DEIM Forum 2017 D8-1

SNS からファン層は見えるのか？
-Twitter を利用した音楽アーティストのファン特性の抽出三村

乃那†

牛尼

剛聡††

† 九州大学芸術工学部 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1†† 九州大学大学除芸術工学研究所 〒 815–8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †1DS13214K@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらましソーシャルメディアを利用するユーザの増大に伴い，一般の人々により膨大かつ多様な発言がソーシャル

メディア上に投稿されている．ソーシャルメディアには，様々な対象に対する意見が含まれているため，ソーシャルメ
ディアは様々な事物の特徴を知るための情報源としての役割を持つと考えられ，ソーシャルメディアを利用して様々な事物の特性を抽出することが期待されている．本研究では，代表的なマイクロブログのひとつである Twitter におけるユーザの発言の日常性に着目し，特定の音楽アーティスト等に対するフォロワーが投稿する日常的な話題からファン層を推測する手法を提案する．
キーワード

Twitter，ファン層，LDA，トピックモデル

1. は じ め に
1. 1 背景目的とする．Twitter における投稿の単位はツイートと呼ばれ，一般的にユーザの興味や身近で起こった出来事などのユーザの日常に関する文章が投稿されることが多い．多くの音楽アー

近年，ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）を始めティストが Twitter 上にアカウントを持ち，日常的に頻繁に投としたソーシャルメディアの利用者数は増加し続けている [1]．

稿を行なっている．また，音楽アーティストのファンは，自分ソーシャルメディア上には，膨大なユーザが存在し，継続的なが好きな音楽アーティストをフォローすることが多く行われて投稿が行われている．SNS に投稿される記事の対象や内容は多いる．本研究では，音楽アーティストのフォロワーに対して，

種多様であるが，人々の様々な意見や嗜好が反映されている．

日常的なツイートを分析し，中心的なファン層を抽出し，音楽

そうしたことから，SNS に投稿された記事を分析することで，アーティスト自身を特徴づける．

実世界の様々なモノやコトに対する人々の意見を分析し，それらの社会的な位置づけを抽出できることが期待できる．

Twitter のフォロワーの日常的なツイートから，その特徴を抽出するためには様々なアプローチが考えられる．本研究では，

これまでにも，SNS に投稿された記事に含まれる特定の商品

Twitter では一般的にユーザの興味や身近な出来事などのユーやコンテンツに対する意見や感想の投稿に着目し，ソーシャル

ザの日常に関する文章が投稿される点に着目し，ユーザの日常

メディアをマーケティングに活用するための手法が提案されて的な投稿に含まれる話題を利用する．

きた．それらの多くは，SNS のユーザにおける日常的な投稿にユーザの日常的な話題を利用するためには，対象となる話題記載された対象への評価や言及を分析して，対象の特徴を抽出を決定しておく必要がある．そこで，本研究では，日常的な話するアプローチである．しかし，対象とする商品やコンテンツ

題を多く含んでいる文書集合から LDA を用いてトピックを抽を支持する人（ファン）の SNS 上の日常的な投稿内容から，そ出する．トピックを抽出するための文書集合として，以下の 3の人々の特徴が抽出できれば，ジャンルが異なる様々なアイテ

種類の文書集合を利用する．

ムに対して，そのターゲットとなるユーザの特徴の類似性を評（ 1 ） 生活情報記事サイト All About（注 2） の記事

価でき，商品推薦等に応用できる可能性がある．

（ 2 ） ランダムに取得したユーザのツイート

本研究では，音楽アーティストのファンを対象に，SNS に（ 3 ） Wikipedia（注 3） の記事集合

おける日常の投稿を分析することで，音楽アーティストごとの

上記のそれぞれの文書集合を対象に LDA を利用してトピック

ファン層を抽出する手法を提案し，評価実験により提案手法のモデルを構築し，基底トピックを抽出する．そして，抽出され有効性を評価する．

た基底トピックに基づいて，ユーザのツイートにおける基底ト

1. 2 アプローチ

ピックの分布を推定し，ユーザの特徴とし，ファン集合内にお本研究では，対象とする SNS として，代表的なマイクロブロ

ける中心的なファンをグループ化して，ファン層を推定する．

グのひとつである Twitter（注 1） を対象とする．そして，Twitter

そして，ファン層のトピックの分布の類似性に基づき，アーティを利用して音楽アーティストのファン特性の抽出を行うことを（注 2）：https://allabout.co.jp（注 1）：http://twitter.com（注 3）：https://ja.wikipedia.org

