DEIM Forum 2014 B4-4

ゲーミフィケーションをユーザに無負担で導入するためのLocal Expert 抽出手法
〜浜松を対象とした地域ブログサイト全量解析による Venue の発見〜
三浦 惇貴†

廣田 雅春††

野澤 浩樹†††

横山昌平††††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 静岡大学創造科学技術大学院/日本学術振興会特別研究員 DC 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 株式会社シーポイント 〒 432–8002 静岡県浜松市中区富塚町 1933–1 佐鳴湖パークタウンサウス 2F†††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †cs10094@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp , †††hiro@c-point.co.jp,††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

近年，日々の様々な活動にゲーム性を加えるゲーミフィケーションに注目が集まっている．しかしながら

アーリーアダプター以外のユーザにとって新しいサービスへ参加するという心理障壁は大きい．本研究では，既存サービスの全てのユーザが，無自覚のままゲームに参加している状態を作り出すことにより，ゲーミフィケーション
をホットスタートさせる手法を提案する．我々は浜松を中心とした地域ブログサイト [はまぞう] のブログ記事全量を解析する事によって浜松市内の Venue を発見し，各 Venue に詳しく言及しているユーザ (Local Expert) のランキングを提示するシステムを構築した．ブログユーザはこれまで通りブログ記事を書くだけで，いわゆる Venue に対する
チェックインを行う事ができる．また，提案手法を過去のブログ記事に適用しランキングを作成すれば，システムをホットスタートさせる事ができる．
キーワード

ユーザ評価，レビュー，Foursquare

1. は じ め にケーションを新たに導入しても，一定の作業が必要となるような，ユーザに負担を与えるゲームでは，ユーザは利用しない可

近年，位置情報ゲームをはじめとする，ゲーミフィケーショ

能性がある．そこで，本研究では，SNS に馴染みのないユーザ

ンを取り入れた SNS(e.g. Foursquare （注 1）， ロケタッチ （注 2），を含めた全ブログユーザが，無自覚のまま位置情報ゲームに参Waze （注 3）) に注目が集まっている．位置情報ゲームとは，携帯加している状態を作り上げることにより，ゲーミフィケーショ

電話向けゲームアプリにおけるジャンルの一種であり，位置情ンをホットスタートさせる手法を提案する．

報を使用したゲームのことである．ゲーミフィケーションは，

ブログにおいて，位置情報ゲームを実現する場合には，ブロ

SNS におけるユーザの投稿に対するモチベーションの向上や，グに位置情報を付与する必要がある．これは，マイクロブログ

ユーザ間のコミュニケーションの促進に効果が期待されていと異なり，ブログには，ユーザが投稿する記事に位置情報が付る [1]．しかし，ゲーミフィケーションにより励起されるモチ

与されていないためである．

ベーションは，既存のユーザの投稿に対するモチベーションで

本研究の目指すゲーミフィケーションは，Foursquare のようあり，アーリーアダプターでないユーザの新規参加に対するモに訪れた回数のみを利用する単純な位置情報ゲームに加えて，チベーションではない．つまり，既存のサービスにゲーミフィ

ブログ記事に言及されている意見や感想も利用する．具体的にケーションをコールドスタートで導入した場合，アーリーアダ

は，場所 (お店やホテルなど) について言及した記事数と言及内

プターを超えて，一般的なユーザに参加を訴求する事は困難を

容を基に，その場所に対する詳しさの度合いを算出し，ユーザ伴う．そのため，既存のサービスにゲーミフィケーションを低のランキング表示を行う．ブログにゲーミフィケーションを取リスクで導入する際には，システムをホットスタートさせる事

り入れることで，ユーザは意見や感想の記事を書くためのモチが重要となる．ここでのリスクとは，ゲーミフィケーションをベーションとなると考えられる．また，意見や感想の記事が増導入した新しいサービスが，すべてのユーザに継続して利用さえると，その場所について情報を取得したいユーザが，記事をれるかということをいう．また，既存のサービスにゲーミフィ

参考に出来ると考えられる．
そこで，本研究では，ブログサイトにおいて，位置情報ゲー（注 1）：Foursquare https://foursquare.com/

