DEIM Forum 2019 C3-2

顔文字がツイート投稿者の感情推測に及ぼす影響の分析
蒋承志†

熊本 忠彦††† 千葉工業大学大学院情報科学研究科情報科学専攻 〒 275–0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1†† 千葉工業大学情報科学部情報ネットワーク学科 〒 275–0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1
E-mail: †jmq327279161@yahoo.com, ††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp
あらまし テキストベースのメッセージ交換が主である Twitter では，相手の表情や仕草を見たり，声を聴いたりすることができないため，メッセージの意図（主にメッセージの感性的側面）を正確に捉えることができないことも多い．
このような問題を回避するために，顔文字のような非言語表現が用いられることもあるが，その用法は直感的であり，書き手である投稿ユーザと読み手である閲覧ユーザとの間に共通認識が必ずしもあるとは言えず，顔文字がメッセー
ジの感性的側面に対してどのような役割を果たしているのかについては不明な点も多い．そこで本稿では，Twitter上で投稿・閲覧されるツイートを対象に，（1）顔文字の付与によりツイートから推測される投稿者の感情がどのように変化するかをアンケート調査に基づいて調べ，（2）ツイート感情（顔文字のないツイートから推測される投稿者の感
情）・顔文字感情（顔文字から推測される投稿者の感情）
・顔文字付きツイート感情（顔文字付きツイートから推測される投稿者の感情）のそれぞれを定量化する．さらに（3）感情どうしの関係を重回帰分析により定式化することで明らかにする．最後に（4）得られた重回帰式の精度を評価し，その有効性と頑健性を検証する．なお，本稿で対象とする感情は，国語学者の中村明が提唱した 10 種類の基本感情「哀，厭，安，怖，昂，好，喜，驚，怒，恥」をベースにしている．
キーワード Twitter，ツイート感情，顔文字感情，顔文字付きツイート感情，重回帰分析

めの研究が行われているが，メッセージの感情・顔文字の感情・

1 まえがきインターネットの一般社会への浸透とスマートフォンをはじめとするモバイル機器の普及により，SNS（Social Networking

Service）を利用する人が増えている．特にマイクロブログの一つである Twitter [1] は，いつでもどこでも気軽に投稿・閲覧できるという利点のため，年齢・性別に関係なく多くの人が利用しており，現代におけるコミュニケーション手段の一つとして欠かせないものとなっている [2]．しかしながら，テキストベー
スのメッセージ交換が主である Twitter では，相手の表情や仕草を見たり，声を聴いたりすることができないため，メッセー
ジの意図（主にメッセージの感性的側面）を正確に捉えることができず，齟齬が生じることも少なくない．このような問題を回避するための一つの手段として，顔文字や絵文字のような非言語表現が用いられることがあるが，その用法は直感的であり，
顔文字がメッセージの感性的側面に対してどのような役割を果たしているのかについては不明な点も多い．
昨今，テキストベースのコミュニケーションにおける顔文字の役割を明らかにするために，様々な観点から研究が行われている [3] [4]．例えば，メッセージの読み手が推測した書き手の感情を対象とした研究 [5] やメッセージの読み手の感情の変化を対象とした研究 [6]，メッセージ内容に対する読み手の印象を対象とした研究 [7] などがある．このように様々な観点から顔文字がメッセージの感性的側面に及ぼす影響を明らかにするた

顔文字が付与されたメッセージの感情という 3 種類の感情を定
量的に扱い，お互いの関係を定式化しようという試みはこれまでなかった．
そこで本稿では，Twitter 上で投稿・閲覧されているツイー
トを対象に，顔文字が付与されることで，ツイートから推測される投稿者の感情がどのように変化するかをアンケート調査 [8]に基づいて調べ，その結果に対し重回帰分析を行うことで，ツイート感情（顔文字のないツイートから推測される投稿者の感
情）・顔文字感情（顔文字から推測される投稿者の感情）
・顔文字付きツイート感情（顔文字付きツイートから推測される投稿者の感情）の 3 つの関係を定式化する．なお，本稿で対象とする感情は，国語学者の中村明が提唱した 10 種類の基本感情「哀，厭，安，怖，昂，好，喜，驚，怒，恥」[9] をベースに，ア
ンケート回答者が評価しやすいようにアレンジした「悲しい，嫌い，安心，怖れ，高揚，好き，喜び，驚き，怒り，恥ずかしい」の 10 個であり，各回答者に提示刺激（ツイート，顔文字，
顔文字付きツイート）から感じる投稿者の感情をそれぞれの感
情毎に「感情が強く込められている（4 点），感情が割と込められている（3 点），感情がやや込められている（2 点），感情があまり込められていない（1 点），感情が全然込められていない（0 点）」の 5 段階で評価してもらうことで，各提示刺激の感情を定量化している．
以下，2 章で関連研究について述べ，本研究の新規性を明らかにする．3 章でツイート感情，顔文字感情，顔文字付きツイー