スト間の類似性を推定する．

2. 関 連 研 究
これまでに，Twitter のデータを利用した情報抽出や情報要約に関する様々な研究が行われてきた．それらの研究の中でも，

図 1 LDA のグラフィカルモデル

有名人や商品などのアイテムに対する評価情報を分析し，マー
ケティングやサービスに応用しようとする研究は数多く存在す

タグには，ツイートにカテゴリをつけて検索しやすくするタグ

る [2] [3]．

のような役割がある．しかし，テレビ番組名やイベント名など

一方で，評価や言及の対象ではなく，ユーザの自身の特徴の共有したい話題をハッシュタグとする場合だけでなく，「おもを抽出する研究も行われており，ソーシャルメディアにおける

しろハッシュタグ」と呼ばれるようなものも多数存在する．こユーザの特徴となる情報について議論されている．長浜らは，のようなハッシュタグ内に含まれる単語には，話題としての意

Twitter 上のユーザの口語体で投稿される文章の構成に着目し，味はないため，収集したすべてツイートからハッシュタグを除

単語ベース，品詞割合ベース，品詞並びベースの３つのアル去する．

ゴリズムを用いた性別判定の手法を提案している [5]．古賀ら

3. 2 基底トピックの抽出は，Twitter における対象ユーザの興味や嗜好に着目し，フォ

本研究では，3. 1 節のデータクレンジングを行った後の，各ロー関係やリツイートなどを文書として LDA を行うことで潜ユーザのツイートを結合したものを一つの文書として特徴量

在的なトピックからユーザ間の類似度をはかり，推薦を行って算出を行う．特徴量の抽出のモデルとしては，bug-of-words

いる [7]．

（BoW）を利用する．

本研究では，ユーザの特徴を抽出するために，ユーザ自身がこれまでに，文章ごとの特徴量算出の手法として様々な手法意識して与えているプロフィールやフォロー関係ではなく，日が提案されており，一般的に単語の出現頻度と希少性を考慮し常的なツイートに含まれる潜在的なトピックに着目する．ユー

た TF-IDF を算出する方法が多く利用されている．TF-IDF でザの属性抽出を行った上で，アイテムに対するファンをグルー

は，文書中の一致する単語のみを考慮しているため，類似したプ化してファン層の属性とし，アイテムの属性を推定するとい意味の語の影響が無視される．本研究で分析対象とするテキス

う点で違いがある．

トはツイートであるため，同じ内容を表す文章であっても口語

3. 提 案 手 法

表現や各ユーザの語彙による表記ゆれが発生する可能性が高いと考えられる．そこで，文章の背後に潜在的なトピックが存在

本研究では，Twitter におけるファンの投稿における日常的すると仮定したソフトクラスタリングを行う手法であるトピッな話題に基づいた音楽アーティストのファン特性を抽出するこクモデルを利用する．トピックモデルとしては，様々なものがとを目的とする．そのために，話題を抽出して，ユーザが日常提案されているが，本研究では，確率的トピックモデルである

的にツイートしている話題の分布を特徴としたファン層を推定

Latent Dirichlet Allocation（LDA）を利用する.

する．本手法は，具体的には以下の処理を行う．

3. 2. 1 LDA（ 1 ） ツイートの収集とクレンジング

LDA は，Blei らにより提案されたトピックモデルである [8]．

（ 2 ） 基底トピックの分布によるユーザの特徴量算出

トピックモデルとは，ある文書 wd = (w1 , w2 , ..., wNd ) ∈ D が（ 3 ） 中心的なユーザの抽出

単一または複数のトピックに属する単語から構成されているこ

3. 1 ツイートデータの収集とクレンジングとを仮定した言語モデルである．LDA ではこの仮定のもと，文音楽アーティストに関するファンの特徴を抽出するための情書を構成するトピック分布 Θd = (θ1 , θ1 , ..., θK ) と，それらの報源として，ファンが投稿したツイートを利用する．また，話トピックごとの単語生成分布 Φt = (ϕ1 , ϕ2 , ..., ϕN ) に基づき，題抽出のためにランダムなユーザのツイートを利用する．なお，

