DEIM Forum 2014 E6-1

映画の実況ツイートにおける時系列毎の感情抽出手法の提案
若井祐樹†

山本 湧輝††

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†† 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††† 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
E-mail: †m1224008@center.konan-u.ac.jp , ††si071166@center.konan-u.ac.jp，nadamoto@konan-u.ac.jp,†††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp
あらまし 近年，Twitter などのマイクロブログが普及しており，自分の身近で起こったことを気軽にツイートすることができる．実際に Twitter を用いて，スポーツやドラマ，映画などのテレビ番組を視聴しながら実況ツイートをするユーザが増加している．ユーザ自身がその時視聴しているシーンに対して，興味を持ったことやどのように感じたのかツイートすることによって，同じ番組を見ている他ユーザと共有することができる．またツイートには，Twitter特有表現が多く含まれており，感情をよりわかりやすく表現するために用いられているものと考えられる．そこで本論文では Twitter 特有表現も考慮に入れた感情の抽出を行う．また，１つの番組に対して，盛り上がるシーンや見所があるが，時系列によってユーザが感じた感情が異なっていると考えられる．そこで本論文では，テレビで放送されている映画に焦点を当て，ツイートの感情を時系列に抽出し，分析を行う．
キーワード

Twitter，感情抽出，時系列，特有表現

1. は じ め に
近年，Twitter などのマイクロブログが普及しており，一般る．Twitter 特有表現が観測された場合，感情の種類によって重み付けを行い，ツイートの感情を抽出する．最後に，映画に対するツイートを時系列から感情の変化を分析する．の人々の様々な声がインターネット上に存在している．Twitter

以下，第 2 章では関連研究を，第 3 章では感情表現語辞書には，自分の身近で起こったことを気軽に発信（ツイート）する

ついて，第 4 章では Twitter 特有表現を考慮したときの感情抽ことができる．実際に，Twitter を用いてスポーツや映画，ド出手法の提案について，第 5 章では Twitter 特有表現の重みをラマ等のテレビ番組を視聴しながら実況ツイートをするユーザ考慮したときの評価実験について，第 6 章では映画の実況ツが増加している．特に映画やドラマ等の実況ツイートは主に，イートの時系列ごとの分析について，最後に第 7 章ではまとめ視聴している番組の出演者やキャラクターのセリフをツイートと今後の課題について述べる．

したり，番組に対する自分の意見や感想をツイートしていることが多い．特に後者の番組に対するツイートの中には，視聴者2. 関 連 研 究の感情が含まれていることが考えられる．つまり，自分が思っ現在，感情表現を抽出する研究が多数行われている．そのていることや感じたことを発信していることが推測される．そ中で，感情表現を表す感情モデルが提案されており，多次元

こで本論文では，テレビで放送された映画の実況ツイートに着の感情モデルが提案されている．代表的な感情モデルとして，目し，映画に対するツイートの感情を時系列毎に抽出し，感情Plutchik [2] のモデルがある．人間の感情は「嫌悪⇔信頼」，「悲の変化を分析する．映画の実況を対象とした理由として，映画

しみ⇔喜び」，「驚き⇔予測」，「恐れ⇔怒り」の 8 つの基本とな

は 1 作品でストーリーが完結している作品が多く，起承転結がる感情に分類され 4 次元のベクトルで表されている．また，中はっきりしているため，感情の流れが大きく変化するのではな

村 [3] は「喜，好，安，哀，厭，怖，怒，恥，昂，驚」の 10 軸いかと考えられる．

「楽しい⇔悲しい」，「うれの感情で表しており，熊本ら [4] は，また実際に，実況ツイートを見てみると，「きたあああ！」としい⇔怒り」，「面白い⇔つまらない」，「楽観的⇔悲観的」，「のいった，語句の後ろに同じ母音を繰り返して叫んでいるようにどか⇔緊迫」，「驚き⇔ありふれた」の 6 軸の感情軸で表してい表現しているもの（以下 Twitter 特有表現と呼ぶ）も存在する．

