DEIM Forum 2013 C2-2

Twitter の多様なハッシュタグ間の同義・階層関係の推定
坂本翼†

廣田 雅春††

横山

昌平†††

石川

博†††

† 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†† 静岡大学創造科学技術大学院 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †gs11022@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp,† † †{yokoyama,ishikawa}@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし近年，Twitter に代表されるマイクロブログが普及し，多くのユーザによってツイートが投稿されている．

大量のツイートの検索を行う方法のひとつとして，ハッシュタグを用いた検索があげられる．ハッシュタグは，各ユー
ザがツイートを投稿する際に自由に定義してツイートに付与することができる．しかし，同じトピックに関するツ
イートについて，「# 紅白歌合戦」と「#kouhaku」のように表記が異なるが同義のハッシュタグが付与される場合や，「#NHK」と「# 紅白歌合戦」のように階層関係にあるハッシュタグが付与される場合がある．そのため，ひとつのハッシュタグを用いて検索しても，ユーザが求める全てのツイートを取得できないという課題がある．本論文では，このような課題を解決してクエリ拡張を行うことによって検索支援を行うことを目的とし，各ハッシュタグのバースト情
報や共起情報を用いてハッシュタグ間の関係性を推定する手法を提案する．
キーワード

ハッシュタグ検索，マイクロブログ，Twitter，ハッシュタグ構造

Estimate Structure of Hashtags in Twitter
Tsubasa SAKAMOTO† , Masaharu HIROTA†† , Shohei YOKOYAMA††† , and Hiroshi
ISHIKAWA†††† Graduate School of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan†† Graduate School of Science and Technology，Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan††† Faculty of Informatics, Shizuoka University
3–5–1 Jouhoku, Naka–ku, Hamamatsu, Shizuoka, 432–8011 Japan
E-mail: †gs11022@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp,† † †{yokoyama,ishikawa}@inf.shizuoka.ac.jp
Abstract In recent years, many users submit tweets to microblogging service such as Twitter. In Twitter, we canuse a hashtag to search tweets. Twitter allows users to annotate tweets with hashtag as metadata to specify the
topic. However, Twitter contains synonym hashtag such as ”#kouhaku” and ”#kohaku” that are added to tweets
on same topic. In similar case, users may add hierarchical hashtag such as ”#kouhaku” and ”#NHK” to tweets on
same topic. In this paper, we propose a method to extract relations between hashtags and facilitate the search for
Twitter.
Key words hashtag retrieval, microblogging, Twitter, hashtag structure,

1. 背

景

近年，Twitter [1] に代表されるマイクロブログが普及し，多くのユーザによって記事が投稿されている．Twitter のツイー

トの数は，2012 年 11 月 16 日の発表において，2.5 日間に 10
億件，月間アクティブユーザ数は 2012 年 12 月 18 日の発表に

おいて，2 億人を超えたと発表されている（注 1）．マイクロブロ

タグの文字列は，ユーザが自由に決めることができるため，

グに投稿される記事は，短いテキストであり，Twitter の記事

ひとつのトピックに関するツイートに対して，ハッシュタグのであるツイートの場合，140 文字以内という制約がある．投稿

表記揺れが発生する場合がある．例として，NHK 紅白歌合戦

記事の短さや，携帯端末から利用可能なアプリケーションの普のトピックに関するツイートに対して，「#NHK 紅白」，「# 紅

及があり，更新が容易であることが特徴である．ユーザが投稿

白」，「# 紅白歌合戦」，「#kouhaku」，「#kohaku」などのように，する記事のトピックは，日常生活に関するものからニュースや，

日本語表記と英語表記などの言語の違いや，ローマ字表記，平ユーザが視聴しているテレビ番組，参加している行事など多岐

仮名，カタカナの違いなどによって，同じトピックを表すが表に渡る．従来のメディアと比較してこれらの記事は即時性が高記の異なるタグが存在し，共通のトピックを持つツイートに多く，マイクロブログの記事は，ユーザにとって有益な情報源と様なハッシュタグが付与される場合がある．

なっている．

•

ハッシュタグの抽象度の違いについて

Twitter において，膨大なツイートの中からユーザが求める

ユーザが自由にハッシュタグをツイートに付与するため，付

ツイートを発見する主な手段として，キーワード検索，および

与されるタグの抽象度が異なる場合がある．例として，NHK

ハッシュタグ検索が挙げられる．キーワード検索では，入力し紅白歌合戦のトピックに関するツイートに対して「#NHK」とたキーワードを含むツイートの一覧を取得できる．ユーザはト「# 紅白歌合戦」のように抽象度が異なるタグが付与される．

ピックに関連するキーワードを入力することで，検索結果とし「#NHK」は「# 紅白歌合戦」が表すトピックを包含するハッてそのトピックに関するツイートを得られる可能性があるが，シュタグであり，「#NHK」が上位，「# 紅白歌合戦」が下位の階トピックに関連していてもキーワードを含まないツイートは得層関係にある．ユーザの認識によって，これらのような階層関られないという場合や，キーワードを含んでいるが関連のない係にあるハッシュタグが選択されるため，共通のトピックを持ツイートが含まれる場合がある．ハッシュタグ検索は，ツイー