確率的に文書を生成するモデルを構築する．ここで，変数 K はツイートを収集するユーザは，使用言語が日本語であるユーザ

トピック数，M は文書数，N は各文書の単語数を表す．LDAに限定する．

の生成過程は次のようになっており，グラフィカルモデルで表

ユーザは自身の興味や周囲の出来事などの話題を個人的に発したものを図 1 に示す．

信するだけではなく，ツイートの中には他ユーザへのメッセー

1. トピック毎に，ジであるリプライや，他ユーザのツイートの拡散に用いるリツ
イートが存在する．リプライおよびリツイートは内容が他ユーi. 単語分布を生成：Φt ∼ Dir(β)
2. 文書毎に，

ザに影響されるため，必ずしも本人の興味のある話題とは限ら

i. トピック分布を生成：Θd ∼ Dir(α)

ない．他ユーザに影響されたツイートが多く含まれると，ユーii. 単語毎に，ザが発信する話題に関する情報の抽出が妨げられる．そのため，

da トピックを生成：zdw∼ M ult(Θd )本研究では，リプライおよびリツイートは分析の対象から除外

b 単語を生成：wdw ∼ M ult(Φz )する．

Twitter にはハッシュタグと呼ばれる機能がある．ハッシュ3. 2. 2 コーパス文書
トピックを抽出するためのコーパスとなる文書によって，作表1

除外対象とする品詞

Type Subtype
名詞

Type

Subtype

動詞非自立的 形容詞 接尾
数

非自立

接続詞的
代名詞
非自立
特殊
図 2 直接到達可能

成されるトピックには特徴が現れると考える．本研究では，以下の３種類の文書の BoW をコーパスとして用いる．
（１）AllAbout の記事

AllAbout は生活情報記事サイトであり，様々な分野の専門家が監修した記事を掲載している．AllAbout の記事は，住居，旅行，恋愛，マネー，グルメ，ビューティーのカテゴリに分類されており，多くのユーザの日常生活に関する話題を抽出できると考えられる．
（２）ランダムに抽出した Twitter ユーザのテキスト
ランダムに取得したユーザのツイートを文書とする. Twitter
では情報の拡散が行われるために得られる流行的な話題が抽出できると考えられる．また，文書がユーザ単位であるため，一
般的ではない趣味などの話題が抽出できると考えられる．
（３）Wikipedia

Wikipedia は一般ユーザが自由に執筆できる百科事典である．
Wikipedia の記事からは，広く概念的な話題を抽出できると考えられる．

3. 2. 3 ストップワードの設定
3. 2. 2 節の文章のトピックを作成するために利用する BoWには，全ての品詞を使用するわけではない．ユーザの興味の対象物および対象物の属性を話題と考え，BoW を構成する単語
は名詞と形容詞に限定する．名詞または形容詞であっても，代
名詞，数および他の単語に結合して意味を添えるだけの単語は単体では意味をなさず，話題の特徴とはなり得ない．また，どのような話題であっても出現する単語もあらかじめ除去する必要がある．そこで，収集したすべてのテキストに対して次の処理を行う．

MeCab [11] を用いて形態素解析を行い，テキストを単語単位に分割する．本研究では，テキストに含まれる固有名詞や専門用語を扱えるようにするため，MeCab で利用する辞書に対して Wikipedia に存在する項目名の登録を行った．形態素解して基底トピックの含有率を計算することで，各ユーザの基底
トピック含有率の分布が得られる．この分布のベクトル表現をユーザの特徴量ベクトルとして定義する．

3. 3 中心的なユーザの抽出
ユーザの特徴量ベクトルを利用し，ファン集合内のユーザのクラスタリングを行う．ファン集合内のユーザには，スパムア
カウントなどファンと定義することが不適切な外れ値的なユー
ザも存在するため，全ユーザをクラスタリングするのではな
く，中心的なユーザをグループ化することで，精度の向上が期待できる．そのため，密度に基づいたクラスタリング手法である Density-based spatial clustering of applications with noise（DBSCAN）[12] を用いる．