ト感情に関するデータの取得について述べ，4 章で重回帰分析

出し，組み合わせることで，64 個の顔文字付きツイートを生成を行い，ツイート感情・顔文字感情・顔文字付きツイート感情する．さらに，この顔文字付きツイート（64 個）をヘビー閲覧の関係を定式化する．5 章で重回帰分析による定式化の精度をユーザに読んでもらい，各顔文字付きツイートに込められてい

評価し，その有効性と頑健性を検証する．最後に 6 章で本稿のる投稿者の感情を評価してもらうことで，顔文字付きツイート

まとめと今後の課題について述べる．

感情データを取得する．

2 関連研究3. 1 Twitter ヘビーユーザの抽出
本節では，アンケート調査（予備調査 A と予備調査 B）を行

近年，メッセージに顔文字が付与されている場合と付与されていない場合とで，何がどう変わるのかに関して様々な観点から研究が行われている．本章では，関連する先行研究について述べ，本研究の新規性を明らかにする．

い，一定以上の頻度でつぶやいているヘビー投稿ユーザと一定以上の頻度で閲覧しているヘビー閲覧ユーザを抽出する．
まず，20 代〜50 代のインターネットユーザを対象とする予備調査 A を行い，男性 10,808 人，女性 11,002 人からなる 21,810

まず，読み手が推測した書き手の感情や読み手の感情の変化

人分の回答データを収集した．具体的には，設問 Q1 で Twitterを対象とした研究がある．例えば，廣瀬ら [5] は，携帯メールとアカウントの有無を尋ね，アカウントを持っていると回答した

して受け取ったメッセージにメッセージの内容と一致する顔文

人には設問 Q2 と Q3 において Twitter の閲覧頻度と投稿頻度

字もしくは絵文字が付与されている場合に，メールを受け取っを尋ねた．閲覧頻度に関しては「ほぼ毎日（1 日に 4 回以上），た人への感情（喜び，悲しみ，怒り，不安）の伝わり具合がど

ほぼ毎日（1 日に 2 回〜3 回），ほぼ毎日（1 日に 1 回），週 4のように変化するかを，顔文字を付与した場合と絵文字を付与〜5 日，週 2〜3 日，週 1 日，たまに閲覧している，ほとんど閲した場合で比較している．一方，荒川ら [6] は，怒りを感じて覧していない」の中から 1 つを，投稿頻度に関しては「ほぼ毎いる相手から謝罪のメールを受け取ったときに，顔文字の有無

日（1 日に 4 回以上），ほぼ毎日（1 日に 2 回〜3 回），ほぼ毎によって読み手の感情（怒り，親しみ，礼儀正しさ，反省の度日（1 日に 1 回），週 4〜5 日，週 2〜3 日，週 1 日，たまにつ合い）がどう異なるかを調べている．

ぶやいている，ほとんどつぶやいていない」の中から 1 つを選

一方，メッセージ内容に対する読み手の印象を対象とした研択してもらった．その結果，Twitter アカウントを持っている究もある．例えば，田口 [7] は，顔文字を付与したり，文頭や文と答えた 10,672 人のうち，「ほとんど閲覧していない」と回答

末にあるひらがなを小文字にしたりすることで，メール文（おした 1,750 人を除く 8,922 人（83.6%）をヘビー閲覧ユーザと礼文，挨拶文，依頼文）に対する印象がどのように変わるかをして抽出し，「ほとんどつぶやいていない」と回答した 5,062 人

