DEIM Forum 2014 B3-6

マイクロブログマイニングによるイベント時の駅混雑原因の特定と状況の把握
村山敬祐†

佐伯圭介†

遠藤雅樹††

横山昌平†††

石川博†† 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††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †{murayama-keisuke@ed.,saeki-keisuke@ed.,ishikawa-hiroshi@}tmu.ac.jp††endo-masaki@ed.tmu.ac.jp† † †yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

日本の都市部で主に用いられている交通機関は鉄道であるが，事故などが起きた際，混雑が発生することが問題となっている．混雑の原因を特定することができれば，鉄道会社側が把握していない未知の混雑にも対応することができる．加えて状況を詳細に知ることができれば，同一種の混雑が起こった場合その対策を立てることも可能である．その情報を得るための手段としてマイクロブログが挙げられる．なぜならマイクロブログは即時性があり，状況を知る際非常に有効だからである．しかし，マイクロブログは多くの人が利用しているため，欲しい情報だけを手に入れる際には関連するデータとそうでないものを正しく分類する必要がある．駅混雑に関する情報だけを抽出し利用するために，マイクロブログから抽出した駅の混雑に関する情報をベイズ分類器を用いて分類し，さらにクラスタリングすることで，必要な情報とそうでないものをより分ける方法について提案する．
キーワード

Twitter，ベイジアンフィルタ，クラスタリング，原因推定・状況把握止した場合，タイムライン上で知ることができる．それだけで1. は じ め になく，Twitter では検索機能を使うことでその検索ワードを含むツイートを表示させることもできる．

日本で主に用いられている交通手段は鉄道である．特に都心

これらの Twitter の特性を用いることで即時性のある情報をや何万人も収容できる大型会場でイベントが催される場合は,入手することが可能である．Twitter 等のマイクロブログが鉄多くの人が会場に向かうための交通手段として，鉄道を利用す道の混雑状況を知るためのツールとして利用できれば，IC 乗るため, そこで発生する混雑が問題となる．多数のイベント参車券の乗降データと組み合わせることで駅混雑の問題解決や加者が，ひとつの駅や会場に集中する原因が既知である場合は,駅利用の促進に役立てることができると考えられる．例えば，対応することが可能であるが，未知である場合はまず混雑の原

イベント終了時にある最寄り駅に人が集中してしまう場合，集因や詳細を知ることが重要である．そのような情報を得るため中する原因を Twitter を用いて把握できれば，乗降データと組のツールとして Twitter 等のマイクロブログが挙げられる．

み合わせて乗車数の少ない駅への誘導が可能である．しかしTwitter はインターネットで主に用いられているコミュニケー

Twitter 内には非常に多くの情報が存在するため，必要な情報ションツールである．他者の投稿はタイムラインと呼ばれるのみを得ることは容易ではない．検索ワードを使い，ある程度ページ上に表示される．他者の投稿を自分のタイムラインに表情報を絞ることは可能であるが，大きなイベントが起こった際示させることをフォロー，自分の投稿を購読する他者のことをの会場やその最寄り駅の混雑原因や詳細情報を得る場合，投稿フォロワーと呼ぶ．ユーザーは気に入ったユーザーをフォロー数が非常に多くなる．また，駅名をツイート内に含んでいたとすることで他者のツイートを気軽にタイムラインに表示するこしても実際の内容は駅と関連のない話題である場合も多々存在とができる．また，リツイートと呼ばれる機能を用いることで，する．そのため，検索ワードだけでは必要な情報のみを抽出す

第三者の投稿を自分以外のフォロワーに伝えることも可能であることは困難であり，大量の情報を分類して整理することが必る．登録が無料で容易であることと，スマートフォンの普及に要となってくる．

より，誰でもどこでも感じたこと見たことを投稿したり，共感

そこで本論文では，乗降データと Twitter データを組み合わした他者のツイートをリツイートすることができる．見た情せる前段階として，ツイートの分類による鉄道の混雑状況の報がその場で投稿されることで，その時々の状況を知ることが抽出を試みる．多くの Twitter ユーザーが集まるコミックマー可能となる．Twitter には鉄道会社のアカウントも存在しておケットというイベントを中心にツイートを集め，その中から鉄り，フォローすることで事故や台風等の災害で電車の運行が停道に関する情報を抽出するためにベイジアンフィルタを用いて