DBSCAN は密度準拠のクラスタリング手法である．密度準拠のクラスタリングは，近傍の最大半径 ε と近傍内に含む最小オブジェクト数 M inP ts の２つのパラメータを持つ．あるデータ点

p から距離 ε 以内にある近傍を Nϵ (q) : {p ∈ D|dist(p, q) ≦ ϵ}と定義し，以下の条件を満たすときに点 p から q へ直接到達可能であるといい，この状態を図 2 に示す．
（ 1 ） p ∈ Nϵ (q)（ 2 ） Nϵ (q) ≧ M inP ts
この定義のもと，DBSCAN では，図 3 の点 o から点 p，点 o
から点 q のように直接到達可能な対象の集合で極大のものをクラスタとして抽出する．どのクラスタにも属さないオブジェク
トはノイズとして扱う．

3. 4 音楽アーティスト間の類似性
音楽アーティストの中心的なファン集合の特徴を利用して，
音楽アーティスト間の類似度を定義することを考える．本手法
では，ファン同士の類似度の全ての組み合わせの平均により音楽アーティスト間の類似度を定義する．形式的には，音楽アー
ティスト a1 , a2 の類似性 sim(a1 , a2 ) を以下の式 1 によって定義する．

析後は，ユーザごとに単語の品詞が名詞または形容詞であると判定された単語のうち，表 1 に示した品詞を除外した単語のみ

図 3 密度到達可能∑
sim(a1 , a2 ) =u1 ∈F (a1 ),u2 ∈F (a2 ) Cos(t(u1 ), t(u2 ))を利用する．品詞の分類には，IPA 品詞体系を利用した．そし| F (a1 ) | × | F (a2 ) |(1)て，全文書中における各単語を含む文書の出現頻度 Document

ここで，F (a) はアーティスト a の中心的なファン集合である．

Frequency（DF）を求め，この値が閾値以上のものは話題に関

また，t(u) は，ユーザ u の基底トピックの分布を表すベクトル

わらず出現する単語として除去する．

である．また，Cos(t1 , t2 ) は，ベクトル t1 , t2 のコサイン相関3. 2. 4 基底トピックによるユーザの特徴量算出
抽出した基底トピックを利用して，各ユーザのツイートの特徴量を算出する．具体的には，基底トピックを利用して，ユー
ザごとに各トピックに対する含有率を計算する．全ユーザに対値を表す．

4. 予 備 実 験
提案手法における，LDA によるトピックモデル構築に利用するデータセットおよびパラメータ決定のために，２つの予備

実験を行った．

4. 1 実 験 環 境
トピック抽出のためのコーパスとして利用する文書集合の取得時期と件数を示す．AllAbout の記事は, AllAbout 公式ア
カウント（@allabout news）の 2017 年 1 月 26 日時点での全ツイート 29,088 件内で紹介された記事を重複なく抽出した結果の 19,295 件の記事である．ランダムなユーザのテキストは，

UserStreamingAPI を利用して取得した．取得したユーザは，
2017 年 2 月 9 日から 10 日までの１日間のツイート発信ユーザ[1] ランダムユーザのツイート

650,100 人から 100,000 人をランダムサンプリングし，重複を除外した結果の 94,483 人である．取得したユーザ毎の最新ツ
イート 200 件の集合をコーパスとして用いる．Wikipedia の記
事は，2016 年 12 月 2 日時点の最新ファイルを利用した [14]．

4. 2 LDA モデル構築のためのトピック数の検討
LDA では，文書から抽出するトピック数をパラメータとして与える必要があり，このパラメータにより抽出されるトピッ
クおよびトピックモデルの性能が変化する．そのため，基底ト
ピック抽出に利用する３種類のコーパスに対し，適切なトピッ
ク数を検討する．

[2]All About 記事

4. 2. 1 実 験 方 法
トピックモデルの評価指標として一般的には，Perplexity とCoherence [10] の２つが利用される．Perplexity はモデルの予測性能を評価するための指標である．Coherence は抽出されたトピックの品質（人間にとってわかりやすいか）を評価するための指標である．そのため，良いとされるトピックは Perplexityと Choherence のどちらで評価されたかで異なることもある．
本実験では，まず Perplexity の指標によりおおまかなトピッ
ク数の推定を行う．次に，推定されたトピック数で抽出したトピックの品質を評価して最終的にパラメータとして与えるト[3]Wikipedia 記事