アンケート調査に基づいて調べている．このとき評価対象とを除く 5,610 人（52.6%）をヘビー投稿ユーザとして抽出した．

なった印象は，「積極的な–消極的な，心のひろい–心のせまい，

なお，顔文字付きツイート感情データを取得する際にヘビー重々しい–軽々しい，責任感の強い–無責任な，感じの良い–感

閲覧ユーザが不足したため，予備調査 A と同じ要領で，予備じの悪い，親しみやすい–親しみにくい，真面目な–不真面目な，調査 B を行っている．すなわち，対象となる回答者は，20 代

親切な–不親切な，知的な–知的でない，外向的な–内向的な，明〜50 代のインターネットユーザであり，男性 15,498 人，女性

るい–暗い，かわいい–かわいくない，わかりやすい–わかりに

12,634 人からなる 28,132 人が参加した．この 28,132 人の中にくい，若い–若くない」からなる 14 本の形容詞対であった．

予備調査 A に参加した 21,810 人は含まれていない．このアン

本研究では，ツイート感情，顔文字感情，顔文字付きツイー

ケート調査により，Twitter アカウントを持っていると答えた

ト感情のそれぞれを 10 個の感情値からなる 10 次元ベクトルと

13,906 人のうち，「ほとんど閲覧していない」と回答した 2,019

して定量的に扱っている点とこの 3 種類の感情間の関係を重回人を除く 11,887 人（85.5%）をヘビー閲覧ユーザとして抽出

帰式という形で定式化している点が先行研究と異なっている．

し，「ほとんどつぶやいていない」と回答した 7,028 人を除く

6,878 人（49.5%）をヘビー投稿ユーザとして抽出した．

3 感情データの取得
3. 2 顔文字の収集
本章では，まず，Twitter を一定以上の頻度で利用している
ヘビー投稿ユーザとヘビー閲覧ユーザを抽出し，ヘビー投稿
ユーザが普段使用している顔文字とツイートを収集する．次に，収集した顔文字の中から出現頻度の高い顔文字（54 個）を抽出し，ヘビー閲覧ユーザに各顔文字に込められている投稿者の感情を評価してもらうことで，顔文字感情データを取得する．同様に，収集したツイートの中から選出したツイート（200 個）をヘビー閲覧ユーザに読んでもらい，各ツイートに込められている投稿者の感情を評価してもらうことで，ツイート感情デー
タを取得する．このようにして得られるツイート感情データと顔文字感情データからツイートと顔文字をそれぞれ 8 個ずつ選

本節では，予備調査 A により抽出されたヘビー投稿ユーザ 891
人が参加するアンケート調査（予備調査 C）を行い，Twitter
上で用いられている顔文字を収集する．
まず，設問 Q1 で Twitter 利用時における顔文字の使用頻度を尋ね，「よく使う，たまに使う，あまり使わない，ほとんど使わない，全く使わない」のうち「全く使わない」と回答した 110
人を除く 781 人に対し，設問 Q2 で普段使っている顔文字を入力してもらった．このとき，回答欄は 5 つあり，1〜5 個の顔文字が入力可能であった．以上の結果，1,635 個の顔文字を収集することができた．次に，この 1,635 個の顔文字に対し各顔文

表 1 選出した顔文字（8 個）とその感情値
順位

頻度

顔文字

悲しい 嫌い

16

14

^-^

0.40

0.35 2.03 0.35 1.54 2.27 2.37 0.65 0.36

安心

怖れ

高揚

好き

喜び

驚き

怒り

恥ずかしい

0.78

20

10

(*_*)

1.57

1.31 0.53 1.26 0.71 0.57 0.56 2.06 0.84

1.22

28

7

＼ (^^) ／0.29

0.24 1.43 0.28 2.46 2.24 3.34 1.02 0.23

0.44

35

6

(^-^)/

0.31

0.23 2.01 0.21 2.13 2.51 3.01 0.70 0.27

0.46

35

6

(T^T)

3.18

1.67 0.39 1.29 0.50 0.42 0.39 0.75 1.20

0.91

35

6

(-_-)

1.81

1.62 0.45 1.03 0.39 0.36 0.37 0.59 1.41

0.90

35

6

(*^-^*)

0.29

0.32 2.01 0.30 1.98 2.82 3.05 0.70 0.24

1.20

44

5

(；
´Д｀ )

