DEIM Forum 2014 B3-3

Twitter から有益な日常情報を発見するための特徴語による地域ユーザの検索
田原

琢士†

馬

強††

† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町 36-1†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町 36-1
E-mail: †tahara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††qiang@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし Twitter などのマイクロブログで発信されている地域・日常生活に役立つ “その場” の情報を発見するには，
地域情報を発信するユーザの検索が重要な課題である．そこで，本研究では出現頻度，発信ユーザ数と発信時間，およびその他の地域との差異を考慮して対象地域の特徴語を抽出し，それに基づく地域ユーザの検索手法を提案する．
キーワード

マイクロブログ，Twitter，地域情報，地域ユーザ検索

1. は じ め にる情報を発見するのでなく，その生活地域内の Twitter ユーザを検索して．それらのユーザの発言を対象に “その場” の地域

現在，マイクロブログが非常に普及している．その代表であ情報を獲得することが有効であると考えられる．小さな範囲のる Twitter（注 1）では 140 字以下の Tweet と呼ばれる短文を投稿

地域ユーザの検索のために，本論文では特定地域のユーザとそ

でき，ユーザは日常における体験をその場で発信することがでの周辺の他の地域のユーザの Tweet から，語の出現頻度，語きる．このような情報の中には，ユーザの生活地域における有を発信するユーザ数と語が発信された日数，特定地域とその他益な情報，例えば生活地域内でのイベントや，交通の情報，おの地域の差異を考慮して語の地域度を算出することで対象地域

店の混雑状況といった情報が含まれている．これらの情報はその特徴語を抽出し，その地域特徴語を用いて地域ユーザの可能の時点，その場所で役立つ場合が多く，リアルタイムに知るこ性のあるユーザを発見したのち，地域特徴語の地域度を成分にとができれば地域ユーザの日常生活に有用であると考えられる．

とる地域ベクトルを用いてーザ分類を行い，地域ユーザを検索

このような日常生活における有益な情報を Twitter から獲得するには，Tweet の発信時間と場所を把握する必要がある．

Twitter では発信時間は明記されているが，場所に関する情報する手法を提案する．

2. 関 連 研 究が不十分である．Tweet がどの場所で発信されたかが事細かにTwitter からイベント情報を発見する研究としては，[1,2] 以記載されることは稀である．また，Twitter の機能として位置

外にも，路線名を含んだ Tweet から SVM による分類で鉄道情報のタグ（ジオタグ）を付けることは可能であるものの，そのトラブル状況を抽出する土屋らの研究 [3] や，地名を含んだの利用率は 2012 年の時点でわずか 0.77%（注 2）に過ぎない．

Tweet から単位時間当たりの呟き数を考慮することでイベン

地震や有名人の動向など多くのユーザが関心もつホットな情トなどを検出する松村らの研究 [4]，foursuqare（注 3）を経由した報であれば，榊らの研究 [1,2] で示されているように，必要なTweet と，それらに記載された地名を含んだ Tweet から共起

ジオタグつき Tweet を集めることができる．しかし生活地域する語を抽出することで，その場所でのイベントを発見する渡での日常生活における有益な情報に関心を持つのはその生活地

辺らの研究 [5]，一定時間内に成されたジオタグ付き Tweet か

域内のユーザであるため，日常生活における有益な情報を示す

らユーザのクラスタを作成し，クラスタ内での共起語を抽出し充分なジオタグつき Tweet を得るのは難しいと考えられる．

てイベントを発見する杉谷らの研究 [6] などが挙げられる．

ここでの生活地域というのは小さな範囲である．例えば，現在[3] の研究では東京メトロの 9 路線についてトラブル状況を隣の市でドリンクの無料配布が行われていると言う情報を知っ検出しており，鉄道事故は路線をその時点で利用している多くても，ユーザはわざわざもらいに行かない．しかし自分が歩いの乗客にとって関心のあるイベントのため，路線名を含んだて行ける場所で配布をしているならば，ユーザはもらいに行く

Tweet だけからでもある程度有効な抽出ができている．[4] のであろう．このように，生活地域での日常生活における有益な研究では停電などの規模の大きなイベントを検出している．こ情報というのは，興味を持つユーザの活動範囲が小さな地域にれらの研究の手法で検出できるのは場所の名前を含んでいる

限定されるのである．

Tweet が示すイベントだけであり，そのほとんどが広い範囲の

そこで，ジオタグ付きのツイートから地域・日常生活に関す人々が関心を持つ規模の大きなイベントである．しかしながら我々が求める日常情報は関心のある人々が狭い範囲に限定され（注 1）：https://twitter.com（注 2）：http://semiocast.com（注 3）：https://foursquare.com/