ピック数を検討する．

図 4 Perplexity 計算結果

Perplexity はモデルの予測（汎用）性能を測るための指標であり，式 2 で定義され，Perplexity が小さいほど性能が良いと言われている．

perplexity = exp(−

1 ∑log p(wutest | M ))N u

低い値である 10, 20, 30, 40, 50 と変化させて抽出したトピッ
クを評価したところ，トピック数が少ない場合には出現しない(2)

ここで，N はテストデータ中の全単語数，wu はユーザ u のツ
イート集合に含まれる全単語である．M は確率モデル，test
はテストデータであることを表す．コーパス文書から 200, 000
文書をランダムサンプリングし，8 対 2 の割合で学習用文書とテスト用文書に分割して Perplexity の計算を行い，トピック数

10 から 200 の間で Perplexity が低かった 5 件のトピック数を取得した．取得したトピック数をパラメータとして与えて抽出されたトピックを評価した．

4. 2. 2 実 験 結 果
トピック数を 10 から 200 まで 10 刻みで変化させて算出した Perplexity の値を図 4 に示す．横軸はトピック数，縦軸はPerplexity の値を示している．
All Abou の記事およびランダムに取得したユーザのツイー
ト文書においては，どちらもトピック数が大きくなるほど Per-plexity が高くなる結果となった．トピック数を Perplexity が種類のトピックが存在することがわかった．特に，ランダムに取得したユーザのツイートは細かな分類でまとまったトピックが多数存在しているため，トピック数は多いほうが良いと判断した．

Wikipedia の記事においては，全体的に Perplexity は 3 桁であり予測性能は良いと言える．トピック数が 50 以下であるときは比較的高くなっているが，その後は変化がない．トピック
数を 100, 120, 140, 160, 180, 200 と変化させて抽出したトピッ
クを評価したところ，トピックの品質には差がないと判断した．
以上の結果より，本論文では LDA を利用する際に与えるトピック数は，All About の記事およびランダムユーザのツイー
トでは 50, Wikipedia の記事では 100 とする．

5. 基底トピック抽出のためのコーパスの検討
基底トピックを抽出するためのコーパスとして用いる文書の種類について検討する．生活情報記事サイト All About の記事，

表 2 All About 記事トピック（記事分類）

ランダムに取得したユーザのツイート集合および Wikipedia の記事の３種類から LDA を利用してトピックを抽出し，基底トトピック解釈

ピックとして妥当性があるか評価を行う．

5. 1 実 験 結 果

暮らし

マネー

健康

美容

恋愛

掃除

お金

筋肉

アレンジ

恋愛

ビジネス 旅行
仕事

観光

部屋

家計

体

ヘア

男性

言葉

温泉

リフォーム

貯蓄

効果

髪

相手

相手

桜

家

節約

エクササイズ

ヘアメイク

結婚

話

旅行

関係

鎌倉

上位単語

All About は生活情報記事サイトであるため，ユーザの日常生活に関わる基本的な話題が抽出されることが期待できる．実

洗濯

管理

姿勢

スタイル

男

トイレ

生活

運動

毛

コラム

ストレス 紅葉

家事

財布

お腹

パーマ

関係

メール

名所

際に抽出されたトピックを表 2，表 3 に示す．表中に示されて
表 3 All About 記事トピック（美容）いる「トピック解釈」は，著者らがトピックの内容を解りやす

トピック解釈スキンケア ファッション

く示すために付与したものであり，自動的に抽出されたもので肌はない．トピックは，表 2 のように，All About の記事分類に沿った解釈ができる．さらに分類を細分化したような形のト

上位単語

ピックも取得でき，表 3 には美容に関するトピックを抜粋している．スキンケア，ファッション，化粧などの美容に関係する

化粧

産後ケア

ヘアアレンジ効果

ヘアスタイルスタイル

ファッション メイク

美容

カラー

顔

ホルモン

ケア

小物

印象

産後

毛

効果

デザイン

目

ビタミン

髪型

乾燥

通販

色

ダイエット

パーマ

対策

色

リップ

食欲

前髪

スキンケア

バッグ

明るい

体

ミディアム

様々なトピックにわかれている．また，全体的にトピックの解釈ができる単語集合が多く，上位単語にトピック解釈に沿わな

表 4 ツイートトピック
トピック解釈政治

感情

ソーシャルゲーム

サッカー

グッズ

日本

笑

モン

選手

交換

ニュース

ありがとう

スト

マジカルミライ

求

韓国

やばい

白

サッカー

譲

い単語が出現することは少ない．
ランダムユーザのツイートは文書がユーザ単位のツイートであるため，一般的ではない趣味や小規模な話題も抽出されるこ上位解釈とが期待できる．Twitter は即時性の高い情報源であるため，現実に起きている流行的な話題を抽出することが容易であると考えられる．実際に作成されたトピックを表 4 に示す．トピッ
クの種類としては，ソーシャルゲームや恋愛などのユーザの趣

