DEIM Forum 2019 C3-3

Twitter 上で配信されるニュースの偏りを考慮した推薦手法
池田将†

牛尼 剛聡††† 九州大学芸術工学部芸術情報設計学科 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1†† 九州大学芸術工学研究院 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †1DS15177N@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし

近年の SNS の爆発的な普及により、SNS はニュースを流通させるサービスとして重要な役割を有するようになった。しかし、SNS 上ではニュースに対する立場に基づいた無意識的なコミュニティが存在するため、そのコ
ミュニティ間で流通するニュースや情報に差異があり、ニュースを中立的に理解できない可能性がある。本論文では、Twitter でニュースを取得しようとするユーザに対し、ニュースに対する中立的な理解を支援するために、関心はあるが配信されにくいニュースを推薦する手法を提案する。本手法では、ニュースのツイートをリツイートしたユーザを反応ユーザとし、反応ユーザの一致度に基づいてユーザが関心を示す可能性があるニュースを抽出する。反応ユー
ザ群のコミュニティを推定し、コミュニティごとにニュースの配信されにくさを計算し、配信されにくいニュースを推薦する。提案手法では、推薦されたニュースを見ることで、発見性が高いニュースに触れ、ユーザにニュースの中立的な理解を促すことを目指す。
キーワード SNS, ニュース, Twitter
大なニュースや意見の中からユーザがそれぞれの立場に関わら

1 はじめに近年の SNS の爆発的な普及により、SNS がニュースを流通させるサービスとして重要な役割を果たすようになった。例えば、代表的な SNS の一つである Twitter では、多くの新聞社
や通信社が自社のアカウントを開設し、ニュース記事の見出しを投稿している。ユーザは興味のあるニュースがあった場合、そのツイートから参照される Web ページの記事を読むことができる。
一方で、SNS を利用して情報を取得する場合、新聞やテレビで情報を取得する時と違い、ユーザが見たいと思う情報かど
うかで取捨選択を行い、自分にとって不快な情報をフォローしなくなる傾向があるため、TV や新聞の情報を取得するときより強くバイアスがかかる可能性があるという指摘がなされている [1]。また、検索システムや SNS ではユーザの登録された情報や閲覧履歴からユーザごとに異なる情報を提示するパーソナ
ライズ技術も利用されている [2]。これに関して、パリサー [3]はフェイスブックにおいて自身と考えの異なる保守系のユー
ザも友達登録し、彼らのリンクやコメントを確認することで、多様な情報を集めようとしたが、自身は保守的友人のリンクとず効率的に多様なニュース、意見を集めるのは困難である。
このような情報の偏りを防ぎ、ユーザが興味のある出来事について多様な観点からニュースや意見を閲覧できるようにする
ため、ユーザが興味あるトピックに関して、ユーザの目に触れにくいニュースを推薦することは重要であると考えられる。なぜなら、ユーザに対して敢えて普段閲覧しない立場や主張の記事を提示し、普段から閲覧している記事と比較させることで、ユーザがニュースを中立的に認識するよう促すことができる可能性があるからである。そこで本研究では、ニュースのツイー
トをリツイートしたユーザを反応ユーザとし、反応ユーザの一致度を元にユーザが関心を示す可能性が高いニュースを抽出する。そして反応ユーザ群のコミュニティを推定し、コミュニ
ティごとにニュースの配信されにくさを計算し、配信されにくいニュースを推薦する手法を提案する。提案手法では、推薦されたニュースを見ることで、発見性が高いニュースに触れることができ、ユーザにニュースの中立的な理解を促すことを目指す。

2 関連研究比べて革新的友人のリンクや有名アーティストの最新動画の本研究では、SNS でニュースを取得する際、フィルターバブ

リンクをクリックすることが多いため、保守的友人のリンクがル現象により、ニュースの中立的な理解が困難となっている問

ニュースフィードに表示されないという指摘をしている。この題の解決を目的としているが、本研究と同様にニュースやユー

ような、インターネットにおいて、ユーザが好ましいと思う情

ザの反応の中立性に着目し、それに対する支援や提案を行うよ

報ばかりが選択的に提示されることで、思想的に孤立するさま

うな研究はこれまでにもいくつか行われている。

をフィルターバブルといい [4]、検索システムや SNS を利用す神嶌ら [5] は情報推薦システムにおけるフィルターバブル問

る上での問題となっている。SNS ではフィルターバブルによる題を解決するため、ユーザが選んだ特定の視点や情報に対する無意識的なコミュニティの住み分けがあり、配信されるニュー

中立性を保証する情報推薦システムを提案している。片岡ら [6]スに偏りが生じることが考えられる。このため、Web 上には膨は Google 検索においてユーザが気付かないうちに閲覧する情報に偏りが生じる問題を解決するため、ユーザにパーソナライ

ユーザに対して推薦できるのではないかと考えられる。

ズされた検索結果とそうでない結果との差をフィルターバブル

本研究では、収集したツイート集合に対してクラスタリングの度合いとしてユーザに提示して認知させることで、ユーザにを行い、同じニューストピックに関するツイートをニュースク