Twitter の分類については，ナイーブベイズも十分に効果を上げることが確認されているが，鉄道の混雑状況の分析を目的としてナイーブベイズを用い抽出を行った例は著者らの知る範囲においてはまだない．そこで本論文では，ナイーブベイズを用いた鉄道の混雑状況の抽出を試みる．さらに，本論文では，通常のナイーブベイズに重みを足し合わせる手法を提案し，この手法を用いてより精度の高い分類を目指す．

3. 予 備 実 験
本論文ではまず，Twitter のツイートによるイベント検出が可能であるかどうかを確認するため，予備実験を行った．2013
図1

実験の流れ

年の 6 月 8 日に開催された AKB48 の選抜総選挙というイベン
トを，最寄り駅名を含むツイートを用い，KH Coder（注 1）共起

分類した後，階層的クラスタリングを行うことで必要な情報とネットワークを作成することで検出できるかどうか実験した．

そうでない情報をより分ける．本論文では，図 1 のような流れ

AKB48 の総選挙が行われた日産スタジアムの最寄り駅であるで研究を進めていく．

新横浜，小机，北新横浜を検索ワードとして 6 月 8 日のツイー

本論文での章構成を説明する．2 章では，関連研究としてTwitter を用いて鉄道の混雑状況の分析を行う研究と，Twitterに対してベイジアンフィルタを用いた分類を行う研究について述べる．3 章では，Twitter を用いて分類実験を行う際のデータセットと，ベイジアンフィルタの提案手法について述べる．

トを収集し，共起ネットワークを作成した．収集した各最寄り駅を含むツイートの数を表 1 に示す．
表 1 6 月 8 日の日産スタジアムの最寄り駅名を含むツイート
ツイート数

新横浜

小机

北新横浜

新横543

210

6660

4 章では提案手法と他のフィルタとの精度を，交差検定法を用いて検定し，精度差と処理にかかる時間を比較する．5 章では，提案手法によって分類されたラベルの中に鉄道の状況を述べているものがあるかどうかを階層的クラスタリングを行い分析する．最後に，6 章でまとめと今後の課題を述べる．

2. 関 連 研 究

表内の新横とは新横浜の略称である．また，作成したネット
ワーク図を図 2 に示す. ここではノードの大きさは出現頻度によって大きくなり，エッジは共起頻度が高いほど太くなる．また，ノードの色は中心媒介性を表しており，ピンク，白，水色の順に高い中心媒介性を表す．

関連研究として Twitter を用いて鉄道の混雑状況の分析を行う研究と，マイクロブログの分類の際に，ベイジアンフィルタを用いて分類を行っている研究を紹介する．

Twitter を用いて鉄道の混雑状況の分析を行う研究として，土屋ら [1] は SVM を用いて，4 種の運行トラブル状況「全線運転見合わせ」，「異常なし」，「一部区間運転見合わせ」，「運転見合わせ以外の異常」，3 種の混雑状況「言及なし」，「混んでいる」，「空いている」，2 種の復旧状況，「言及なし」，「言及あり」に分類を行った．実験の結果，「全線運転見合わせ」，「一部区間運転見合わせ」を推定する場合において分類に成功している．
新井ら [2] は，列車の運行状況を判断するシステムの構築を目的として，ルールベースによる手法を用いて混雑に関して出現頻度が高い単語と品詞をデータベースに保存し，送られてきた

図 2 日産スタジアム最寄駅を含むツイートで作成された共起ネット
ワーク

ツイートを照合することで分類を行った．結果として 75.6% の割合で，公式運行情報配信時刻よりも前に列車遅延を検出，配信することが可能となった．

この結果から，日産とスタジアム，新横浜に加えて選挙が高い頻度を表し，共起していることがわかる．また日産とスタジ

また，Twitter の分類にベイジアンフィルタを用いた研究とアムというノードに対して，最寄り駅である小机が共起していしては，竹中ら [3] が，ハッシュタグが付与されていないツイーることが確認できる．また，小机と混雑という単語が共起してトに対するハッシュタグの推定を行う分類器としてベイジアンいることから小机で混雑が起きたのではないかと推察ができる．

フィルタを用いている．4 万件のツイートを学習データとして実際のツイートを見てみると，小机で混雑が発生していたこと使用し，単語の条件確率を計算する際に処理を既知語のみに限定し効果を上げている．

