DEIM Forum 2014 B6-4

単語間の関係性の経時変化を考慮したマイクロブログからの実世界観測情報の抽出
角谷 直人†

新田 直子†

馬場口 登†† 大阪大学大学院工学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 2-1
E-mail: †sumiya@nanase.comm.eng.osaka-u.ac.jp, ††{naoko,babaguchi}@comm.eng.osaka-u.ac.jp
あらまし

マイクロブログにはユーザによるリアルタイムの実世界観測情報が多く投稿されるため，これらの自動抽出により実世界の状況が迅速に把握できる．ユーザから与えられるクエリにより観測対象が設定されるとき，クエリと関連性の高い単語を用いて，観測対象に関する観測情報が抽出可能と考えられる．提案手法では特に，単語間の関連性の経時変化に着目し，マイクロブログへの短期間の投稿から逐次的に学習した長期的・短期的という二つの側面の単語間関連性に基づき各投稿のクエリへの関連度を算出することにより，クエリで表される対象に加え，それに関連した対象に関する観測情報の抽出を目指す．
キーワード

マイクロブログ，情報抽出，実世界観測情報，単語間関係

Real-world Observation Extraction from Microblog
by Considering Temporal Change of Word Relationship
Naoto SUMIYA† , Naoko NITTA† , and Noboru BABAGUCHI†† Graduate School of Engineering, Osaka University
2–1 Yamadaoka, Suita, Osaka, 565–0871 Japan
E-mail: †sumiya@nanase.comm.eng.osaka-u.ac.jp, ††{naoko,babaguchi}@comm.eng.osaka-u.ac.jp
Abstract The current situation of the real world can be observed from a large number of messages posted on a
microblog by people all over the world. Given a text query which represents the target to observe, the messages
describing the target’s current situation can be extracted by using related words. Especially, aiming at extracting
the messages describing the current situations of not only the target represented by the query but also other related
targets, this paper proposes a sequential approach for learning both the long-term and short-term relationships
among words and a method for scoring each message based on the two types of relationships among words.
Key words Microblog, Information Extraction, Real-world Observation, Word Relationship1. は じ め にめとするソーシャルメディアを通して，各自が実世界を観測して得たさまざまな情報を，観測時間，場所と共に公開すること

実世界の様々な時間，場所における状況は，一般に，実世界に着目し，ソーシャルメディア上の情報から実世界観測情報をに設置されたセンサにより観測したデータの利用により捉えら獲得する研究が注目されている．人間は実世界の多くの場所にれる．例えば，道路で発生する渋滞や速度違反は，道路に設置

存在し，五感を用いて感知したデータの意味を解釈する機能をした監視カメラやレーダを用いた，走行している車の台数やス持つため，このように人間をセンサ（Citizen Sensor）[1] とみ

ピードの計測，定常状態から逸脱した異常状態の検知により検なして利用することは，センサ設置のコストを抑えた上で，多出される．また，地震は，全国各地に設置された地震計を用い様な情報を取得できるという利点がある．中でも，全世界で 2た地面の揺れの大きさの計測により検出される．しかし，多様億人以上のアクティブユーザを抱える Twitter [2] では，主なな実世界観測情報を多くの場所で検出するためには，観測した投稿形式がツイートと呼ばれる 140 文字以内の短いテキストでい情報に応じたセンサを各地に設置する必要があり，多大なコあり，その手軽さから，テレビ番組やスポーツ観戦，災害情報，ストが発生する．

渋滞情報などさまざまな内容のリアルタイム性の高い実世界観

そこで近年，人間がマイクロブログや画像共有サイトをはじ

測情報が大量に投稿されている．

Twitter を用いた実世界観測情報獲得に関する既存研究は，観測対象の関連語を用いて，観測情報を含むツイートを抽出する手法が主となっている．例えば，Sakaki ら [3] は，観測対象を地震に限定した上で，地震の観測時に用いられる単語を関連語として予め人手で設定し，関連語を含むツイートの追跡により震源地を推定した．また，土屋ら [6] は，観測対象を鉄道に限定した上で，予め準備した鉄道の運行トラブルの観測情報となるツイート集合から関連語を学習し，鉄道の運行トラブル情報を抽出した．これらの手法では，関連語や学習用データを人手で与える必要があるのに対し，ユーザが与えるクエリを観測対象と見なし，多様な観測対象の関連語を，現在までのツイートから自動的に学習する手法が提案されている．Massoudi ら [4]や藤木ら [5] は，観測対象に何か特徴的な事象が発生した場合，その事象を表す単語とクエリの同一ツイート内での共起頻度が短期的に高くなると考え，クエリと短期的に共起する単語を関

図1

提案手法の概要連語とした．この手法により，例えば，渋滞という観測対象に
対し，渋滞が発生した場所名が関連語となり，各地の渋滞の観い．よって提案手法では，クエリ q に対して，長期的に同一ツ測情報が抽出できると考えられる．

イート内に共起する単語を qn′ として抽出することを考える．

本研究では，これらの観測情報に加え，例えば渋滞の要因と次に，単語 q 及び qn′ を用いたツイート抽出を行う場合，単なる事故や工事，通行規制など，ユーザからのクエリにより定語 q ，qn′ を含むツイートは必ずしも Q，Q′n の観測情報とは限められた観測対象に関連する対象の観測情報を同時に抽出する

