスタリングを行うフェーズと分類を行う

ある TF と逆文書頻度である IDF をかけることで重みの値を得フェーズの 2 段階に分ける．クラスタリングを行うフェーズでる．この値は TF の値が大きくかつ文書頻度 DF の値が小さい

は，タグが現れる文書を全て繋げたタグ文書を仮定し，タグ文ほど大きくなる．直感的に言い換えると，文書内でよく出現す書を素性としてクラスタリングを扱う．これにより，短い文書る単語であり，かつ他に出現する文書の少ない単語ほど TF-IDF

において，スパース性のために TF-IDF ベクトルが機能しないの値が大きくなる，ということである．という問題を解消する．また，このタグ文書に対し，k-means

本研究における TF-IDF の具体的な定義について説明する．

法を適用し，クラスタリングを行う．以上を元に分類を行うこ文書 dt に語彙 wi が出現する回数を表す単語頻度 tf (wi , dt ) をとでオンラインのストリーム上においても短い文書を機械的に1 のように定義する．

分類することが可能となる．
井上ら [6] は，Tsur らの手法の日本語に対する適用が可能であること，またユーザがイベントに参加しているか判定するという目的においてもこの手法が有効であること示した．
本研究ではこれらと同様のアプローチで，Twitter 以外ののメ

tf (wi , dt ) =∑Iwi (w)(1)w∈dt

ただし，Iwi (w) は式 (2) に示す指示関数である．

1 (w = wi )Iwi (w) =0 (w =| wi )(2)（注 3）：https://del.icio.us（注 4）：https://www.flickr.com

語彙 wi が含まれる文書の総数を表す文書頻度 df (wi ) を式再現することができると考える．このためハッシュタグ文書を(3) に示す．
df (wi ) = |{dt ∈ D′ |wi ∈ dt }|(3)

語彙 wi における逆文書頻度 (4) に示す．

1 + |D |+1
1 + df (wi )シュタグクラスタにまとめ，これを 1 カテゴリとみなす．
またハッシュタグ文書をクラスタリングする方法としては，′idf (wi ) = log

クラスタリングし，1 つのトピックを表すハッシュタグをハッ(4)k-means 法を用いる．
3. 3 k-means 法

式 (4) に示した逆文書頻度は一般的な定義とは異なり，ゼロ

k-means 法は，クラスタリングの最も代表的な手法である．

除算を防ぐために全ての語彙が 1 回現れる文書 1 つを加える

k-means 法はクラスタ数 c を既知として，多次元空間上の各デーように定義している．以上を元に文書 dt に語彙 wi におけるタ点に c 個のクラスタを割り当てる．クラスタ数は文字 k を使

TF-IDF を式 (5) に示す．

うのが一般的だが後述する k 近傍法のパラメータ k との混乱を防ぐために文字 c によってクラスタ数を表す．k-means 法のアϕ(wi , dt ) = tf (wi , dt ) · idf (wi )(5)

ルゴリズムは次のようになる：|D′ | はハッシュタグ文書の総数であり，異なりハッシュタグ （ 1 ） 各クラスタを代表するセントロイドを初期状態としてラン数と一致する．これによりハッシュタグ文書 dt の特徴ベクトル vt′ ∈ R|W | は，語彙集合 W において式 (6) のように表せる．

vt′

ϕ(w1 , dt )（ 3 ） 各クラスタについて，クラスタに属する各データ点の重心(6)を求め，これを新たにこのクラスタのセントロイドとする．

（ 4 ） (3) でセントロイドに変化があれば (2) に戻り，変化がなけ

この vt′ を正規化した vt は式 (7) のように与えられる．

vt′
vt =
∥vt′ ∥（ 2 ） 与えられた各データ点について，このデータ点を距離が最小となるセントロイドのクラスタに割り当てる．


 ϕ(w2 , dt ) 

= 
..

.