るもので，この情報を示す Tweet に場所名が含まれることはて出現頻度が高い，もしくはその地域のユーザのみが多く発信稀であると考えられる．

する語とする．地域特徴語抽出の手順を以下に示す．

[5,6] の研究では比較的小規模のイベントを検出している．
[5] は foursquare に登録された場所のうち，有名な場所や駅名（ 1 ） 各ユーザの Tweet から既存の形態素解析ツールを用
いて語を切り出すなど地域によって示す場所が曖昧にならないものについてのみ（ 2 ） 各語の出現頻度，発信ユーザ数，発信日数，他の地域イベントを検出しているため，我々の求める日常生活の範囲ででの出現及び出現頻度を考慮して地域度を計算するの日常情報を検出しようとすると検出数が極僅かになってしま（ 3 ） 地域度の高いものを地域特徴語とする

う．[6] の研究についても，ジオタグ付き Tweet が少なさのた

本節では 3. 1. 1 で (1) について，3. 1. 2 で (2) について述べる．

めに，狭い範囲での日常情報の検出数は少なくなってしまうと

3. 1. 1 Tweet からの語の切り出し考えられる．このため，まず狭い範囲の Twitter ユーザを発見

Tweet からの語の切り出しには既存の形態素解析ツール

し，それらのユーザの Tweet から地域情報を取得するのが有（MeCab（注 4）,etc.）を使い，未知語と名詞のみを切り出す. ただ効であると考えられる．

し Li らの研究 [11] で述べられているように，Tweet には１４

Twitter ユーザの属性情報として生活地域を推定する研究と０字の制限があるために文法的な誤りや正式でない省略がみらしては，ツイート中の単語と地域の相関をもとにした確率モデれる．このため，形態素解析ツールが未知語や名詞として推定

ルとユーザの位置推定を調整するための格子ベースの近隣平滑するもののみを切り出してしまうと，本来意図されている語を

モデルを用いた Cheng らの研究 [7] や，LDA(Latent Dirichlet

切り出せない場合がある．そこで本手法では，形態素解析ツー

Allocation) を用いて Tweet のトピックを作成してユーザの生ルが推定した連続する二つ以上の名詞または未知語を一つのま活に関わる地域を推定する堂前らの研究 [8] などがある．前者とまりと扱い，推定された単語を基本単位とする N グラム法

はアメリカの市レベルでの位置推定を行い，100 マイルの誤差

(1 <
=N <
= 7) を用いて連続する 1 つ以上の名詞または未知語をで 51%のユーザの位置を特定している．後者は日本の都道府県

全て一つの名詞として切り出す．例えば MeCab は「熊野寮祭」

レベルで位置推定を行い、精度 0.59，再現率 0.54 であった．こを「熊野」と「寮」と「祭」の連続した三つの名詞として推定

れらに対して，本研究ではより小さい生活地域のユーザの検索するが，本研究では「熊野」，
「寮」，
「祭」，
「熊野寮」，「寮祭」，を行う手法を提案する.

「熊野寮祭」の六つの語として切り出す．

地域特徴語を用いてユーザの居住地を推定する研究として西また，上記の処理の際に出る１文字だけの平仮名やカタカナ，村らの研究 [9] が挙げられる．西村らは地域の Tweet を一つのアルファベット，記号などは地域特徴語にはならないと考えられ文書と見た TF-IDF 法に基づいて地域特徴語を抽出し，それをるので処理の際に取り除く．また，Twitter 上で他人の Tweet

素性とした SVM による多クラス分類を用いて 47 都道府県をを拡散する「リツイート」を示す文字列「RT」や他人への返信単位として居住地推定を行い，F 値 0.34 を達成している．こを表す「@“ユーザ名”」，URL を表す文字列，顔文字，Tweetの手法に対し，本研究では地域の Tweet がその地域の複数のの話題を示すために用いられるハッシュタグを表す「#“文字ユーザが多様な時間に呟いた Tweet であることを考慮し，語列”」などの地域特徴語に当たらない語もできる限り取り除く．

を呟いた地域ユーザの数と呟かれた時間も考慮して地域特徴語を検出する．

3. 1. 2 地域度の計算
特定地域の特徴語は，出現頻度が周辺の他の地域の Tweet 内

また長谷川らの研究 [10] では，TF-IDF 法に基づいて，まずに比べて高く，その地域の Tweet 内にしか現れない語であると特定の地名と共起度の高い語から地名に対する特徴語辞書を作考えられる．しかしながら地域の Tweet というのは一人の人成し，類似する複数の辞書を時間的・空間的に連続したものだ

物が一度に書いた文書ではなく，実際には様々なユーザが異なと捉えて統合，地域の特徴語辞書とする．この操作により，長る時間に発信した Tweet の集まりである．このため，各地域

谷川らは地域特徴語が被覆する地域・時間の範囲をより詳細にの Tweet を一つの文書として特定地域の Tweet での語の出現求めることを試みている．この研究では辞書作成に用いる地名

頻度と周辺の他の地域で語が出現するかどうかだけを考慮するをあらかじめ与えて Tweet を収集するが，本研究ではそういっのではなく，語を発信する特定地域のユーザ数及び特定地域でたものは与えず，特定地域とその周辺の地域のユーザの Tweet

