DEIM Forum 2017 H8-3

マイクロブログの極性の差に着目した期待を裏切るスポットの発見
豊島美穂†

加藤大受††,†††

遠藤 雅樹††††
石川莊司 慶行†

廣田雅春†††††

博††† 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†† 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
†††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2-32-1††††† 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: †toyoshima-miho@ed.tmu.ac.jp, †††kato.d@wingarc.com, ††††endou@uitec.ac.jp, †y shoji@tmu.ac.jp,†††††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††ishikawa-hiroshi@tmu.ac.jp,
あらまし

本論文では，Twitter に投稿されたテキスト情報，位置情報，および時間情報を利用して「多くの人が良くも悪くも期待を裏切られたと感じるスポット」を発見する手法を提案する．そのスポットを発見するために「ユーザのあるスポットを訪れる前と後の Tweet の感情スコアの差は，そのユーザの期待と実際の感想のギャップを表す」という仮説を立て，モデルを構築した．東京都全体と一部の周辺地域を対象とし，多くのユーザが期待よりも悪かったと感じたスポットと，期待よりも良かったと感じたスポットをランキング化した．被験者が作成したランキングと比較することで，評価を行なった．評価実験の結果，ある地点での Tweet は直後の Tweet の感情スコアに影響を及ぼすという仮説のもと作成されたランキングと被験者が作成したランキングに弱い相関が見られた．
キーワード

感情分析，Twitter，位置情報，観光プロモーション

1. は じ め に下，掘り出し物スポット）となりうる可能性を秘めている．
がっかりスポットを発見することで，旅行者はあらかじめそ

世の中には数多くの観光スポットが存在するが，その中にはの情報を知り，観光スポットを選択する基準のひとつとするこがっかりな観光スポットと揶揄される場所も多い．札幌の時計とができる．また，観光スポット側はがっかりを集客に繋げる台や，シンガポールのマーライオンなどはその代表格と言える．

こともできる．一方，掘り出し物スポットを発見することで，また，一般的にがっかりのイメージの少ないローマのトレヴィ

新しい観光スポットとして集客につなげることができる．このの泉や，京都の鹿苑寺金閣に対してがっかりしたという声も少ように単純な知名度や人気によらない観点から新しい観光スなくないポットを提示することで，観光産業の活性化が期待される．

．また，観光客をがっかりさせるこれらの観光ス（注 1）

ポットとは逆に，訪れた人の多くが訪れる前の予想よりも魅力

近年，マイクロブログのひとつである Twitter （注 2） の投稿か的だと感じるスポットも存在していると考えられる．そのようらユーザの感情を推定する研究 [1] [2] [3] が盛んに行なわれていなスポットは，まだ観光スポットとして確立していないスポッる．これは Twitter が広く普及しているツールであることと，トとされ，将来的には観光スポットになる可能性がある．

手軽に今の気持ちや状態を投稿することができるためである．

本研究では「訪れた多くの人が良くも悪くも期待を裏切られ本研究では，観光中でも容易に投稿できる Twitter に対してたと感じること」をギャップと呼称し，そのようなギャップを感感情分析を行うことで，スポットが極性値に与える影響を調査

じるスポットをギャップスポットと定義する．観光スポットのする．

著名・無名に関わらずギャップスポットを発見することを最終

本研究では，がっかりスポットと掘り出し物スポットを発見目標とする．ここで，「期待を裏切られた」とは，訪問する前にするため，Twitter のテキスト情報から感情分析を行う．ある

予想していたものと実際に訪れた際の感想が大きく異なった場

スポットで投稿された時系列順に隣接する Tweet の感情極性値合である．期待が大きい状態であるスポットに訪れ，実際の感の変化を調査した．最終的にはギャップスポットの発見により，想がその期待を大きく下回った時，そのスポットは期待を裏切旅行者の観光スポットの選択の幅が広がることが期待される．

るスポット（以下，がっかりスポット）となりうる．逆に，期以下に本稿の構成を述べる．２節でテキストの感情分析に関待が小さい状態であるスポットを訪れ，その期待を実際の感想する研究と地域に対する感情分析の研究について述べる．３節が大きく上回った時，そのスポットは新しい観光スポット（以で提案手法と実験方法について述べ，それらの結果を４節に示（注 1）：しらべぇ（注 2）：Twitter

http://sirabee.com/2016/08/04/148565/

https://about.twitter.com/company

す．５節で考察し，６節で本稿のまとめを述べる．

2. 関 連 研 究
2. 1 テキストの感情分析に関する研究
菅原ら [4] は日本語テキストから感情を抽出する手法を提案した．彼らの研究では，感情スコアの算出に必要な語を収集し，語句レベルで解析した後，文全体での感情スコアを算出した．Go ら [1] は Twitter 上の顔文字等のノイズを多く含むテキストを，自動的に感情分類する手法を提案した．複数の機械学