らない，また，Q′n の観測情報は必ずしも Q に関連しない，とことを考える．この場合，各対象に関する観測情報は独立していう二つの問題が考えられる．例として，渋滞，事故という単いることが多いため，例えば，クエリとなる渋滞という単語に語を含むツイートは必ずしも渋滞，事故の観測情報とは限らず，対して，事故の観測情報に含まれる単語の共起頻度が短期的に

また，事故の観測情報は，放送事故など，渋滞に関連しないも高くなる可能性は低い．しかし，観測対象同士は関連しているのも多い．これらの問題に対しては，二つの解決策が考えられため，渋滞と事故という単語のように，対象を表す単語同士は，る．まず，これらのツイートは，事故に対する放送など，長期時間によらず，頻度は低いものの同一ツイート内に共起する可的関連性が qn′ とは高いが，q とは低い単語を含む可能性が高い

能性が高いと考えられる．そこで，長期的，及び短期的というと考えられる．また，渋滞や事故の発生した場所名など，単語二つの側面での単語間の関連性に着目し，クエリに対する単語

q や qn′ と共起頻度が短期的に高くなる単語を含むツイートは，の長期的関連性に基づき観測対象を拡げ，クエリ，及びクエリ

Q や Q′n との関連性が高く，逆に，q や qn′ と共起頻度の低い単と長期的関連性の高い単語に対する短期的関連性に基づき各観語を含むツイートは，Q や Q′n との関連性が低いと考えられる．

測対象に対する特徴的な事象を抽出する．この実現のため，本よって提案手法では，これら三つの問題に対応するため，単研究では，短期間のツイート集合から逐次的に単語間の長期的，語間の長期的，短期的関連性を学習する．いずれの場合も，単短期的関連性を学習する方法，及び学習した単語間の関連性に語間の関係の経時変化を解析する必要があるため，短期間に投基づき，各ツイートのクエリへの関連度を算出する方法を提案

稿されたツイート集合から同一ツイート内の共起単語対を抽出する．

し，現在までの学習結果を保持した単語間関係データベースの2. 提 案 手 法
提案手法では，ユーザから与えられるクエリ q で表される観測対象を Q とし，現在の直近の時区間において Twitter に投稿されたツイートから，Q 及び Q に関連する対象 Q′n (n = 1, · · · )更新による逐次学習を行う．ユーザからクエリ q が与えられると，直近の時区間に投稿された各ツイートに対して，学習した単語間の長期的，短期的関連性に基づきクエリとの関連度を算
出し，関連度の高いものをユーザに提示する．
提案手法は図 1 に示すように，以下のステップにより構成さの観測情報を含むツイートを抽出することを目的とする．たれる．

だし観測対象 Q，Q′n はそれぞれ単語 q ，qn′ で表されるものと

Step1) 前処理：

する．
ここでまず一つ目の問題として，Q′n の観測情報の多くは，短い時区間ごとに Twitter からツイートを収集し，冗長ツイー
トや不要語などを除去する．

クエリとして与えられた単語 q を含まないことが挙げられる．

Step2) 単語間関係データベースの作成・更新：

例として，クエリとして渋滞が与えられたとき，渋滞と関連す収集したツイートから共起単語対の抽出，及び，その短期的関る事故の観測情報の多くが渋滞という単語を含まない．ただし連度と長期的関連度の算出を行い，データベースを作成・更新

Q と Q′n は関連しているため，単語 q と qn′ は，頻度は高くなする．

いものの，時間によらず同一ツイート内に共起する可能性が高Step2-1) 短期的関連度の学習：収集したツイートから抽出された共起単語対に対し，共起頻度の高い単語対に対して高く，低い単語対に対して低くなるよう設定した短期的関連度を算出する．

Step2-2) 長期的関連度の学習：
現在までに構築した単語間関係データベース，及び収集したツイートから抽出された共起単語対に対し，長期間にわたって共起する単語対に対して高く，まれにしか共起しな
い単語対に対して低くなるよう設定した長期的関連度を算出する．

Step3) 実世界観測情報の抽出：
図2

ユーザからクエリ q が与えられたとき，単語間関係データ

長期的関連度の更新

ベースに基づき，クエリ q 及び q に関連する観測対象 Q 及びQ′n (n = 1, · · · ) の観測情報となるツイートを抽出する．

うに wi と wj の相互情報量を短期的関連度 B(wi , wj ) として

Step3-1) 観測情報ツイート候補の抽出：算出する．相互情報量とは 2 つの確率変数の相互依存の尺度を

直近の時区間に投稿された各ツイートに対し，単語間の長表す量であり，単語間の相互情報量が高いほど関連が高いこと

期的関連度に基づき Q との関連度を算出し，関連度の高いを示す．

もののみを Q 及び Q′n の観測情報となるツイートの候補とB(wi , wj ) = log

して抽出する．

Step3-2) 観測情報ツイートの抽出：抽出された各ツイート候補に対し，単語間の短期的関連度に基づき Q 及び Q′n との関連度を算出し，関連度の高いもののみをユーザに提示する．
各ステップの詳細を次節以降で述べる．