2.15

1.48 0.40 1.69 0.56 0.43 0.39 1.31 1.01

1.57

表 2 選出したツイート（8 個）とその感情値
ツイート

悲しい

嫌い

寒いなぁ。風邪引きそう

1.68

1.29 0.72 1.43 0.77 0.79 0.60 0.94 0.85

安心 怖れ

高揚

好き

喜び

驚き

怒り

恥ずかしい

0.61

消えてなくなりたい

3.19

2.07 0.15 2.20 0.80 0.19 0.17 0.70 1.55

2.06

娘が歩いた！

0.18

0.18 2.10 0.27 3.20 2.75 3.57 3.01 0.18

0.25

今日のライブは本当に楽しかったなぁ〜。またライブに来たい。

0.29

0.20 1.38 0.25 3.12 3.16 3.29 1.06 0.23

0.33

天気がいいので気分も最高 今日も頑張ろう

0.43

0.45 2.07 0.40 2.65 2.23 2.85 0.66 0.48

0.50

３歳の娘が進んでお手伝いしてくれた。優しさに感謝。

0.24

0.22 2.33 0.25 2.72 3.14 3.40 2.15 0.25

0.48

何回も同じこと質問してウザい！

1.34

3.19 0.32 0.97 1.24 0.30 0.30 0.94 3.29

0.47

今目の前で、火災が起きました。

1.59

0.92 0.28 2.30 1.71 0.38 0.39 2.68 0.95

0.33

表 3 顔文字付きツイート（データセット 1 の 8 個）とその感情値
顔文字付きツイート

悲しい 嫌い

安心

怖れ

高揚

好き

喜び

驚き

怒り

恥ずかしい

寒いなぁ。風邪引きそう (-_-)

1.79

1.35 0.71 1.29 0.78 0.66 0.57 0.92 0.78

0.62

消えてなくなりたい (*_*)

2.85

1.73 0.36 2.14 0.90 0.39 0.44 0.88 1.32

1.42

娘が歩いた！(；
´Д｀ )

0.36

0.34 1.85 0.54 2.82 2.43 3.09 2.78 0.29

0.50

今日のライブは本当に楽しかったなぁ〜。またライブに来たい。^-^

0.35

0.33 1.62 0.37 2.89 3.04 3.23 1.17 0.28

0.43

天気がいいので気分も最高 今日も頑張ろう＼ (^^) ／0.31

0.32 2.05 0.31 2.61 2.19 2.88 0.72 0.32

0.44

３歳の娘が進んでお手伝いしてくれた。優しさに感謝。(*^-^*)

0.31

0.28 2.26 0.32 2.63 3.02 3.45 2.08 0.27

0.50

何回も同じこと質問してウザい！(^-^)/

1.24

2.60 0.43 0.90 1.04 0.46 0.45 0.95 2.61

0.53

今目の前で、火災が起きました。(T^T)

2.28

1.27 0.24 2.39 1.54 0.30 0.30 2.48 1.05

0.37

字の出現頻度を求め，出現頻度上位の顔文字 54 個を 3. 3 節のアンケート調査で提示する刺激として採用した．

3. 3 顔文字感情データの取得
本節では，予備調査 A により抽出されたヘビー閲覧ユーザ

528 人が参加するアンケート調査（本調査 1）を行い，顔文字

データセット間で回答者が重複しないよう調整した．
以上の結果得られた「54 個の顔文字 ×10 種類の感情に対する 5 段階評価値」からなるデータに対し，それぞれの顔文字の各感情において 5 段階評価値の平均を求め，顔文字感情データ（54 個の顔文字 ×10 個の感情値）とした．なお，感情評価結果に偏りがある回答者のデータは事前に削除した．

から推測される書き手の感情に関するデータ（顔文字感情データ）を取得する．

3. 4 ツイートの収集と投稿者感情データの取得

まず，3. 2 節で選出された 54 個の顔文字を均等に分け，18

本節では，アンケート調査（予備調査 D）を行い，ツイート個の顔文字からなるデータセットを 3 つ作成するとともに，各を収集するとともに，それぞれのツイートに投稿者がどのよう

データセット内の 18 個の顔文字を 174〜177 人の回答者に見てな感情を込めたかをデータとして取得する．

もらい，それぞれの顔文字に書き手のどのような感情が込めら

まず，3. 1 節の予備調査 A により抽出されたヘビー投稿ユー

れているかを評価してもらった．このとき，各回答者には，提ザを対象とする予備調査 D を実施し，20 代〜50 代の男性 554示された 10 個の感情「悲しい，嫌い，安心，怖れ，高揚，好人，女性 554 人からなる 1,108 人分の回答データを収集した．