フィルターバブルの存在を自覚させ、ユーザが情報の探索領域

ラスタとしてまとめる。ニュースクラスタに含まれるニュースを広げることを促すユーザ・インターフェースを提案している。

ツイートをリツイートしたユーザをニュースクラスタの反応

青木ら [7] は同じトピックに関するニュースでも見るものにユーザとし、対象とするニュースクラスタと他のニュースクラ

よって意見や印象が異なる出来事についての記事は新聞社にスタの反応ユーザの一致度を計算し、一致度が高いニュースク

よって報道内容に違いがあることに着目し、新聞各社の報道にラスタを対象とするニュースクラスタの関連ニュースクラスタ

関する編集意図を抽出する手法を提案している。

とする。

川口ら [8] は SNS の情報環境がコミュニティにより偏るこ

一方、ユーザ一人一人が個別の意見や主張を持っているため、とで、SNS 上で閲覧するニュースやそれに対する反応が偏り、あるニューストピックに反応したユーザたちも意見や主張にユーザの中立的観点が損なわれるという問題を解決するため、

よって、ある程度のコミュニティに分かれることが考えられる。

ニュースに対する日常的関心度に基づく反応ユーザの分布の傾Twitter などの SNS では、ユーザがフォローしているユーザな向を示す指標である「ポピュラリティ」を抽出し、ニュースやどの情報から新たにユーザがフォローする可能性があるユーザ

反応の中立性を推定する手法を提案している。

を推薦するため、自身が支持する主張を行ったり、自身が関心

切通ら [9] はユーザがニュースイベントに対して様々な視を示すニュースを共有するユーザを中心にフォローすると、そ点から理解するのを支援するためのニュースアプリケーショ

うでないユーザをフォローせず、それによって自身の考えと異ン NewsSalad を提案している。このアプリケーションでは、

なる主張やニュースが Twitter 上で見えにくくなり、ユーザのニュースを意見、視点、詳しさの 3 尺度で定量化し、ユーザにTwitter 上で取得するニュースに中立性が損なわれる可能性が対し閲覧中の記事と同じイベントでかつその差異の尺度が最もある。

大きい記事を提示する。

これを防ぐため、本研究では反応ユーザのフォロー関係から

本研究は、これら既存の手法と異なり、Twitter など SNS 上

コミュニティを推定し、自分の所属するコミュニティとは別ので配信されるニュースに対して、ユーザが中立性を保つために、

コミュニティのユーザからよく閲覧されているが、自身のコ

ユーザ自身の目に触れていない意見を知りたいと考えた時に、

ミュニティからはあまり閲覧されていないニュースを推薦する

ユーザの反応と趣向を用いることにより、自身の考えとは異な手法を提案する。本手法では関連ニュースクラスタのコミュニる意見や論点を持つニュースを提示し、ユーザに比較させるこ

ティへの配信されにくさを算出し、配信されにくいとされる記とで効率的にそれを行うことを目標としており、新規性がある。

事をコミュニティへ推薦する。

3 アプローチ

4 提案手法Twitter は、ユーザが「ツイート」と呼ばれる 140 字以内の本研究では、ユーザが興味のあるトピックではあるが、ユー

短い記事を書き込み、他のユーザがそれを呼んだり、返信した

ザに配信されにくいニュースを、ユーザの反応を利用して推薦りすることでコミュニケーションが生まれるインターネット上する手法の開発を目的とする。以下に本研究の提案手法の概要のサービスである [10]。Twitter 上で他のユーザをフォローすを示す。

ると、自分とフォローしたユーザのツイートがタイムライン上に表示される。Twitter 上では、他のユーザをフォローするた
めに承認を受ける必要がなく、自分が見ていない間もタイムラ
インが流れていくため、「ゆるいつながり」が生まれる。また、
リアルタイムにニュースなどの情報を取得する際にも利用される。

Twitter において、ニュースの取得を目的の一つと考えるユー
ザは、複数のニューストピックに興味を示し、リツイートやリプライなどといった反応を行う場合がある。これに関して、あるニューストピックに対して反応を行なったユーザの多くは、

4. 1 データの収集本研究では、ユーザに興味のあるトピックではあるが、ユー
ザの目に触れにくいニュースをユーザの反応を用いて推薦する。そのために、ニュースに関するツイート、それに付随するニュース記事、またニュースに対するユーザの反応を取得する。

Twitter 上のデータ取得には Twitter API を使用する。図 1 に
具体的なデータ構成を示す。本研究では、ニュースツイート、リツイート、反応ユーザ、反応ユーザのフォローをデータとして扱う。以下にデータの詳細とその収集方法について述べる。