P (wi , wj )P (wi ) × P (wj )| Ti |N| Tj |P (wj ) =N
| Ti ∩ Tj |P (wi , wj ) =NP (wi ) =

(1)
(2)
(3)
(4)

2. 1 前 処 理

ただし，単語 wi の出現確率を P (wi )，単語 wi ，wj の共起確率

時区間長 I ごとに Twitter に投稿された全ツイートを収集

を P (wi , wj )，単語 wi を含むツイート集合を Ti ，Ti のツイーする．ただし，Twitter には，あるユーザが投稿したツイート

ト数を | Ti |，全ツイート数を N とする．

を別のユーザがそのまま再投稿する際に用いられるリツイート

2. 2. 2 長期的関連度の学習という機能が存在する．リツイートを行うと，そのツイートが収集したツイート中の各共起単語対 (wi , wj ) に対し，単語間リツイートであることを示す「RT」という記号が，リツイーの連続的な関連性を表す指標として，以下のように長期的関連

ト元のテキストデータに付与された状態で Twitter 上に投稿

度 S(wi , wj ) を算出する．ただし，単語間の相互情報量としてされる．また，Twitter には同一のツイートを大量に投稿する算出した短期的関連度 B(wi , wj ) が負の場合，wi と wj は関連

スパムツイートが存在する．単語間の共起頻度はこれらのツがない．また，「フォロー」や「笑」のような出現確率が高い一

イートによって大きく影響されるため，「RT」が付与されたリ

般的な単語を含む単語対の相互情報量は低くなるため，以下でツイートや，重複するツイートを予め除去した上で，Twitter

は短期的関連度 B(wi , wj ) >= β を満たす単語対のみを考慮する．

の Streaming API を用いて，ツイートを収集する．

ま ず，(wi , wj ) が デ ー タ ベ ー ス に 含 ま れ て い な い 場 合 ，

また提案手法では，分析対象の単語を名詞のみに限定するた(wi , wj ) を追加し，S(wi , wj ) の初期値として，S(wi , wj ) = 1

め，収集したツイートに対して MeCab [7] による形態素解析をと設定する．また，含まれている場合，現在の長期的関連度を行い，名詞のみを抽出する．ただし，URL である「http://〜」S x (wi , wj ) とし，S x+1 (wi , wj ) を以下のように更新する．

やユーザ名を表す「@〜」をはじめとする英数字のみで構成される名詞は不要な単語として除去する．

S x+1 (wi , wj ) = c1 × S x (wi , wj )d1(5)

2. 2 単語間関係データベースの作成・更新

ただし，d1 < 1 とする．最後に，収集したツイート中に共起しな収集したツイートを用いて，単語対 (wi , wj )，短期的関連度

かったデータベース中の単語対 (wi , wj ) に対し，S x+1 (wi , wj )B(wi , wj )，長期的関連度 S(wi , wj ) からなる単語間関係を保持する単語間関係データベースを作成・更新する．ただし，時区間長 I において，wi と wj の共起回数が 1 回の場合は，ノイズである可能性が高いため，共起回数 2 回以上の単語対のみを考慮する．

を以下のように更新する．

S x+1 (wi , wj ) = c2 × S x (wi , wj )d2(6)

ただし，d2 > 1 とする．
式 (5)，(6) を図 2 に示す．d1 < 1 とすることにより，式 (5)2. 2. 1 短期的関連度の学習

は連続して共起する単語対に対して，長期的関連度を上昇させ収集したツイート中の共起単語対 (wi , wj ) に対し，以下のよる．特に，最初の数回で関連度が上昇し，連続する程に上昇の

度合いが小さくなり Smax に収束する．また，d2 > 1 とする
ことにより，式 (6) は共起しない期間が連続する単語対に対して，長期的関連度を下降させる．特に，スコアが大きい場合は下降の度合いが大きく，連続するほどに下降の度合いが小さくなり 0 に収束する．式 (5) の傾きより小さく設定することにより，共起する時区間が散発する場合も，単語対の長期的関連度を上昇させることができる．
また，c1 と c2 は，S(wi , wj ) の最大値 Smax により次式で決定される．
(1−d1 )
c1 = Smax(7)(1−d2 )
c2 = Smax(8)

最 後 に ，長 期 的 関 連 度 が 初 期 値 を 下 回 る ，す な わ ち ，S(wi , wj ) < 1 を満たす単語対 (wi , wj ) をデータベースか

図3

観測情報ツイート候補の抽出例

ら削除する．

2. 3 実世界観測情報の抽出
ユーザからクエリ q が与えられたとき，q で表される観測対
象を Q とし，Q と関連のある観測対象を Q′n (n = 1, · · · ) としたとき，Q 及び Q′n に関する観測情報であるツイート t を抽出する．まず，各ツイート t に対し，単語間の長期的関連度を用いて，観測対象 Q 及び Q′n との関連度を算出し，関連度が高いものを観測情報ツイートの候補として抽出する．次に，各ツイート候補について，短期的関連度を用いて，観測対象 Q，Q′nとの関連度を算出し，関連度が高いものを観測情報ツイートとして抽出する．