（注 1）：http://khc.sourceforge.net/

が確認できた．混雑のノードの周辺にはアイドル，グループ，4. 2 形態素解析器

開票といったノードも確認することができ, ネットワークを見る

本論文では，ベイジアンフィルタを用いて分類する際，形態ことで，ツイート全体の話題がある程度推察できる．小机と混素解析器 MeCab（注 3）を用いて形態素解析を行った．また本論文

雑の媒介中心性が高いことから，このネットワークにおいて 2

では，コミックマーケットに出てくる多くの未知語やネット用つのノードは中心的な役割を持っていると考えることができる．

語に対応するために，Wikipedia のタイトルをユーザー辞書とこのようにして，比較的少ないツイート数でもある程度混雑して組み込み，未知語を名詞として対応させている．の原因となりうるような情報の抽出はできた．しかし，共起

4. 3 ベイジアンフィルタ

ネットワークで混雑の原因と考えられるような単語のノードを

4. 3. 1 ナイーブベイズ分類器

見つけ出すことはできても，単語単体では実際にその場がどの本論文では，集めたツイートをベイジアンフィルタを用いてような状況であるかを把握することができない．状況を正確に分類を行った．あるツイート T が，カテゴリ C に属するかど把握するためにツイートの話題によって分類をし，まとめる必うかを判定する．ツイート T が N 個の形態素 t からなるとし要がある．そのため本論文では，より詳細な状況の抽出を目的て，T を次式で表す．

としてツイートを分類し分析する．

T = {t1 , t2 , ...., tN }4. データセットと分類器(1)あるツイート T が与えられた時，カテゴリ C である確率を事

4. 1 データセット

後確率と呼び次式で表す．

本論文では，実験用のデータとして Twitter の Streamin-gAPI を用いて，2013 年 8 月 10 日から 8 月 12 日の期間で開催された第 84 回コミックマーケットのハッシュタグ#C84 と，コミックマーケット会場である最寄り駅を検索ワードとしたツイートの収集を行い，PostgreSQL（注 2）に保存した．コミック
マーケットは毎年夏と冬に一回ずつ行われる若者向けの大きなイベントであり，夏に行われた 2013 年第 84 回コミックマーケットでは参加者は約 59 万人に上った．取得したツイートとP (C|T ) =P (C)P (T |C)∝ P (C)P (T |C)
P (T )(2)

未知のツイート T は事後確率が最も高いカテゴリへと分類される．事後確率を計算するためには，事前確率 P (C) と尤度P (T |C) が必要となる．事前確率 P (C) は訓練データの割合である．また，P (T |C) は単語の独立性を仮定し次式で表す．

P (T |C) = P (t1 ∧ · · · ∧ tk |C) =∏P (ti |C)(3)

i共に”ユーザー名”，”ユーザー ID”，”日時”，”UNIX 時間”も同データベースに保存した．各開催日のツイート数を表 2 に記P (ti |C) の確率は単語の条件付き確率と呼び，カテゴリ中のそす．また，得られたツイートの 1 時間ごとの数を図 3 に示す．の単語の頻度を表す．F (ti , C) をあるカテゴリ C 内の形態素 t

コミックマーケットは午前 10 時から午後 4 時の間で開催されの出現回数とし，voc を訓練データ全体のボキャブラリとする

る．図 3 を見ると，一番盛り上がっているのはどの日もコミッと条件確率を次式で表す．

クマーケットが開催されている時間帯である．最終日が他 2 日と比べて数が少ないのは，8 月 12 日が月曜の平日であったからだと考えられる．

F (ti , C)F (ti , C)
i∈voc

(4)

最終的に分類されるカテゴリは次式となる．

Category(T ) = arg max P (C|T )表 2 1 日ごとのツイートの数

8 月 10 日 8 月 11 日 8 月 12 日
ツイート数

P (ti |C) = ∑113,042

151,918

96,583

C

計361,543(= arg max

P (C)

C∏)
P (ti |C)(5)i

しかし，このままではプログラミングで計算する際に乗算の部分がアンダーフローを起こしてしまうため本論文では次式を利用する．

Category(T ) = arg max (log P (C|T ))C= arg max
C(log P (C)∑)
log P (ti |C) (6)i

図 3 コミケの全体のツイート 1 時間ごとの変化量（注 3）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html,（注 2）：http://www.postgresql.org/