関連性の高い別のニューストピックに対しても反応すると考え

4. 1. 1 ニュースツイートおよびニュース記事本文の収集られる。例えば、国政選挙に関するニューストピックに対して第１章でも述べたとおり、Twitter では多くの新聞社や通反応を行なったユーザは、各政党の主張や動き、国会での出来事に関するニューストピックにも反応を行う可能性があると考える。これにより、あるニューストピックに関する反応から、
そのニューストピックと関連性の高い別のニューストピックを信社が Twitter アカウントを持ち、新聞社のウェブサイトで掲載された記事へのリンクを有するツイートを投稿している。本研究では、Twitter 上でユーザに配信される可能性が高いニュースを取得するため、新聞社のアカウントから発ものと明確な差を表現するため、ニュース記事の本文をベクトル化する。日本語の文章はスペースで単語が区切られていない
ため、記事の本文を形態素解析し、ニュース記事から単語を抽出する。形態素解析にはオープンソースの日本語形態素解析エンジンである MeCab [11] を利用する。
ニ ュ ー ス 記 事 を Doc2Vec [12] に よ っ て ベ ク ト ル 化 す る 。

Doc2Vec は文や文書といった任意の長さのテキストから分散表現を得る手法である。膨大な量の文書データをコーパスと
図 1 データの構成

して学習しモデルを作成する。作成したモデルを利用し文書の文脈や単語の語順までを考慮に入れた特徴ベクトルを作成す信されたツイートを利用する。また、そのようなツイート

る。Wikipedia を教師データとし、Doc2Vec でモデルを作成すには元の記事にリンクするための url が添付されており、元る。ニュース記事を作成したモデルでベクトル化する。学習すの記事の本文についても収集を行う。ニュースツイートをる際、ニュース本文のうちストップワードとならない動詞、名

nt = (ツイート ID, ツイート本文, ニュース記事) のように表詞、形容詞、形容動詞以外を除去する。

現する。

作成した記事ベクトルを対象に DBSCAN [13] でクラスタリ

4. 1. 2 反応ユーザの収集ングを行う。DBSCAN は密度準拠のクラスタリング手法であTwitter には、様々な方法でユーザが反応を行うことができ

り、半径、密度をあらかじめ設定しておき、ある一点から決める。具体的には、ツイートに対するユーザの好みや関心を表すられた半径の中で密度を満たしていればクラスタを形成し、そ「いいね」、興味のあるツイートをフォロワーに共有する「リツれを繰り返すことでクラスタを成長させていく手法である。クイート」、ツイートに対してユーザの主張を述べる「リプライ」

ラスタ間の距離の閾値 Eps とクラスタを構成する最小のデーなどがある。本研究では、コミュニティ内に流通するニュース

タ数 M inP ts の 2 つを持ち、ある点 x から距離 Eps 以内にあツイートを対象にしているため、リツイートとそれを行なった

る点集合を近傍 NEps (x) と定義し、以下の接続関係を満たす

ユーザを反応ユーザとし、それを収集する。それぞれのユーザ

時、同じクラスタに分類する。

を u = (u のユーザ ID)、リツイートを rt = (nt, u) のようにモデル化する。また、nt のリツイートの集合を RT (nt) のように表す。

y ∈ NEps (x)(1)|NEps (x)| >= M inP ts(2)

4. 1. 3 反応ユーザのフォローを収集作成されたクラスタは、nc = {nt1 , · · · , nti , · · ·} のように表現

Twitter では、ユーザは興味のある他のユーザをフォローする

する。

ことで、他のユーザが投稿したツイートを自身のタイムラインに配信できる。一般に公開されているアカウントから発信されて4. 3 関連ニュースクラスタの抽出いる情報であれば、ユーザ同士の友人関係に関わらず閲覧するこ対象とするニュースクラスタと関連するニュースクラスとが可能だが、Twitter ユーザは基本的に自身のタイムラインかタを探索し、抽出する。本研究では、ニュースクラスタ集合

ら情報を取得するので、ユーザが Twitter 上で閲覧している情N T = {nc1 , nc2 , · · ·} に対して、「対象記事 nc1 に関心を持っ報を推測するには、ユーザのフォロー関係の収集が有効である。

たユーザ u1 がある別の記事 nc1 に関してどれだけ関心を持つ本研究ではユーザの立場や主張に基づくコミュニティに着目しか」ということを表す関数 interest(u, nc1 , nc2 ) を定義する。

分析を行うため、収集した反応ユーザがフォローしているユー

関数 interest(u, nc1 , nc2 ) は、ニュース nc1 の反応ユーザ集合

ザ (フォロウィー) を収集する。これら反応ユーザとフォローのRT (nc1 ) とニュース nc2 の反応ユーザ集合 RT (nc2 ) の類似度

関係を e(u) = (u のユーザ ID, フォローしているユーザ ID)