ムを実現するためにブログ記事の言及している場所 (Venue) を（注 2）：ロケタッチ https://tou.ch/

発見する．発見された Venue に対して言及しているユーザの（注 3）：Waze https://www.waze.com/ja/

記事から感想や意見を抽出する．抽出結果に基づいて，Venue

に対して詳しく言及しているユーザ (Local Expert) を抽出し，よって，本研究では，評価項目を恣意的に与えることで対応

Venue に対する詳しさに基づいたランキングを作成する．これする．

により，ユーザは記事を書くだけで位置情報ゲームに参加することが可能となり，ブログ記事を投稿することがゲームとなる．
また，過去の記事を用いてランキングを作成することにより，システムをホットスタートさせることができる．さらに Venueを発見することで，ブログ記事に位置情報を付与することが可能となる．本研究では，浜松を中心とした地域ブログサイト [はまぞう] （注 4） のブログ記事の全量データを用いた実行例を示す．
本論文の構成を以下に示す．2 章では，関連研究について述べる．3 章では，提案システムについて述べる．4 章では，シ
ステムの実装と結果について述べる．5 章では，提案手法の評
価実験について述べる．最後に 6 章では，本論文のまとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究
2. 1 Venue の発見に関する研究
河野らの研究 [2] は，Venue を発見する際に，形態素解析とキーフレーズ解析を行い，形態素解析の結果から「地名」や「固有名詞」と判定された単語，キーフレーズ解析の結果から「地名を含んだキーフレーズ」を Venue としている．そのため，それらの条件を満たさない Venue(e.g. “にこまん馬”) の発見ができない．また，倉島らの研究 [3] は，形態素解析を用いて，
地名・ランドマークと格助詞「へ/に」の共起に着目し，格助詞と共起している単語列を Venue としている．さらに，中嶋らの研究 [4] は，場所を表す格助詞が出現する文を係り受け解析し，その格助詞の直前の名詞を Venue としている．これらの研究は，形態素解析や，係り受け解析に基づいており，特定の品詞で表現された Venue 以外は発見できないという課題がある．
そのため，本研究では，Foursquare から収集した Venue を形
態素解析辞書に事前に登録することで対応する．Foursquare には，2013 年 10 月 7 日の時点で，浜松市役所から半径 16km の範囲に 10,918 件もの Venue が登録されているため，課題が解決できると考えられる．

2. 3 ユーザランキングに関する研究
Bao らの研究 [7] は，Foursquare を用いて，Local Expert を抽出する手法を提案している．Bao らの手法は，Foursquareのチェックイン履歴とチェックイン回数を用いて，あるカテゴ
リにおける Local Expert を抽出している．Bao らの手法では，
チェックインのみで Local Expert を抽出している．本研究では，ブログ記事を用いて，Venue に対するレビューも反映することで，チェックイン回数だけではなく，Venue に対する詳しさを考慮することで，Venue に対する詳しさを考慮した Local

Expert をブログ記事から抽出する．Venue に対するレビューも反映する理由は，Venue に対する詳しさの度合いを算出する
際に，訪れた回数だけではなく，Venue に対する意見や感想も重要なためである．
稲垣らの研究 [8] は，体験熟知度の基づいてブロガーのラン
キングを作成する手法を提案している．“マニア”，“ファン”，“フリーク”といった単語の直前の名詞句 (e.g. “鉄道”，“コンピュータ”) をブログ記事から抽出し，名詞句の共起語と名詞句を含む記事の回数を基にブロガーのランキングを作成している．本研究では，Venue に対して詳しく言及しているユー
ザを抽出するため，“マニア”，“ファン”，“フリーク”といった単語を利用して Venue を発見することは困難である．よって，Foursquare から収集した Venue を形態素解析辞書に事前に登録することで対応する．

3. 提案システム
本システムは，はまぞうのブログ記事から Venue の発見および Local Expert 抽出を行い，Local Expert をランキング形式
で提示する．本研究で提案するシステムの構成図を図 1 に示す．
はじめに，Venue を発見するため，ブログ記事を形態素解析し，その結果から Venue 候補を発見する．そして，Venue 候補に対して，Foursquare の Venue と Google Geocoding （注 5） を用いて位置情報とカテゴリの付与を行い，Venue の決定を行う．そ2. 2 レビュー分析に関する研究の後，Venue が出現するブログ記事を形態素解析し，Venue の平山らの研究 [5] は，商品の評価項目を自動で抽出する手法