3. 提 案 手 法
本章では，ギャップスポットを発見するための手法について述べる．マイクロブログのひとつである Twitter を用い，以下の２つの仮説を立て，検証を行った．

•

ある地点での Tweet と直前の Tweet の感情スコアの差•ある地点での Tweet は直後の Tweet の感情スコアに影は期待とのギャップを示す（以下，期待仮説）
響を及ぼす（以下，引きずり仮説）

習と複数の特徴分類器を様々な組み合わせで試した．結果としはじめに，手法の概要について 3. 1 節に示す．感情スコアのて，機械学習は感情分析に効果的な方法であることを示した．

計算方法を 3. 2 節に，データセットの作成方法を 3. 3 節に，ラKouloumpis ら [5] は，従来，ニュースなどの感情分析に多く利ンキング作成にあたっての処理に関して 3. 4 節にそれぞれ示す．

用されていた自動品詞分析や感情分析が Twitter のようなマイ3. 1 手法全体の流れクロブログにも有効に利用できるかを調査した．村上ら [2] は，初めに，期待仮説の検証方法を述べる．まず，Tweet 群から，類似する感情が類似する時間に出現するという仮説から，災害直前の Tweet より感情スコアの差が閾値以上の Tweet を抽出

時に対象地域の住民が感じる不安や要望を Tweet から抽出しする．その後，対象地域を任意の正方形のグリッドに分割し，た．また，時間情報とランドマークによる位置情報を利用し，抽出された Tweet がそれぞれどのセルに属するかを判定する．

時間変化する不安度の可視化を行った．三好ら [6] は顔文字をそれぞれのセルにおいて，抽出された Tweet のうち感情スコ構成する文字や記号に着目し PN 分類を行う手法を提案した．

アが閾値上がった Tweet，下がった Tweet の割合を調査しそ

本研究は，極性値や記号のみに着目したのではなく，あるスれぞれ割合の大きい順にランキングを作成する．

ポットにおいて時間に伴って変化する極性値の急低下と急上昇

また，引きずり仮説の検証を行うために，取得する Tweetに着目することにより，場所と時間による人々への感情的な影を，閾値以上の感情スコアの差があった Tweet の直前の Tweet響を分析し，新たな観点からの観光スポットへの発見に取りに変更して同様の実験を行なった．

組む．

2. 2 地域に対する感情分析の研究

3. 2 Tweet 本文に対する感情スコアの計算方法

本節では，Tweet に感情スコアを付与する方法について述べ

地域ごとの感情を分析する研究として，Lerman ら [3] は，る．Tweet から得られる形態素ごとの感情スコアを合算するこ

Twitter のテキストデータを用いて，社会的なつながりや住民とで，Tweet の感情スコアを求める．ここで，形態素の感情スの感情分析を行い，それらを従来の統計データと比較する研究

コアとは，その語がどの程度ポジティブまたはネガティブな意を行った．結果として，抽出できた感情と社会性は地域毎に差が味合いを持つのかを数値で表したものである．また，それぞれ見られた．Mitchell ら [7] は，位置情報が付与された Tweet をの数値は，単語と感情スコアの対応表の辞書から求める．

使用し，アメリカ全土の州でそれぞれの幸福度を推定した．こ

まず，Tweet のテキストを形態素解析する．得られた形態

れらを推定するにあたり，どのような言葉で差が出るのか，単素の中で，辞書に含まれていた数を numdict ，そのスコアを語の使用頻度を調査した．また，これらを統計データと比較をscword としたとき，Tweet の感情スコア sctext を!numdict
scword,ii=0
sctext =numdict行うことで様々な項目との相関をとった．小原ら [8] は Twitterに位置情報が付与されている Tweet が圧倒的に少ないという問題点に対して，Tweet 本文からユーザの居住地や位置情報を(1)と定義する．この際，テキスト内の単語が全て辞書に含まれて推定する方法を用いた．Twitter からの地域を連想させる言葉いなかった場合，感情スコアが計算できなかった Tweet とし，やパターンマッチングを行い，ユーザの居住地推定と地域の観以後の処理から除外する．