2. 3. 1 観測情報ツイート候補の抽出
観測対象 Q と Q′n は関連があるため，単語 qn′ は，クエリ q

図 4 観測情報ツイートの抽出例と日常的に同一ツイートに共起し，q との長期的関連度が高いと考えられる．よって，クエリ q 及び q と長期的関連度の高い単語 qn′ を含むツイートを，Q と Q′n の観測情報ツイート候補として抽出する．ただし，単語 qn′ を含むツイートの中には，

Q′n の観測情報でないものや，Q と関連しない観測情報が含まれる．これらのツイートは，qn′ とは長期的関連度が高いが，qとは長期的関連度の低い単語を含む可能性が高い．
図 3 に例を示す．渋滞という単語は，事故や交通，高速などと長期間にわたって共起する．つまり，クエリ q を渋滞とした
とき，qn′ となる事故や交通，高速などを含むツイートは，渋滞と関連度が高いと考え，これらを抽出する．しかし，例えば事故を含むツイートは必ずしも事故の観測情報とは限らず，また渋滞と関連しない観測情報である場合もある．このようなツイートは，図 3 に示すように，渋滞と長期的関連度が低く，事故と長期的関連度が高い放送や遅延などの単語を含む可能性が高い．

q の関連語とみなし，S(q, q ′ ) を加算する．第二項では，q ′ に対する長期的関連度が高く，かつクエリ q に対する長期的関連度が低い単語を q の非関連語 w とみなし，S(q ′ , w) を減算する．
以上の処理を行った結果，ScoreQ (t) < γ となったツイート
は，関連語より非関連語を多く含むため，クエリ q と関連が低いと考えられる．よって ScoreQ (t) >= γ を満たすツイート t を，観測対象ツイート候補とする．

2. 3. 2 観測情報ツイートの抽出
観測対象 Q，Q′n に関する特徴的な事象の観測情報となるツイートは，単語 q ，qn′ と短期的に共起頻度が高くなる単語を含む可能性が高いと考えられる．
例えば，図 4 に示すように，渋滞が発生した際，その観測情報を複数のユーザが投稿することにより，発生地を表す東名や京都という単語と渋滞の短期的関連度が高くなる．一方，携帯

そこで，ツイート t に含まれる単語 w の長期的関連度を用いて，ツイート t の観測対象 Q への関連度 ScoreQ (t) を以下のように算出する．

ScoreQ (t) =第一項では，クエリ q に対する長期的関連度が高い単語 q ′ を∑S(q,q ′ )>=γq ′ ∈t′S(q, q ) −∑S(q ′ ,w)>
=γ
S(q,q ′ )>=γ′
q ,w∈tw=q| ′やゲームといった単語は，偶然同一ツイート内で，渋滞と共起したと考えられる．
そこで，ツイート t に含まれる長期的関連度が低い単語 w の′S(q , w)(9)

短期的関連度に基づき，ツイート t のクエリ q 及び qn′ への関ˆ Q,Q′ (t) を以下のように設定する．
連度 Scoren′
表 1 q を渋滞としたときの qn′
表 2 q を清水寺としたときの qn

11/13

11/13

事故 道路

交通

高速

交通

交通

q

′ を含む
q ，qn

観測情報

ツイート数

ツイート候補数

11/13

渋滞

37

725

198

11/20

渋滞

41

764

286

京都

11/27

渋滞

38

789

214

11/13

遅延

54

3,211

1,095

11/20

遅延

66

3,299

967

11/27

遅延

84

3,460

1,197

11/27
高速

q を含む
ツイート数

11/20
高速

11/27
事故 道路

検索日時

-

11/20
事故 道路

表 4 11/13〜27 における q ごとの観測情報ツイート候補数の比較

京都

紅葉

11/13

清水寺

7

7

7

′
表 3 q を遅延としたときの qn

11/20

清水寺

14

530

140

11/13

11/27

清水寺

19

803

256

列車

本線

発生 電車

伝言板

点検 鉄道

提供

遅れ

人身

証明 事故

関東

影響 運行

列車

本線

発生 電車

伝言板

点検 鉄道

提供

た単語は，3 日間で共通して抽出された単語 qn′ である．q を変

遅れ

人身

証明 事故

関東

影響 運行

運休

化させたとき，それぞれ渋滞，遅延，清水寺から一般的に連想むツイート数，q もしくは qn′ を含むツイート数，抽出した観測情報ツイート候補数を示す．表 1，2，3 において下線を引い11/20

しうる単語が，13 日，20 日，27 日の間で，大きく変化するこ
11/27
列車

本線

発生 電車

伝言板

点検 鉄道

遅れ

人身

証明 京王

関東

運行 運休

となく抽出されていることが分かる．q が遅延の場合，qn′ に遅提供

延の発生場所である路線名や都市名が確認できる．これは長期に渡り何度も遅延がその場所で観測されることを示している．

ˆ Q,Q′ (t) =ScoreQ (t) + max w∈t B(qm , w) − αS
Score
n
w∈R′
qm ∈R

(10)

一方で，q が渋滞の場合，qn′ には渋滞の発生場所である地名などは確認できず，関連語に変化がない．これは，渋滞が特定の場所で長期にわたって観測される対象ではないことを示している．q が清水寺の場合，13 日においては qn′ に該当する単語は