る．このように様々な感情軸が存在するが，本研究では，中村

このような Twitter 特有表現はよりそのツイートの感情を明示の感情軸を用いる．

的に表していると考えられる．以前我々は Twitter 特有表現に

高岡ら [5] は中村の提案する 10 次元の感情軸から 6 次元の感着目したユーザ実験を行い，特有表現があることによって，感情軸へ次元削減を行い，この 6 次元の感情軸を用いて，名言か情が強調されたり弱められたりしていることがわかった [1]．そら感情を表す語 (感情語) を抽出している．そして，これら感情こで，本論文では，Twitter 特有表現を考慮に入れて，実況ツ軸と感情語を用いて，ユーザの気分にあった名言を検索するシイートの感情抽出を行う．具体的には，新しい感情語辞書の構ステムを提案している．本研究では映画の実況ツイートに注目築を行い，構築した辞書を用いて，ツイートの感情を定量化すし，そのツイートから感情を抽出する点が異なる．

表 1 感情表現辞典の感情とその一部の単語例
感情単語

感情単語

喜

楽しい，面白い，嬉しい，笑い，堪能，至福怒

怒る，腹ただしい，憤怒，腹立ち，煮え返る，仕返し

哀

悲しい，痛い，孤独，寂しい，がっかり，溜め息

怖怖い，不安，震える，気味悪い，臆する，萎縮

恥恥ずかしい，もじもじ，照れる，ハニカム，赤面，俯き好

恋しい，愛しい，好き，恋しい，愛おしい，敬愛厭暗い，憎い，辛い，不愉快，せせら笑う，気不味い昂奮起，感動，動揺， やきもき，騒ぐ，熱狂

安

のんびり，すっきり，あっさり，安らぎ，弛緩，懐かしい驚

ぼんやり，歓喜，慌てる，思いがけない，面食らう

徳久ら [6] は，ユーザの発話内容から感情を推定する手法をの動画への反応に基づいた動画の検索や動画の推薦を可能とす提案している．発話内容から感情を生起する要因の文を獲得するシステムを提案している．動画の各場面におけるコメントのる (この事態の集合を感情生起要因コーパスと呼ぶ)．感情モデ数や内容から，動画の各登場人物の活躍シーン及び活躍の大きルには，（嬉しい，楽しい，安心，恐い，かなしい，残念，嫌，さを推定している．本研究は，Twitter 特有表現を考慮した感寂しい，心配，腹立たしい）と（neutral）の 11 種類の感情を情抽出手法を提案しているため，これら研究とは異なる．

用いている．堀宮ら [7] は，Twitter の特徴である他者との会話機能を用いて，人間と人間に対する推測能力に着目し，ユーザ

3. 感情語辞書への発言に対する他者の反応であるリプライを利用して感情推ツイートから感情を抽出し定量化するため，まずはじめに，定を行う手法を提案している．堀宮らは，Ekman が定義した語句毎に感情の定量化がされている辞書の構築を行う．構築の（幸福，驚き，恐れ，悲しみ，怒り，嫌悪）の基本 6 感情を用い手法として，熊本ら [4] が提案する感情表現語辞書の構築手法て，ユーザの感情を推定している．本研究では，人間と人間とを用いる．熊本らの手法は，辞書を構築するための大量のデーの発言から感情を提示するのではなく，映画の実況ツイートかタに現れる任意の単語とあらかじめ定義してある感情語群とのら感情の提示を行う点が異なる．水岡ら [8] は，同じ感情表現を共起関係を調べ，その結果に基づいて感情表現語辞書を構築し持つメッセージは時間的近傍に出現しやすいと考え，Twitterている．各辞書の感情軸は，反義語関係にある 2 つの感情語かのログを利用して感情表現を収集している．感情表現の収集対ら構成されている．

象をあらかじめ決めておき，時間的に近いつぶやきに似た感情

熊本らは，新聞記事データベースから感情表現語辞書を構築表現をしているものを判定する．感情表現には，(かっこいい，している．感情軸は新聞記事を読んだ人々がその記事からどのかわいい，泣ける，笑える) の 4 種類の感情を用いている．本ような印象を受けたかをアンケート調査により調べた結果に基研究は中村の感情軸から新しい感情表現語辞書を構築し，感情づき，「楽しい⇔悲しい」，「うれしい⇔怒り」，「のどか⇔緊迫」

抽出を行う点が異なる．

「面白い⇔つまらない」，「楽観的⇔悲観的」，「驚き⇔ありふれ浅井ら [9] は，マイクロブログ上で使われる突発的な感情のた」で提案されており，新聞記事の印象を定量的に捉えるため例である，「○○きたあああ」のような語尾の母音を繰り返す表の尺度 (スケール) となっている．6 本の感情軸のうち「楽しい現をする語を「叫喚フレーズ」と定義し，特定のイベントにお⇔悲しい，うれしい⇔怒り，のどか⇔緊迫」の 3 つの感情軸をける叫喚フレーズの発生頻度の推移について調査するとともに，用いて辞書の構築を行っている．