安倍

めっちゃ

猫

チーム

譲渡

中国

かわいい

まとめ

大会

送料

慰安

嬉しい

キャラ

試合

気軽

政府

最高

運

横浜

検索

表 5 Wikipedia 記事トピック
メディア

アート

相撲

宗教

テクノロジー

味に関するグループ，広告や bot のグループ，感情を表すもの，

治療

放送

美術

力士

協会

開発

疾患

番組

画家

部屋

宗教

技術

時事ニュースなどが得られている．その他，解釈できないもの

感染

出演

画

場所

聖

システム

頭痛

テレビ

浮世絵

大相撲

キリスト教

計画

患者

ラジオ

絵

相撲

聖書

プロジェクトや，複数の話題が混じっているようなトピックも存在している．

トピック解釈 医療

上位単語

Wikipedia は広くジャンルを網羅していると言えるため，概念的な話題を抽出されることが期待できる．実際に作成された

検査

制作

版画

敗

修道

設計

症状

ツイッター

芸術

砂

聖女

コストパフォーマンス

トピックを表 5 に示す．トピックの種類としては，固有名詞な
どの細かな内容を表す単語ではなく誰もが知っている概念的な単語がトピックに含まれ，大きなまとまりでグループ化されてると考えられる．

6. 実

験

いる．ただし，キリスト教，仏教など個々の宗教ごとにトピックが形成されるなど，グループ化が細分化されているジャンルも少数ではあるが存在している．
検証の結果，コーパス文書から抽出できる基底トピックは，

音楽アーティスト間の類似度およびファン層の特徴を提案手法により抽出し，抽出結果についてアンケートにより印象調査を行い，提案手法の有効性および妥当性を評価した．

トピック内の単語の一般性に最も違いがあることがわかった．

6. 1 実 験 環 境

WIkipedia の記事，All About の記事，ランダムユーザのツ分析対象として，表 6 の音楽アーティスト 20 名を用いる．

イートの順に単語の一般度が高く，トピックのまとまりが広い

これらの公式アカウントに対し，それぞれ 5,000 人のフォロものとなる．今回はユーザの特徴文書としてツイート集合を利

ワーをファンとし，各ユーザの 2016 年 12 月 4 日時点での最用するため，大きなまとまりとしての単語は多く使用されない

新ツイート 200 件を結合したテキストを文章集合として利用すため，Wikipedia の記事から抽出したトピックでは個人の特徴

る．本実験で対象とした音楽アーティストはレコチョク（注 4） のの取得が難しい．ユーザの特徴文書と単語の一般性が近いコー

ジャンル別ランキング上位から選択している．また，十分な量

パスは，ランダムに取得したユーザのツイートである．また，のデータが収集できないものは除外するため，公式アカウント

ユーザの特徴文書とするツイートの取得時期を合わせることで，のフォロワー数が 5,000 人以上のものに限定している．基底ト同じ時期に，同じ話題に反応したという特徴を得ることができピックは，4. 節で決定したコーパスとトピック数を与えて，Allる．しかし，トピック内の単語に統一感がなく，解釈が難しい

About 記事集合から作成したトピックを用いる．

ものが多いという問題点もある．人間が判断できるトピックのクラスタリングに用いる DBSCAN のパラメータとして，近品質が良かったものは All About の記事である．よって，ユー傍の最大半径 ε と近傍内に含む最小オブジェクト数 M inP ts

ザの特徴をより細かく抽出する際にはランダムに取得したユーを与える．ε には各音楽アーティストのフォロワー同士の類似

ザのツイート集合，誰もがわかる枠組みでユーザ層を抽出する
際には All About の記事をコーパスに利用することが適切であ（注 4）：http://recochoku.jp/

