DEIM Forum 2019 C1-5

レビューの印象に基づいた評価の高いレビューの分析
秋山 和寛†

熊本 忠彦††

灘本明代†††† 甲南大学大学院 自然科学研究科 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 千葉工業大学 情報科学部 〒 275-0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1††† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †m1724002@s.konan-u.ac.jp, ††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

ネットショッピングにおいて，ユーザはレビューを参考にして商品を購入する場合が多数ある．ユーザは商品について書かれたレビューを読むことでその商品についてより深く理解し，購入するかどうかを判断する根拠のひとつとしている．また各レビューには他のユーザがそのレビューが参考になったかどうかの点数が表示されており，この点数から参考に成り得るレビューの目星をつけることがある．しかしながら，必ずしも全てのレビューに点数がついて評価されているわけではなく，参考になる内容であるにも関わらず埋もれてしまっているレビューも多数存在している．一方でユーザの購買意欲には，レビューの中でも特に商品に対する評価や商品に関する事実などの商品に対しての印象が影響するということが先行研究から判明している．このことから，他のユーザから参考にされているレビューにはこれら商品に対しての印象が記載されている事が多いと考えられる．以上より，参考にされているレビューとレビュー中の印象との関係を分析することで，どのような内容のレビューが他者から参考にされているのかを把握し，参考になるレビューの推薦や作成時の補助となることが期待できる．そこで本論文では，多くのユーザから参考にされているレビューを「評価の高いレビュー」と呼び，評価の高いレビューの商品の印象に着目した分析を行う．
キーワード 商品レビュー，web マイニング，感情ビューの中から有用なレビューを探し出すことはユーザにとっ1 はじめに
近年 Amazon 1 ，楽天 2 などの EC サイトの普及に伴い，人々はインターネット上で商品の検索，購入を行う機会が増えており，ネットショッピングは一般的になっている．これら EC サイ
トにはユーザのレビューが多数ある．そのレビューには，商品の値段や説明などの商品に関する情報だけでなく，その商品を購入したユーザによる商品の感想も多数記載されている．ネッ
トショッピングにおいて，ある商品の購入を検討しているユー
ザがレビューを参考にする事は多数見受けられる．この時ユー
ザは，他者によって書かれた商品レビューを読むことで，実際の使用感などといった商品の説明からは読み取れない情報を取得し，その商品を実際に購入するかどうかを判断する根拠の一つとしている．総務省の情報通信白書 [1] において，20 代から60 代のいずれの世代においてもネットショッピングの際にレビューを参考にするユーザの割合が 70〜80%にのぼることからも，消費者が商品購入の際にレビューを重要視していることがわかる．
しかしながら，必ずしも全てのレビューがユーザにとって有益な情報を提供しているわけではない．レビューの中には商品や販売元の企業に対するレビュー投稿者の偏見や印象等のバイアスがかかりすぎているものなど，商品購入の参考にならないようなものも多数存在している．このような玉石混淆のレ1：https://www.amazon.co.jp/
2：https://www.rakuten.co.jp/て負担が大きいといえる．これに対し，各レビューには他のユーザがそのレビューをどれだけ参考にしたかを示す点数が表示されており，ユーザは，この点数から参考に成り得るレビューの目星をつけることが可能となっている．本論文では多くのユーザから参考にされているレビューを「評価の高いレビュー」と呼ぶ．さらに安藤ら [2] の研究によると，ユーザの購買意欲にはレビューの中でも特に商品の良かった点，悪かった点などの商品に対する評価や，大きさやスペックなどの商品に関する事実などといった情報が影響するということが判明している．このことから，評価の高いレビュー中にはこれらの情報がよく書かれていることが多いと考えられる．実際に，表 1 に示す評価の高いレビューからもわかる通り，多くのユーザから参考にされているレビューは商品の使用感や良い点，悪い点などが簡潔に述べられており商品購入の際の参考となりそうだということがわかる．本論文では商品に対する評価や事実など，その商品に対する投稿者の印象が述べられている箇所を「商品の印象」と呼ぶ．またレビュー中の商品の印象に対して，商品に対しての評価が書かれている箇所はポジティブ，ネガティブなどの印象的な表現が多く表れており，スペックなどの商品の事実に関して書かれている箇所はニュートラルの印象がよく表れているということが予想できる．
以上より本論文では，他者から評価されているレビューにはレビュー中の印象の分布などが影響していると考え，評価の高いレビュー中の商品の印象に着目した分析を行う．具体的には，
まずアンケートを用いてレビュー中のポジティブ，ネガティブ，ニュートラルの印象を決定する．次にレビュー中における各印が他の項目と比べて影響を与えることが判明している．また，象の有無などの分布と評価の高いレビューとの関係性を仮説をレビュー中の商品に対する購入者の気持ちの部分ではポジティ立てて検証を行う．この分析を行うことにより，レビューを参ブ，ネガティブの印象を，客観的事実の部分ではニュートラル考にしようとしているユーザに対しては，まだ評価が高くはなの印象をよく受けると考えられる．このことから本論文ではレいが参考と成り得るレビューの推薦が，レビューの投稿者に対ビュー中の商品に対する購入者の気持ちや商品に対する客観的しては，より他のユーザの参考となるレビュー作成の補助が行事実を商品の印象と呼ぶ．本論文では，この安藤らの研究を参えることが期待できる．