カテゴリに基づいて，ブログ記事を採点し，Local Expert 抽出を提案している．平山らの手法では，レビュー文をに対して，を行う．最後に公式ブログを検出し，その結果をユーザに提示係り受け解析を行い，「形容詞」，「名詞（形容動詞語幹）」，「名する．

詞（ナイ形容詞語幹）」，「動詞（係り先の次の語が形容詞の場合のみ）」に係っている語を評価項目として抽出している．また，小西らの研究 [6] は，トピックモデルを用いて，評価項目を推定する手法を提案している．小西らの手法は，レビュー文に対して，周辺文を考慮するトピックモデルの distance dependent

Chinese Restaurant Process(dd-CRP) を応用することで，評価項目を推定している．本研究では，ブログ記事を扱うため，

3. 1 Venue の発見
本研究で発見する Venue は，場所を表す単語のことを示し，例として “浜松”，“オスピターレ”(Italian Restaurant)，“にこまん馬”(Sake Bar)，“桝形”(Japanese Restaurant) などが挙げられる．発見した Venue には，カテゴリを付与し，Local

Expert 抽出を行う際の，Venue の評価項目の決定に利用する．

レビュー以外の文も数多く現れる．そのため，これらの手法を適用した場合に，適切な評価項目が得られないと考えられる．
（注 5）：Google Geocoding（注 4）：地域の情報ポータルサイト [はまぞう] http://www.hamazo.tv/

https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/両方を登録)．丸括弧を含む単語は，丸括弧内に記載されている単語を登録する．
（e.g. “CLOCHE (クロッシュ)”に対して，“CLOCHE”と “クロッシュ”両方を登録)．以上のルールに従い登録した辞書を用いて形態素解析し，得られた名詞または登録された単語 (F-名詞) を Venue 候補とする．

3. 1. 2 Venue の決定
3.1.1 節で発見した Venue 候補に対して，次に述べる手順で
位置情報およびカテゴリ (e.g. “Japanese Restaurant”，“SakeBar”) の付与を行う．品詞情報が「名詞」かつ「地域」の場合
は，“桝形”のように地名がお店などの名前になっていることがあるため，Venue 候補が F-Venue に含まれている場合は，

F-Venue の位置情報およびカテゴリを付与する．含まれない
場合は，Google Geocoding を用いてジオコーディングを行い，Venue 候補に対して位置情報と “Neighborhood”というカテゴ
図1

リを付与する．ジオコーディングの結果として，複数の位置情システム構成図報（e.g. “浜松”という単語をジオコーディングした際に，東京
表 1 形態素が 1 つの名詞でない Venue の例

都の浜松町と静岡県浜松市）が得られる場合がある．本研究でVenue

形態素解析結果

は，浜松を対象としているため，ジオコーディングに浜松市役にこまん馬にこま (動詞)/ん (助動詞)/馬 (名詞)所から半径 16km という制限をかける．その他の「名詞」は，

ピッツァ・なお ピッツァ(名詞)/・(記号)/なお (接続詞)
とんきいとん (動詞)/きい (名詞)

中華の鉄人

中華 (名詞)/の (助詞)/鉄人 (名詞)

F-Venue と一致した場合のみ，位置情報およびカテゴリを付与
する．F-名詞の場合は，該当の F-Venue の位置情報およびカ
テゴリを付与する．この処理によって，位置情報とカテゴリが取得できたものを Venue とする．

3. 1. 1 Venue 候補の発見
ブログ記事に対して形態素解析を適用し，Venue 候補を発見する．形態素解析には，Kuromoji （注 6） を用い，形態素解析辞書として，NAIST Japanese Dictionary （注 7） を用いる．形態
素解析の結果，形態素が 1 つの名詞の場合は良いが，表 1 に示
すように，Venue を表す単語が形態素解析によって，形態素が1 つの名詞ではないと判定される場合がある．これに対処するために，Foursquare に登録されている Venue(F-Venue) を用
いる．浜松市役所から半径 16km の F-Venue を，Foursquare

API （注 8） を用いて収集し，形態素解析辞書に事前に登録する．
全角スペースおよび半角スペースが含まれている F-Venue(e.g.