ϕ(w|W | , dt )ダムに設定する．

れば収束したとみなして処理を終了する．

k-means 法は一般的には，c をそれほど大きい値に設定しな(7)この正規化された特徴ベクトル vt をハッシュタグ文書 dt の特徴と定義する．

い．しかし，井上ら [6] の研究を元に，c を文書数の 0.6-0.7 倍程度の大きい数として与えることで特定のトピックを表すハッシュタグが同一のクラスタとして得られることを仮定する．本
研究では，こうした c を用いて k-means 法でクラスタリングを3. 2 動的カテゴリの生成手法行うことで，他のメディアのテキストを適合した動的カテゴリ動的カテゴリを生成する手法について述べる．本研究ではに分類できると考える．

ハッシュタグに対してクラスタリングを行い，生成されたクラ3. 4 動的カテゴリの分類方法

スタを 1 カテゴリとする動的カテゴリを生成する．

コンテンツを動的カテゴリに分類する手法としては k 近傍法

クラスタリングとは，多次元空間上のラベルのない不完全なを用いる．まず，与えられた文書の特徴ベクトルとすでにクラデータ群の持つパターンを，教師なし学習によって認識し，類スタリングされたハッシュタグ文書ベクトルのクラスタがある似するパターンを持つデータ集合をクラスタとしてまとめる処とする．k 近傍法は，与えられた文書の特徴ベクトルと最も近理のことをいう．

傍な k の特徴ベクトルを参照し，これらのクラスタのうち最もタグは使われる語がユーザによって決められた任意のキーワードであるという特性から表記揺れが存在する．例えば，読売ジャイアンツに関する，実際に Twitter で使われているハッシュタグとして「#ジャイアンツ」，「#読売ジャイアンツ」，「#巨多く見られたクラスタに分類するという方法である．

4. 実

験

4. 1 実験の概要人」，「#読売巨人軍」，「#giants」，「#kyojin」などが存在する．こ本研究で行う実験の概要を説明する．ある期間に Twitter でれらのハッシュタグは同義のハッシュタグとして同時に割り当利用されているハッシュタグについてハッシュタグ文書コーパてられるべきである．また，タグは 1 つの文書に複数のタグをスを作成する．その後，新聞記事を動的カテゴリに分類する実つけることができるという特性から，複数のタグで 1 つの出来験を行う．これにより，新聞記事は各ハッシュタグクラスタが事を表すという場合も考えられる．例えば，「鳥居みゆきと藤井一つのトピックを表す動的なカテゴリに分類される．また，生ペイジがコンビで M1 に出場した」という出来事に言及した文

成された動的カテゴリとあらかじめ新聞記事が分類されている書の場合，ハッシュタグは「#鳥居みゆき」と「#藤井ペイジ」の静的カテゴリのそれぞれに対し，カテゴリのまとまりのよさを両方のタグがつけられるのが適当だろう．本研究ではこうした比較する実験を行う．この実験により，既存手法である静的カ問題をクラスタという形で複数のハッシュタグを 1 カテゴリにテゴリを用いた分類と比較して動的に生成されたカテゴリが話まとめることで現実に利用されているハッシュタグの関係性を題性のあるテキストに対し有効に分類を行えることを示す．

4. 2 実験環境および実験データ
実験は CPU が Intel Xeon E5-2630 (2.40GHz) 8 core 2 機，OSが Ubuntu 16.04 という環境で行なった．実験データは，2012
年 4 月 7 日から 4 月 13 日に収集されたツイートと 2012 年 4
月 7 日から 4 月 13 日の毎日新聞の記事とした．毎日新聞の記
事は「国際」や「経済」といったカテゴリに分類されており，このうち「1 面」や「解説」といったトピックの分類としてふさわしくないものを除いた 9 分類を静的カテゴリとして実験に用いた．ツイートおよび新聞記事に対する形態素解析には形態素解析機である MeCab [8] を使用した．文書の形態素解析，

TF-IDF ベクトル化，k-means 法によるクラスタリングなどは

図 1 実際に行った Category intrusion のタスクの例

全て Python によって実装を行った．文書の TF-IDF ベクトル化および k-means 法によるクラスタリングの実装は Python のオープンソースライブラリのひとつである scikit-learn [9] による．また，静的カテゴリと動的カテゴリの比較を行う実験にはクラウドソーシングサイトである Lancers（注 5）を利用した．