光情報を抽出する手法を提案し，システムを構築した．観光ス
ポットの分析について，奥村ら [9] らは口コミなどのない非施設

3. 3 Tweet のペアの感情スコアの差の計算

本節では，手法に必要なデータセットの作成方法について説の長所情報をブログから抽出し，それらの長所情報を分類する

明する．初めに，各ユーザ毎の Tweet を投稿時刻に基づいて昇手法を提案した．杉本ら [10] は口コミに含まれる感情語を利用順にソートする．ソートした各 Tweet 群から時間間隔が 1 日し，観光スポットの分類を検討した．村上ら [11] は国外のユー以内の Tweet のペアを抽出する．これは，前後での Tweet がザのブログを対象に，日本が外国人の旅行者からどのようなイ時間的に離れすぎていると，Tweet の感情スコアの差が期待とメージや印象を持たれているかを調査した．ブログに出現する現実のギャップを表していないと考えられるためである．また，単語の回数によって，地域別の観光地としての特色を大まかにペア同士が同一セル内にある場合の Tweet のペアを除外した．

抽出し，分析を行った．

これは同一セル内で投稿された Tweet では，スポットに対する本研究では，地域の分析の中でも観光に着目して，観光に伴感情変化ではない Tweet や，自宅や職場での連続した Tweet

う感情の変化に着目して，観光地を特徴づけることに取り組んが存在すると考えられ，それらをあらかじめ除外するためであでいる．

る．残ったデータを本研究で扱うデータセットとする．

あるユーザの時系列順のTweet群

抽出ペア群

tweet1: "2015-04-10 17:00:00”[tweet1,tweet2]

tweet2: "2015-04-10 19:00:00”
tweet3: "2015-04-12 19:00:00”

tweet4: "2015-04-15 00:00:00”
tweet5: "2015-04-15 23:00:00”
tweet6: "2015-04-16 06:00:00”
tweet7: "2015-05-20 17:00:00”[tweet4,tweet5][tweet5,tweet6]

あるユーザの投稿の極性値の推移
an

極性値閾値bnan

Taposan+1Taneg

bn

Tbpos

bn+1Taneg

an+1

時間

図 1 Tweet ペア群抽出の例

Tweet のペアは，時系列順に並べて，前の Tweet b 後のTweet a の二つで構成されており，これを Tpairs と定義する．
これら抽出の例を図 1 に示す．また，各 Tweet に付随する感情スコアの集合を SCpairs で定義する．Tpairs を式 (2) に示し，SCpairs を式 (3) にそれぞれ示す：
Tpairs = {(b0 , a0 ), (b1 , a1 ), ..., (bn , an )}，bn+1

図 2 手法で使用する抽出 Tweet のイメージリッドに区切り，そのセル内の Tapos と Taneg の割合，Tbpos とTbneg の割合をそれぞれ比較し，ランキング化する．この時，セル gn 内で投稿された全 Tweet を T (gn ) と定義する

以下に，期待仮説の検証方法について述べる．期待仮説は直前(2)の Tweet との感情スコアの差異を利用するため，Tapos と Taneg
より計算する．セル gn におけるプラス変化の度合い SCapos (gn )は式 (8)，マイナス変化の度合い SCaneg (gn ) は式 (9) にそれぞSCpairs = {(sc(b0 ), sc(a0 )), (sc(b1 ), sc(a1 )),· · · (sc(bn−1 ), sc(an−1 )), , (sc(bn ), sc(an ))}． (3)これら集合の中から，仮説を検証するための集合を抽出する．
直前の Tweet より閾値以上の感情スコアが上がった Tweet の集合 Tapos を式 (4) に，直前の Tweet より閾値以上の感情スコアが下がった Tweet の集合 Taneg を式 (5) に，それぞれ定義する．また，閾値以上の感情スコアが上がった Tweet の直前のTweet の集合 Tbpos を式 (6) に，閾値以上の感情スコアが下がった Tweet の直前の Tweet の集合 Tbneg を式 (7) に同様に定義
する：

れ示される:

SCposa (gn ) =|Tapos ∩ T (gn )|，pos|Ta ∩ T (gn )| + |Taneg ∩ T (gn )|posSCnega (gn ) = 1 − SCa (gn )．

(8)
(9)

次に，引きずり仮説の検証方法について述べる．引きずり仮説は直後の Tweet との感情スコアの差異を利用するため，Tbposと Tbneg より計算する．期待仮説と同様にプラス変化の度合い

SCbpos (gn ) は式 (8)，マイナス変化の度合い SCbneg (gn ) は式(11) にそれぞれ示される:

Tapos = {an |sc(an ) − sc(bn ) > threshold}，(4)

Taneg = {an |sc(bn ) − sc(an ) > threshold}，(5)

Tbpos = {bn |sc(an ) − sc(bn ) > threshold}，(6)

Tbneg = {bn |sc(bn ) − sc(an ) > threshold}．

posSCnegb (gn ) = 1 − SCb (gn )．

(7)