“CLOCHE (クロッシュ)”（Italian Restaurant）) は，全角ス
ペースまたは半角スペースで区切り，別々に単語の登録を行う．
また，単語の登録は以下のルールに従って行う．4 文字以下の英数字のみの単語や 1 文字のみの単語は登録を行わない．さらに，品詞情報が「地域」である単語や末尾が店 (e.g. 浜松店) や 処 (e.g. そば処) である単語も登録を行わない（e.g.

“ホテルコンコルド 浜松”（Hotel）は，“ホテルコンコルド”のみ，また，“そば処 津がわ”（Japanese Restaurant）は，“津がわ”のみを登録）．“・”を含む単語は，“・”を除去した単語と含んだままの単語両方を登録する（e.g. “ピッツァ・なお”（Pizza Place）に対して，“ピッツァ・なお”と “ピッツァなお”3. 2 Local Expert 抽出
本研究で抽出する Local Expert は，Venue に対して詳しく言及しているユーザのことを示す．Local Expert は，Venue に関する記事を投稿した回数や，Venue に関する記事から点数を算出することにより抽出する．

Local Expert 抽出を行う Venue を注目 Venue とする．注
目 Venue のカテゴリに基づいて，注目 Venue の評価項目を
口コミサイトを参考に恣意的に 6 つ与える（e.g. カテゴリが“Japanese Restaurant”の場合は，「味」，「雰囲気」などの項目）．
記事ポイントとチェックイン回数を合計し，合計値が高い順にユーザを注目 Venue の Local Expert とする．記事ポイントとは，注目 Venue が出現するブログ記事に対して，形態素解析を行い，評価項目や評価項目の類義語が出現した場合，その記事を投稿したユーザに与えるポイントとする．評価項目や評価項目の類義語が出現した場合，記事ポイントとして 1 点を与える．類義語は WordNet （注 9）に基づいて，評価項目に相応しい語を抽出した．各評価項目に対して，記事ポイントは最大 1点とするため，1 記事に対する記事ポイントは最大 6 点となる．
チェックイン回数とは，記事ポイントが 1 点以上の注目 Venue
が現れる記事数とする．

3. 3 公式ブログの検出
本研究では，Venue に詳しいユーザを抽出することで，Venue
を実際に利用したユーザの感想を取得することも目的である．

（注 6）：Kuromoji http://www.atilika.org/（注 7）：NAIST Japanese Dictionary

そのため，公式ブログのように Venue 側から発信された情報

http://sourceforge.jp/projects/naist-jdic/（注 8）：Foursquare API https://developer.foursquare.com/（注 9）：WordNet http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/

図 2 提案システムの結果と，Venue を実際に利用したユーザの情報を区別するために，

価項目および類義語を表 2 に示す．また，それ以外のカテゴリ

公式ブログを検出する．あるユーザのブログにおいて，1 つの(ホテル系) の Venue の評価項目は，楽天トラベル（注 14），Yahoo

Venue に対する記事数が，総記事数の 1.5 割以上を占めているトラベル（注 15），じゃらん（注 16）に基づいた 6 項目とした．評価項

場合に，そのユーザを公式ブログのユーザとする．

目および類義語を表 3 に示す．表 2 と表 3 に示した評価項目と4. 提案システムの結果
3.1 節で発見した Venue に対する詳しさで Local Expert をランキング形式で提示を行う．

類義語は，3.2 節で述べた Local Expert 抽出に用いる．
図 2 に，“オスピターレ”という Venue に対して，提案シス
テムを用いて Local Expert 抽出を行った結果を示す．図 2 の左側では，提案手法を用いて発見した Venue を Open Street