き，喜び，驚き，怒り，恥ずかしい」のそれぞれに対し，「感情

具体的には，設問 Q1 で「あなたは普段どのようなツイートをが強く込められている（4 点），感情が割と込められている（3

投稿していますか？あなたが普段しているようなツイートを、点），感情がやや込められている（2 点），感情があまり込めら

今ツイートをするようなイメージで入力してください。」と尋れていない（1 点），感情が全然込められていない（0 点）」のね，ツイートを入力してもらい，続く設問 Q2 で「今、入力し中から最も近いものを 1 つ選んでもらった．なお，予備調査 Cたツイートにはどのような感情が込められていますか？」とツに参加したユーザはあらかじめ回答者から除外するとともに，

イートに込めた感情を回答してもらった．このとき，回答者に提示された感情は「悲しい，嫌い，安心，怖れ，高揚，好き，

表4

重回帰分析の結果（自由度修正済み決定係数 R2 ）喜び，驚き，怒り，恥ずかしい」の 10 個であり，それぞれの感情

R2

感情に対し「感情を強く込めた（4 点），感情を割と込めた（3

悲しい

0.95

好き

0.98

嫌い

0.98

喜び

0.98

安心

0.97

驚き

0.96

怖れ

0.93

怒り

0.99

高揚

0.96

恥ずかしい

0.93

点），感情をやや込めた（2 点），感情をあまり込めていない（1 点），感情を全然込めていない（0 点）」の中から最も近いものを 1 つ選択してもらった．なお，新たなツイートを思いつく

R2

感情

回答者にはこの 2 つの設問を最大 3 回繰り返してもらった．結果，回答者 1 人につき「1〜4 個のツイート ×10 種類の感情に対する 5 段階評価値」からなるデータを得ることができた．以上の結果，全部で 2,786 個のデータが得られたが，中にはノイズと思われるデータも含まれていたため，（1）ランダムな英数

データ（200 個のツイート ×10 個の感情値）とした．なお，感情評価結果に偏りがある回答者のデータは事前に削除した．

3. 6 顔文字付きツイート感情データの取得

字などツイートではないと思われるデータや伏せ字，顔文字等

本節では，アンケート調査（本調査 3）を行い，顔文字付きを含むデータを削除する，（2）感情評価結果に偏りがあるデー

ツイートから感じる投稿者の感情を評価してもらうことで，顔タを削除する，（3）重複ツイートを削除する，（4）差別的な発言

文字付きツイート感情データを取得する．

や侮蔑的な発言，性的な発言など不適切な内容を含むデータを削除する，という手順でデータクリーニングを行った．
このデータクリーニングの結果，838 個のツイートからなる
投稿者感情データ（838 個のツイート ×10 種類の感情に対するまず，3. 3 節において得られた顔文字感情データ（54 個の顔文字 ×10 個の感情値）と 3. 5 節において得られたツイート感情データ（200 個のツイート ×10 個の感情値）からそれぞれ 8個のデータを抽出した．選出した顔文字感情データをそれぞれ

5 段階評価値）が得られた．最終的には，この投稿者感情デーの出現順位・出現頻度とともに表 1 に示すとともに，ツイート

タからそれぞれの感情において強い感情を持つ 20 個のツイー

感情データを表 2 に示す．なお，顔文字・ツイートともに感情トを選出し，全部で 10 個のデータセットを作成した．すなわ

分布がなるべくバランスよくなるよう選ばれている．

ち，各データセットには，それぞれの感情において強い感情を次に，この選出されたツイートと顔文字を総当たり的に組み持つツイート 2 個と各ツイートに対する 10 種類の感情の 5 段