ただし，R は q 及び qn′ の集合，R′ は ScoreQ (t) 算出時に用いなかったが，20 日に京都，さらに 27 日に紅葉が qn′ となった．

なかった単語の集合であり，S は B(w, qm ) < δ を満たすよう

これは，紅葉の時期に近づくにつれて，紅葉の名所として知らな観測対象と関連しない単語 w と，共起回数が 1 回の単語 w

れる清水寺を訪れる観光客が増加し，紅葉に関する実世界観測の数とする．つまり，2. 3. 1 節で算出された関連語のいずれか情報が多く投稿されたことに起因すると考えられる．このことに対し短期的関連度が高い単語 qm が t に含まれる場合，該当は，表 4 で示すように，清水寺を含むツイート数が増加していする関連語が表す観測対象の特徴的な事象を表す単語とみなし，ることからも読み取れる．

さらに関連度を加算する．一方で，短期的関連度が低い単語が

表 4 より，各クエリ q を含むツイート数は，その日に収集

t に含まれる場合，これを不要語とみなし，関連度を減算する．
ˆ Q,Q′ (t) > γ を満たすツイートを最後に，算出された Score=

された全ツイート数の 0.01 ％程度となっている．qn′ を含むツ
イートも合わせると，大幅にツイート数が増加する．これは qn′

ユーザに提示する．

に一般的な単語が多く含まれるためである．例えば，クエリ qn3. 評 価 実 験
提案手法の有効性を以下の二つの観点から検証する．

が遅延の場合，qn′ には電車や関東など，多くの人が日常的に使用する単語が含まれ，それらの単語を含むツイート数は膨大になる．これらのツイートには，クエリと関連する観測情報ツ(1) 長期的関連度と短期的関連度の有用性

イートも含まれているが，9 割以上はクエリと無関係なツイー(2) 単語間関係データベースの更新の必要性

トである．

Twitter の StreamingAPI を用いて，2013/10/25〜11/27 に，次に，クエリ q に応じた観測情報が抽出可能かを確認するた

日本語を用いて投稿されたツイートを収集し，そのうちのべめ，同じ検索日時において，異なるクエリ q を与え，観測情報

32 日間のツイート 21,134,159 件を実験に用いた．また，I をツイートを抽出した．ただし，クエリ q で表される観測対象に

24 時間とし各パラメータは Smax = 10，d1 = 0.4，d2 = 1.5，

特徴的な事象が発生した日を検索日時に設定した．11/23 におγ = 9.0，β = 4.0，α = 4.0，δ = 1.0 とした．

いて，クエリ q を渋滞，遅延としたとき，正しく抽出された観3. 1 長期的関連度と短期的関連度の有用性
まず，長期的関連度に基づく関連語がどのように変化するの測情報ツイートと除外されたツイートの一部を表 5，6 に示す．
ˆ Q,Q′ (t) の算出時に加算された単語
ここで，ScoreQ (t)，Score

かを確認するために，11/13，20，27 の一週間ごとの日付におを太字で，減算された単語を下線で示している．また，rank は

いて，クエリ q との長期的関連度 S（q, qn′ ）>= γ = 9.0 を満た

各ツイートの順位である．

す，つまり長期的関連度に基づき q の関連語と判定された単語

qn′ を表 1，2，3 にそれぞれ示す．また表 4 に，クエリ q を含

n1-4，1-5，1-6，2-1，2-4 のように，クエリ q を含む観測情報

表 5 11/23 における q を渋滞としたときの観測情報ツイートIDˆ Q,Q′ (t) ツイート本文
rank ScoreQ (t) Score
n

1-1

1

29.99

36.28

京葉道路で事故か。オートバイの高速事故ってほぼ命にかかわるから恐い

1-2

2

19.99

27.49

京葉道路で追突事故５人死傷 http://t.co/M0kCgTUYto ニュース

1-3

3

19.99

27.49

【Ｎ】京葉道路で追突事故５人死傷 http://t.co/SqZhHTA9NO

1-4

7

20

27.19

うげー東名下りで海老名から 30km も事故渋滞してるこれ解消されるまで待機

1-5

8

19.99

27.18

海老名 SA なう。ここまでの東名高速は大渋滞ちう。

1-6

9

19.99

27.18

東名高速渋滞ひどいですよ

1-7

圏外

9.98

-18.01

交通費も全て会社持ちの研修！研修内容 は、地獄 巡りと全国の 支社 の方との 交流www バタバタ に

1-8

圏外

9.99

-14.001-9

圏外-29.94

なるかなぁとは思ったけど、研修 参加 希望 しちゃった〜楽しんできまーす
道路に写し出された 自分 の 影 が、コート のせいもあって ハンコック に見えるわ。わら わが美しいからじゃ！って 遊び やって仕事から帰ってる

11/2314:18 ＃東京メトロ副都心線＃ Kanto13:44 頃、東急東横線内で 発生 した 人身 事故の影響で、
一部 列車 に 運転 変更が出ています。(14:16)