を元に以下のように計算する。

のように表現する。また、ユーザ u のフォロウィーの集合を

F (u) = {u1 , u2 , · · ·} のように表現する。
4. 2 ニュースのクラスタリング
新聞社のアカウントでは、毎日様々なニュースが配信されているが、その中には、同じ出来事に関する異なる記事に関するツイートや、続報に関するツイートが投稿されることがある。
本研究で推薦するものは同じ事柄に関する違う記事ではなく、対象に関連する記事であるため、これらを区別する必要はない。
そこで、ニュースのクラスタリングを行うことを考える。

interest(u, nc1 , nc2 ) = Jaccard(RT (nc1 ), RT (nc2 ))=|RT (nc1 ) ∩ RT (nc2 )||RT (nc1 ) ∪ RT (nc2 )|(3)

本研究は、ユーザが興味を持つ記事に関して、それに関連し、かつ配信されにくいニュースを推薦することを目指しており、興味を持つニュースと関連性が高いものを抽出する。

4. 4 リンクに基づくクラスタリング
対象とするニュースクラスタとそれに関連するニュースクラ
スタに反応したユーザをフォロー・フォロワーの関係から、コ

ニュースをクラスタリングするために、ニュース記事をベク

ミュニティを抽出するためにクラスタリングを行う。ソーシャ

トル化する。ニュースツイートの文章は非常に短いため、他のルグラフからコミュニティを抽出する代表的な手法には、Girvan

と Newman の手法 [14] [15] がある。この手法は分割法であり、最短経路 betweeness をいう指標を利用する。betweeness は、
コミュニティ間をつなぐエッジでは高くなり、コミュニティ内をつなぐエッジでは低くなる。Girvan らは、ソーシャルネット
ワークを G = (V ; E)(V : ノード集合, E : エッジ集合)、ネッ
トワーク G に含まれる全てのノード対の集合を U 、U の要素のうち最短パスが e ∈ E を通るノード対の集合を Ue とした時の e の betweeness を表す Be を以下のように定義する。

Be =

|Ue |
|U |

(4)
図 2 ユーザへのニュースの配信されにくさ

Be の値が高いエッジを除去していくことで、コミュニティの分割を行う。クラスタリングの結果の良さを考察するため、クラスタ構造を評価する指標 modularity を導入する。コミュニ
ティ分割の良さを「コミュニティ内とコミュニティ間の辺の割合」とし、この値 M odularityQ を以下のように定義する。

Q=

∑
i∈L

∑

(eii − (eij )2 ) =

j =i
|

∑

(eii − a2i )

(5)

i∈L

ニティ内でニュース nc2 をリツイートした人の割合が低い場
合、そのニュースはコミュニティ内であまり流通していないと考えられ、ニュース nc2 はコミュニティにとって配信されにくいニュースであるということが考えられる。ユーザ u のフォロウィーの所属するコミュニティに属するユーザの集合を

P (u) =

この式において、L は全ネットワークのコミュニティの集合、eii はネットワーク全体の辺の本数に対するコミュニティ i ∈ L
内部のノード同士をつなぐエッジ数の割合、eij はネットワー∪

x∈F (u)C(x) とし、dist(u, nc) は以下のように計算する。

dist(u, nc) =|P (u) ∩ RT (nc)||P (u)|(7)

ク全体の辺の本数に対するコミュニティ i ∈ L からコミュニ

この dist(u, nc) の値が低いほど、ユーザ u にとって配信され

ティ j ∈ L に繋がっている割合、ai は eii はネットワーク全体

にくいニュースであると考える (図 2)。

の辺の本数に対するコミュニティ i ∈ L から出ている辺の割合である。

4. 6 ユーザへ推薦するニュースの決定

また Newman は、Girvan と Newman の手法を改良し、全クユーザが興味のあるトピックではあるが、ユーザに配信さラスタに対し、2 つのクラスタを結合した場合の M odularity

れにくいニュースを推薦するため、式 (4.1) と式 (4.5) を利用

である Q の増減 ∆Q を計算し、Q の増加を最も大きくする 2

し、どのニュースをユーザに推薦するか決定する。ユーザ u とつのクラスタを結合していく手法を提案している [16]。この処ニュース nc2 の適合度を suitable(u, nc2 ) とし、式 (4.1) と式

理は Q が最大になるまでコミュニティの結合を繰り返す。∆Q(4.5) を利用し、以下のように定義する。

は以下のように計算できる。

suitable(u, nc1 , nc2 ) =∆Q = eij + eji − 2ai aj = 2(eij − ai aj )(6)interest(u, nc1 , nc2 )dist(u, nc2 )(8)

ユーザ u には suitable(u, nc1 , nc2 ) が高い記事を推薦する。
これらの手法では、グラフ内のノード、エッジの量が増えると計算量が膨大になるという問題がある。そこで、Clauset、

5 実験

Newman、Moore は貪欲法を利用して M odularity を計算する手法を提案している [17]。
本研究では、反応ユーザをノード、反応ユーザ間の相互フォ提案手法の有用性を確認するため、収集したニュース記事のクラスタリングと、ニュースクラスタの関連記事を抽出する実