語が発信された日数も考慮すべきである．そこで，以下に示すを用いて地域特徴語を抽出する．

ような指標を考慮して地域度を計算する．

3. 地域ユーザの検索手法

1. 語の出現頻度
前述したように各地域の Tweet は一つの文書ではなく，膨大特定地域の情報を日常的に発信するユーザは，その地域特有な数の Tweet の集まりである．このため，地域での語の出現の場所・日常的な話題などを示す語を多く発信していると考え頻度を地域の Tweet 内での語の出現回数としてしまうのは問られる．そこで，本手法ではそういった地域特徴語を Tweet か

題がある．例として一個の Tweet に語が十個含まれている場ら抽出し，地域特徴語を多く呟くユーザをその地域の日常情報

合と，十個の Tweet に語が一個ずつ含まれている場合を考えを発信するユーザとする．

る．全体としてどちらも語の出現回数は十回であるが，ユーザ

3. 1 地域特徴語の抽出
本研究では，特定地域の特徴語はその周辺の他の地域に比べ（注 4）：https://code.google.com/p/mecab/

が Tweet で語を発信した回数は前者は一回，後者は十回となていると考えられる．しかしそういった語の中で，短期間の間る．従って，Twitter においては語の全体での出現回数ではなにだけ発信された語は突発的な事件やイベントなどを表す語でく語の Tweet による発信回数を重視すべきである．そこで本ある場合が多い．これらを除くために語が発信された時間 (日研究では地域 Cj での語 ti の出現頻度 tf (ti , Cj ) を以下のよう

数) を考慮する式 (4) を計算する.

に定める．

dc(ti , C0 ) =tf (ti , Cj ) = (Cj のユーザが語 ti を含む Tweet を呟いた回数)

1 で述べた出現頻度が高い語が地域の特徴語になるとは限らない．単純に出現頻度が高くなる語というのは，例えば ‘今日’や ‘時間’ などといった地域に関係なく一般的によく呟かれる語である．我々が求めている特徴語はあくまで ‘周辺の他の地域に比べて’ 出現頻度が高い語である．この相対的な出現頻度を

呟いた日数，|D| は総日数を表す．よって短期間に地域 C0 の
ユーザが呟いた語は式 (4) の値が小さくなる．
本研究では以上で挙げた式 (1),(2),(3),(4) を用いて語 ti の特定
地域 C0 の地域度を式 (5) で計算する．

loc(ti , C0 ) = rtf (ti , C0 ) ∗ icf (ti ) ∗ uc(ti , C0 ) ∗ dc(ti , C0 )式 (1) で計算する．

tf (ti , C0 )1 X
tf (ti , Cj )
|C|

(5)

(1)

この式を 3. 1. 1 に示した手法で切り出した各語に適用し，地域j

ここで Cj は各地域，C0 は対象としている特定地域，|C| は地
域の総数をそれぞれ表す．式 (1) では語 ti の地域 C0 での出現頻度を全地域の語 ti の出現頻度の平均で割っており，どの地域においても出現頻度が同程度の語，または地域 C0 で出現頻度が他の地域より低い語は値が小さくなり，地域 C0 で出現頻度が他の地域より高い語は値が大きくなる．

度の高い語を地域の特徴語として用いる．

3. 2 地域ユーザ検索
地域ユーザ検索では 3. 1 の手法で抽出された上位の特徴語を多く呟くユーザを地域ユーザと推定する．上位の特徴語から各ユーザ及び対象としている特定地域に対してベクトルを生成した後 (それぞれユーザベクトル，地域ベクトルと呼ぶ．)，ユー
ザベクトルと地域ベクトルとのコサイン類似度をユーザごとに

3. 周辺の他の地域での語の出現の考慮

計算し，類似度の高いユーザをその地域のユーザとする．ただ特定地域の特徴語はその地域でしか発信されず，一般的な語はどの地域でも発信されると考えられる．そこで語が周辺の他

し，計算対象となるユーザは地域特徴語を用いて収集する．類
似度の計算式を式 (6) に示す．

の地域で出現しているかを考慮するために式 (2) を計算する．

icf (ti ) =(4)

ここで dc(ti , C0 ) は地域 C0 内のユーザが語 ti を含む Tweet を

2. 周辺の他の地域を考慮した語の出現頻度

rtf (ti , C0 ) =d(ti , C0 )|D||C|
cf (ti )(2)X
sim(vu , c0 ) = s

X

ここで cf (ti ) は語 ti を含む Tweet を呟いたユーザが存在する
i

地域の数である．式 (2) では総地域数 |C| を cf (ti ) で割っており，語 ti が出現する地域の数が少ないほど値が大きくなる．

wui wc0 i

i
2
wui

sX

(6)
wc20 ii

ここで vu = (wu1 , wu2 , ...wun ) はユーザ u のユーザベクトル，

4. 発信ユーザ数

c0 = (wc0 1 , wc0 2 , ...wc0 n ) は地域 C0 の地域ベクトルであり，2，3 で述べた rtf (ti , C0 )，icf (ti ) の値が大きいほど語 ti はwui と wc0 i はそれぞれ各ベクトルにおける上位特徴語 hi の