考にし，消費者の購買意欲に影響を与えるレビューは評価の高以下，2 章では関連研究について述べる．3 章では商品の印いレビューであると考え，評価の高いレビューとレビュー中の象について述べ，4 章では評価の高いレビューの商品の印象に商品の印象に着目した分析を行う．尚，商品の印象においてレ着目した分析について述べる．最後に 5 章では本論文のまとめビュー中で商品に対する購入者の気持ちが書かれている箇所はと今後の課題について述べる．

ポジティブやネガティブの印象がよく表れていると考えられる．
また一方で商品に対する客観的事実を述べている箇所では，商2 関連研究“Amazon” や “価格.com” 3 といったレビューサイトの普及に伴い，有用なレビューの抽出，分析に関する研究が数多く行われている．以下でそれらについて説明する．
小倉ら [3] は各レビューに対して閲覧数や評価数から支持率と参考度を算出し，それらの値からレビューの品質を求め，レビューの品質を基に商品をスコアリング及びランキングの作成を行っている．別所ら [4] はある 1 件のレビュー中の意見がレビュー全体の意見をどの程度網羅しているかという網羅度とレビューの支持度との関係性を分析している．これらの研究はレビューの評価数や閲覧数，レビュー中の意見に着目しているのに対し，本論文では評価数とレビュー中の印象の関係に着目している点が異なる．
安藤ら [2] はレビュー中に書かれている内容，及びどのようなレビュー文が読み手に影響を与えるかに関して分析を行っている．本論文では安藤らの分析結果の一部を基に分析を行う．
また，安藤らが主に旅行のレビューを対象にしているのに対し，本論文では商品のレビューを対象としている点が異なる．

品の大きさや数量，スペックなどが主であり，ポジティブやネガティブではなくニュートラルの印象が多く存在していると考えられる．以上のことから本論文では，商品の印象をその商品に対するレビュー文中のポジティブ，ネガティブ，ニュートラルの各印象の分布とみなし，レビュー中の印象の分布と評価の高いレビューとの関係性の分析を行っていく．またレビューには「この掃除機，性能は良いんだけど音がうるさい」という文中での「性能は良い」，「音がうるさい」のように 1 つの文中に複数の印象が混在しているものも多く存在している．そのため文章や文といった単位では正しくレビュー中の印象を捉えられない．また，語や句といった小さな単位ではレビュー文の意味が失われてしまうと考える．そこで本論文では単体で意味を持ち，文よりは細かく，句よりは広い範囲として節の単位を 1 つの印象の範囲とする．