本研究では，はまぞうに 2002 年 11 月 30 日から 2013 年 7Map（注 17）に表示している．マーカーの色は，Venue のチェック

月 3 日の間に投稿されたブログ記事 5,059,894 件を用いる．まイン回数を表している．マーカーのデザインは，Venue のカ

た，F-Venue は，国土交通省の位置参照情報ダウンロードサー

テゴリを表している．図 2 の右側は，“オスピターレ”に対す

ビス（注 10）

を用いて，2013 年 10 月 7 日の時点までに登録された 10,918 件を用いる．

4. 1 ランキングの提示および Local Expert 抽出の結果
今回，Local Expert 抽出で扱う Venue は，Foursquare のカテ
ゴリにおけるカテゴリが，“Food”または “Nightlife Spot”に分類されているものと，“Bed & Breakfast”，“Boarding House”，“Hostel”，“Hotel”，“Motel”または “Resort”となっているものを用いる．カテゴリが “Food”または “NightlifeSpot”(レストラン系) である Venue の評価項目は，食べログ（注 11），ロケ
タッチ グルメ（注 12），ぐるなび（注 13）に基づいた 6 項目とした．評

る Local Expert のランキング結果を示している．公式ブログ
として検出したユーザは星マークを付けることで，ランキング
提示している．レストラン系 Venue(“弁いち”) とホテル系のVenue(“花乃井”) において，ランキング 1 位と 5 位のユーザのブログ記事の一部を図 3，図 4，図 5，図 6 に示す．図 3，図 4に示した通り，ブログ記事内に評価項目である「味」，「雰囲気」，「酒」などの単語が出現しており，“弁いち”の情報が取得できることが示された．また，図 5，図 6 に示した通り，ブログ記
事内に評価項目である「食事」，「部屋」，「サービス」などの単語が出現しており，“花乃井”の情報が取得できることが示された．よって，ランキングが 1 位でないユーザからも，Venue 情（注 10）：位置参照情報ダウンロードサービス - 国土交通省

http://nlftp.mlit.go.jp/isj/（注 14）：楽天トラベル http://travel.rakuten.co.jp/（注 11）：食べログ http://tabelog.com/（注 15）：Yahoo トラベル http://travel.yahoo.co.jp/（注 12）：ロケタッチ グルメ http://gourmet.livedoor.com/（注 16）：じゃらん http://www.jalan.net/（注 13）：ぐるなび http://www.gnavi.co.jp/（注 17）：Open Street Map http://www.openstreetmap.org/

表 2 レストラン系の Venue の評価項目および類義語
評価項目

類義語の一部

評価項目

類義語の一部味

風味，旨味，こく部屋

個室，座敷，ルーム

見た目

見映え，表面，見かけ

設備，アメニティ

備え付け，施設，設置

サービス

待遇，接客，値下げ

立地

場所，敷地，用地

雰囲気

ムード，佇まい，風情

接客，サービス

レセプション，応対，接待

コストパフォーマンス (コスパ)

-

食事，料理

夕飯，ダイニング，ディナー

酒，ドリンクアルコール，ワイン，焼酎

料金

値段，代金，払い表4

評価実験で使用した 5 つの Venue(レストラン系)

表 5 評価実験で使用した 5 つの Venue(ホテル系)

Venue

カテゴリ

Venue

カテゴリ

オスピターレItalian Restaurant

はまきたプラザホテル

Hotel

魚魯魚魯

Japanese Restaurant

ホテルウェルシーズン浜名湖

Hotel

鳥造

Japanese Restaurant

ホテル九重

Hotel

弁いち

Japanese Restaurant

舘山寺サゴーロイヤルホテル

Hotel

末広鮨

Sushi Restaurant

浜名湖かんざんじ荘

Hotel

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

一致率

一致率

表 3 ホテル系の Venue の評価項目および類義語

1

2

3

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

4

1

図 7 提案手法と人手によるランキング結果の比較 (レストラン系)

報が取得できると言える．

4. 2 Venue の発見の結果提案した手法により，浜松市役所から半径 16km の範囲で7,659 件の Venue がブログ記事から発見できた．例として，“にこまん馬”(カテゴリ：Sake Bar，緯度：34.72821，経度：

2

3

4

順位差

順位差

図8

提案手法と人手によるランキング結果の比較 (ホテル系)ランキングに含まれるユーザ Local Expert かどうかの人手による判断と比較することで，提案手法によるランキング結果に含まれるブログユーザは Local Expert ととして適切かを評価
する．