その抽出手法を提案している．本研究では，浅井らが定義した

熊本らが構築した感情表現語辞書の感情軸では，ユーザが自叫喚フレーズのうち語句の後ろに母音 (大文字・小文字は区別由に発信しているツイートの感情を抽出していくには不十分でしない) が 3 つ以上続いている表現のことを Twitter 特有表現あることが考えられる．また，Twitter では，様々な感情を持と定義し，Twitter 特有表現を考慮したツイートの感情抽出手つツイートをすることが多く，3 つの感情軸で感情を表現する法を提案する．

ことが困難であることが考えられる．さらに，ユーザ自身が自

山内ら [10] は，テレビ番組関連のツイートを対象とし，ツ由にツイートしている点で，感情表現語辞書に含まれていないイートした時間の番組シーンの視聴者の感情を推定している．

単語がツイート内に多く含まれていることが問題点である．

感情推定の結果を利用し，シーンにおける視聴者の感情をグラ

そこで本研究では，Yahoo!映画（注 1）のレビューデータ 74,000フ化し，提示を行っている．中澤ら [11] はテレビ番組に関連す

文書内の任意の単語と中村の感情表現辞典から抽出した感情るツイート数の変動から重要シーンを自動的に検出し，ツイー語群との共起関係に基づいて感情語辞書を構築する．映画のレト内容から主要人物とイベント内容を推定して，その結果をビューデータを用いた理由として，ツイートより文章がしっかシーンを表すラベルとして付与する手法を提案している．宮森りしている点，見た映画に対してどのように感じたのか感情をら [12] は，番組実況チャットに基づく視聴者反応を利用したテ示す語が多いため，辞書を構築するためのデータとして最適でレビ番組のメタデータ抽出手法を提案している．視聴者の反応あると考えたためである．中村の感情表現辞典を選んだ理由は，を利用することによって，番組の盛り上がり場面や，視聴者の感情表現辞典は表 1 のように 10 軸の感情が分類されており，嗜好・興味に沿ったリアクションなどを効率良く抽出できるこ

ツイートに含まれる様々な感情に対応できると考えたからであとを示している．佃ら [13] は，ニコニコ動画を対象に，視聴者（注 1）：Yahoo!映画．http://movies.yahoo.co.jp/

表2

新しく構築した感情表現語辞書の一部

哀⇔喜厭⇔好恥⇔安

怖⇔怒

驚⇔昂

爆笑できる

0.92660.014200.37170.500

恋する0.1267

0.8927-0.0176 -0.1385

0.0561

嫌らしい-0.2417 -0.9616

安全だ-0.1591

悔しい0.0284

00.0424-0.0938

0.0414

0.9713-0.1843

0.11480.1238-0.1801

0.94030.1148恐ろしい-0.2891 -0.2304

0.0375-0.9662

0.14

熱心だ-0.04810.1551

0.183

0.231

0.9697

意外だ-0.00810.1663

0.207

0.003

-0.9906

る．また，1 つの感情語辞書に対する 2 つの対極の感情の決定

4. 2 Twitter 特有表現の重みの設定に関しては，Plutchik の感情の輪 [2] で向かい合っている感情

Twitter 特有表現の重みを求めるためにユーザ実験を行った．

は対極関係であることを参考にして，「哀⇔喜」，「厭⇔好」，「恥データセットは，映画の実況ツイート中から，Twitter 特有表⇔安」，「怖⇔怒」，「驚⇔昂」とする．定量化した値（感情値）

現が含まれている任意の 50 ツイートを用い，被験者は 20 代男

は，構築した辞書の中の 1 つの単語に軸毎の感情値が-1.0 から性 11 名である．実験手順は以下に示す．

1.0 の間で付与されており，-1.0 に近いほど「哀」などの左側（ 1 ） 抽出した 50 のツイートから Twitter 特有表現を削除の感情が，1.0 に近いほど「喜」などの右側の感情が強いことしたツイートをユーザに見せ，感情表現辞典の 10 軸の感情のを示している．新しく構築した辞書を感情語辞書と呼ぶ．感情中からそのツイートの感情に適した感情軸を最大 3 軸選んでも語辞書の一部を表 2 に示す．