特定地域 C0 に特有の語である可能性が高い．しかしながら地重みである．式 (6) の値が一定の閾値を超えていればユーザ u

域の特徴語は ‘その地域の中では’ 一般的な語であると考えられ，

を地域 C0 のユーザと判断する．また，地域ベクトルの各重み

特定地域に特有の語であっても，その地域のごく一部のユーザ

wc0 i には，式 (7) のように対応する上位特徴語 hi の地域度をだけが発信する語はその地域の特徴語ではないと考えられる．

割り当てる．

そこで，語を発信するその地域のユーザ数を考慮するために式(3) を計算する．
uc(ti , C0 ) =u(ti , C0 )|UC0 |

wc0 i = loc(hi , C0 )(7)

評価実験では提案手法を含めた四つの手法で地域ベクトルを作(3)

ここで u(ti , C0 ) は地域 C0 のユーザのうち語 ti の含まれる成する．

4. 評 価 実 験Tweet を呟いたユーザの数，|UC0 | は地域 C0 のユーザの総数をそれぞれ表す．したがって地域 C0 において一部のユーザだ
けが呟く語は式 (3) の値は小さくなる．

5. 発信された日数
2，3，4 で述べた rtf (ti , C0 )，icf (ti )，uc(ti , C0 ) の値が大
きい語は，その地域特有の語であって多くのユーザに発信され提案手法の有効性を検証するために，地域特徴語の抽出の評
価実験と，地域ユーザ検索の予備調査及び評価実験を行った．
本実験では対象とする特定の生活地域を京都大学周辺，その周辺の他の地域を京都市の全 11 区（北区，上京区，左京区，中京区，東山区，山科区，下京区，南区，右京区，西京区，伏見区）

表 1 実験データの各地域ごとの Twitter ユーザ数
地域

京大周辺

ユーザ数 349
地域

山科区

表 2 手法ごとの地域度による語のランキング TOP20．太字は京都大

北区

上京区 左京区 中京区 東山区

389

346

421

399

316

学周辺に関連する語を表す
順位

提案手法

手法 B1

手法 B2

手法 B3

1

総人

今日

ミニスイーツ局

今日

下京区 南区

右京区 西京区 伏見区

2

NF

時間

ミニスイーツ

時間

331

350

3

メディセン

明日

ライトブースト明日

4

ナイスロック

みたい

オポ

みたい

5

ナイスナイス

自分

スイーツ局

自分

6

京大

京都

ライトブー

京都

7

クラシス

好き

京大マップ

最近

験データとして用いる．尚，京大周辺のユーザには Twitter プ

8

授業

ちゃん

カーリング

好き

ロフィールの自己紹介の欄に “京大生”，“京大”，“KU”，ある

9

バイト

大学

ナイスロック京大

いは “Silly Fox” などの京都大学固有の団体名，あるいは “総

10

履修

感じ

回演奏会

みんな

人” などの京都大学特有の学部を示す単語が記載されている

11

共北

授業

ナイスナイス感じ

ユーザ，もしくは Twitter プロフィールの場所の欄に京都大学

12

実験

京大

writeboost

ところ

13

D進

バイト

KU 界隈

ちゃん

14

ルネ

最近

山崎はるかさん大学

15

ロックスター・エ ところ

KU 界隈 B

授業

ユーザ数 315

335

322

365

と設定し，1 地域あたり約 350 から 400 人のユーザの 10 月 1
日から 11 月 30 日までの２ヶ月間の Tweet 計 1,843,188 件を実と記載されているユーザを人手で収集して用いている．各区のユーザについては．Twiiter ユーザをプロフィール情報で検索できるサービスである twpro （注 5）と Twitter プロフィール検索（注 6）

ナジードリンクの API を用いて各区のユーザを取得した．

16

4共

www

界隈 B

バイト

4. 1 地域特徴語抽出の評価

17

時計台

みんな

z カラオケオフ

NF

前述した実験データ全てを使って提案手法による特徴語のラ

18

回生

日本

ひなすき

昨日

ンキングを行った．手法の評価には，地域度の上位 100 語，500

19

レポート

問題

梅子氏

意味

20

英語

意味

カドラ

日本

語，1000 語について nDCG(normalized Discounted Cumula-

tive Gain) を用いる．各語の京都大学周辺との関連度合いは 0

表 3 手法ごとの語のランキングに対する NDCG の評価値

から 3 の 4 段階とし，人手でスコア付けを行った．用いた上位

語数＼手法

提案手法 手法 B1 手法 B2

手法 B3

k 語に対する DCG の式を式 (8) に示す．

上位 100 語

0.884

0.429

0.371

0.415

k
X

上位 500 語

0.836

0.462

0.468

0.469

上位 1000 語

0.801

0.472

0.523

0.490

DCGk = rel1 +

i=2

reli
log2 (i + 1)

(8)