4 評価の高いレビュー中の商品の印象に着目した分析
本論文では，他者から参考にされている評価の高いレビュー

伊木ら [5] は類似性，協調性，集中性，情報性といった指標

はレビュー中の印象の有無などといった印象の分布が影響してからレビューの信頼性を求め，ユーザに提示している．伊木らいると考え，評価の高いレビューにおける印象に着目した分析はスパムなどの有用性の低いレビューを検知することを目的とを行う．本分析では Amazon 内の 3 つの異なる商品カテゴリかしているが，本論文では他のユーザに参考となる有用性の高い

ら計 5 種類の商品のレビューを用いる．また 1 つのレビュー中レビューの判別を目的としている点が異なる．にも印象は複数存在することが考えられる．そこでより正確に

平山ら [6] はある商品に対する全レビュー中の語の共起と極レビュー中の印象を把握するために，本分析ではレビュー文を性に基づいて，商品に対する評価属性及び評価の好不評の可視節の単位に分割し，分割した各節に対して印象を設定する．

化を行っている．平山らはレビューが実際に他のユーザに参考とされたかどうかを考慮していないのに対して，本論文ではレビューが他者から参考にされているかに注目している点が異なる．

4. 1 データセット
分析には我々の行ったアンケートにより節毎にポジティブ，ネガティブ，ニュートラルいずれかの印象が付与されたレビューを用いる．アンケートにはクラウドソーシングを用いる．ま3 商品の印象た，アンケートに用いるレビューとして，購買層が異なると考えられる Amazon の日用品，家電機器，化粧品のカテゴリから

安藤ら [2] はレビューに対して 3 つの大項目及び 23 の詳細2,500 件を用いる．Amazon の日用品カテゴリのレビューとし項目からなる分類を行い，各項目が消費者の購買意欲に与えて「トイレットペーパー」，「防虫剤」の商品レビューを，家電る影響を評価している．この研究によると，商品レビューに関機器カテゴリのレビューとして「ノート PC」，「スマートフォして商品に対する購入者の気持ちや商品に対する客観的事実ン」の商品レビューを，化粧品のレビューとして「化粧下地」の商品レビューを各商品 500 件ずつ取得したものを使用する．

3：http://kakaku.com/

表 1 評価の高いレビューの例
以前は色々なトイレットペーパーを使っていましたが最近はずっとこれを使用しています．

2 倍巻きは持ちがいいので最後の一個になってから買うまでの余力があります．
しかし大きいのは否めません．ホルダーによっては入らなかったり不格好になる恐れも・・・
肌触りの優しさと香りが強すぎないところも好みです．

また，アンケートに用いる前処理として各レビューを節の単ニュートラルが多いレビューは他のユーザに商品に関する情報位に分割する．節への分割には黒橋らの作成した日本語構文・をよく伝えられると考えられることから仮説 2 を導出した．本格・照応解析システム (KNP) [7] を使用する．具体的には，ま分析においてはニュートラルの節が 3 つ以上連続しているかどずレビューに対して形態素解析エンジン Juman 4 を用いて形態うかをニュートラルが多いレビューの判断基準とする．

素解析を行い，得られた出力結果に対して KNP を用いて構文

仮説 3:異なる商品カテゴリのレビューであっても評価の高いレ解析を行う．そして解析結果からレビュー内の節情報を取得し，ビューの傾向は同じである

その情報に基づいてレビューを分割する．例えば「油汚れもスッ

レビューにおいては商品によってよく使われる単語や表現こそキリ落ちて手に優しいので愛用しています」というレビューの異なるものの，レビューを見るユーザが求めている情報として場合，「油汚れもスッキリ落ちて」，「手に優しいので」，「愛用しは良い点や悪い点，使用感やスペック等々どの商品でも大きくています」という節に分割される．

変わるものではないと考えられる．そこで，商品が異なってもアンケートの具体的な内容としては，KNP により分割され評価の高いレビューの傾向は変わらないという仮説 3 を導出した各レビューの節に対して 10 人の作業者による印象評価を行った．