らい，選択した感情軸に対して 10 段階評価を行った．

4. Twitter 特有表現を考慮したツイート感情値算出手法（ 2 ） (1) と同じツイートから Twitter 特有表現を削除せず，ツイートそのままをユーザに見せ，(1) と同様の評価をしてもらった．

4. 1 ツイートの感情値算出手法の手順

実験の結果を表 3 に示す．表 3 では Twitter 特有表現がある場

ツイートから感情を抽出するために，構築した感情語辞書を合とない場合を比較し，Twitter 特有表現があることで感情が用いて，Twitter 特有表現を考慮したツイート毎の感情値算出強くなったと評価されたときの割合を感情 (強) で示し，弱く手法を提案する．算出手順を以下に示す．

なったときの割合を感情 (弱) で示している．

（ 1 ） 実況ツイートを Juman（注 2）を用いて形態素解析を行う．
（ 2 ） 実況ツイートに含まれる単語の内，構築した感情語辞

表3

特有表現によって感情の変化があったときのツイートの割合
感情（強） 感情 (弱)書に含まれる単語の感情値を辞書から抽出する．

感情（ 3 ） 抽出した単語の感情値の合計を単語数で割った値をそ喜

67%

2%のツイートの感情値とする．

哀

35%

10%

（ 4 ） 実況ツイート内に Twitter 特有表現が含まれている場

好80%

2%

合，設定した Twitter 特有表現の感情値の重みをツイートの感厭33%

14%

安8%

41%

恥

14%

0%

情値に加算する．
（ 5 ） 算出された感情値のうち，最も大きい値の感情軸をそ怒27%

2%のツイートの感情とする．

怖

29%

10%

ユーザは自由にツイートをするため，様々な表現方法がされ，

昂

100%

0%

表記ゆれが起きる場合がある．例えば，「可愛い」という単語で

驚

84%

4%

は，「かわいい」というように漢字・ひらがなで表現する場合があり，異なってしまうことがある．そこで本研究では，このよ

表 3 の結果より，ある感情 i のツイート特有表現の重み T Wi

うな表記ゆれに対応するために，形態素解析器 Juman の「代を以下の式で求める．

表表記」に着目した．例えば，「楽しい/たのしい」のように，複数の表記方法がある単語に対して，「代表表記」が付与される．
そこで，ツイートを形態素解析を行う際，「代表表記」に着目して，感情値の算出を行うことによって，表記ゆれに対応する．
（注 2）：Juman． http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN

T Wi = (SSi − SWi )/ max(SSi , SWi )(1)

SSi は，表 3 の結果の感情 i の感情 (強) の値を示し，SWi は，
表 3 の結果の感情 i の感情 (弱) の値を示す．上記の式で求めた
重み T Wi は，喜：0.97，哀：0.71 好：0.98，厭：0.58，安：-0.80，，昂：1.00，驚：0.95 である．
恥：1.00，怒：0.93，怖：0.66，