ローをエッジとしてソーシャルグラフを作成し、Clauset らの験を行なった。

手法を利用してコミュニティ抽出を行う。ユーザ u の所属する

5. 1 実 験 手 法

コミュニティ (ユーザ集合) を C(u) = {u1 , u2 , · · ·} とする。

4. 5 コミュニティへ配信されにくいニュースの抽出
ユーザ u2 を介してニュース nc1 に関心を持った利用者 u1 に対

5. 1. 1 データセットの準備対象とする新聞社の Twitter アカウントとして、毎日新聞 (@mainichi), 産経新聞ニュース (@Sankei news), 朝日新聞

して、ニュース nc2 がどの程度配信されやすいかを dist(u1 , nc2 )(@asahi) を利用した。2018 年の 9/16 から 12/16 までにこれとする。ユーザ u1 への配信されにくさは、u1 のタイムライン

らのアカウントから投稿されたニュースのツイートをすべて収に nc1 を流したユーザ u2 の配信されにくさとして考える。ま集した。ニュースツイートは合計 20503 件収集できた。さらた、同じコミュニティに属するユーザへのあるニュースの配信に、ツイートに掲載されている URL から新聞社の Web サイ

されにくさは同じであると見なし、コミュニティへのニュース

ト [18] [19] [20] 上で配信されているニュース記事本文も収集しの配信されにくさをユーザへの配信されにくさとする。コミュ

た。適切に取得できなかったニュース記事を除くと、最終的に

17098 件のニュースを収集できた。また、収集した新聞記事のツイートをリツイートしたユーザの ID を収集した。収集された ID は 152589 個となった。

5. 1. 2 ニュースクラスタの形成収集したニュース記事本文に対し MeCab を使って形態素解析を行い、文書ごとの単語集合を作成した。gensim [21] のDoc2Vec の実装を使用し、日本語版 Wikipedia の全記事を使い、PV-DM のモデルを学習した [22]。日本語版 Wikipedia 全
記事の取得は Wikimedia Downloads [23] から行い、出現頻度

図 3 被験者に提示したユーザリストとタイムラインの例

が 7 未満の単語を含む文を削除した上で、モデルを学習した。
この際、ベクトルの次数は 300 とし、イテレーション回数は 55

ニュースクラスタ 30 件に反応したユーザのフォローユーザをとした。学習したモデルを使い、ニュース記事のベクトル化をTwitterAPI で収集し、ソーシャルグラフの作成、コミュニティ

行った。

抽出を行なった。ソーシャルグラフの作成、コミュニティ抽出

DBSCAN を用い、ニュースツイートのクラスタリングを行っには、NetworkX [24] を利用した。評価実験の手法得られたコ

た。DBSCAN の半径を決定するため、半径を 1 から 0.2 ずつミュニティのうち、ユーザへ推薦されたニュースの評価を行う

大きくしていき DBSCAN のテストを行い、クラスタがいくつ

ユーザにニュースツイートを配信したユーザが所属しているコ

できるか、例外が何個存在するか、一つのクラスタが平均何個

ミュニティについて、その妥当性を確認した。ここでの妥当性の記事で構成されているか調べた。

とは、「コミュニティに所属しているユーザ同士が同じような一つのクラスタに存在する記事の個数の平均が指定した密度

出来事に興味をもったり、近い意見を持つか」と定義する。

よりも大きくなりすぎると、半径を大きくしすぎたためにクラ評価実験では、対象ユーザとユーザが所属するコミュニティ

スタの精度が低くなってしまうことが予想される。そのため、からランダムに選ばれた 10 人を合わせた 11 人を提案手法の一つのクラスタに存在する記事の個数の平均が指定した密度

ユーザ集合、対象ユーザとニュースツイートに反応したユーザよりも大きくなりすぎず、クラスタも多く形成できるパラメー

からランダムに選ばれた 10 人を合わせた 11 人をベースライン

タとして半径を 11、密度を 2 とし、クラスタリングを行った。

のユーザ集合とする。被験者に対し、「それぞれのリストに含まその結果クラスタが 1,447 個、クラスタに含まれない例外はれているユーザについて、提示されているユーザのプロフィー

13,424 個だった。記事本文の収集あるいはベクトル化がうまく

ルや添付されている url からアクセスできるタイムラインをお行えなかったニュースツイートが存在し、それに起因すると思およそ 100 件程度見た上で、同じような出来事に興味があった

われるほとんど意味を為さないクラスタが 1 つ存在し、そのクり、近い意見を持っていたりするユーザのまとまりになっていラスタに含まれるニュースツイートも例外として扱うことにしると感じますか？」という質問をし、以下の 5 段階の尺度で提たため、最終的にクラスタが 1,446 個、例外が 13,940 個になっ案手法とベースラインそれぞれに回答してもらった。

た。クラスタに属されない例外とされた記事は今回は一つの記（ 1 ） 全くまとまりがない

事で一つのクラスタを構成するものとして考える。

（ 2 ） あまりまとまりがない

5. 1. 3 関連ニュースクラスタの抽出（ 3 ） 少しまとまりがある

提案手法を元に個々のニュースクラスタに関して他のニュー（ 4 ） まとまりがある

スクラスタとの関連度を算出し、それを元に関連ニュースクラ

（ 5 ） とてもまとまりがある

スタの抽出を行なった。他のニュースクラスタとの関連度を算

またユーザには図 3 のようにリストに含まれているユーザの出し、関連度の高いもの上位 30 件を関連ニュースクラスタとプロフィールを提示し、url からリストに含まれているユーザ