式 (8)，式 (9)，式 (10)，式 (11) の値が大きい順に，それぞまた，この時の閾値は Tweet 間の感情スコアの差の閾値を表し，閾値以上の感情スコアがあった時にそのスポットに対して期待とのギャップがあったとする．取得した Tweet の集合のイメージを図 2 に示す．ある一人のユーザが図 2 のように Tweetを投稿したとき，閾値以上に極性値が上がった Tweet のペア(bn ，an ) の要素 bn ，an は，それぞれ式 (6) と式 (4) に示されSCposb (gn ) =|Tbpos ∩ T (gn )|，pos|Tb ∩ T (gn )| + |Tbneg ∩ T (gn )|(10)(11)

れランキング化する．

4. 実験結果と評価
本章では，期待仮説と引きずり仮説の２つの仮説を検証実験とその評価結果について述べる．また，提案手法で作成した各ランキングとベースラインを，アンケート結果との順位相関係

る Tbpos と Tapos に属する．閾値以上極性値が下がった Tweet数で比較した．このときのベースラインとは，グリッド内の感式 (5) に示される Tbneg と Taneg に属する．に変化する感情スコアの差は期待を裏切られたスポットを抽出のペア (bn+1 ，an+1 ) の要素 bn+1 ，an+1 は，それぞれ式 (7) と3. 4 セル内で各 Tweet 集合の割合の比較とランク付け
本節では，抽出した Tweet 群を用いて「がっかりスポット順」と「掘り出し物スポット順」のランキングを作成する手順について述べる．提案手法を適用する地域を任意の大きさのグ情スコアの平均値である．これらの比較を行うことで，時間的する際に有効であるかを確認する．4. 1 節に今回使用したデータセットについて示す．閾値の決定について 4. 2 節に示す．具
体的な実験手順について 4. 3 節に，評価実験の手順について4. 4 節にそれぞれ示す．また，実験結果を 4. 5 節に示す．

表 1 単語極性対応表に含まれる単語とスコアの例

表2

閾値別の Tweet 取得件数

単語スコア

単語スコア

優れる

1.00

悪い

-1.00

0.2 154,886 152,005 154,781 151,904

嬉しい

1.00

悲しい

-1.00

0.3

好評

1.00

悪評

-0.99

よろしく

0.68

油断-0.60

健康

0.44

地滑り

-0.40

天使

0.37

消極

-0.35

Tapos

85,478Tbpos
87,303Tbneg
85,578

ラベルの東京の観光スポットの人気ランキング TOP100 （注 4）より，上位 50 件の著名な観光スポットを抽出し，被験者 15 人に対してアンケートをとった．アンケートでは被験者が訪れたことがある観光スポットに対し，以下の 4 段階の評価で，訪れる

4. 1 データセット
本節では，今回の手法で使用したデータの詳細について述べる．はじめに，Twitter から取得した東京都で投稿された位置情報付き Tweet を 2014/6/11〜2016/5/22 の期間で抽出した．
この中から，「I’m at ×××」といった位置情報から現在地のみを自動的に投稿する Tweet や，「@×××」といったリプライに使用される表現を含んだ Tweet も今回の予想と実際の感情のギャップを表す実験には不適切であるとして，データセットから除外した．上記の表現を含まない Tweet の総数は 6,827,317件で，Tweet のペアは 4,727,263 組であった．
これら Tweet の感情スコアを 3. 2 節の手順を用いて計算したところ，ペアのどちらの Tweet でも感情スコアが計算できたペアは 4,220,283 組であった．本研究では，辞書に高村らによる単語感情極性対応表 [12] を使用した．この辞書において，単語がポジティブな意味合いをもつときスコアは１に近づき，ネガティブな意味合いをもつときスコアは-１に近づく．この辞書には 55,125 個の動詞，名詞，形容詞が収録されている．対応表の一部を表 1 に示す．また，形態素解析には MeCab87,419

Taneg（注 3）を使用した．

4. 2 閾値の決定
本節では感情スコアの変化の差の閾値について説明する．本
手法では，期待と現実のギャップ差があるとみなす閾値を設定し，閾値以上の差がある時にギャップがあると見なした．今回のデータセットを使用し，感情変化の差を求めたところ，感情スコアの差の平均は約 0.14 であった．このことから，本実験では閾値を平均値以上の 0.2，0.3 に定めそれぞれ実験を行なった．

4. 3 実 験 手 順
本節では，評価実験の具体的な手順について述べる．データ
セットの Tweet のペアから，感情スコアが閾値以上の Tweet

前のイメージと訪れたあとの感想をそれぞれスコア付けしてもらった．

•

とてもつまらなさそう（つまらなかった）•

まあまあ楽しそう（楽しかった）•

まあまあつまらなさそう（つまらなかった）•

とても楽しそう（楽しかった）

観光スポット P に対し，P に訪れたことがある n 人の内，被験者 i が訪れる前に持っていたイメージのスコアを SCpre (i)，訪れた後の感想のスコアを SCpost (i) とそれぞれ定義すると，観光スポットのに対するイメージと感想のギャップ G(P ) は式