1-10

圏外

-39.791-11

圏外-49.86

1-12

圏外-49.76

運行 情報に関するお知らせです。16 時 43 分現在■東京メトロ副都心線・一部列車 遅延 原因：人身事故 発生 時刻：13 時 44 分頃 発生 場所：東急東横線反町駅

unkokanto 東急東横線【列車遅延】13:44 頃、反町駅で 発生 した 人身 事故の影響で、現在も 列車に 遅れ が出ています。(11/2315:45) ＃駅の伝言板＃東京都 運行 速報

unkokanto 東急東横線【平常 運転】反町駅で 発生 した 人身 事故の影響で、列車 に 遅れ が出ていましたが、16:45 現在、ほぼ平常通り 運転 しています。(11/2316:45) ＃駅の伝言板＃茨城県 運行 速報

ID

表 6 11/23 における q を遅延としたときの観測情報ツイート
ˆ Q,Q′ (t) ツイート本文
rank ScoreQ (t) Score
n

2-1

1

89.93

97.35

unkokanto 東急東横線【列車遅延】13:44 頃、反町駅で発生した人身事故の影響で、現在も列車に遅

2-2

2

79.43

85.22

[関東]2013/11/2310:00 ＃京王高尾線 05:45 頃、京王線内で発生した人身事故の影響で、現在も一部

2-3

4

60.26

67.67

unkokanto 東急東横線【平常 運転】反町駅で発生した人身事故の影響で、列車に遅れが出ていました

れが出ています。(11/2315:45) ＃駅の伝言板＃東京都運行速報
列車に遅れや運休が出ています。
が、16:45 現在、ほぼ 平常 通り運転しています。(11/2316:45) ＃駅の伝言板＃ 茨城 県運行速報

2-4

11

49.94

57.35

11/2314:18 ＃東京メトロ副都心線＃ Kanto13:44 頃、東急東横線内で発生した人身事故の影響で、一部列車に運転変更が出ています。(14:16)

2-5

12

49.94

51.33

運行 情報 に関する お知らせ です。16 時 43 分現在■東京メトロ副都心線・一部列車遅延原因：人身

2-6

89

19.94

25.67

京王線人身事故で各停しかこない。。バイト間に合うかな (´ω ‘) 小田急にすればよかった（泣）

事故発生時刻：13 時 44 分頃発生 場所：東急東横線反町駅

2-7

90

19.94

25.67

クソ京王線は朝の 5 時から人身事故なんですね

2-8

圏外

9.99

-10.00マック の ポテト。。塩 がまったくついてなくて味がしなかった 3 つとも。。まじないわー車の点検迫っ

2-9

圏外

9.99

-12.38プラズマ という物質は無い。個体 や 気体 などと 一緒 で『状態』の名称だ。一般 的に プラズマ はてたでクレームも言い損ねた いらいら
気体 で 放電 する事で生まれ、電磁波 の 交差 でも発生する。

2-10

圏外

-9.97

まもなく 上野 駅から最終列車成田空港行が 発車 します

2-11

圏外

-9.99

辻堂 通過 列車のためご 注意 下さい

2-12

圏外

-68.69京とれいん bot;阪急梅田 駅 3 号線から 13:52 発 快速 特急・京都河原町行き (130 列車)、まもなく発車 いたします。停車駅 は十三・淡路・桂・烏丸です。京都河原町 終点 には 14:35 に 到着 いたします。

ツイートが多くの関連語により正しく抽出された．例えば渋滞が渋滞の場合の結果を着目すると，11/23 において京葉道路でが発生した際には，1-4，1-5，1-6 のように短期的関連度に基オートバイの追突事故が発生した影響で，事故と京葉道路といづき学習された東名や海老名などの関連語により，渋滞の観測