Accessed 2013

4. 3. 2 スムージング

式で計算する．

本論文では，未知語が現れた際のスムージング方法としてラプラススムージングを利用する．ベイジアンフィルタでは，文Category(T ) = arg max log P (C|T )C(

書があるカテゴリに属する確率は単語の条件付き確率の積で表= arg max

されるが，未知の単語が現れた場合，単語の条件確率は 0 とな

log P (C)C∑)
li log P (di |C)i

り計算ができなくなってしまう．スムージングはこの問題を緩(14)和するために用いられる．式 (4) において，α をスムージング

4. 3. 4 提 案 手 法

パラメータとし，次式で表す．

P (ti |C) = ∑F (ti , C) + αi
F (ti , C) + αalli∈voc

本論文では，式 (6) の計算時に重みを加えることを提案する．

(7)

ラプラススムージングでは，α = 1 であるため，次式で表す．

P (ti |C) = ∑F (ti , C) + 1
F (ti , C) + V ocalli∈voc

重みは訓練データ内に出現した単語 i の出現回数を f(i,C) ，訓練データ内の各カテゴリの逆文書頻度を idf(i,C) として次式に表す．

(8)

4. 3. 3 Transformed Weightnormalized Multinominal
Naive Bayes

W(i,C) = f(i,C) · idf(i,C)(15)

これを式 (6) に追加して次式に定義する．今回は通常のベイジアンフィルタ，TWMNB，提案手法の 3 種を用いてツイートに

本論文では，提案手法の比較対象として，Jason [4] らの考対する分類精度の実験を行う．

案した Transformed Weightnormalized Multinominal NaiveBayes(以下 TWMNB) を，通常のベイズ分類器と共に比較対Category(T ) = arg max log P (C|T )C象として使用する．なぜなら，TWMNB は文書分類において(高い成果を出しているが，文書量が極端に短くなる Twiiter の= arg max log P (C)C∑(log P (ti |C) + W(i,C)

i

ツイートに対しては未だに試されていないからである．Jason(16)

らのベイズ分類器は Complement Naive Bayes(以下 CNB) といい，学習データの訓練時に訓練データの代わりに補集合を学習し分類に適用する分類器である．本論文では 2 値分類を行う
ため，通常の学習時と補集合の学習時には差がないものとして，5. 実

験

5. 1 交 差 検 定

今回は計算時に文書内の単語の数を掛けあわせる手法を取る．

本論文では，まず交差検定法を行うためにテストデータを作

CNB の元となった McCallum [5] の考案した MNB を変形した成した．収集したコミックマーケットのツイートの中から 1000TWMNB を比較対象として採用する．

件を抽出し，カテゴリを event と eki の 2 つに 500 件ずつ人手TWMNB では，通常のベイズ分類器と異なりいくつかの変更で分類した．event は主にコミックマーケットというイベント点がある．まず式 (4) において，単語の条件付き確率を計算すに関する情報を持つツイート群とし，eki は主に駅に関する情る際，ある単語の出現回数を使用していたが，TWMNB では，報を含むツイート群とする．ベイジアンフィルタを用いる際に代わりにその単語のカテゴリ内訓練データにおける TF-IDF を使用した単語の品詞は，名詞，動詞，形容詞である．今回は混計算し，それを正規化したものを使用する．これにより文書間雑状況の抽出を目的としているため “混む”，“多い”等の状況の長さのばらつきを解消している．クラス j に属する文書 i のを表す単語も利用する．交差検定の回数を決める際には次のス正規化された TF-IDF は，あるクラスの単語の出現回数 dij をタージェスの公式を利用した．

用いて次式で定義される．

K = 1 + log2 (1000)

dij = log(dij + 1)

(9)

Σk 1
Σk δik(10)

dij = dij log= 10.965784284662087(17)

式 (17) より，K = 10 として検定を行った．

5. 2 実 験 結 果

dij
dij = √
Σk d2ij(11)
表 3 ラベル分けされたツイートの数と 20 交差検定の精度

di,C + αi
d +αi∈voc i,CP (di |C) = ∑Naive Bayes TWMNB 提案手法

(12)

精度

0.94770.95590.9581

処理時間 (秒)