た．各作業者は節を見て，ポジティブ，ネガティブ，ニュート仮説 4:商品に対する知識が豊富なユーザのレビューはニュートラルのいずれの印象に当てはまるかを評価した．ある印象が 10ラルの箇所が多くなる人の作業者のうち 6 人以上から評価された場合，その印象を該投稿者の商品に対する知識が豊富だと，抽象的な感想ではなく，当する節の印象とする．また，いずれの印象への評価も作業者

商品のスペックや使用感などに対して具体的な説明を交えてレの過半数に達さなかった場合には，その節は明確な印象を持たビューを記述する事が多いと考えられる．そして，説明部分のないとして該当する節の印象はニュートラルとする．アンケー

印象は主にニュートラルであると考えられるため，商品に対すトによる印象評価の結果を表 2 に示す．

る知識の程度がニュートラル数に影響するという仮説 4 を導出

4. 2 仮した．

説

分析をするにあたり，以下の 4 つの仮説を立てた．そして，4. 3 分析結果及び考察

実際に評価の高いレビューとそのレビュー中の印象分布を基に各商品レビューにおける他のユーザから参考になると評価さ以下の仮説が正しいかどうかを検証する．尚，本分析においてれた回数の一覧を表 3 に示す．ノート PC やスマートフォン，評価の高いレビューとは他のユーザ 3 人以上から参考になった

化粧下地は良いと評価された数 (以下役立ち数という) が 50 以と評価を受けているレビューとする．

上のものも存在しているのに対し，トイレットペーパー，防虫仮説 1:評価が高いレビューはポジティブ，ネガティブ両方の印剤は役立ち数 20-30 のものが最大となっている．これはトイレッ象が記載されている

トペーパーや防虫剤は日常的に使用するものであり，レビューレビュー中の印象がポジティブもしくはネガティブのどちらかの中身もリピーターによる似た内容のものが多いため，そこまに偏っているレビューは，商品に対する良い点もしくは不満点でレビューが重要視されていないと考えられる．一方でノートのみが書かれていることから，商品に対しての投稿者個人の印

PC やスマートフォンは高価であり，また故障や不具合がつき象のバイアスがかかってしまっている可能性がある．一方でポものであるということ，化粧下地は実際に自分の体に使用するジティブ，ネガティブ両方の内容が書かれているレビューは公ものであるということから，ユーザがレビューを特に重要視し平な視点に基づいていることが期待できるため，他者の参考にているためだと考えられる．

なりやすく，評価も高くなると考えられることから仮説 1 を導出した．尚，本分析において両方の印象が記載されている

仮説 1:評価が高いレビューはポジティブ，ネガティブ両方の印とは 1 レビュー中にポジティブ，ネガティブの節がそれぞれ 1

象が記載されているつ以上存在しているものを指す．

各商品の誰からも参考にされていないレビューと評価の高いレ

仮説 2:評価が高いレビューは商品に対する印象がニュートラル

ビューにおける，ポジティブ，ネガティブ両方の印象が記載さの箇所が多いれている割合を表 4 に示す．また，レビュー中にポジティブのレビュー中で印象の現れていない箇所というのは商品に対す印象が記載されている割合とネガティブの印象が記載されている投稿者の評価ではなく，大きさや重さ，量など商品そのもる割合をそれぞれ表 5，表 6 に示す．表 4 より，どの商品におのについての情報が記述されていると考えられる．そのため，いてもポジティブ，ネガティブ両方の印象が記載されている割

4：http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

合は役立ち数が 0 の場合が最も低く，参考にしている役立ち数

表 2 印象ラベル評価結果
データ
サイトドメインカテゴリ

商品

ポジティブ節数 ネガティブ節数

トイレットペーパー

Amazon

日用品
防虫剤
ノート PC

Amazon家電機器
スマートフォン

Amazon化粧品

化粧下地

ニュートラル節数

955

442

1721

(31%)

(14%)

(55%)

777

370

2492

(24%)

(12%)

(64%)

1054

858

3187

(21%)

(17%)

(62%)

1118

1086

3505

(20%)

(19%)

(61%)

1122

631

1582(34%)