う単語の短期的関連度が上昇し，1-1，1-2，1-3 のようなクエ
ˆ Q,Q′ (t) が上昇した．ク
リ q を含まないツイートに対し Score

情報が正しく抽出されたことが分かる．

nまた，1-1，1-2，1-3，2-2，2-3，2-5 のように，クエリ q を

エリ q が遅延の場合も同様に，京王線と東急東横線で発生した

含まないが，クエリ q に関連する観測情報も，長期的関連度

人身事故の影響で，事故と東急東横線や反町という単語の短期に基づき学習された関連語により正しく抽出された．クエリ q

的関連度が上昇していることも確認できる．

表 7 11/18 における q を清水寺としたときの観測情報ツイートIDˆ Q,Q′ (t) ツイート本文
rank ScoreQ (t) Score
n

3-1

1

19.37

28.44

京都行きたい?。ライトアップされた清水寺見たい?。

3-2

2

10

19.06

清水寺行ってきやしたー?ライトアップ綺麗やた?http://t.co/9bwfEYoeXO

3-3

3

10

19.06

清水寺のライトアップきてもーたがな (*j) めっちゃきれい！
！
！

3-4

6

10

15.98

あの清水寺でも今日はそんなに混んでなかった。やはり観光するなら平日がオススメ！

3-5

8

9.37

15.79

京都橘と藤枝東が 2 回戦で。全国高校サッカー選手権大会の組み合わせ抽選。

3-6

9

9.37

15.79

藤枝東 vs 京都橘って (´ω ‘) 好カードすぎるだろ。一回戦で消えて欲しくないカード

3-7

10

9.37

15.79

藤枝東と京都橘楽しみすぎる

3-8

11

9.37

15.79

全 国 高 校 選 手 権 組 み 合 わ せ が 決 定!初 戦 か ら 昨 年 準 V 京 都 橘 vs 藤 枝 東!!— ゲ キ サ カ [講 談

3-9

12

9.37

15.79

うぉぅ、なんてこった！初戦が藤枝東とは（＾＿＾；）RT ＠ SDr1207：一回戦京都橘か。がんばれま

3-10

13

9.37

15.79

ID

表 8 11/23 における q を清水寺としたときの観測情報ツイート
ˆ Q,Q′ (t) ツイート本文
rank ScoreQ (t) Scoren社]http://t.co/JrZlMggrgO@gekisaka さんからじがんばれ藤枝東！

4-1

1

19.31

26.26

一回戦から京都橘 VS 藤枝東みれるとかやばい！
！めっちゃおもろなりそうやん！
！
！

昨日は紅葉狩りをしに京都へ行ってきました！昼間の紅葉もライトアップされた紅葉も綺麗でした！

http://t.co/uj7w6b64Ek
なにそのオシャレ RT@smokycatdeq：清水寺から八坂神社まで、紅葉を見ながらツイートをしまく

4-2

2

19.65

24.74

4-3

3

19.31

20.87

浄瑠璃 寺の紅葉まっさかり＠京都府木津川市 http://t.co/ECezQCXpwN

4-4

4

19.31

20.46

山科の 毘沙門 さん

4-5

5

19.65

19.65

@FutaH06 京都駅に売ってたよ清水寺と京都駅でほとんどのお土産買えるからまとめて買うとよいる。そういう 仕事。
その４

＃京都

＃紅葉 http://t.co/Y5wJ9Lcv2V

4-6

6

19.65

19.65

やっぱり清水寺の紅葉はきれい！http://t.co/DkJXWnclHT

4-7

11

19.31

19.31

@miwa0124 京都は紅葉真っ盛りです！
！

4-8

21

9.65

16.79

銀閣寺！紅葉綺麗！
！http://t.co/blb07T6ozi

4-9

32

9.65

15.33

@okeihannet 京都・東福寺行きたい！
！
！

4-10

33

9.65

15.32

今日は紅葉日和やね＠東福寺通天橋 http://t.co/p2OQWBdDlw

一方，1-7，1-8，1-9，1-10，1-11，1-12，2-8，2-9，2-10，2-

11，2-12 のように，クエリ q もしくは qn′ を含む観測情報ではないツイートは，非関連語により正しく除外された．1-7，1-8，

観測情報の抽出における，長期的関連度および短期的関連度の有用性が示された．

3. 2 単語間関係データベースの更新の有用性

2-8，2-9 は短期的関連度に基づく非関連語を多く含むため，正ユーザがクエリを与えたときの状況に応じた観測情報が抽出

しく除外された．また，1-9，1-10，1-11，1-12，2-10，2-11，

可能かを確認するため，同じクエリ q に対し，異なる検索日時

2-12 は長期的関連度に基づく非関連語を多く含むため，正しくにおいて観測情報ツイートを抽出した．11/18 と 11/23 におい

除外された．例えば，1-9，1-10，1-11，1-12 は，渋滞とは関て，クエリ q を清水寺としたとき，正しく抽出された観測情報

連の低い電車の事故に関連するツイートであり，渋滞と関連度

ツイートと除外されたツイートの一部を表 7，8 に示す．

の高い事故という単語を含む一方で，事故と関連の高い人身や18 日の時点で qn′ は京都という単語のみであったが，23 日の遅延といった単語を含むため除外された．これらのツイートは，

時点では京都と紅葉という二つの単語が qn′ として抽出された．

クエリ q が遅延の場合には，遅延と人身という単語の長期的関18 日には，3-5，3-6，3-7，3-8，3-9，3-10 のように，その日連度が高いため，2-1，2-3，2-4，2-5 のように正しく抽出されに発表された京都の高校サッカー選手権の観測情報ツイートがており，渋滞と遅延は，どちらも qn′ として事故を含むが，ツ多く抽出された．これらは清水寺の関連観測情報としては不適

イートに含まれるそれ以外の長期的関連度，短期的関連度に基切と考えられるが，清水寺と長期的関連度の強い関連語としてづき決定されるクエリ q との関連語，非関連語により，クエリ

京都が抽出されたため，京都における特徴的な事象に関する観q に応じた観測情報ツイートが抽出されることが確認できる．

測情報として抽出された．しかし，23 日には，紅葉のシーズ

以上の結果より，長期的関連度および短期的関連度に基づきンを迎えた京都に関するツイートが増加したことに伴い，清水決定されるクエリ q の関連語，非関連語により，ツイートのクˆ Q,Q′ (t) が適切に上エリ q に対する関連度 ScoreQ (t)，Score