して抽出した。表 2 はニュースクラスタ 1,425 の関連ニュースのタイムラインにアクセスしてもらった。

クラスタのうち、反応ユーザの類似度が高い上位 5 件の関連

5. 1. 5 コミュニティへのニュースの配信されにくさの推定

ニュースクラスタである。

提案手法に基づき、関連ニュースクラスタ 30 件のコミュニ

5. 1. 4 ユーザ集合のリンクに基づくコミュニティ抽出

ティへの配信されにくさを推定した。評価を行うユーザに対象提案手法を元に、収集した反応ユーザ集合に対してコミュニとなるニュースを流通させたユーザが所属するコミュニティへティ抽出を行なった。また、抽出されたコミュニティがどの程の配信されにくさを算出し、それを評価を行うユーザへの配信

度妥当であるかを確認するために、評価実験を行なった。対象

されにくさとした。

とするニュースクラスタの抽出評価を行うユーザに実際に配5. 1. 6 ユーザへ推薦するニュースの決定

信されたニュースクラスタを実験の対象とするニュースクラ

算出した配信されにくさを元にユーザに推薦するニュース

スタとして抽出した。ユーザに配信されたかどうかは、評価をの決定を行う。ニュース nt が配信されたユーザ u に対して、行うユーザがフォローしているユーザが、ニュースクラスタを

suitable(u, nc1 , nc2 ) の値が高いものから順に 5 つを推薦した。

リツイートしているかで判断した。コミュニティの抽出対象と評価実験の手法被験者の過去のタイムラインに実際に現れたするニュースクラスタと、それぞれのニュースクラスタの関連

表 1 ニュースクラスタの例
クラスタ ID

ツイート

新聞社

投稿日時

産経

2018/12/15 15:57:06

辺野古移設「国民のため」岩屋防衛相、抑止力強化 https://t.co/ZYX7lDzQhc

毎日

2018/12/15 21:15:06

卓球・張本、シングルス 最年少Ｖ グランドファイナル https://t.co/YGxFn18Fuu

朝日

2018/12/16 20:20:04

朝日

2018/12/16 20:44:24

朝日

2018/12/16 21:52:03

朝日

2018/12/16 21:11:21

札幌・豊平区の飲食店で爆発 建物倒壊・けが人の情報も https://t.co/tIvaPfsKZW

朝日

2018/12/16 21:22:04

札幌の飲食店付近で爆発 建物倒壊・けが人の情報も https://t.co/tIvaPfsKZW

朝日

2018/12/16 21:56:05

札幌の飲食店付近で爆発 建物倒壊・けが人複数の情報も https://t.co/tIvaPfsKZW

朝日

2018/12/16 22:00:04

札幌の飲食店付近で爆発 建物倒壊、２０人以上が搬送 https://t.co/tIvaPfsKZW

朝日

2018/12/16 22:32:05

新聞社

投稿日時

反応ユーザの類似度

産経

2018/12/14

岩屋防衛相、辺野古移設は「国民のため」https://t.co/W8qelWWJzM

1425→岩屋毅防衛相は、米軍普天間飛行場の名護市辺野古への移設について「日米同盟のためではない。日本国民のためだ」と述べた。

1445

張本智和選手が初めてグランドファイナルを制しました。１５歳１７２日での優勝は
男女シングルスで大会史上最年少です。 https://t.co/bYSrFZ3med #卓球
卓球・張本、シングルス 最年少Ｖ 伊藤・早田組も優勝 https://t.co/YGxFn18Fuu

1446【速報】１６日午後８時半ごろ、札幌市豊平区平岸の飲食店で爆発があった模様

https://t.co/G178usq2A9

表 2 ニュースクラスタ 1425 の関連ニュースクラスタ (上位 5 件)
クラスタ ID

ツイート
菅義偉官房長官、文大統領を牽制 徴用工判決「尊重」発言で14520https://t.co/L4QSLGGplv →「韓国政府に対し（判決による）国際法違反の状態を是正することを含め、適切な措置を講じることを強く求めているところだ」