5. 1 実 験 条 件

137.71564)，“とんきい”(カテゴリ：BBQ Joint，緯度：34.80687，

本実験では，以下の手順で選出した Venue の中から無作為

経度：137.68736)，“ピッツァ・なお”(カテゴリ：Pizza Place，に選出された 10 個の Venue を用いる．ここで，10 個の Venue

緯度：34.72728，経度：137.72009) といった Venue が発見できは，5 個のレストラン系の Venue，5 個のホテル系の Venue でた．発見した Venue の中には “にこまん馬”なども含まれてお構成されている．はじめに，Venue の中から総チェックイン回数

り，形態素解析の結果，形態素が 1 つの名詞でない Venue をが 50 回以上の Venue を選出した．レストラン系は，Venue の発見できることが示された．しかし，省略形の Venue（e.g.“ザカテゴリが “Food”，または “Nightlife Spot”に分類されている

ザシティ浜松”(Mall) に対して “ザザ”）を発見できなかった．

Venue を用いた. ホテル系は，“Bed & Breakfast”，“Boarding

省略形の Venue と正式名称の Venue を同等に扱うことができHouse”，“Hostel”，“Hotel”，“Motel”または “Resort”に分類ない場合，ゲームとして成立しないこともあるため，省略形のされている Venue を用いた．総チェックイン回数が 50 回以上

Venue も発見する必要がある．

という制限をかけた理由は，総チェックインが少ない場合，ラ

5. 評 価 実 験
本論文では，提案手法について，2 つの評価を行う．1 つは，人手によるランキング結果と比較することで，提案手法によるランキング結果の順位の妥当性を評価する．もう 1 つは，そのンキングに複数のユーザが入らない可能性があるためである．

5. 2 ランキングの順位の妥当性の評価
本節では，提案手法によるランキングが Venue に詳しいブロ
グユーザ順であるかを人手により評価する．評価方法は，提案手法により作成されたランキングの上位 5 人に含まれる 2 人の

0.9
Local Expert
Expertと判断された率と判断された率

Local Expertと判断された率
Expertと判断された率

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

1

2

3

4

5

1

2

順位

3

4

5

順位

図 9 Local Expert 抽出の評価結果 (レストラン系)

図 10 Local Expert 抽出の評価結果 (ホテル系)

ブログユーザのどちらが Venue についてより詳しいかを人手に位では，提案手法が有効に機能し Local Expert が抽出できたより判断し，その結果が提案手法によるランキング結果の順位と考えられる．一方，下位において Local Expert と判断され関係と一致しているかを評価した．

た割合が減少しているのは，Venue によらずに上位 5 人を算人手による評価は，実験参加者に上位 5 人のブログユーザの出し，評価を行なったことが大きな原因の 1 つとしてあげられ記述した Veneu の単語を含むすべての記事を読んでもらい，2る．これは，1 つの Venue についての Local Expert の人数は，人のブログユーザのどちらが詳しいかを判断してもらった．結Venue によって大きく変わることが考えられるためである．例

果として，5 人のユーザのすべての 2 人のユーザの組み合わせ

えば，人気のあるお店の場合，そのお店について言及するブロ(10 通り) について，どちらブログユーザが Venue についてよ

グユーザの数は多いと考えられ，逆もまたしかりである．現

り詳しいかが得られた．最終的に，得られた 10 通りの 2 人の段階の提案システムでは，どのような Venue に対しても 5 位

ユーザの組み合わせにおいて，Venue に対する詳しさの優劣と，までのランキングをユーザに提示している．そのため，Local

提案手法のランキング結果が一致しているかを評価した．本実

Expert に相応しい人数によって，ユーザに提示する人数を調験に用いた Venue は，表 4，表 5 に示したものである．

整する必要がある．これは，1 人のユーザの合計値 (記事ポイ

5 つのレストラン系のカテゴリの順位差の平均値を図 7，5ント＋チェックイン回数) が，全ユーザの合計値に対して，一つのホテル系のカテゴリの順位差の平均値を図 8 に示す．図 7，