表 4 各感情軸の特有表現があるツイートの数と適合率

再現率

適合率

F値

100.0%

0.000

0.000

0.000

0%

哀0.400

0.111

0.174

77.8%

好0.417

0.139

0.208

厭0.308

0.333

0.320

安0.2860.067

0.108恥0.000

0.0000.000

怒

0.333

0.111

0.167

怖

0.222

0.063

0.098

ツイート数

適合率

喜3

哀

17

好18

表 5 各感情軸の Twitter 特有表現の重みを考慮しない場合の評価
喜感情

厭

20%

安

40%

恥

160%

怒

60%

怖

140%

昂

0.261

0.231

0.245

昂

1894.9%

驚

0.133

0.091

0.108

驚

250.0%
表6

各感情軸の Twitter 特有表現の重みを考慮した場合の評価
再現率

適合率

F値

5. Twitter 特有表現の重みを考慮したときの評
価実験

喜

0.172

0.357

0.233

哀

0.636

0.389

0.483

好0.654

0.472

0.548

我々が Twitter 特有表現を考慮したツイートの感情抽出手

厭

0.370

0.833

0.513

法の有用性を示すために 2 種類のデータを用いた評価実験を

安

0.167

0.133

0.148

行った．

恥

0.429

0.091

0.150

怒

0.417

0.278

0.333

怖

0.444

0.250

0.320

昂

0.451

0.885

0.597

驚

0.313

0.455

0.370

5. 1 視聴率の高い番組での評価実験
多人数が視聴している視聴率の高い番組を対象として，Twit-ter 特有表現を用いた感情抽出手法の有用性を示す実験を行った．実験で使用したデータは「紅白歌合戦」に関するハッシュタグが付与されている，2013 年 12 月 31 日の 19 時 30 分から20 時までのツイート 1,032 ツイートのうち，Twitter 特有表現を用いている 103 ツイートを用いた．
実験結果と考察5 つのそれぞれの感情軸に対して，提案手法を用いた結果を表 4に示す．結果より，Twitter 特有表現に対する適合率を見ると，「喜」，「好」，「昂」に対して精度が良いことがわかった．精度が良い全ての感情は Twitter 特有表現の感情値の重みを大きく設定している感情であることから，重み付けに有用性があることが考えられる．また，3 つの感情の共通点として，ポジティブな感情で気持ちが高揚しているさまを表現する時に，Twitter特有表現が使われていることが多いと考えられる．
しかし，「哀」や「恥」，「怖」の 3 つの感情は，提案手法によって抽出されたツイート数が多かったが，精度が良くなかった．これは対象としているツイートが，「紅白歌合戦」に関するツイートに絞っていることから，ネガティブな感情が含まれる表現が少なかったことが考えられる．今後は，異なったジャンルのテレビ番組に関する実況ツイートを収集し，ジャンルによって感情の変化が異なるのか検証を行っていくことが課題である．

5. 2 Twitter 特有表現を含む映画の実況ツイートに対する評価実験
実際に，Twitter 特有表現が含まれる映画の実況ツイートの評価実験を行った．被験者は 8 名で，実験データは Twitter 特有表現が含まれるツイートと Twitter 特有表現の部分を削除したツイートの合計 54 ツイートを用いる．実験方法は以下に示す．

（ 1 ） ユーザは感情表現辞典の 10 軸の感情の中からツイー
トの感情に適した感情軸を最大 3 つまで選び，選択した感情軸に対して 10 点満点にて評価した．
（ 2 ） 提案した感情値算出手法を用いて，Twitter 特有表現の感情値の重みを考慮した場合としない場合のツイートの感情値を算出して感情の出力を行う．なお，算出された値が閾値以上だった場合のみ，そのツイートに関する感情と判別するものとする．
（ 3 ） ユーザによる実験結果を正解データとし，感情値算出手法から得られた出力結果と比較し，再現率・適合率・F 値を求め，分析を行う．
実験結果と考察Twitter 特有表現の重みを考慮した場合と，しなかった場合の「哀」，「好」，結果を表 5，表 6 に示す．表 5，表 6 の結果から，「厭」，「昂」の感情が特に Twitter 特有表現に関する重みつけを行うことによって，重みつけをしない場合より F 値が良いことがわかる．これは，重みつけを文の感情値に加算することによって，感情をより強調する効果が見られたため，良い結果となったと考えられる．しかしながら，「喜」，「怒」，「怖」，「驚」の感情は，重みつけを考慮したほうが F 値が大きくなっているが，F 値は良いとはいえないことがわかる．これは「驚」の場合，「昂」のような対となっている感情が多く判断されたため，F 値が低くなってしまったことが考えられる．重みを-0.80 と負の値に設定してあった「安」の感情に関しても F 値が良くなっていることがわかる．文のみで感情値を算出したときに「安」と判断されていたが，重みつけをすることによって，「安」の感図 1 時系列ごとの感情値

図 2 「驚⇔昂」の時系列ごとの感情値

図 3 「哀⇔喜」，「厭⇔好」の時系列ごとの感情値情を弱めることができたためであると考えられる．
「安」と加えて「恥」の感情はユーザ実験で両者とも，感情であると判断された数が少なかったことも問題点であると考えられる．今後は，さらに実験データを増やして，検証を行っていくことが課題である．