表6
ジャンル

アーティスト名

分析対象の音楽アーティスト

J-POP

邦楽ヒップホップ・R&B・レゲエ

邦楽ロック

星野源

三浦大知

backnumber

ダンス・アイドル

Perfume

西野カナ

AK-69

RADWIMPS

きゃりーぱみゅぱみゅ

Berryz 工房

サザンオールスターズ

湘南乃風

ONE OK ROCK

ナオト・インティライミ

SKY-HITHE YELLOW MONKEY

℃-ute

林部智史

DAOKO

L’Arc en CielBABYMETAL

表 7 頻出トピック：℃-ute

度の平均値の 1/3，M inP ts には各音楽アーティストのノイズ

トピック解釈 恋愛・結婚

除去後のフォロワーの人数の 1/20 をパラメータとして与える．
フォロワー同士の類似度は，ユーザごとに基底トピックの含有上位単語率を特徴ベクトルとしたコサイン類似度とする．2 人のユーザの特徴ベクトルをそれぞれ a，b としたとき，コサイン類似度は次の式 3 で定義される．

評価値

a = (a1 , a2 , . . . , an ) b = (b1 , b2 , . . . , bn )
∑n
ai bi
a·b
√∑n 2
cos (a, b) == √∑n i=1
2
| a || b |
a
·
i=1 i
i=1 bi

アイドル

ランチ

恋愛

名前

カフェ

男性

アイドル

店

相手

丼

東京

結婚

番組

メニュー

0.77781.00000.6667

表 8 頻出トピック：サザンオールスターズ(3)

トピック解釈 オリンピック
上位単語

印象評価調査の対象は 20 代の男女 17 名であった．対象者には，ファン層の特徴とアイテム間の類似性に関するアンケートを実施した．ファン層の特徴としては，音楽アーティストのファ

評価値

イベント

海外旅行

選手

東京

旅行

企業

ホテル

夜景

発表

開催

海外

五輪

イベント

利用

0.72730.72730.7273ン層における頻出トピックのトピック解釈を記述し，「ファンが興味のある（または好む）分野か」を○×で評価してもらった．
アイテム間の類似性としては，音楽アーティスト間の類似度を「似ている」「やや似ている」「どちらとも言えない」「やや似ていない」「似ていない」の５段階で評価してもらった．

「℃-ute」のファン層では「恋愛・結婚」「アイドル」「ラン6. 2. 1 実 験 方 法
評価のために，音楽アーティストのファン層特有の基底トピックを得る必要がある．多くのユーザにおいて横断的に出現しているトピックは特徴的なトピックではないため，ユーザのトピック分布に対してトピックの出現頻度による重み付けを行う．具体的には，各トピックにおいて式 4 に示す ITF(Inverse

Topic Frequency) を算出し，ユーザのトピック含有率に掛け
合わせる．

N
+1
T F (t)ルスターズ」および「℃-ute」の頻出基底トピックを表 7，表 8に示す．

6. 2 ファン層特有の基底トピックによる評価

IT F (t) = log

上位 3 件のトピック全ての評価点が 0.5 以上となった音 g 買うアーティストは 5 名である．特に評価点が高い「サザンオー(4)

ここで，T F (t) は，あるトピック t が出現する文書の数であり，チ」に関するトピックに含まれる単語の含有率が高い．
「℃-ute」
が女性アイドルグループであることからファンのツイートに「アイドル」に関するトピックが頻出することには妥当である．
「恋愛・結婚」「ランチ」に関しては，ファンが年配の男性だけ
でなく若い女性も多いことから評価点を高くしたという意見が多かった．
「サザンオールスターズ」のファン層では「オリンピック」「イベント」「海外旅行」に関するトピックに含まれる単語が頻出している．全体的に年齢層が高い，安定した収入があるなどの特徴を持つ人々に好まれるというイメージが一致したため評価点を高くしたという意見が多かった．

N は総文書数を表す．クラスタリングにより抽出されたグルー

ファン層特有の基底トピックの妥当性は，全体的な適合率かプごとに，重み付けを行ったトピック分布の平均を求め，上位ら見ると良い結果ではない．しかし，数名の音楽アーティスト

トピックから妥当性について検討する．

に関しては，ファンの年齢層や性別による特徴が現れたトピッ

妥当性の評価として，音楽アーティストのファン層に好まれクが上位となり，評価点も高いという結果が得られた．このこる分野に関するアンケートを実施して比較を行う．アンケートとから，ファンの特性として日常的な話題を用いることは有効には，ファン層における頻出上位トピック３件のトピック解釈であると考えられる．