17.68

59.37

18.13

また，訓練データのカテゴリ間での未知語の差を減らすために，以下の処理を行う．

log P (di |C)
logP (di |C) = ∑| log P (di |C)|C

実験の結果を表 3 に示す．提案手法の 10 交差検定結果が通(13)

最後に，一文書内に現れた単語の数を li として掛けあわせて次))常のナイーブベイズ分類器と比べて 1.1%高い精度を記録し，提案手法が一番高い精度を記録している．TWMNB は提案手法と比べて精度差がわずか 0.3%下がる程度であるが，交差検定処

理において 3 倍以上の時間がかかっている．これは，TWMNBが式 (13) において未知語の差を減らす処理を行う際，訓練デー
タ内の全単語の条件付き確率を全て計算しているからである．
大規模なデータを処理する際には，今回の結果よりもさらに長い時間がかかることが予想される．比べて提案手法では，通常の Naive Bayes と比べて精度がよく，処理時間にもさほど差がないことから，多量のツイート分類に利用できると考えられる．

図 4 提案手法で eki ラベルに分類されたツイートの 1 時間ごとの変化量

6. 分析
図5有楽町線の混雑情報を含むクラスタ

6. 1 階層的クラスタリング
提案手法により eki カテゴリに分類されたツイート群が，駅関連の混雑情報を含んでいるかどうかを確認するために，階層的クラスタリングを行い分析する．図 4 は，提案手法のフィル
タにより eki カテゴリに分類された 17,434 件ツイートの，1 時間ごとのツイート数を表したものである．イベント参加者が電車に乗り会場へ向かうと予想される，図 4 の赤線で囲まれた 5〜11 時の間に焦点を当てて階層的クラスタリングを行った．図3 に示したコミケ全体のツイートでは，5〜11 時の間では，11時がピークとなっているが，提案手法により eki ラベルにラベル付けされたツイートでは，5〜11 時の間では，9 時がピーク

図 6 東雲で電車が停止した情報を含むクラスタとなっている．取得したツイートを MeCab を用いて形態素に分解し，単語名を行，文書番号を列として，TF-IDF を値とした行列を作成した．次にその行列からコサインを使い距離行列を求め，ward 法によりデンドログラムを作成した．5〜11 時の間に集められたツイート数は 925 件である．
階層的クラスタリングを行った結果，内容が類似したツイー
ト同士が集まったクラスタが形成された．形成されたクラスタ

図 7 有明で全線運転見合わせを行った情報を含むクラスタ

は主にあるツイートの RT のみで構成されたクラスタや，一言だけ駅名がつぶやかれたツイートで構成されたクラスタであっお！有楽町線混んできた！ #C84”，といった内容のツイートをた．一言だけのツイートは，Twitter ユーザーが目的地に到着確認することができた．

したことをフォロワーに表現するためにつぶやかれたものと考同様に，りんかい線が東雲で停止した際につぶやかれたツえられる．また，RT や一言ツイートだけで構成されたクラスイートのクラスタも形成されたことが確認できた．図 6 の，行タとは別の，混雑情報や問題発生時の駅状況の情報を持つクラ

番号 118〜923 までで構成されているクラスタがそれを示しスタも発見できた．ている．それらのツイートの内容を表 5 に記す．表 5 内では，

図 5 に示す番号 20〜363 までのクラスタは，有楽町線の混雑“国際展示場駅ホーム混雑のため、東雲抑止 wwwwww #C84”，に関する内容のツイートが集まったクラスタである．クラスタ“0552 新木場発りんかい線、国際展示場駅混雑のため東雲で停内のツイート内容を表 4 に記す．表 4 より，“ヤバい、新木場車中。 #C84 ” といった東雲で起きた混雑に関する内容のツ行の有楽町線始発、いつもの 1.5 倍は混んでいる #C84”，“うイートが集合しており，東雲駅で混雑が発生していたことがわ表 4 行番号 20〜363 のツイートで形成された有楽町線クラスタ内の番号 ツイート20

有楽町線の始発乗る戦争クソ楽しい #c84

33

RT @ ina : 有楽町線の始発乗る戦争クソ楽しい #c84

6

ヤバい、新木場行の有楽町線始発、いつもの 1.5 倍は混んでいる #C84

38

うお！有楽町線混んできた！ #C84

44

有楽町線、ゆりかもめ始発に間に合わず… #c84363

有楽町線なー #c84

表 5 行番号 118〜923 のツイートで形成された国際展示場クラスタ内のツイート
番号 ツイート

118

RT @aako728: りんかい線 国際展示場が混んでると、 東雲で停車中 ...