6. 映画の実況ツイートの時系列ごとの分析

6. 1 時系列ごとのツイートの感情値の分析
時系列ごとのツイートの感情値から，感情の変化の分析を行う．
図 1 に，時系列ごとの実況ツイートの感情値を示す．横軸はツイートされた時間で，縦軸は感情値を示す．5 つの折れ線グ
ラフは各々の感情軸に関する感情値である．図 2 に「驚⇔昂」「驚⇔昂」の軸に注目すると，全体的を示す．図 2 の結果より，実際にテレビで放送された，映画の実況ツイートから感情値に，「昂」が高いことがわかる．また，個人で映画の見どころだを抽出する．本研究で使用した映画の実況ツイートは「ONEと判断したシーンが「驚⇔昂」の感情値が大きく変化している

PIECE FILM Z」に関する実況ツイート 5,549 ツイートとそことがわかった．例えば，主人公が初登場した場面や戦闘シーのツイートされた時間を用いた．本研究では，時系列による感ンでは，「昂」に大きく振れており，主人公が敵に敗れてしまっ情の変化の分析を行う．

た場面では，「驚」が大きく振れていることがわかった．また，を用いた．ツイートされた時間を用いて，時系列の変化のこのことから，「驚⇔昂」の軸は実況ツイートの感情を抽出する分析を行う．分析するにあたり，本研究では，時系列ごとのツ「厭⇔好」を際に，適していると考えられる．図 3 に「哀⇔喜」，イートの感情にどのような変化があるのか分析を行う．

示す．図 3 より「厭⇔好」の軸では「好」の感情に振れており，「哀⇔喜」の軸では「哀」の感情が振れている．これらの結果

を合わせることによって哀しいけど好き，つまり感動したユーザが多いと推測される．
「怖⇔怒」，「恥⇔安」の 2 つの感情軸では，映画を視聴しながら比較したところ，感情軸自体が合っていないことが推測される．これは，対象とした映画が戦闘がある場面が多く，映画を視聴した際に「怖⇔怒」，「恥⇔安」の軸の判断が困難であることが考えられる．解決策として，ジャンルによって感情の重み付けが考えられる．例えば，今回用いた戦闘する場面が多い映画では，「昂」に重みを大きく付けたり，ホラー関連の映画では，「怖」に重みを大きく付けたりすることによって，あるゆるジャンルに適応できることが考えられる．

7. まとめと今後の課題
本研究では，ツイートから Twitter 特有表現を考慮した感情を抽出する手法を提案した．ツイートの中から，テレビ番組で放送された映画の実況ツイートを対象にして，時系列毎に感情の変化の分析を行った．ツイートから感情を抽出するために，Yahoo!映画のレビューをテキストデータとし，新しく感情語辞書の構築を行った．また，Twitter 特有表現を考慮するために，各感情に特有表現の感情値の重みを設定し，感情の抽出を行った．Twitter 特有表現の重みの有用性を示すために評価実験を行った．実際に，映画の実況ツイートから我々が提案する感情抽出手法を用いて，感情を抽出し，時系列ごとに見た感情がどのように変化したのか分析を行った．
今後の課題を以下に示す．

•感情語辞書の拡張

本研究では，10 軸の感情に分類されている中村 [3] の感情表現
辞典と，Yahoo!映画の大量のレビューデータを用いて，新しい感情語辞書を構築し，感情の抽出を行った．今後は，感情抽出の精度を高めるために，さらに感情語辞書の拡張を行いたい．

•重み付けの設定

Twitter 特有表現を考慮に入れるために，重み付けの設定を行った Twitter 特有表現が含まれていることで，ツイートに影響されるようにするため，重みを再度，検討していきたい．

•

感情軸ごとの重みつけ

実況ツイートの対象になっている番組によって，感情が変化することが考えられる．そこで，ジャンルごとに大きくなる感情に重みをつけることによって，番組の特徴が出やすくなるのではないかと考えられる．そのためには，被験者に，あらゆるジャンルがどういった感情を持つのか検証するためのユーザ実験を検討している．

•他の実況ツールとの比較

本研究では，Twitter を用いて，テレビ番組を視聴しながらツイートする実況ツイートに注目した．しかし，Web 上でテレビ番組に対するコメントをするのは，Twitter だけでなく 2 ちゃんねるなど様々存在する．今後は，Twitter と他の実況ツールとの相違が存在するのか比較をしていきたい．
謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 24500134 の助成によるものです．ここに記して謝意を表します．

文献[1] 若井祐樹，熊本忠彦，灘本明代．“映画に対する実況ツイートの感情抽出手法の提案”，第 158 回データベースシステム研究会，2013．
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