4. 3 実 験 方 法
2012 年 4 月 7 日から 4 月 13 日のツイートを対象に，ハッシュタグ文書コーパスを作成した．ハッシュタグ文書コーパスの作成には以下のような制限を設けた：（ 1 ） df (w) >= 20 である語彙 w のみ用いる

ルとハッシュタグ文書を類似度を計算し，ハッシュタグクラスタを用いて新聞記事を動的カテゴリに分類する実験を行う．k近傍法のパラメータ k について井上ら [6] をもとに k = 3 として行うこととする．
次に，生成された動的カテゴリとあらかじめ新聞記事が分類されていた静的カテゴリのまとまりのよさを比較する評価実験について具体的に説明する．
カテゴリのまとまりのよさを検証する目的と合致する手法
として Chang ら [10] により考案された Word intrusion がある．

Word intrusion は，トピックモデルにおいてトピックの Coher（ 2 ） 「@ユーザ名」で表されるメンション，URL，ハッシュタ
グそのものをストップワードとして除く（ 3 ） 品詞は一般名詞，固有名詞，サ変接続のみとする

ence（一貫性）を測定する手法として提案された．この手法では，あるトピックにおいて出現確率が高い複数の語と出現確率が低い 1 つの語を被験者に提示する．この上で，被験者は出現確率が低い 1 つの語がどれかを回答するタスクを行い，実験を（ 4 ） 100 回以上出現するタグについてのみハッシュタグ文書とする（ 5 ） ハッシュタグに使われるキーワードの長さは 10 文字以下とする

もとに出現確率の低い語が選択された割合を算出する．この割合が高いトピックは人間にとってよくまとまったトピックであると評価することができる．
本研究ではこの Word intrusion を拡張した”Category intrusion”を用いて評価実験を行う．Category intrusion ではあるカテゴリ各制限を設けた理由について述べる．(1) について，極端に出に分類された記事 4 件の見出しと，このカテゴリに分類されて現頻度の少ないハッシュタグには，タイプミスのようなノイズいないランダムに選択された記事の見出し 1 件を被験者に提や限られた人のみが使っているハッシュタグが含まれるため，示する．この上で，被験者はこのカテゴリに含まれない 1 つのこれを除く．(2) について，メンションや URL は単なる記号列記事の見出しがどれかを回答するタスクを行い，実験をもとにであり，共起する単語の特徴をもとに動的カテゴリを生成する

カテゴリに含まれない記事の見出しが選択された割合を算出す

目的と合致しないため，これを除く．(3) について，よりトピッる．この実験を動的カテゴリと静的カテゴリのそれぞれについクの特徴が現れる品詞を選ぶ．(4) について，ハッシュタグ文て行い，これらの結果に有意差が見られるかを χ2 検定により書はある程度長いものでなければならないため，これを除く．

確かめる．

(5) について，ハッシュタグには投稿する文書の属性やトピッ

本研究では，同一のカテゴリに含まれる新聞記事が 4 件以上クではなく，「#〇〇だったら RT」，「#クリスマスプレゼントにであるカテゴリ 1 つに対し，このカテゴリに含まれる 4 件の欲しいもの」といった大喜利のお題のようなものや「#love」，新聞記事とこのカテゴリに含まれない 1 件の新聞記事をランダ「#enjoy」のように感情を表現したものも存在する．こうしたムに選択するという方法でタスクを作成する．各カテゴリに対ハッシュタグに使われるキーワードは比較的長い傾向にあるた

し，動的カテゴリでは 5 タスク，静的カテゴリでは 15 タスク

め，これを除くことにする．

を作成する．図 1 に実際に行ったタスクの例を示す．本研究で以上のような方法で作成したハッシュタグ文書コーパスを元は図 1 のようにカテゴリのラベルであるハッシュタグを示したに，ハッシュタグ毎の TF-IDF ベクトルを作成する．その後，上でこれに関連していない記事の見出しを選ばせている．この3. 4 節で説明した k-近傍法を用いて新聞記事の TF-IDF ベクト