474

国際展示場駅を出たところから混雑。#c84

112

国際展示場駅ホーム混雑のため、東雲抑止 wwwwww #C84

1130552 新木場発りんかい線、国際展示場駅混雑のため東雲で停車中。 #C84

117

東京テレポート 国展駅ホーム混雑により安全のため待機中

2

車掌「本日、コミックマーケット開催のため、豊洲駅混雑いたします。」#C84

137

りんかい線車掌「本日催し物開催のため東京テレポート… #C84
訓練された始発組は、りんかい線で座らない！ ドアが開いたらすぐに駆け出すためである！
「走らないでください！」 駅員の声が空しく響き渡る。そしてしたたる汗。汗。#C84
りんかい線でドアにかばんが挟まって警報がなって安全確認のため、若干列車に遅れがあります。#C8497923

表 6 有明で全線運転見合わせを行った情報を含むクラスタ内のツイート

ツイート

あ、動いた番号 ツイート
ゆりかもめ、有明テニスの森 有明間での停電の為、
27
運転見合わせ中 ゆりかもめ
RT:ゆりかもめ、有明テニスの森 有明間での停電の為、
117
運転見合わせ中 ゆりかもめ

100 おまけに、ゆりかもめが運転見合わせ?
ゆりかもめも運転見合わせって...。
118 早めにバスで離脱したのは正解だったらしい。rt
RT:ゆりかもめ有明駅にて停電のため全線運転取りやめ
7
運転再開未定 2013081119:37
ゆりかもめ有明駅にて停電のため全線運転取りやめ
116
運転再開未定 2013081119:37
コミケ qt@yurikamome info:【ゆりかもめ運行情報】
停電の影響で運行を見合わせておりましたが、ただいま運行を再開しております。
28
順次全線運転してまいります。ご迷惑をおかけして申し訳ございません。
qt@yurikamome info:【ゆりかもめ運行情報】停電の影響で、ただいま全線で運転を見合わせております。
29
なお、振り替え輸送を行っております。

た際，ツイート数が多ければ多いほどデンドログラムが巨大になってしまう．そのため，David ら [6] の考案した LDA(LatentDirichlet Allocation) を eki ラベルに分類されたツイートに適用し，クラスタリングする前にあらかじめ eki ラベルのツイーかる．

ト群のなかにどのようなトピックが存在するか確認する．その今度は，図 4 内の盛り上がりを見せている 8 月 12 日の 18〜

後 eki ラベルの各ツイートを，それぞれのもっともらしいトピッ

24 時までに投稿されたツイートを抽出し同様に階層的クラスタクに割り振る．LDA であれば，階層的クラスタリングのようリングを行った．これは，他の時間帯でも同じようにして混雑にクラスタリング後に大きなデンドログラム全体を見渡す必要情報が存在している場合，それが取り出せるかどうかを確認すはなく，抽出されたトピックの単語を見ることである程度どのるためである．SQL の Distinct 機能を用い，ツイートを抽出ようなツイートが集まっているか予測することができるからでする際に重複するツイートを一つにまとめるように処理を行っある．

た．これは，リツイートによる同じ内容のツイートが多く存在

eki ラベルに分類されたツイート全体から 1 トピック 10 ワーすることで，デンドログラムが巨大になり，見づらくなってしド，全体で 100 トピックを抽出した後，各 eki ラベルツイートまうためである．そのデンドログラムの一部を切り取ったのがを各々の最もそれらしいトピックに振り分ける．

図 7 である．またそのクラスタの内容を表 6 に記す. 図 7 が示

まず eki ラベル全ツイートの中から 100 個のトピックを抽出

す行番号 27〜118,7 と 116,28 と 29 でそれぞれ構成されたクラした．その後，各トピックを，「イベント情報を含むもの」，「駅スタの内容を見ると，有明付近で停電により運転見合わせが発情報 (駅混雑情報を含むもの)」，「駅情報 (駅混雑情報を含まな生し，そのことに関する投稿者の考えを述べたツイートを抽出いもの)」の 3 カテゴリに人手で分類した．その結果を図 8 に示できていることがわかる．このように別の時間帯でもうまく鉄す．約半分以上のトピックがコミケに関するトピックであるこ道で起きた問題やその状況を述べるツイートが抽出できている．とがわかる．また，駅混雑情報のトピックは 10 個存在し，こeki ラベル内に存在する駅ごとの混雑情報を，階層的クラス