合わせることで，64 個の顔文字付きツイートを生成した．この

階評価値が含まれている．

64 個の顔文字付きツイートを同じツイート・同じ顔文字が重複

3. 5 ツイート感情データの取得しないように 8 個のデータセットに均等に分類した．

本節では，アンケート調査（本調査 2）を行い，3. 4 節で作成された 10 個のデータセット内の各ツイートを回答者に読んでもらい，ツイートに込められている投稿者の感情を評価してもらうことで，ツイート感情データを取得する．
まず，3. 1 節の予備調査 A により抽出されたヘビー閲覧ユー
ザを対象とする本調査 2 を実施し，20 代〜50 代の男性 1,131人，女性 1,129 人からなる 2,260 人分の回答データを収集した．
具体的には，それぞれのデータセット内の 20 ツイートを 224〜228 人の回答者に読んでもらい，ツイート投稿者の感情を評価してもらった．このとき，同じ回答者が複数のデータセットを評価しないよう調整した．
回答者には「あなたがフォローしている人が以下のようなツイートをしたとします。そのツイートを読んで、ツイートを投稿した人のどのような感情がそのツイートに込められているとあなたは感じますか？」という設問を提示し，「悲しい，嫌い，安心，怖れ，高揚，好き，喜び，驚き，怒り，恥ずかしい」の

ここで，3. 1 節の予備調査 B により抽出されたヘビー閲覧
ユーザを対象として本調査 3 を実施し，20 代〜50 代の男性 837
人，女性 882 人からなる 1,719 人分の回答データを収集した．
具体的には，それぞれのデータセット内の 8 個の顔文字付きツ
イートを 95〜113 人の回答者に読んでもらい，ツイート投稿者の感情を評価してもらった．このとき，同じ回答者が複数のデータセットを評価しないよう調整した．なお，設問の提示の仕方も感情評価の仕方も 3. 5 節で述べた本調査 2 と同じなの
で，ここでは割愛する．
以上の結果，64 個の顔文字付きツイートからなる顔文字付き
ツイート感情データ（64 個の顔文字付きツイート ×10 個の感情値）が得られた．参考のために，データセット 1 に対する顔文字付きツイート感情データを表 3 に示す．

4 重回帰分析による感情どうしの関係の定式化
4. 1 重回帰分析

それぞれに対し，「感情が強く込められている（4 点），感情が本節では，顔文字付きツイート感情データを目的変数，ツ

割と込められている（3 点），感情がやや込められている（2イート感情データと顔文字感情データを説明変数とする重回帰点），感情があまり込められていない（1 点），感情が全然込め分析を行い，感情どうしの関係を定式化する．

られていない（0 点）」の中から最も近いものを 1 つ選択してもらった．

重回帰分析は以下の要領で行った．すなわち，任意の感情（1種類）に対する顔文字付きツイート感情データを目的変数，す以上の結果得られた「200 個のツイート ×10 種類の感情に対べての感情（それぞれ 10 種類）に対するツイート感情データ

する 5 段階評価値」からなるデータに対し，それぞれのツイーと顔文字感情データを説明変数とし，計 10 回の重回帰分析を

トの各感情において 5 段階評価値の平均を求め，ツイート感情

行った．このとき，変数選択法には変数増加法を採用し，目的表 5 全データに対する重回帰分析の結果得られた重回帰式（偏回帰係数と定数項）
目的変数／顔文字付きツイートの感情値
説明変数

悲しい

ツ

悲しい

0.604

イ

嫌い

|

安心

ト

怖れ

の

高揚

感

好き

情

喜び

値

驚き

嫌い

安心

好き

喜び

驚き

0.047

怖れ

0.272

0.281

0.060

0.413

–0.413 –0.115

0.839
0.769
–0.297–0.117

文

嫌い

字

安心

の

怖れ

感

高揚

情

好き

値

喜び

0.424
–0.240

0.365

0.580

0.435

0.037

0.129

–0.109
0.927

0.504

0.134

0.211

0.073

0.149

0.421

0.432
0.803

0.024
0.453

–0.0350.141–0.335–0.160–0.017–0.143

恥ずかしい–0.232 –0.219–0.164–0.040

恥ずかしい
悲しい

怒り

–0.070怒り顔高揚–0.124
0.062

0.089

0.387

0.479

0.166
–0.2430.167
0.126–0.122

驚き–0.097 –0.090

怒り

0.296

0.180

–0.421 –0.535 –0.713

0.176

恥ずかしい

0.047

定数項

0.290

–0.019

0.212

0.345

表 6 全データに対する平均二乗誤差（RMSE）

0.610

0.303

0.252

–0.014 –0.217

0.638

まず，重回帰式（表 5 参照）を用いてツイート感情データと顔

感情

RMSE

感情

RMSE

文字感情データから顔文字付きツイートの感情値を算出し，顔

悲しい

0.17

好き

0.13

文字付きツイート感情データと比べることで，全データに対す

嫌い

0.11

喜び

0.16

安心

0.12

驚き

0.14

怖れ

0.17

怒り

0.09

高揚

0.15

恥ずかしい

0.08

平均 RMSE0.13

る重回帰式の精度を評価した．このとき，評価指標としては以下の式で求められる平均二乗誤差（Root-Mean-Square-Error:

RMSE）を採用した．結果を表 6 に示す．

v
u 64
u∑
(Vi − V ′ )2 /64
RM SE = ti

変数の算出に貢献しない変数を削除した．それぞれの重回帰分析において算出された自由度修正済み決定係数を表 4 に示す．
表 4 によれば，自由度修正済み決定係数は，いずれの感情においても 0.90 以上となっており，得られた重回帰式の当てはまり具合が極めて良いことを示している．ここで，それぞれの重回帰分析において得られた重回帰式（各説明変数の偏回帰係数と定数項）を表 5 にまとめる．

5 重回帰式の精度評価
本章では，顔文字付きツイート感情データとツイート感情
データ・顔文字感情データとの関係が重回帰式によりどの程度
うまく表現されているかを調べるために，全データに対する重回帰式の精度を評価する．次に全データに対する 8 分割交差検定を行うことで，得られた重回帰式が未知なデータに対しても頑健かどうかを検証する．

5. 1 全データに対する重回帰式の精度評価
本節では，4. 1 節で求めた重回帰式を用いて全データに対す
る重回帰式の精度を評価する．

i=1

但し，Vi は i 個目の目的変数の値を，Vi′ は i 個目の説明変数の値を用いて重回帰式により算出された値を示している．
表 6 によれば，各感情における RMSE は 0.08〜0.17 の範囲であり，その平均は 0.13 であった．感情値が取りうる値が 0.0〜4.0 ということを考え，この幅（= 4.0 − 0.0 = 4.0）で正規化してみると，感情に対する平均誤差（= 平均 RMSE/4.0）は3.3%と十分小さいことがわかる．このことから，4. 1 節で得られた重回帰式（表 5 参照）は，ツイート感情および顔文字感情と顔文字付きツイート感情との関係を十分高い精度で表現できていると言える．

5. 2 未知データに対する重回帰式の頑健性の検証
本節では，全データに対し 8 分割交差検定を行うことで，重回帰分析により得られる重回帰式が未知なデータに対しても頑健かどうかを検証する．
まず，ツイート感情データ，顔文字感情データ，顔文字付き
ツイート感情をツイートや顔文字が重複しないよう均等に分割
し，8 個のデータセットを作成した．すなわち，各データセッ

文字付きツイート）から感じる投稿者の感情を評価してもらう

表 7 8 分割交差検定の結果（RMSE）
未知データセット
感情

1

2

3

4

5

6

7

8

平均

際に，それぞれの感情がどのくらい込められているかにより 5

RMSE

段階（4 点〜0 点）で評価してもらった．

悲しい

0.20 0.20 0.17 0.23 0.16 0.20 0.19 0.24

0.20

嫌い

0.16 0.11 0.11 0.12 0.07 0.17 0.11 0.10

0.12

安心

0.15 0.15 0.13 0.18 0.14 0.18 0.19 0.09

0.15

怖れ

0.16 0.19 0.20 0.18 0.20 0.25 0.12 0.16

0.18

ついては言及していない．この点についてまず考察する必要が高揚

0.41 0.21 0.19 0.14 0.22 0.17 0.23 0.16

0.22

ある．
（2）今回の調査・分析により，ツイート感情および顔文

好き

0.10 0.15 0.14 0.16 0.19 0.21 0.19 0.09

0.15

字感情と顔文字付きツイート感情との関係を重回帰式を用いて喜び

0.15 0.15 0.18 0.23 0.25 0.25 0.20 0.15

0.20

高精度に表現できることが分かった．そこで，ツイートや顔文驚き

0.16 0.21 0.10 0.23 0.17 0.21 0.15 0.20

0.18

字から投稿者の感情（10 個の感情値）を推測すための手法を考怒り

0.13 0.07 0.11 0.10 0.11 0.16 0.09 0.12

0.11

案し，重回帰式と組み合わせることで，顔文字付きツイートの恥ずかしい

0.11 0.08 0.09 0.06 0.10 0.13 0.11 0.13

0.10

トにはツイート感情データと顔文字感情データが 8 個ずつ，各今後の課題として以下のようなものが挙げられる．
（1）本稿では，重回帰分析により重回帰式を求めたが，その式の意味に