ここで reli は第 i 位の語の京都大学周辺との関連度合いを表す．

ここで，RITF は対象地域語での語の出現頻度をその地域の語比較手法には，以下の三つの手法を用いる．

の出現頻度の平均で割って正規化したものである，RITF の計•算式を式 (12) に示す．ただし |TC0 | は地域 C0 のユーザが呟い

手法 B1

対象地域での語の出現頻度のみを考慮した式 (9) を用いて語のた Tweet から切り出した語の語彙数とする．

ランキングを行う

ritf (ti , C0 ) =locB1 (ti , C0 ) = tf (ti , C0 )(9)log2 (1 + tf (ti , C0 ))1 X
log2 (1 +tf (tj , C0 ))|TC0 |

(12)

j

•

手法 B2

結果として表２に各手法ごとのランキングの一部（上位 20

対象地域での語の出現頻度とその他の地域での出現を考慮した式 (10) を用いて語のランキングを行う件）を，表 3 に各手法ごとの上位 100 語，500 語，1000 語に対する nDCG による評価値を示した．表 2 から提案手法による

locB2 (ti , C0 ) = log2 (1 + tf (ti , C0 )) ∗ log2 (1 + icf (ti ))(10)

ランキングでは京都大学周辺に関連する言葉（総人，NF，メディセン，クラシス，共北.. 等）が多く上位にランクされることが分かった．これに対し，手法 B1，B3 によるものは一般的

•

手法 B3

な語 (今日，時間，明日，みたい，好き，感じ.. 等) が上位に多Paik の 研 究 [12] で 紹 介 さ れ て い る RITF(Relative Intra-

く見られ，手法 B2 によるものには一般的ではないが京都大学

document TF) を，提案手法の地域度 (式 (5)) に rtf (ti , C0 ) の周辺とは関連のない語（ミニスイーツ，ミニスイーツ局，ライ

代わりに使う式 (11) を用いて語のランキングを行う

トブースト，オポ.. 等）が上位にランクされることが分かった．

locB3 (ti , C0 ) = ritf (ti , C0 ) ∗ icf (ti ) ∗ uc(ti , C0 ) ∗ dc(ti , C0 )(11)
（注 5）：http://twpro.jp/（注 6）：http://tps.lefthandle.net/

また表３の通り，提案手法によるランキングは上位 1000 語に対する nDCG の評価値が 0.801 と他の手法に比べておよそ 0.3
も上回っている．これらの結果から，提案手法が地域特徴語の抽出に有効であると考えられる．
以下で各手法についての考察を述べる．

表 4 手法 P1 のしきい値と再現率，

表 5 手法 P2 のしきい値と再現率，適合率，F 値の関係
しきい値•

表 6 手法 P3 のしきい値と再現率，適合率，F 値の関係

再現率 適合率F値

しきい値 再現率

0.65

0.281

0.671

0.395

0.40

0.60

0.341

0.575

0.428

0.55

0.418

0.495

0.453

0.50

0.501

0.422

0.459

適合率，F 値の関係

適合率

F値

しきい値

再現率 適合率

F値

0.344

0.732

0.468

0.25

0.183

0.831

0.300

0.375

0.438

0.709

0.540

0.225

0.309

0.755

0.439

0.35

0.504

0.624

0.558

0.2

0.410

0.598

0.486

0.325

0.567

0.559

0.563

0.175

0.553

0.512

0.532

0.45

0.573

0.380

0.457

0.30

0.650

0.477

0.550

0.15

0.659

0.399

0.497

0.40

0.639

0.329

0.434

0.275

0.716

0.419

0.529

0.125

0.734

0.300

0.426

0.35

0.716

0.298

0.421

0.25

0.751

0.365

0.492

0.1

0.814

0.227

0.355

手法 B1

ら提案手法を用いて京都大学周辺の上位 1000 語の特徴語を特手法 B1 は単純に語の出現頻度を指数としているため一般的徴量とする地域ベクトルを作成し，この地域ベクトルと全地域に多く呟かれる語が上位にランクされたと考えられる．手法の各ユーザの Tweet 群から作成したユーザベクトルのコサイ

B1 の上位には “京大” や “大学” などの京都大学周辺に関連のン類似度を計算してユーザの分類を行った．ユーザ u のユーザ

ある語もランクされているが，これらは京大生の Tweet におベクトル vu = (wu1 , wu2 , ...wu1000 ) の特徴量も京都大学周辺のいて出現頻度を高いから上位にランクされているいるだけで，上位 1000 語の特徴語とし，重みは以下の三通りの手法で作成出現頻度の低い京都大学に関連のある語は下位にランクされて

する．

しまった．

•

手法 B2

手法 B2 は，手法 B1 とは違って式 (2) の効果で他の地域で•手法 U Vb

ユーザが語を含む Tweet を一回以上すれば重みを 1 に，そうでなければ 0 にする(

呟かれない語を上位にランクしているが，“ミニスイーツ” や“ライトブースト” と京大に関連のない語を上位にランクしてし

wui =

0

if utf (hi , U ) = 0

1

else

まっている．詳しく調べると，これらの上位の語の多くは 1 人
あるいは少数のユーザだけが何度も呟いている語や短期間に多•く呟かれた語であった．このため，他の地域には出現しないがユーザが語を含む Tweet を呟いた回数を重みとする