こに集まったツイートを確認すれば駅混雑情報を確認することタリングを用いることによって駅ごとに分割することができた．

ができる．

駅の問題発生やその状況を正しく抽出したクラスタもあったが，各ツイート内に出現する単語の背景トピックをトピックごと駅の混雑状況とはあまり関係のないツイートを含むクラスタもに集計し，最も数の多いトピックをそのツイートのトピックと多数存在していた．分類器を使いクラスタリングすることであして割り振ったところ，図 9 のような結果が得られた．

る程度駅混雑の状況抽出を行うことができたが，ツイート数がeki ラベル全体の約 17%のツイートが混雑情報を含むトピッ多くなるとそれに応じてデンドログラムも巨大になってしまう．

クに割り振られている．一方で，eki ラベルであるにも関わら特定の時間帯を指定したり，全く同じ内容が重複しているリツ

ず，コミックマーケットの情報のみを含むトピックに割り振らイートをデンドログラム上から削除することで，ある程度は見れているツイートが，eki ラベル全体の 43%であることから，やすくなるが，人が見て状況を把握する際には，より見易いよフィルタリングがうまくいっていないことがわかる．

うに可視化を工夫する必要がある．

混雑情報を持つトピックに割り振られたツイートを確認した

6. 2 LDA

ところ，ほぼすべてが混雑情報を持っていたツイートであるこ

階層的クラスタリングで大量のツイートをクラスタリングしとが確認できた．デンドログラムと比べると，混雑情報を含んとして，Twitter のデータのみではそれが本当にその場の状況を表しているのかどうかの確証を得ることはできない．位置情報データも Twitter で取得することはできるが，数が少なくほとんどのツイートは位置情報を持たない場合が多い．他の SNSや IC 定期券の乗降データ，もしくはセンサデータを合わせなければ，ツイートのテキストデータのみで状況を判断することは難しいと考えられる．

IC 定期券が持つ乗降データを利用することが可能になれば，Twitter 分析で得た情報と組み合わせることで，駅混雑問題の解決策を提案できるのではないかと考えられる．
図 8 LDA により抽出された背景トピックの大別

謝

辞本研究の一部は，首都大学東京傾斜的研究費「関心に誘導されるデータマイニングの研究」によって行われた．

図 9 LDA クラスタリングにより割り振られた eki ラベルツイートの割合でいるかどうかを確認するためにデンドログラム全体を見渡す必要がないため，見やすさの意味では向上している．しかし，混雑情報を持っていないトピックに割り振られたツイートの中に，混雑情報を持っていたものが存在していたため，クラスタリングを工夫する必要がある．

7. お わ り に集めたツイートをナイーブベイズ分類器を用いて event ラベ
ルと eki ラベルに分類した結果，eki ラベルに含まれる駅の混雑情報を階層的クラスタリングや LDA によって確認することができた．本論文においては，二値分類しか実験をしておらず，三値分類に関しては小規模な実験しか行わなかった．なぜなら予備実験の段階で，イベントと駅の混雑状況を述べたものと，駅自体の情報（チケット販売等）の三値分類を行なったが，精度が悪くうまく分類することができなかったためである．三値
分類の予備実験では，Complement Naive Bayes(以下 CNB)が一番精度が高かった．
カテゴリ分類されたものをフィルタを使いさらに分類することで，より詳細な状況の抽出が可能であると考えられる．さらに，今回はテキストデータのみを分析の対象としてクラスタリングをしたが，実際の状況を把握する場合には時系列データや，ツイートの位置情報なども重要な情報となる．これらを考慮することで，より詳細な状況の抽出が可能であると考えられる．クラスタリング手法も階層的クラスタリングのみならず，トピック抽出などを工夫をすることでより精度の高い情報抽出を行うことができると考えられる．しかし，状況を抽出できた

文献[1] 土屋 圭，豊田 正史，喜連川 優，“マイクロブログを用いた鉄道の運行トラブル状況抽出に関する一検討”，2010．
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