(19%)

(47%)

カッパ係数

0.473
0.460
0.464
0.513
0.529

表 3 他のユーザから参考になると評価された回数の一覧
役立ち数

商品
トイレットペーパー 防虫剤 ノート PC スマートフォン

化粧下地

0213

213

61

130

130

1125

92

80

65

122

25863614254

32733455149

4

2330

38

35

26

513132924

23

6-10

34

4173

71

56

11-20

71357

43

23

21-30

02

27

178

31-40

00

11

11

1

41-50

00

7

4

1

51-

00

11

77が増えるに従って増加している．このことからポジティブ，ネくなっていると考えられる．このことからレビュー中に連続しガティブ両方の印象が記載されているレビューと他者から参考たニュートラル節の箇所が存在するレビューは評価が高くなりにされる数には関係性があることがわかる．一方で表 5，表 6やすいことがわかる．しかし，より高い評価を得るためにはを見ると，役立ち数が増えるに従ってポジティブの印象の割合客観的事実などのニュートラルだけでなく，ポジティブやネガは減少しているのに対し，ネガティブの印象の割合は反対に増ティブの印象も必要であることが同時にわかる．よって仮説 2

加している．このことから，レビューを見るユーザはネガティも「真」であるが，追加情報として，評価が高くなるにつれてブな印象をより重視していることがわかる．よって仮説 1 はニュートラルだけではなく，ポジティブやネガティブの印象も「真」であるが，追加情報として，評価が高くなるに連れて、重要となってくるということがわかった．

個々の印象ではネガティブな印象の重要性が上がっていること

仮説 3:異なる商品カテゴリのレビューであっても評価の高いレがわかった．

ビューの傾向は同じである
仮説 3 では商品の違いはレビューの評価の傾向に影響しないと仮説 2:評価が高いレビューは商品に対する印象がニュートラルした．しかし，仮説 1 の表 4 を見ると，ノート PC の結果は他の箇所が多いの商品と違い大きな変化は見られない．これはノート PC のレ各商品レビューにおける連続した 3 つ以上のニュートラルのビュー中にはパソコンに詳しいユーザが投稿したものとあまり節が存在している割合を表 7 に示す．こちらもどの商品にお詳しくないユーザが投稿したものが混在している．パソコンにいても参考にしている人数が増えるに従って割合が増加してい詳しいユーザが投稿したレビューには「液晶は色は全く当てにる．しかしながら，役立ち数が 7 人を超えると値は横ばいでできませんが，この手の液晶は高い色域 100%物より，文書等ある．これは仮説 1 の表 4，表 6 の割合が役立ち数が増えるに見やすいので，長時間でも困ることは無いでしょう．
」のように従い増加していることを併せて鑑みると，多くのユーザからポジティブ，ネガティブ両方の印象が記載されていることが多参考にされているレビューは，商品の解説等の客観的事実などい．一方で，詳しくないユーザが投稿したレビューは「購入しを表すニュートラルの印象だけでなく，商品の良い点や悪い点てから 3ヶ月，問題なく動いているので満足です」のように片に関するポジティブ，ネガティブの印象も併せて記載されるこ方の感情のみが記載されていることが多い．しかし，パソコンとが多い．そのため相対的にニュートラルの割合が上がりづらに詳しくないユーザにとってはこのような情報も有益であるた

表 4 ポジティブ，ネガティブ両方の印象が記載されている割合
役立ち数

商品
トイレットペーパー
防虫剤
ノート PC

3 人以上

5 人以上

7 人以上

10 人以上

0.291

0.346

0.407

0.429

0.667

(62/213)(36/104)(22/54)(12/28)

(6/9)

0.254

0.439

0.478

0.488

0.667

(54/213)(58/132)(33/69)(20/41)(12/18)

0.300

0.455

0.486

0.488

0.460

(15/61)0.385

スマートフォン

(136/299) (105/216) (78/160)
0.521(50/130) (135/259)

化粧下地

表50人

(57/124)

0.561

0.594

0.679

(97/173)(79/133)(57/84)