(12) で定義される：!ni=0 SCpost (i) − SCpre (i)．
(12)
n式 (12) で得たスコアを元に，著名の観光地を降順にランキG(P ) =ング化した．この時，訪れたことがあると回答した人数が５人以下だった観光スポットはあらかじめ除外した．このアンケー
ト結果から作成したランキングと作成したベースライン，掘り出し物スポットランキング・がっかりスポットランキングとそれぞれスピアマンの順位相関係数を求めた．この時，スコアを降順にランキングしたため，掘り出し物スポットランキングで完全に相関がある時の順位相関係数は１になり，がっかりス
ポットランキングで完全に相関がある時の順位相関係数は-１になる．

4. 5 実 験 結 果
本節では，得られたランキングと評価実験の結果について示す．
はじめに，期待仮説と引きずり仮説に基づいた２つのランキングを，掘り出し物スポットとがっかりスポットのそれぞれでをそれぞれ取得し，それらが Tapos ，Taneg ，Tbpos ，Tbneg のどれ作成した．表 3 は期待仮説に基づいて作成した掘り出し物ス

果を表 2 に示す．次に，得られたそれぞれの Tweet 集合に含また掘り出し物スポットのランキングである．それぞれの表におに該当するかを調べた．データセットから集合を取得した．結れる Tweet の位置情報を調べ，東京都内のどのセルに属するかを調べた．この時，セルに属する Tweet が十分に少ない場合は分析が難しいと考え，Tweet が 50 件以下のセルを除外した．セ
ルごとに SCapos (gn )，SCbpos (gn )，SCaneg (gn )，SCbneg (gn ) を計算し，その値でランキングを作成した．

ポットのランキングを，表 4 は引きずり仮説に基づいて作成しいて，閾値 0.2，0.3 とした場合の結果を並べて示す．表中のPLACE は，Google Maps （注 5） から人手で作成し，セルの範囲に含まれる主要な建物やスポットの名前である．SCapos (gn )，SCbpos (gn )，SCaneg (gn )，SCbneg (gn ) はそれぞれ 3. 4 節で示した式 (8)，式 (9)，式 (10)，式 (11) をそれぞれ計算した値である．

4. 4 評 価 方 法
本節では評価方法とその結果について示す．今回はフォート（注 4）：フォートラベル

東京観光人気ランキング

http://4travel.jp/domestic/area/kanto/tokyo/kankospot/（注 5）：Google Maps
（注 3）：MeCab http://taku910.github.io/mecab/

https://www.google.co.jp/maps/

表3

期待仮説に基づいた掘り出し物スポットのランキング

閾値 0.2

閾値 0.3

PLACE
神谷町駅

SCapos (gn )0.90

京急川崎〜港町間にあるマンション ラーメン二郎川崎店付近

0.90

0.89

渋谷駅南口付近

0.66

0.81

東京ドーム

0.65

0.81

けやきひろば （さいたまスーパーアリーナ前の広場）

0.64

ラーメン二郎川崎店付近

回向院付近

道玄坂上交差点付近 東急ホームズ前

神田明神付近

PLACE

虎ノ門付近

京急川崎〜港町間にあるマンション
両国二丁目

SCapos (gn )道玄坂ヒミツキチラボ

新横浜公園

0.79

御茶ノ水駅から北東約 200m のビル街

0.75

ZARA 渋谷店前 井の頭通り 渋谷ロフト付近

0.63

御茶ノ水駅から北東に約 200m の宮本公園

0.65

東京ビックサイト

0.62

大塚駅付近

0.65

渋谷駅から北に約 100m レストラン街

0.62

0.65

五反田駅西口0.62

0.64

目黒駅から西北西に約 500m の住宅街

0.62

江戸神社付近明治神宮野球場

ゴルフプラザ神宮

中野サンモール（商店街）

表4

万世橋交差点 セガ前

秋葉原から南西に約 100m

0.64

引きずり仮説に基づいた掘り出し物スポットのランキング

閾値 0.2

閾値 0.3

SCbpos (gn )PLACE
両国駅から南西に約 200m のビル街

SCbpos (gn )