地域に関連のない語が上位にランクされることがあるとわかる．

•

手法 U Vfwui = utf (hi , u)

提案手法と他の手法の比較

手法 B1，B2 に対し，提案手法では式 (3) でユーザ数を，式(4) で語が呟かれる日数を考慮に入れているため，より優れた結果が得られたと考えられる．また，手法 B3 でも式 (3),(4) を組み込んでいるが，提案手法の式 (1) が他の地域の出現頻度を•

U Vf dユーザが語を含む Tweet を呟いた回数とユーザが語を含む

Tweet を呟いた日数の積を重みとする
wui = utf (hi , u) ∗考慮して語の相対的な出現頻度を出すのに対して，RITF は京

udc(hi , u)|D|

大周辺の Tweet 内での出現頻度だけを考慮して出現頻度の正ここで hi は重み wu1 に対応する語を表し，utf (hi , u) はユー

規化を行っていることから，手法 B1 と似た結果になったと考

ザ u が語 hi を含む Tweet を呟いた回数，udc(hi , u) はユーザえられる．このことから式 (1) も特徴語抽出に有効であるとわU が語 hi を含む Tweet を呟いた日数を示す．予備調査では以かった．

下の三通りの手法でユーザ分類を行った．

しかしながら，今回の評価実験では京都大学周辺のユーザとして京大生を選んでいるので，このように提案手法が優れた結果を得られたのは “京大生” という共通の属性を持っていたか
らだと考えられる．また今回の nDCG の評価では関連度合い
を 1 人で付けたため，今後より多くのユーザに．評価してもらう必要があると考えられる．

•

手法 P1

手法 U Vb により重みを作成した各ユーザベクトルと地域ベ
クトルとの類似度による分類

•

手法 P2

手法 U Vf により重みを作成した各ユーザベクトルと地域ベ
クトルとの類似度による分類

4. 2 地域ユーザ検索の評価•

提案手法の有効性を確かめるために地域特徴語を利用した地手法 U Vf d により重みを作成した各ユーザベクトルと地域ベ

手法 P3

域ユーザ検索の評価実験を行った．本節では，まず地域ユーザ

クトルとの類似度による分類の分類のための適切なしきい値を決定する予備調査について述それぞれの手法での，しきい値と再現率 (Recall)，適合率

べ，次に地域ユーザ検索の評価実験について述べる．

(P recision)，F 値の関係を表 4,5,6 に示す．ただし F 値は以下

4. 2. 1 予 備 調 査
地域ユーザ検索手法の予備調査として，全ユーザの Tweet かの式 (13) で計算を行った．

(F 値) =

2Recall ∗ P recision
Recall + P recision(13)

F 値の最高値から手法 P2 が最もユーザ分類に適していると予想される．手法 P1 では (しきい値)=0.50，手法 P2 では (しきい値)=0.325，手法 P3 では (しきい値)=0.175 で F 値が最も大きくなることが分かったので，これらのしきい値を用いて次節で地域ユーザ検索の評価実験を行う．
予備調査では本実験で用意した全ユーザの Tweet を使って地域ベクトルを作成し，全ユーザのユーザベクトルとの類似度を計算してユーザ分類を行った．これに対し評価実験では全ユー
ザを評価ユーザと訓練ユーザの 2 グループに分け，訓練ユーザの Tweet を使って地域ベクトルを作成し，評価ユーザのユーザ
ベクトルとの類似度を計算してユーザ分類を行う．

4. 2. 2 評 価 実 験
地域ユーザ検索手法の評価をするために，本実験で用意した

図1

全ユーザのうち各地域 100 人計 1200 人を評価ユーザ，それ以各地域ベクトル作成手法と U Vb を用いた際の再現率と適合率のPR 曲線

外のユーザを訓練ユーザとして評価実験を行った．3 章で述べたように，本研究では，基本的にユーザベクトルと地域ベクト
ルのコサイン類似度に基づいて地域ユーザの識別を行う．ユー
ザベクトルと地域ベクトルの構築手法は以下に示す通り，それぞれ三通りと四通りがある．これらの組み合わせで得られた十二通りのユーザ分類手法（表 7，表 8 を参照）の比較を行った．
ユ ー ザ ベ ク ト ル の 構 築 手 法 は ，4.2.1 節 で 述 べた,U Vb , U Vf , U Vf d の三通りである．地域ベクトルの構築手法は以下に挙げる四通りである．

•

手法

評価実験における各手法の概要
地域ベクトルの特 地域ベクトルの•手法 CVlua

訓練ユーザの Tweet から抽出された京都大学周辺の特徴語の上位 1000 語を特徴量とする地域ベクトルを生成する．それぞれの語の重みは，訓練ユーザ中の京都大学周辺のユーザ