0.477

0.528

0.553

0.625

0.654

(62/130)(95/180)(63/114)(45/72)(34/52)

レビュー中におけるポジティブの印象の割合
役立ち数

商品

0人

トイレットペーパー 0.408

3 人以上 5 人以上 7 人以上 10 人以上
0.323

0.309

0.223

0.252

防虫剤

0.368

0.245

0.199

0.198

0.195

ノート PC

0.291

0.219

0.176

0.148

0.139

スマートフォン

0.341

0.244

0.230

0.212

0.169

化粧下地

0.443

0.329

0.295

0.268

0.245

表6

レビュー中におけるネガティブの印象の割合
役立ち数

商品

0人

トイレットペーパー 0.107

3 人以上 5 人以上 7 人以上 10 人以上
0.177

0.171

0.155

0.174

防虫剤

0.091

0.151

0.189

0.185

0.126

ノート PC

0.155

0.221

0.268

0.287

0.305

スマートフォン

0.198

0.204

0.215

0.218

0.246

化粧下地

0.146

0.227

0.245

0.270

0.311

表7

連続した 3 つ以上のニュートラルの節が存在している割合

商品
トイレットペーパー
防虫剤
ノート PC
スマートフォン
化粧下地

役立ち数

0人

3 人以上

5 人以上

7 人以上

10 人以上

0.366

0.394

0.519

0.571

0.556

(78/213)(41/104)(28/54)(16/28)

(5/9)

0.399

0.659

0.681

0.659

0.722

(85/213)(87/132)(47/69)(27/41)(13/18)

0.595

0.615

0.650

0.377
(23/61)0.415(178/299) (133/216) (104/160)
0.610

0.630

(54/130) (158/259) (109/173)

0.645(80/124)

0.669

0.714

(89/133)(60/84)

0.277

0.383

0.404

0.431

0.423

(36/130)(69/180)(46/114)(31/72)(22/52)

め，詳しくないユーザのレビューにも多くの評価がされていた．

仮説 4 では，これまでの検証よりレビュー投稿者の商品に対す

このため役立ち数と感情との間にはっきりとした関係性が見らる知識に差があると考えられるノート PC のレビューを対象れなかったと考えられる．また，表 3 においても商品のジャンとして検証を行っていく．まず，レビュー投稿者のパソコンにルによって役立ち数の分布が異なっていることがわかった．こ

対する知識について，4.1 節と同様のアンケートを行い，各レのように商品によってレビューを参考にするユーザの層が異なビューを「パソコンに関して専門的な知識を持つ」，「パソコンるため，商品の違いが高評価のレビューの傾向に影響している．

に関して基本的な知識を持つ」，「パソコンに関する知識をほとよって仮説 3 は「偽」である．

んど持っていない」，の 3 段階に評価した．本分析ではパソコ

仮説 4:商品に対する知識が豊富なユーザのレビューはニュートンに関して専門的な知識を持つユーザをパソコンに詳しいユー

ラルの箇所が多くなる

ザ，パソコンに関して基本的な知識を持つユーザ，パソコンに表 8 レビュー投稿者のパソコンに対する詳しさの割合
詳しさ

パソコンに関する知識の有無

パソコンに詳しい

専門的な知識を持つ
一般的な知識を持つ

役立ち数

0人

3 人以上

5 人以上

7 人以上

10 人以上

0.105

0.238

0.262

0.273

0.248

(4/38)(65/273)(51/195)(39/143)(27/109)

0.684

0.553

0.528

0.510

(26/38) (151/273) (103/195) (73/143)

パソコンに詳しくない
ほとんど知識がない

0.486(53/109)

0.211

0.209

0.210

0.217

0.266

(8/38)(57/273)(41/195)(31/143)(29/109)