を記載し，「音楽アーティストのファンが興味がある（または好6. 3 アーティスト間類似度による評価

む）分野か」の評価を得る．評価結果は１または０の点数とし

6. 3. 1 実 験 方 法て扱う．

対象の公式アカウントをフォローしているユーザごとにグ

6. 2. 2 実 験 結 果
アンケートによる評価点が 0.5 以上を正解データとした場合，20 名の音楽アーティストごとに頻出トピックの上位 3 件を取得
した合計 60 件中の正解数は 36 件となり，適合率は 0.6 である．

ループ化し，グループ同士のユーザ間類似度の平均値を音楽
アーティスト間類似度と定義する．音楽アーティスト a1 ，a2 の間の類似度は式 1 を利用した．
ピアソンの相関係数を利用して，評価値と計算値の相関を評アーティスト間の類似度の２点から提案手法の有用性の検証を行った．検証の結果，音楽アーティストごとに基底トピックの分布には印象評価と一致する特徴が現れ，日常的な話題がファン特性の抽出に有効であることがわかった．しかし，音楽アー
ティスト間類似度には大きな差が出ず，類似度上位の組み合わせとしてもジャンルや年齢層以外の結びつきは確認できなかった．理由としては，基底トピックの分布から広いまとまりでの興味・関心のある分野は抽出できているが，その分野における
図5

ユーザの好みなどが考慮できていないことが考えられる．

類似度の評価値と計算値の相関

今後は，複数のコーパスから抽出した基底トピックを組み合表 9 「℃-ute」と他の音楽アーティスト間の類似度
上位

アーティスト名ジャンル

きゃりーぱみゅぱみゅ

ダンス・アイドル

Berryz 工房
星野源
下位

BABY METAL

類似度

評価値

0.5034 0.5500

ダンス・アイドル 0.5030 0.9500

J-POP

0.5000 0.0000

わせ，一般性の高い話題から詳細な話題まで絞り込みを行うことで精度の向上を目指す．また，ツイート文書における話題以
外の要素として，語尾や絵文字の特徴も加味し，SNS におけるファンの特性の抽出方法を検討していく予定である．

ダンス・アイドル 0.4056 0.6667

L’Arc en Ciel

邦楽ロック

0.3879 0.0200

THE YELLOW MONEKY

邦楽ロック

0.3514 0.0000

価する．評価値には，音楽アーティストのファン層に好まれる分野に関するアンケートの結果を利用する．アンケートでは，
音楽アーティストの組み合わせの類似性について５段階評価を得る。評価値は０〜１に正規化する．

6. 3. 2 実 験 結 果
分析対象とした音楽アーティストのひとつである「℃-ute」について，他 19 の音楽アーティストとの類似度の散布図を図 5 に示す．横軸を評価値，縦軸を計算値としている．近似直線は右上がりであり，正の相関があると言える．相関係数 |r| = 0.4447，

p 値 = 0.0667 である．提案手法により算出された類似度は，アンケートによる印象評価の結果との間にやや強い正の相関を持つことが明らかになった．
類似度の計算結果の上位下位それぞれ３件を表 9 に示す．ジャンルが同じ「ダンス・アイドル」である音楽アーティストが上位に現れている．しかし，全体的に類似度の差が小さいため，
上位下位にあまり意味がないとも考えられる．類似度の上位
アーティストのトピック分布は，比較的「ファッション」に関するトピックの含有率が高くなっているが，同じファッション
分野でも「きゃりーぱみゅぱみゅ」ならば原宿系，「星野源」ならばサブカル系と好みは異なると考えられる．
以上の結果から，All About の記事から基底トピックを抽出した場合，音楽アーティストのジャンルなど，大まかなまとまりは推定することができるが，詳細なファン層の推定は難しい
ことがわかった．

7. お わ り に
本論文では，Twitter 上における日常的な話題から音楽アー
ティストのファン層と抽出する手法を提案し，話題を表すト
ピックの元となるコーパスの検証を行い，各コーパスから得られるトピックに基づいたユーザの特徴量からファン層を抽出した．得られたファン層に関して，アンケートによる印象評価結果をもとに，音楽アーティストごとの特有の話題および音楽

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