定以上の割合を占めている場合に，Local Expert とすることで図 8 において，順位差とは，提案手法によるランキング結果に対応できると考えられる．

おけるブログユーザの順位の差である．例えば，2 位のユーザと 5 位のユーザの順位差は 3 である．

6. お わ り に

図 7，図 8 において，どちらのカテゴリも順位差が大きくな

本研究では，ゲーミフィケーションをユーザに無負担で導入

れば正解率が上昇する傾向があることがわかる．そのため，提するための Local Expert 抽出手法，および浜松を対象とした案手法は，順位差が大きいブログユーザについては正確にラン地域ブログサイト全量解析による Venue の発見手法を提案しク付けできていることがわかる．結果として，提案手法は，ブた．本研究により，SNS 等に馴染みのないユーザも含めた全ログユーザのランク付けを大きく間違えることは少ないと考えてのブログユーザが，無自覚のまま位置情報ゲームに参加してられる．

いる状態を作ることにより，ブログサイトにおいてゲーミフィ

5. 3 Local Expert 抽出の評価
本節では，提案手法によるランキングにおいて，Local Expert
であるブログユーザが上位に位置づけられているかを評価する．
評価方法は，前節と同じ上位 5 人のブログユーザの中に Local

Expert として相応しいブログユーザが何人含まれているかを評価する．実験参加者に上位 5 人のブログユーザの記述した

Veneu の単語を含むすべての記事を読んでもらい，そのブログ
ユーザが Local Expert に相応しいかを判断してもらった．本
実験に用いた Venue は，表 4，表 5 に示したものである．

5 つのレストラン系のカテゴリの Venue 結果を図 9，5 つのホテル系のカテゴリの Venue 結果を図 10 に示す．
図 9，図 10 において，どちらのカテゴリも順位が下がるとLocal Expert と判断された割合が減少していく．そのため，上ケーションをホットスタートさせることが可能であると考えられる．また，ブログ記事に位置情報を付与することが可能であると考えられる．
今後の課題として，4.2 節で述べたように，省略形の Venue
を発見と公式ブログを検出する際の閾値の評価実験することが挙げられる．また，古いブログ記事から得られる情報は，現在の情報と異なっている場合が考えられるため，時系列を考慮した Local Expert 抽出を行うことが挙げられる．これは，記事の新しさに応じて記事ポイントを変動させることで対応できると考えられる．さらに，1 つの記事に複数の Venue が出現した場合に対処することが挙げられる，これは，北原らの研究 [9]を参考に，ブログ記事内で 1 つの Venue の影響が及ぶ範囲および強さを測ることで対応できると考えられる．

文献[1] ジェイン・マクゴガニル，“『幸せな未来は「ゲーム」が創る』”，
早川書房，2011[2] 河野 愛樹，中村 健二，小柳 滋，“マイクロブログから抽出した地物情報と投稿間隔を考慮した位置情報推定”，情報処理学会第73 回全国大会，2011[3] 倉島 健，手塚 太郎，田中 克己，“Blog からの街の話題抽出手法の提案”，電子情報通信学会第 16 回データ工学ワークショッ
プ，2005[4] 中嶋 勇人，太田 学，“旅行ブログ記事からの名所とその付随情報の抽出”，第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム，2013[5] 平山 拓央，湯本 高行，新居 学，高橋 豐，“属性評価モデルに基
づく商品評価の抽出と提示”，第 3 回データ工学と情報マネジメ
ントに関するフォーラム，2011[6] 小西 卓哉，木村 文則，前田 亮，“周辺文を考慮するトピックモ
デルを用いた評価側面の推定”，第 4 回データ工学と情報マネジ
メントに関するフォーラム，2012[7] Jie Bao，Yu Zheng，Mohamed F. Mokbel，“Location-based
and Preference-Aware Recommendation Using Sparse GeoSocial Networking Data”，ACM SIGSPATIAL GIS’12，
2012[8] 稲垣 陽一，中島 伸介，張 建偉，中本 レン，桑原 雄，“ブロガ体験熟知度に基づくブログランキングシステムの開発および評価”，
情報処理学会論文誌：データベース，Vol.3 No.3，pp.123-134，
2010[9] 北原 沙緒理，田村 航弥，波多野 賢治，“Web テキストにおける内容密度分布の抽出とその評価”，第 3 回データ工学と情報マ
ネジメントに関するフォーラム，2011

図3

弁いちのランキング 1 位のユーザのブログ記事
図 5 花乃井のランキング 1 位のユーザのブログ記事

図4

弁いちのランキング 5 位のユーザのブログ記事

図 6 花乃井のランキング 5 位のユーザのブログ記事