特徴量

徴量

算する．ただし c0 = (wc0 1 , wc0 2 , ...wc0 n ) は地域ベクトル，vl = (wl1 , wl2 , ...wln ) は訓練ユーザ中の京都大学周辺のユーザ

重みのユーザベクトル，|LC0 | は訓練ユーザ中の京都大学周辺のユー地域特徴語上位 1000 語

対応する地域度

ザの総数を表す．

訓練ユーザ中の京都大学周辺のユー

訓練ユーザ中のザの Tweet で出現頻度の高い上位

京都大学周辺の1 万語

ユーザのユーザ

CVlua

CVB2

れの語の重みは，特徴語を抽出する際に計算した類似度とする．

り以下の式 (14) で地域ベクトルのそれぞれの語の重みを計

ユーザベクトルの

CVloc
CVB1

上位 1000 語を特徴量とする地域ベクトルを生成する．それぞのユーザベクトルにおけるその語の重みの平均とする．つま手法 CVloc
表7

訓練ユーザの Tweet から抽出された京都大学周辺の特徴語の|LC0 |

1 X
wc0 i =
wlj i
|LC0 |

(14)

j=1

•

手法 CVB1

各ユーザの Tweet

訓練ユーザ中の京 ベクトルの平均ごとに出現頻度の都大学周辺のユー

訓練ユーザ中の京都大学周辺のユーザの Tweet で出現頻度高い上位 1000 語

ザのユーザベクトの高い上位 10000 語を特徴量とする地域ベクトルを生成する．

ルの特徴量全てそれぞれの語の重みは訓練データ中の京都大学周辺のユーザのユーザベクトルにおけるその語の重みの平均とする．

表 8 各ユーザ分類の再現率，適合率と F 値
手法•

手法 CVB2

再現率 適合率

F値

CVloc + U Vb

0.560

0.403

0.469

CVlua + U Vb

0.550

0.320

0.404

現頻度の高い上位語 1000 を集めて，地域ベクトルを作成する．

訓練ユーザ中の京都大学周辺の各ユーザの Tweet ごとに出CVB1 + U Vb

0.550

0.314

0.400

それぞれの語の重みは訓練データ中の京都大学周辺のユーザのCVB2 + U Vb

0.540

0.195

0.286

ユーザベクトルにおけるその語の重みの平均とする．

CVloc + U Vf

0.580

0.542

0.560

ただし，CVloc ，CVlua ，CVB1 では地域ベクトルとユーザベク

CVlua + U Vf

0.510

0.395

0.445

トルの特徴量は同じだが，CVB2 でのユーザベクトルの特徴量

CVB1 + U Vf

0.510

0.481

0.495

は各ユーザの Tweet 群ごとに出現頻度の高い上位 1000 語でCVB2 + U Vf

0.570

0.291

0.385

CVloc + U Vf d

0.450

0.441

0.446

CVlua + U Vf d

0.630

0.251

0.359

CVB1 + U Vf d

0.50

0.379

0.431

手法 CVloc を用いるユーザ分類手法については予備調査で求め

CVB2 + U Vf d

0.690

0.220

0.334

た値を，それ以外のユーザ分類手法については F 値が最も高くある．
各分類手法について，しきい値は，地域ベクトル作成法になる値を採用した．

図2

各地域ベクトル作成手法と U Vf を用いた際の再現率と適合率の

図 5 全ユーザ分類の再現率と適合率の PR 曲線

PR 曲線を用いたユーザ分類の再現率と適合率の PR 曲線を，図５に全ユーザ分類の再現率と適合率の PR 曲線を示す．ただしこれらの図 1∼5 は，しきい値によって分類したユーザのうち，類似度の高い順にユーザを 10 人ずつ増やしていって再現率，適合率を計算しプロットしたものである．
ユーザベクトル作成法が同じユーザ分類手法を比較すると，
図 1，2，3 より，いずれのユーザベクトル作成法を使う場合でも，ユーザ分類の性能は地域ベクトル作成法に手法 CVloc を使ったものが最も高かったことが分かる．
次に地域ベクトル作成法が CVloc の各分類手法をユーザベク
トル作成方法で比較すると，図 5 から，手法 U Vf を用いる場
合にユーザ分類の性能が最も高いことが分かる．全手法で比較すると，ユーザ分類手法に CVloc +U Vf を用いる場合が，表７
図 3 各地域ベクトル作成手法と U Vf d を用いた際の再現率と適合率の PR 曲線

より F 値が 0.560 と最も高く，図 6 から見てもユーザ分類の性能が最も高いことが分かった．これらの結果について以下で考察を述べる．

•

手法 CVloc と CVlua の比較

地域ベクトルおよびユーザベクトルの特徴量が上位特徴語

1000 語である，提案手法 CVloc と手法 CVlua を比較すると，ユーザベクトルの重み作成法が U Vb ，U Vf ，U Vf d のいずれの場合でも CVloc の方が性能が高かったことから，地域ベクトルの重みに訓練ユーザ中の京都大学周辺のユーザのユーザベクト
ルの重みの平均を用いるよりも，提案した地域度を用いた方が良いと考えられる．