寺と紅葉の長期的関連度が高くなり，4-1，4-2，4-3，4-4，4-6，

昇，下降することが分かる．よって，クエリ q に応じた実世界

トが多く抽出された．このように，クエリを与えたときの状況

n4-7，4-8，4-10 のように，清水寺周辺の紅葉の観測情報ツイー

表9

評価実験結果クエリ q

日時

P@10 P@30 P@50 AP@10 AP@30 AP@50

渋滞

11/16

0.60

0.45

0.40

0.67

渋滞

11/23

0.70

0.50

0.56

遅延

11/19

0.90

0.70

0.74

遅延

11/26

1.00

1.00

清水寺

11/18

0.30

清水寺

11/23

0.60

0.59

0.51

0.93

0.84

0.62

0.99

0.95

0.79

0.98

1.00

1.00

0.99

0.17

0.16

0.56

0.41

0.34

0.57

0.56

0.90

0.70

0.65

に応じた関連語を抽出するためには，単語間関係データベース

与えたクエリと関連のある実世界観測情報を抽出するため，実を更新する必要であることが分かる．

世界の状況に応じて経時変化する長期的・短期的関連性という3. 3 抽出ツイートの評価

二つの側面を持つ単語間関係を，短期間に投稿されたツイート

提案手法により抽出したツイートが，クエリ q と関連する観集合から逐次的に学習し，各ツイートに対し，現在の状況に応

測情報ツイートとして適切であるかを主観評価で確認した．異じたクエリとの関連度を算出する手法を提案した．2013 年のなる日付，異なるクエリ q を用いて観測情報の抽出を行った後，
ˆ Q,Q′ (t) の上
三人の被験者に，抽出したツイートのうち Score

32 日間に投稿されたツイートに対し，異なるクエリを用いて提位 10，30，50 件のツイートに対して，クエリ q の観測情報ツ

クエリと関連する対象にまで観測対象が拡大され，クエリを含イートとして適切であるかを判断させ，2 人以上の被験者が適まない関連情報が抽出されること，および，短期的関連性によ切と判断したツイートを正解ツイートとした．抽出結果は，以り，観測対象に特徴的な事象が発生した際，それらの観測情報

下の式で定義される適合率 P @N ，平均適合率 AP @N によりが抽出されることを確認した．加えて，異なる時間において同評価する．適合率は，抽出したツイートのうち正解ツイートの一のクエリを用いて提案手法を適用し，単語間関連性の更新に割合を，平均適合率は，正解ツイートが抽出したツイートの上より，現在の状況に応じた実世界観測情報が抽出されることを位に存在するかを表す指標である．

確認した．今後の課題として，関連度算出に用いるパラメータnR
P @N = N

AP @N = N1

(11)
∑N

k=1 (P @k × rel (k))

案手法を適応し，長期的関連性により，ユーザから与えられたの適切な設定方法が挙げられる．
文(12)

ただし，R は上位 N 件中の正解ツイート数であり，rel (k) は
上位 k 件目のツイートが正解ツイートなら 1，正解ツイートでないなら 0 とする．
表 9 に結果を示す．クエリ q が遅延の場合，Twitter に投稿される観測情報が多いため，抽出するツイート数を増やしても適合率，平均適合率が共に高い結果が得られた．一方，クエリ

q が渋滞の場合，主な観測者が運転手であるため，Twitter に投稿される観測情報が少なく，抽出するツイートの数を増やす
ごとに適合率に低下した．しかしこの場合でも，平均適合率は高く，少ない観測情報ツイートが上位に抽出されていることが分かる．また，クエリ q が清水寺の場合，18 日に比べて，23日では適合率，平均適合率が共に高い結果となった．これは，

18 日が月曜日なのに対し，23 日は紅葉のシーズンを迎えた土曜日であり，多くの観光客が，清水寺とその周辺において紅葉に関する観測情報を Twitter に投稿したためと考えられる．
このように，抽出精度はクエリ q に依存するものの，多くの観測情報が Twitter に投稿される観測対象がクエリ q である場
合，高い適合率で観測情報の抽出が可能であり，投稿される観測情報が少ないクエリ q である場合でも，抽出したツイートの上位に多くの観測情報が抽出された．

4. ま と め
本研究では，Twitter に投稿されるツイートから，ユーザが献[1] Amit Sheth, “Citizen Sensing, Social Signals, and Enriching Human Experience”, IEEE Internet Computing, Volume 38,Issue 4, pp 87-92, 2009.
[2] “Twitter”, http://twitter.com/[3] Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, and Yutaka Matsuo,“Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors”, Nroceedings of the 19th International Conference on World Wide Web(WWW2010), pp.
851-860, 2010.
[4] K.Massoudi, M.Tsagkias, M.D.Dijke and W.Weerkamp,“Incorporating query expansion and quality indicators insearching microblog posts”, In Nro. of the 33rd European
Conference on Advances in Information Retrieval(ECIR),
2011.
[5] 藤木 紫乃, 上田 高徳, 山名 早人,“経時的な関連語句の変化を考慮したクエリ拡張による Twitter からの情報抽出手法”,DEIM
Forum 2013 C9-5,2013.
[6] 土屋 圭, 豊田 正史, 喜連川 優,“マイクロブログを用いた鉄道の運行トラブル状況抽出に関する一検討”, 情報学基礎研究会報告2013-IFAT-111(31), PP. 1-6, 2013.
[7] “mecab Japanese morphological analyzer”, https://code.go
ogle.com/p/mecab/