つツイートに階層関係にある異なるハッシュタグが付与される

トに付与されたハッシュタグを用いた検索である．ハッシュタ

場合がある．

グは，ユーザによってツイートに付与されるタグである．ユー•

ザは，ツイートを投稿する際に「#(任意の文字列)」で構成されユーザが自由にハッシュタグをツイートに付与するため，ひるタグをツイートに付与することができる．ハッシュタグは，

とつのタグが複数のトピックを表す場合がある．ハッシュタグ

同音異義語についてツイートがどのようなトピックに関するものかを表すために付の例として，「#ooo」というハッシュタグが存在し，もともと与される場合が多い [2]．ハッシュタグ検索は，ユーザが興味

は OpenOﬃce.org に関するハッシュタグとして用いられていのあるトピックに関するハッシュタグを入力することで，そのたが，テレビ番組「仮面ライダーオーズ/OOO」の放映ととも

ハッシュタグが付与されたツイートを取得することができる．

に視聴者が「#ooo」を利用した．そのため，異なるトピックを一般的なキーワード検索は，部分一致検索であるが，ハッシュに関するツイートがひとつのハッシュタグに関するツイートとタグ検索は，完全一致検索である．例えば，「#NHK 紅白歌合

して扱われる場合がある．

戦」の検索結果に，「# 紅白歌合戦」や「# 紅白歌合戦」のハッ

上記の同義語，ハッシュタグの抽象度の違いによって同一のシュタグが付与されたツイートは含まれない．Teevan ら [3] は，トピックに関するツイートに，多様なハッシュタグが付与されTwitter における検索のクエリを収集して Web における検索ている場合がある．そのため，ユーザがあるトピックに関するのクエリと比較し，Twitter においてハッシュタグによる検索

ひとつのハッシュタグを用いて検索した際に，複数のハッシュが，ユーザがツイートを発見する手段として一般的であることタグが付与されているようなトピックに関するツイートを検索を示している．

する場合，ひとつのハッシュタグのみを用いてそのトピックにハッシュタグは，ユーザが自由に定義するため，Folksonomy

関するツイートを全て取得することはできない．ハッシュタグの一種と考えられる．Folksonomy は，多くのユーザがタグのタイムラインの内容は時間とともに変遷するため，ある時間付けを行うことによって分類がなされる．丹波らは，従来のでは同一のトピックに属するツイートが含まれていたハッシュ

Taxonomy による分類と比較し，Folksonomy による分類は，タグ間であっても，時間変化によってそれぞれ異なるトピック

多くのユーザが分類を行うため分類速度が速い，多くのユーザに属するツイートが含まれる可能性がある．そこで，本手法でにとって分類が実用的である，時代のパラダイムやユーザの意

は，指定された推定期間に対して，時系列的な内容に基づいた識に適応した分類構造が自動的になされるといった特長を挙げ

ハッシュタグ間の関係を推定する．これによって，同一の時系ている [4]．これらの特長は，Twitter のハッシュタグも同様に列のトピックを持つハッシュタグを発見し，組み合わせて検索持ち合わせていると考えられる [5]．一方，Twitter のハッシュを行うことによって，ユーザが求める内容に関するツイートをタグに関しても， Folksonomy と同様に同義語，タグの抽象度

より多く取得できるようになると考えられる．例として，テレに関する課題 [6] がある．

ビ番組の視聴率を計測しているビデオリサーチ社は，Twitter•

同義語についてのツイートを用いて番組の視聴率を計測する試みを行なっている（注 2）．現状では，テレビ局のハッシュタグのみを用いて検索を（注 1）：http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1212/20/news10

1.html（注 2）：http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1210/23/news083.html

行なっており，本手法で推定されるハッシュタグ間の関係を用的な関係を推定するものではない．例えば，2 つのハッシュタ

いることにより，テレビ局のハッシュタグだけでは取得できな

グが意味的には同義であると考えられる場合でも，実際のハッいツイートも取得できるようになると考えられる．本論文では，シュタグのツイート内容は利用するユーザに依存しており，表

ハッシュタグの時系列的な内容の重複関係に基づくハッシュタ

記とは全く異なる内容のツイートが投稿されている場合があグ間の関係を定義し，ハッシュタグ間の関係を推定する．ハッる．このような場合，ハッシュタグの表記の意味が同じでも，シュタグの時系列的なツイートの内容の変化を考慮し，バース

組み合わせて検索するとユーザが求めるトピックとは異なるツトの被覆時間，およびツイートの内容に基づく類似度を用いた，

イートを取得してしまう可能性がある．そのため，本研究では，

ハッシュタグ間の関係推定手法を提案する．

ハッシュタグの表記による意味的な関係ではなく，ハッシュタ

2 章では，関連研究について記述する．3 章では，推定するハッシュタグ間のの関係について定義を行い，詳細な説明を記

グの付与されたツイートの時系列的な内容によって，ハッシュタグ間の関係を推定する．

述する．4 章では，提案する手法について記述し，5 章では提本手法では，ハッシュタグの時間変化に基づく特徴を用いて案手法によるハッシュタグ間の関係の分類が可能かどうかを検ハッシュタグ間の関係を推定する．Vlachos ら [10] は，Web 検証する．6 章では，本論文の内容についてまとめる．