感情値を高精度に算出するための手法を開発したい．

謝辞ツイートと各顔文字の組み合わせに対応する顔文字付きツイー
ト感情データが 8 個含まれている．次に，任意の 1 個のデー

本研究の一部は，JSPS 科研費 17K00430 ならびに福田将治

タセットを未知データセットとし，残り 7 個のデータセットを奨学寄付金による研究助成の成果であり，ここに記して感謝の用いて 4. 1 節と同じ要領で重回帰分析を行った．さらに，7 個意を表す．

のデータセットから得られた重回帰式を用いて未知データセッ
ト内のツイート感情データと顔文字感情データから顔文字付き
ツイートの感情値を求め，未知データセット内の顔文字付きツイート感情データと比べることで，未知なデータに対する精度（RMSE）を求めた．以上の操作をすべてのデータセットに対し，感情毎に行った．結果を表 7 にまとめる．
表 7 によれば，各感情における平均 RMSE は 0.10〜0.22 の範囲であり，表 6 に示された結果（全データに対する RMSE）と比べても遜色なく十分高い精度であることがわかる．このことは，4. 1 節で得られた重回帰式（表 5 参照）が未知なデータに対しても頑健に適用可能であることを示唆しており，ツイー
ト感情データおよび顔文字感情データと顔文字付きツイート感
情との関係を適切に表現していることがわかる．

6 ま と め
本稿では，Twitter 上で投稿・閲覧されているツイートを対象に，顔文字が付与されることで，ツイートから推測される投稿者の感情がどのように変化するかをアンケート調査に基づいて調べ，その結果に対し重回帰分析を行うことで，ツイート感
情（顔文字のないツイートから推測される投稿者の感情）や顔文字感情（顔文字から推測される投稿者の感情）と顔文字付き
ツイート感情（顔文字付きツイートから推測される投稿者の感情）との関係を重回帰式という形で定式化した．また，精度評価を行うことにより，得られた重回帰式がこの 3 種類の感情の関係を十分高い精度で表現していることを示した．さらに，8
分割交差検定を行った結果，得られた重回帰式が未知なデータに対しても頑健であることを示した．なお，本稿で対象とする感情は「悲しい，嫌い，安心，怖れ，高揚，好き，喜び，驚き，怒り，恥ずかしい」の 10 個であり，国語学者の中村明が提唱した 10 種類の基本感情 [9] をベースにアレンジしたものとなっている．また，各回答者には提示刺激（ツイート，顔文字，顔文

献[1] https://twitter.com/[2] 熊本忠彦：Twitter の利用状況とツイートの印象に関する分
析，情処研報（自然言語処理），Vol. 2016-NL-227，No. 16，
pp. 1–13，2016．
[3] プタシンスキ ミハウ，奥村紀之，ジェプカ ラファウ：顔文字の現象および研究の概観，人工知能学会誌，Vol. 32，No. 3，
pp. 333–341，2017．
[4] 奥村紀之，プタシンスキ ミハウ，ジェプカ ラファウ：工学的・心理学的側面から見た顔文字の分析に関する研究動向，人工知能学会誌，Vol. 32，No. 3，pp. 342–349，2017．
[5] 廣瀬信之，牛島悠介，森周司：携帯電話メールによる感情の伝達に顔文字と絵文字が及ぼす影響，感情心理学研究，Vol. 22，
No. 1，pp. 20–27，2014．
[6] 荒川歩，鈴木直人：謝罪文に付与された顔文字が受け手の感情に与える効果，対人社会心理学研究，Vol. 4，pp. 128–133，2004．
[7] 田口雅徳：顔文字の付与および文頭・文末の小文字化がメール文の印象に与える影響，情報学研究（獨協大学情報学研究所），
Vol. 3，pp. 105–111，2014．
[8] https://monitor.fast-ask.com/[9] 中村明，感情表現辞典，東京堂出版，東京，1993．