PLACE

0.98

五反田駅前付近

0.81

中目黒駅から南南西に約 1km の住宅街

0.64

0.70

BAKE 前 サイゼリヤ前 自由が丘駅付近

0.64

品川駅（東海道新幹線乗り換え付近）

0.68

立川駅（南口周辺）

0.63

相模大野駅

0.68

上野駅

0.61

五反田駅前付近

0.67

自由が丘駅前周辺

0.61

池袋サンシャインシティ

0.67

新宿 LIMINE EST

新宿区役所本庁舎

0.66

歌舞伎町（HUB 新宿歌舞伎町店付近）

横浜アリーナ

0.66

明治神宮野球場

0.60

中野サンプラザ

0.64

東京ディズニーシー（リドアイル付近）

0.60

ガイア分倍河原店（パチンコ屋）
新宿トヨタカローラ前

分倍河原駅付近

飲屋街

au ショップ前 新宿 4 丁目交差点付近

0.77

0.61
新宿東方ビル周辺

0.61

表 3 の閾値 0.2 について，期待仮説を用いた時の掘り出し物

7 が示すように，引きずり仮説を用いた時のがっかりスポット

スポットのランキングは，上位に住宅街や駅などが多く，観光ランキングにおいて閾値 0.2 のとき順位相関係数が-0.367，閾スポットはほとんどランクインしなかった．一方，閾値 0.3 に

値 0.3 のとき順位相関係数が-0.333 とそれぞれ弱い相関を示しついて，期待仮説を用いた時の掘り出し物スポットのランキンた．一方で，期待仮説を用い閾値 0.2 の時の掘り出し物スポッグは，上位に住宅街や駅が含まれるものの，東京ドームやさいトランキングでは弱い逆相関を示した．また，それ以外のランたまスーパーアリーナ近くなど観光スポットがランクインしキングはベースラインを含め相関がなかった．

た．表 4 の閾値 0.2 について，引きずり仮説を用いた時の掘り出し物スポットのランキングは，上位５位までは駅付近や雑居

5. 考

察

ビルが，６〜10 位は著名な観光スポットがランクインした．ま表 3〜表 6 より，上位には観光スポットだけでなく住宅街やた，閾値 0.3 について，引きずり仮説を用いた時の掘り出し物駅が多く現れた．住宅街が多いのは，ある一人のユーザが数多スポットのランキングは，駅やその周辺が多くランクインした．

く Tweet を投稿しているためだと推察される．また，駅が多東京ディズニーシーなどの観光スポットも少数ではあるが見受

いことも，駅は待ち時間が多いスポットであることや移動手段けられた．に利用する人が多いこともあり，Tweet が多く投稿されるためがっかりスポットのランキングについても同様に作成した．

であると推察される．他にも東京ドームや横浜アリーナなどの

表 5 は期待仮説に基づいて作成したがっかりスポットのランキ球場やイベント会場もランキング上位に現れている．これは規ングを，表 6 は引きずり仮説に基づいて作成したがっかりス

模の大きいイベント会場であるため，感情が大きく変化するこポットランキングである．表 5 の閾値 0.2 について，期待仮説とが多いスポットであるためと推察される．

を用いた時のがっかりスポットのランキングは，上位 10 件に駅

表 7 において，引きずり仮説の閾値が 0.2，0.3 とした場合や住宅街がほとんどで観光スポットを含むようなセルはなかっのそれぞれのがっかりスポットのランキングから弱い負の相関た．同様に，閾値 0.3 について，期待仮説を用いた時のがっかが得られた．この結果より，引きずり仮説を用いて，がっかりりスポットのランキングも，上位の多くは駅や住宅街であった．

スポットランキングを作成した時が，一番目的に近いランキン

表 6 の閾値 0.2 について，引きずり仮説を用いた時のがっかりグを作成できた．しかし，他のランキングは無相関，逆相関でスポットのランキングは，上位 10 件に駅や交差点が見受けらあった．そのため，掘り出し物スポット・がっかりスポットをれる．一方，寺やショッピングモールもランクインした．閾値

発見するためには別の手法を考える必要があると推察される．

0.3 について，引きずり仮説を用いた時のがっかりスポットのこれらの手法で相関が得られなかった原因として，観光地に対ランキングは，上位 10 件では駅や周囲に店舗の多い交差点やしての予想や期待感が多くの Tweet に含まれていないためで道路が主にランクインした．