18:58:58

0.1

と述べた。

14797

松江市沖で無人の木造船が漂流しているのが発見されました。船首にはハングルが書かれていました。https://t.co/2PX8ucr1b4

産経

2018/12/16
14:23:04

0.0997

迎撃ミサイルの実験成功 日米共同開発 https://t.co/kTNPDKkMhy

13932→防衛装備庁は、日米が共同開発した改良型迎撃ミサイル「ＳＭ３ブロック２Ａ」
を使った発射実験を米国防総省がハワイ沖で日本時間１１日に実施し、迎…

産経

2018/12/12
07:35:57

0.0966https://t.co/SDjcop13dO
岩屋防衛相、辺野古の埋め立てに着手したと発表 https://t.co/psQPbtCZFX

14439→岩屋防衛相「２２年前に約束した普天飛行場の返還を今度こそ実現したい」

産経

2018/12/14
12:08:30「普天間飛行場の危険性を除去し、返還を実現するということも沖縄の民意だ」

0.0864ファーウェイなどを調達しないよう民間企業に要請する方針だとの一部報道

14207について、菅官房長官は「現段階で予定はない」と述べました。 一方、政府調達

産経

2018/12/13
13:49:04

からは事実上排除します。https://t.co/fxfVGEwHQt

ニュースツイートを配信されたニュースツイートとし、それに0.0848

5. 2 実 験 結 果

対して suitable(u, nc1 , nc2 ) が高いものを被験者に提示し、評

5. 2. 1 ニュースクラスタの形成

価実験を行なった。被験者一人当たり 5 件の配信されたニュー

作られたニュースクラスタ 1,446 個のうち 100 個を無作為にスについて、推薦されたニュースの評価を行なってもらった。

抽出し、ニュースクラスタに含まれるニュースツイートが同じ提案手法の他に、関連ニュースクラスタとして抽出された 30

ニューストピックについて扱ったものであるかを確認した。ま件のうちからランダムで 5 件をベースラインとした。

た、異なる新聞社によって配信されたニュース同士のクラスタ

質問 1 として配信されたツイートがユーザの興味とどの程度合致するか調べるため、「「タイムラインに現れたニュース」にが何個あるかを確認した。
結果として 100 件全てで同一のニューストピックについて関して、あなたはどの程度関心を持っているか」を 5 段階で評扱ったニュースツイートがまとめられていることを確認した。

価してもらった。

また、異なる新聞社によって配信されたニュースどうしのクラ

質問 2 として推薦された提案手法とベースラインのそれぞれスタが 5 個あることも確認した。

のニュースに対し、被験者が「どの程度関心を持っているか」

5. 2. 2 コミュニティの妥当性

を 5 段階で評価してもらった。

九州大学芸術工学部の学生男女 7 人を被験者として、評価実

質問 3 として推薦された提案手法とベースラインのそれぞれのニュースに対し、「そのニュースが「タイムラインに現れた

験を行った。評価実験で得られた提案手法とベースラインの評
価値の平均を図 4 に示す。

ニュース」や、それに関する出来事をより中立的に (広い視点

提案手法の評価値の平均は 2.637、ベースラインの評価値ので) 理解するためにどの程度重要なニュースであると思うか」

平均は 2.648 であった。また、得られたデータに対して t 検定

を 5 段階で評価してもらった。

を行ったところ、p=0.965 であった。考察以上の実験結果より、

提案手法の評価値の平均は 2.817、ベースラインの評価値の平均は 2.779 であった。また、得られたデータに対して t 検定を行ったところ、p=0.767 であった。
質問 3 の推薦された提案手法とベースラインのそれぞれのニュースに対し、被験者が「そのニュースが「タイムラインに現れたニュース」や、それに関する出来事をより中立的に (広い視点で) 理解するためにどの程度重要なニュースであるか」について、評価実験で得られた提案手法とベースラインの評価値
図 4 コミュニティの評価の平均を図 7 に示す。

提案手法のコミュニティがベースラインに対して適切なコミュ
ニティであるということを示すことができなかった。適切なコミュニティが抽出できなかった原因として、ユーザ同士の関係についてフォロー関係のみを用いたことが考えられる。同じような出来事に興味を持っていたり、近い意見を持っていたりす
るユーザ同士でコミュニティを抽出するには、ユーザの意見をコミュニティに反映するためのユーザの反応などを用いる必要があると考えられる。

図7

5. 2. 3 ユーザへ推薦するニュースの決定
九州大学芸術工学部の学生を中心に男女 6 人に対し、評価実験を行なった。なお、この評価実験では被験者ごとにパーソナライズ化されたデータを元に実験を行なっているため、被験者によって回答しているニュースが異なる。
質問 1 の「「タイムラインに現れたニュース」に関して、あなたはどの程度関心を持っているか」について、それぞれのニュースに対するユーザの評価の結果を図 5 に示す。

質問 3 へのユーザの評価

提案手法の評価値の平均は 2.545、ベースラインの評価値の平均は 2.388 であった。また、得られたデータに対して t 検定を行ったところ、p=0.137 であった。

5. 2. 4 考察

質問 2 の実験結果より、ベースラインと比較して、提案手法が被験者に対して、関心のあるニュースを推薦することができたとは言えなかった。また、質問 3 の実験結果より、ベースラ
インと比較して、提案手法が「タイムラインに現れたニュース」
や、それに関する出来事をより中立的に理解するためのニュースを推薦できているとは言えなかった。これらの原因として、
コミュニティの分割が適切に行われていないことが考えられる。
今回の実験で、ユーザ間をつなぐ関係として、フォローのみを用いたが、ニュースに対するユーザの意見などに関するコミュ
ニティを抽出する場合、この関係が適切でなかったことが考えられる。そのため、引用リツイートやリプライなど、ユーザの図 5 質問 1 の結果