例では「掛布雅之さん：告訴へ」という見出しの記事がカテゴリに含まれない記事である．

（注 5）：https://www.lancers.jp

表 1 Category intrusion による実験の結果
カテゴリに含まれる カテゴリに含まれない記事を選んだ回数
記事を選んだ回数計

動的カテゴリ

74476 550

静的カテゴリ

3996 135

計113572 685

表 2 記事の見出しと分類されたカテゴリの例
新聞記事の見出し
大阪・福島の変死：殺人容疑で男指名手配

カテゴリ
暴行し高架下放置

器物損壊：元組長に依頼して、同僚警官が車損壊容疑で逮捕−−岡山

訃報：方励之さん ７６歳＝中国の反体制派物理学者
シーラカンス：４億歳#中国 #china

中国で最古の化石発見

ボクシング：アジア選手権

須佐が五輪へ

ソフトボール：女子世界選手権#jiken #事件#olympic #オリンピック

日本代表に上野ら

4. 4 実 験 結 果のテキストを動的カテゴリに分類する手法を提案した．実験にハッシュタグ文書コーパスを作成した結果，条件に当てはまより，提案手法による動的カテゴリはあらかじめ決められた分る異なりハッシュタグ数は，11445 だった．したがって，ハッ類による静的カテゴリと比較してまとまりがよくなることを示′′

シュタグ文書集合 D について，|D | = 11445 である．井上らの結果から k-means 法におけるクラスタ数 c は c = 0.6|D′ | と′した．
本研究では動的カテゴリのまとまりのよさについてのみ検証した．以上より，この D に対し，c = 6768 で k-means 法によを行なった．本研究で生成した動的カテゴリはハッシュタグにるクラスタリングを行ない，カテゴリを生成した．1764 件の新よる，いわばラベルが付いている．動的カテゴリのまとまりの聞記事を生成した動的カテゴリに分類した結果，実際に割り当よさを検証する実験では，ハッシュタグによるラベルを示すこてられたカテゴリは 765 種類だった．とはしていたものの，このハッシュタグがそのカテゴリに本当

また，Category intrusion のタスクは動的カテゴリは 4 件以上に適したハッシュタグであるかは未検証のままである．このたの新聞記事を含むカテゴリが 110 種類あったため 550 タスクをめ，今後はこのハッシュタグがそのカテゴリを表すラベルとし作成し，静的カテゴリは 9 種類であるため 135 タスクを作成して適しているか検証する研究が必要である．

た．動的カテゴリと静的カテゴリのまとまりのよさを比較する
評価実験の結果を表 1 に示す．

謝辞

表 1 より，検定統計量 T の実現値 t について t = 18.7 がわ

本研究の一部は，JSPS 科研費（課題番号 16H02904）およびかる．自由度は 1 であり，t > χ21 (0.005) = 7.88 であるため，筑波大学図書館情報メディア系プロジェクト研究の助成によっ有意水準 0.005 で有意差がある．すなわち，動的カテゴリは静て行われた．

的カテゴリと比較してカテゴリのまとまりがよく，被験者からはカテゴリが認識しやすかったことがわかる．これは 9 種類のみの静的カテゴリと比較して，動的カテゴリはより詳細かつ適当な分類を行えていたためだと考えられる．
また，記事の見出しと分類されたカテゴリの例を表 2 に示す．
生成されたカテゴリの中には，「#jiken #事件」や「#中国 #china」といった普遍的なカテゴリが見られた．一方で，「#olympic #オリンピック」のようにカテゴリ生成に利用したツイートの投稿時期に特有のトピックを表すカテゴリも見られた．これはTwitter のハッシュタグを用いてカテゴリを生成することで話題性を反映したカテゴリを生成できるという意図が成功している例だと言える．

5. 結論

本研究では，Twitter で実際に使われているハッシュタグに対してクラスタリングを行い，得られた特徴を元に他のメディア

文

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