あったためだと推察される．

次に評価実験の結果を示す．表 7 は，表 3〜表 6 のランキン

また，表 7 において，掘り出し物スポットよりがっかりスグそれぞれに対応する順位相関係数をそれぞれ示している．表

ポットの実験結果がアンケート結果に相関があった．原因とし表 5 期待仮説に基づいたがっかりスポットのランキング
閾値 0.2

閾値 0.3SCaneg (gn )PLACE
両国駅から南西に約 100m 薬局，ファミマ前
溝の口駅前ペデストリアンデッキ

溝の口駅付近五反田駅前付近
駒沢大学駅西口前 ラーメン駒大商店
西武新宿駅西武新宿ペペ

住宅地

新宿プリンスホテル付近

PLACE

SCaneg (gn )0.93

五反田駅前付近

0.71

0.71

自由が丘駅北口付近 飲食店街

0.61

0.68

下北沢駅（北口方面）

0.61

0.66

保谷駅から北西に約 700m の住宅街

0.59

明治通り 宮益坂下付近

0.65

拝島駅

周囲はカフェ，サロン，レストラン，ゲームセンターなど

0.59

0.65

新柴又駅から東南東に約 500m の住宅街 江戸川河川敷付近

0.59

0.64

新宿駅西口地下前タクシー乗り場付近

0.58

品川駅（北改札内付近）

0.63

LUMINE 立川

0.57

NHK スタジオオパーク付近 渋谷税務署付近

0.63

池袋東口付近 ビックカメラ周辺

0.57

新宿駅東南口付近 周囲に飲食店，ゲームセンター

0.57

自由が丘駅北口付近
渋谷区役所前交差点

飲食店街

新百合ヶ丘駅（北口付近）

国道２０号線

0.62

マクドナルド付近

表 6 引きずり仮説に基づいたがっかりスポットのランキング
閾値 0.2

PLACE
両国二丁目道玄坂上交差点付近

回向院付近

閾値 0.3SCbneg (gn )

新横浜公園

0.86

大崎駅前周辺0.71
道玄坂ヒミツキチラボ

0.69

竹下口交差点付近（明治神宮駅付近）

周辺はアパレルショップ

0.68

LA CITTADELLA

五反田駅西口周辺

周囲はビル街

明治通り明治神宮前駅周辺
さいたまスーパーアリーナ

けやきひろば近く

銀座コリドー街付近

表7

池袋駅から北東に約 400m のビル街

0.92

東急ホームズ前川崎

PLACE
道玄坂二丁目交差点

ドンキホーテ渋谷店前

五反田駅西口周辺

周囲はビル街

渋谷駅周辺宮益交差点付近 タイトーステーション前 カフェ，レストランなど

0.66

渋谷モディ付近

SCbneg (gn )
0.67
0.66
0.61
0.61

APPLE STORE 付近 ディズニーストア付近

0.61

東京駅構内

0.60

レストラン街付近

0.66

上北沢駅から北西に約 200m の住宅街

0.60

0.66

中野駅

0.60

0.65

渋谷駅から北に約 100m レストラン多数

0.64

ベースライン・実験結果とアンケート結果との順位相関係数

渋谷駅から北西に約 300m の明治通り沿い

ZARA 渋谷店付近

0.59
0.58

されてしまっている．抽出された Tweet の多くがこのように対象ランキング

相関係数

ベースライン-0.043

期待仮説 閾値 0.2 掘り出し物スポットランキングつ目，４つ目の Tweet のペアは引きずり仮説を用い，閾値 0.2-0.324

期待仮説 閾値 0.3 掘り出し物スポットランキング-0.226の時の掘り出し物スポットランキングの上位３件と感情変化が引きずり仮説 閾値 0.2 掘り出し物スポットランキング

0.060

引きずり仮説 閾値 0.3 掘り出し物スポットランキング

0.041

期待仮説 閾値 0.2 がっかりスポットランキング

0.017

な出来事に対する感情であるが，直後の Tweet はスポットに実際は感情が変化していないような Tweet だった．また，３大きいと予想される横浜アリーナ（９位）で投稿されたものである．３つ目の Tweet のペアでは抽出された Tweet は個人的期待仮説 閾値 0.3 がっかりスポットランキング-0.124

関しての感情を含んでいるものが抽出できたと推察される．４

引きずり仮説 閾値 0.2 がっかりスポットランキング-0.367

引きずり仮説 閾値 0.3 がっかりスポットランキング

つ目の Tweet ペアのように，抽出された Tweet がネガティブ-0.333な感情を含み，相対的に直後の Tweet の感情スコアが大きくなった例も存在した．このように，弱い相関が認められたとはて，ユーザがどこかへ訪問する時に期待していないスポットにいえ，その内容には多くのノイズを含んでいることがわかった．

訪れることは少なく，期待を上回る可能性がある場所にあまりまた，除去しきれていない BOT などの固定された表現を含む訪れないことが考えられる．結果として，ユーザが訪問する時Tweet も残っていた．データ整形の段階でよりノイズを除去すに，期待して訪れた場所が期待通りであったか，それを下回るることでランキングの相関はより大きくなると推察される．

ことが多いと推察される．

ランキング外で，著名な観光スポット周辺で投稿された Tweet

引きずり仮説においても，期待仮説においても，スポットがについても確認した．５つ目，６つ目のペアのように，引きず直後の Tweet ，直前の Tweet に影響を及ぼしている Tweet