主張をより直接的に捉えられる反応を利用して、コミュニティ
抽出を行うことで、より適切な推薦を行うことができると考え

質問 2 の推薦された提案手法とベースラインのそれぞれのニュースに対し、被験者が「どの程度関心を持っているか」について、評価実験で得られた提案手法とベースラインの評価値の平均を図 6 に示す。

られる。また、提案手法の指標を改善することによってより適切な結果を推薦するように改良する必要がある。

5. 3 追 加 実 験
実験で有用な結果が得られなかったため、追加実験を行なった。12 月 14 日の「普天間基地の移設に伴い、政府が名護市辺
野古沿岸部に土砂の投入を開始した」というニュースについて、
朝日、産経、毎日のニュースツイートの反応ユーザを取得し、それぞれのユーザの自己紹介文 (description) を基準にコミュ
ニティ分類を行い、それぞれのコミュニティへ推薦するニュースの推定を行った。コミュニティはそれぞれのユーザの政治への興味やニュースへの立場を基準に 5 つに分類した。推薦するニュースは、元のニュースが配信された時間以降のものを対象

図 6 質問 2 へのユーザの評価とした。表 3 に、辺野古への米軍基地移設に反対の立場のユー表 3 辺野古への米軍基地移設に反対の立場のユーザに推薦するニュース
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2018/12/14

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2018/12/15

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2018/12/14

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2018/12/14

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2018/12/14

日本遺族会、安倍首相の靖国参拝を求める https://t.co/6aP16Gwwj1→会長の水落敏栄参院議員「戦後世代が８割以上を占める今日、遺族会が戦争の悲惨さ、平和の尊さを伝え続けていかなければならない」

https://t.co/XHjLpBxhQx
岩屋防衛相、辺野古移設は「国民のため」https://t.co/W8qelWWJzM→岩屋毅防衛相は、米軍普天間飛行場の名護市辺野古への移設について「日米同盟のためではない。日本国民のためだ」と述べた。
辺野古移設「官製デマ」

政府に深まる玉城県政への不信 https://t.co/Y4N5RLH2BZ→玉城デニー知事は政府との対話を重視する姿勢は崩していないが、政府は県による情報操作に神経をとがらせている。
速報】挺身隊の控訴審で三菱重工業に賠償命令

韓国 https://t.co/S9bbbHle4q

渋谷ハロウィーンの軽トラ横転、２人に罰金１０万円 https://t.co/fQ5ukAaPN0 →２０代の山梨県富士吉田市の男性と、東京都世田谷区の男性の２人を略式起訴。東京簡裁は同日、２人にそれぞれ罰金１０万円の略式命令を出した。

表 4 辺野古への米軍基地移設に賛成の立場のユーザに推薦するニュース
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辺野古への土砂「民意、意図的に逆なで」

立憲・枝野氏 https://t.co/v1LFy0sTQn

９月の沖縄県知事選では「辺野古反対」の玉城デニー氏が大勝。それでも辺野古沿岸の埋め立てが強行されました。「沖縄はゴミ箱か」。
有権者にむなしさがこみ上げます。 https://t.co/Ab1chKwAy2 https://t.co/0MMBbdoS1H

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2018/12/15

朝日

2018/12/15

辺野古の土砂投入視察 https://t.co/t5S1AiAFPz

朝日2018/12/15「沖縄はゴミ箱ですか」知事選で投じた有権者のむなしさ https://t.co/c19seP3gEU

朝日

2018/12/14

土砂投入強行、知事「県民の怒り、ますます燃え上がる」 https://t.co/UmTLzPvP1x

朝日

2018/12/14

玉城知事「胸をかきむしられる」ザに推薦するニュース上位 5 件を、表 4 に、辺野古への米軍基地移設に賛成の立場のユーザに推薦するニュース上位 5 件を示す。

6 ま と め本研究では、Twitter を利用してニュースを取得する際、フィルターバブル問題により、ニュースを中立的に理解することが困難になっているという問題を解決するため、ユーザが興味のあるトピックに関して、ユーザの目に触れにくいニュースを推薦する手法を提案した。またそれに対し評価実験を行い、提案手法が有用であるか調べた。結果、提案手法が問題を解決するために有用な手法であると示すことができなかった。原因としては、ユーザのコミュニティ抽出が適切に行われなかったことなどが考えられる。今後はより適切なコミュニティ抽出を行い、ユーザにとって有用な推薦が行われる手法の開発を目指す。

文

献[1] “20.2.4 情 報 の 偏 り と 信 憑 性”, は い ぱ ー ワ ッ ク ブ ック,https://hwb.ecc.u-tokyo.ac.jp/current/information/technology and society/demerit/bias and credibility/ ,2019.1.20
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