•

ユーザベクトル作成法の比較

どのユーザ分類手法においても，ユーザベクトル作成法ごとの性能を比較すると U Vf を用いた場合が最も F 値も高く性能が良いことが分かった．これに関して，U Vb は一度でも語を呟
図 4 提案手法と各ユーザベクトル重み作成法を用いた際の再現率と適合率の PR 曲線

けばその語の重みが 1 になるので，ユーザ間の重みの差が狭
まってしまって分類の性能が U Vf の場合よりも悪くなったと考えられる．

結果として，表 8 に各手法によるユーザ分類の再現率，適合

次に U Vf d について，地域特徴語の指数に組み込まれている率，F 値を，図 1，2，3 にユーザベクトルの重み作成法にそれぞ

式 (4) が対象地域のユーザの少なくとも 1 人が語を呟いた日数

れ U Vb ,U Vf ,U Vf d を用いた場合の各手法によるユーザ分類の再の割合なのに対し，U Vf d ではそのユーザ個人が呟いた日数の現率と適合率の PR 曲線を，図４に提案手法に U Vb ,U Vf ,U Vf d

割合を考慮している．このため，対象地域で呟かれた日数の多い地域特徴語でも，ユーザが一回しか呟いていなければユーザ

回はあらかじめ用意したが．対象地域の範囲が狭ければ狭いほのユーザベクトルにおけるその地域特徴語の重みは小さくなっ

どシードユーザとなるユーザも収集が困難になる，これら問題てしまう．一方 “今日” などの地域で出現頻度が高く出現日数もに付いても今後の課題として研究を行っていく．

多い一般的な語は，ユーザ個人も呟く回数と日数が多く，ユー•有益な日常情報の発見

ザベクトルの語に対する重みが大きくなる．結果として類似度

本研究で提案した小さい生活地域のユーザ検索手法は，このの計算が一般的な語に強く影響されることになり，対象地域の生活地域のユーザから日常情報に役立つ情報を発見するためのユーザと他の地域のユーザの分類が難しくなったのだと考えらものである．今後，この小さい範囲のユーザから有益な日常情れる．

報を発見する方法について研究を行っていく．

5. お わ り に謝

本論文では Twitter から日常生活に役立つ生活地域の情報を本研究の一部は，科研費（課題番号 25700033) と SCAT 研

発見するための情報源として，その生活地域に関わりのあるユーザの Tweet が有効な情報源であると考え，そのような生活地域の Twitter ユーザを，語の出現頻度，語を発信するユーザの数，語が発信された日数，生活地域の周辺のその他の地域との差異を考慮して抽出した特徴語と，その特徴語を抽出した指標である地域度を用いて検索する手法を提案した．評価実験の結果，地域特徴語の抽出の提案手法は，上位 1000 語に対する

nDCG の評価値が 0.801 と比較手法を大きく上回る有効性を示した．地域ユーザ検索については，ユーザ分類の評価実験の結果，地域特徴語の上位語を地域ベクトルとユーザベクトルの特徴量とし，地域度を地域ベクトルの重みに用いて地域ベクトルとユーザベクトルのコサイン類似度を計算する提案手法が比較
手法を上回る性能を示し，特にユーザベクトルの重みを各ユー
ザの Tweet における語の出現頻度とした場合は，(F 値)=0.560と今回行ったユーザ分類の中で最も高い性能を示した．これらの結果から，地域度による地域特徴語の抽出およびそれに基づ
く地域ユーザの検索が有効であることが分かった．今後、以下の課題について検討する予定である．

•

地域特徴語抽出の評価

本研究の地域特徴語の nDCG の評価は，関連度合いを 1 人で付けたために提案手法の評価値が高くなった可能性がある．
これについて完全な正解データを用意することはできないので，多数の京大生にアンケートを取って関連度合いの正解データを作り，できる限り正しい評価値を出す予定である．

•

実験データの偏り

本研究では，対象とする生活地域の京都大学周辺のユーザとして京都大学の学生を用いている．このため，対象地域のユー
ザが “京大生” という共通の属性を持っていたために，地域特徴語の抽出と地域ユーザの分類が提案手法が有効性を示した可能性がある．このことを検証するために，今後別の地域についても対象とする生活地域として提案手法を用いて評価を行う予定である．また，“学生” という属性に着目して，異なる大学に対して本研究と同様の評価実験を行うことや，異なる大学間同士で評価実験を行うことも検討している．

•

Twitter からの地域ユーザの検索

地域ユーザ検索の評価実験では，今回はあらかじめ評価デー
タを用意してユーザ分類を行ったが，実際にユーザ検索をする
場合には Twitter から評価するユーザを何らかの手段で選ぶ必要がある．同じく訓練データとなるシードユーザについても今

辞

究費助成による．
文

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