表 9 パソコンに対する詳しさ毎のニュートラル節数の平均
パソコンの詳しさ

役立ち数0人

3 人以上 5 人以上 7 人以上 10 人以上

14.25

10.631

11.86214.33316.889

パソコンに詳しくない 4.500

7.493

9.044

9.663

10.512

パソコンに詳しい関する知識をほとんど持っていないユーザをパソコンに詳しくは商品の購買層や性質などの違いも考慮した分析を行っていきないユーザとする．アンケートによって得られたノート PC のたい．

商品レビューにおける役立ち数に対する投稿者のパソコンの知識の詳しさの割合を表 8 に示す．役立ち数が異なっても，各詳しさの割合はほぼ一定であることから，ノート PC のレビュー
閲覧者にはパソコンに詳しいユーザや詳しくないユーザといった異なるユーザ層が存在していることがわかる．また，パソコンに対する詳しさ毎のレビュー中のニュートラル節数の平均を
表 9 に示す．どの役立ち数においてもパソコンに詳しいユーザの方がニュートラルの節数は多くなっている．このため仮説 4は「真」である．また追加情報として，表 8 においてパソコンに詳しいユーザの割合が役立ち数 3 人以上ではほぼ一定であるのに対し，役立ち数 0 人では大きく下がっていることから，商品に対して詳しい知識を持つユーザのレビューは評価されやすい傾向にあることがわかる．
以上をまとめると，レビューにおいては複数の印象が混在している方が評価が高くなる傾向にあることがわかった．また，評価が高くなるにつれてレビュー中のポジティブの割合は減少するのに対しネガティブの割合は増加していることから，ネガティブの印象がより重要視されていることがわかる．さらに，商品ごとの役立ち数の分布などを見てもわかるように，今回商品や商品に対する知識によって評価の傾向が異なることが判明したため，今後は商品やユーザ層の違いも考慮していく必要があると考えられる．

5 まとめと今後の課題
本論文では，他のユーザから参考にされているレビューには投稿者の商品に対する印象がよく記載されていると考え，他のユーザから参考にされているレビューとレビュー中の印象との関係性に着目して分析を行った．結果としてレビュー文中にポジティブ，ネガティブ両方の感情が存在してる場合や，ニュートラルの箇所が多いレビューは評価が高くなりやすい傾向にあることが確認できた．また，ネガティブの印象は評価が高くなるにつれて重要視されるということもわかった．今回，商品の違いが評価の傾向に影響を及ぼすことが判明したため，今後謝辞

本論文の一部は JSPS 科研費 17K00430，16K07973 及び，私学助成金（大学間連携研究補助金）の助成によるものである．
ここに記して謹んで感謝の意を表する．
文

献[1] “第 1 部 第 1 章 第 4 節 経済社会に対する ICT の多面的な貢献”.
情報通信白書. 平成 28 年版：IoT・ビッグデータ・AI 〜ネットワー
クとデータが創造する新たな価値〜. 総務省, 2016, pp.61–79,
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/
h28/pdf/n1400000.pdf, (参照 2018-12-29).
[2] 安藤まや，関根聡，“レビューには何が書かれていて、読み手は何を読んでいるのか？”，言語処理学会 第 20 回年次大会 発表論
文集，pp.884–887，2014．
[3] 小倉達矢，宍戸開，今藤紀子，山口実靖，淺谷耕一，“レビューサイトにおける良質なレビューの特性とそれを考慮した評判情報の抽出に関する一考察”，第 19 回データ工学ワークショップ，
B8-5，2008．
[4] 別所暁秀，湯本高行，新居学，佐藤邦弘，“商品レビューの網羅性と支持度の関係性の分析”，情報処理学会研究報告 Vol.2013DBS-158 No.19，2013．
[5] 伊木惇，亀井清華，藤田聡，“レビューを対象とした信頼性判断支援システムの提案”，情報処理学会論文誌 Vol55 No.11，pp.2461–2475，2014．
[6] 平山拓央，湯本高行，新居学，佐藤邦弘，“語の共起と極性に基づく商品レビュー閲覧支援システム”，情報処理学会研究報告
Vol.2012-DBS-155 No.3，2012．
[7] S. Kurohashi, “日本語構文・格・照応解析システム KNP”,
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