り仮説を用いた中には，直前の Tweet はスポットと関係のないのペアはほとんど見受けられなかった．そこで，今回は，表 8が，直後の Tweet はスポットに関する情報を含む場合が存在しに示す，引きずり仮説を用いて抽出された Tweet とその直後た．また，７つ目のペアでは，テキストの内容から感情の変化の Tweet の一部について考察する．表 8 において，Tweet にが読み取れないものも存在した．これらの原因として，Tweet含まれる URL やハッシュタグは省略した．１つ目，２つ目のの感情スコアの計算方法が不適切だったことが推察される．実Tweet のペアは引きずり仮説を用い，閾値 0.2 の時のがっかり際，７つ目の抽出された Tweet の感情スコアは-0.47 で，そのスポットランキングの上位３件と感情変化が大きいと予想され直後の感情スコアは-0.82 であった．直後の感情スコアが低くるさいたまスーパーアリーナ付近（９位）で投稿されたものでなったのは，「死ぬ」という単語が辞書のスコアでは強いマイナある．１つ目の Tweet のようにスポットに関する感情の変化スの意味を持つためである．一方で，ユーザは「死ぬ」というではないが，抽出された Tweet より直後の Tweet の方が感情言葉を強いプラスの意味で使用している．このように前後の文スコアが下がっている Tweet ペアを抽出できた．一方で，２つ脈や日本語の言い回し，独特な表現を使用している場合，感情目の Tweet のように感情に関係ないと思われる Tweet も抽出

スコアと実際の Tweet の感情にに大きなギャップが生じている

表8

引きずり仮説により抽出された Tweet とその直後の Tweet の内容（一部）抽出された Tweet

直後の Tweet

１ 今回の旅、最大の試験、ついに終わりました、みなさんおつかれさまでした！

まだ悔しいことありますけど、ね２

車内アナウンスは普通だな

ぴょんぴょんしたいよー

３胃が。苦しいMM6 やばかったかわいかったどうしよう

４

足が疲れるうぅぅ

ノンスタイルいいね！ 井上の開き直り感 笑

５

雨が降りそう。。。

久しぶりにボンルパのバゲット！ シラーにおでん！さいこーじゃないˆ ˆ そして、すでに酔いました！

６めぐチャンスじゃん！

雨降ってるなぁ、博多はバリ晴れてたから傘なんて用意してねぇぞ。荷物満載でバス停から歩くの正直言ってシンドイ！

７

くはは。なかなかの神席かもしれん。鼻血でる。

やばい。2 列目。花道。くそ近い。死ぬ自信ある。

８

パンフレットくばりはじめた

やばいおなかいたいぞ９

今日はここから！ 絶対勝つぞ！

まさかの三凡

ことがわかる．より相関の大きいランキングを作成するためには，上記の問題を解決必要があると推察される．
８つ目のペアにおいては，スポットによる感情変化ではなく，個人の状態が変化したことによる感情変化である．本手法ではこのような Tweet に対応することが難しいと推察される．そのため，このような Tweet をあらかじめ除外するなどの対処が必要であると考える．９つ目のペアは野球場で投稿された Tweetである．これらの Tweet は，スポットに対する感情変化を示してはいないが，そこで行われた試合に対して感情変化があったと思われる．そのため，このスポットを含むセルは，感情変化を起こす事象が発生する可能性があるセルであると推察される．
本手法で意図したものではないが，感情変化が起きやすいスポットのひとつとして Tweet の中から抽出することができた．

6. ま と め
本論文では，Twitter に投稿されたテキスト情報を利用して「多くの人が良くも悪くも期待を裏切られたと感じるスポット」を発見する手法を提案した．期待仮説と引きずり仮説という２つの仮説を元に実験を行い，掘り出し物スポットとがっかりスポットのランキングをそれぞれ作成し，被験者が作成したアンケート結果と比較した．その結果，引きずり仮説を用い作成したがっかりスポットランキングとアンケートから作成したランキングに弱い相関がみられた．しかし，それ以外のランキングについては，無相関，逆相関であった．
今後の課題について述べる．今回の実験では，抽出したそれぞれのセルに対して名前を人手で付与した．しかし，本研究で得られたギャップスポットをユーザに提示する際に，ユーザにとってわかりやすいスポットを表す名前を自動的に作成することは課題のひとつである．また，投稿時の間隔の差を変更することによる相関や，ランキングの変化について検討する．実際に Tweet の内容を確認したところ，訪れたスポットに対してスポット名を直接に含む Tweet は多くない．そこで，スポット名を含まない Tweet と，実際に訪れたスポットを関連づけることを検討する．最後に，本論文で用いた Tweet の感情スコアの計算方法を検討することがあげられる．

謝辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (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 による文

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