索に用いるクエリについて，時系列的な変化に着目し，バース

2. 関 連 研 究
また，ツイートにはハッシュタグが付与されていないものもある．Zangerle ら [7] は，Twitter に投稿されたハッシュタグの付与されているツイートの集合を，入力ツイートとの tf idfを用いた単語の出現情報に基づく類似度によってランク付けし，
入力ツイートに対してハッシュタグを推薦する手法を提案している．

トの被覆度よるクエリの類似度を求めることで，2 つのクエリの関連を抽出している．本手法においても，ハッシュタグ間の関係の推定のために，2 つのハッシュタグのバーストの被覆時間による類似度を用いる．

3. ハッシュタグ間の関係の定義
本研究では，ハッシュタグ検索の拡張を行うことを目的とし，ハッシュタグ間の関係の定義を行う．ここでの関係は，2 つのマイクロブログの記事検索に関して，ユーザの入力したクエ

ハッシュタグの時系列的な内容が同じであることに着目する必リ拡張することで，ツイートの検索精度を向上させる研究が要がある．2 つのハッシュタグに関して以下の関係を定義する．

ある．Efron [2] らは，トピックに関連するハッシュタグをラン•ク付けしたリストを作成してフィードバックすることで，ハッ2 つのハッシュタグが同義関係にある場合，それぞれのハッシュタグのリストによるクエリ拡張に取り組んでいる．本研究

シュタグに含まれるツイートは，同じトピックに関する内容がでは，ハッシュタグ間の同義・階層関係を用いて，リスト中の記述されている．また，これらのハッシュタグは互いに，別のハッシュタグと組み合わせて同義・階層関係にあるハッシュタ

トピックに関する内容が記述されているツイートは含まない．

グをフィードバックすることで，更なるクエリ拡張を行うこと

図 1 は，同義関係にあるハッシュタグ A，B に関するトピッが考えられ，ユーザのマイクロブログ記事の検索をより多様に

クの範囲を示し，それぞれのトピックの範囲は一致する．ハッできると考えられる．

シュタグ A，B に含まれるツイートは共に，ハッシュタグ A，

同義関係

Folksonomy のタグに関する関係の定義と推定に関して，様々B に関するトピックに関するものである．例として，「# 紅白歌な研究が行われている．丹波ら [4] は，従来のブログ記事への合戦」，「#kouhaku」は，共に NHK 総合テレビジョンの番組のソーシャルブックマークのタグについて，タグ間の関係を推1 つである NHK 紅白歌合戦のトピックに関するハッシュタグ

定している．ソーシャルブックマークのタグは，ブログ記事であり，互いに同義関係にある．ユーザが興味のあるトピックがどのようなジャンルに属するのか，どのような内容を持っに関する，あるハッシュタグを用いてハッシュタグ検索をするているのかといった情報を表す．丹羽らはタグ間の Synonym，

際に，そのハッシュタグと同義関係にあるハッシュタグを組み

Relevant，Unrelated，Conﬂicting の 4 つの関係について関係合わせて OR 検索を行うことで，そのトピックに関するツイー推定が行っている．これらは，タグの意味的な関係を表すもの

トをより多く検索結果として取得できる．

である．例えば，Synonym は 2 つのタグが同じ意味であるこ

•

とを表し，
「スポーツ」と「sports」というタグは表記は異なる

2 つのハッシュタグが階層関係にある場合，下位とされるハッが意味的には同じであり，Synonym の関係にある．ここでのシュタグに関するトピックは，その上位のハッシュタグに包含

タグの関係は，そのタグの表記（単語）が示す意味による関係

されるサブトピックである．また，上位のハッシュタグは，下位であり，WordNet [8] における単語間の関係と同じものであるのハッシュタグが表すトピック以外のトピックに関するツイーとも考えられる．Laniado ら [9] は，Folksonomy のタグ間のトも含む．図 2 は，階層関係にあるハッシュタグ A，B に関す

階層関係

意味的な関連や階層構造を WordNet の情報を用いて推定してるトピックの範囲を示し，ハッシュタグ A が上位，ハッシュタいる．

グ B が下位のハッシュタグである．下位のハッシュタグ B に関

本研究におけるハッシュタグ間の関係は，ハッシュタグの表するトピックの範囲は，上位のハッシュタグ A に関するトピッ

記に関する意味の関係ではなく，そのハッシュタグが付与されクの範囲に包含される．すなわち，下位のハッシュタグ B に含たツイートの内容に関する関係であり，このようなタグの意味

まれるツイートは全て，上位のハッシュタグ A に含むことがでハッシュタグA のトピックの範囲

ハッシュタグB のトピックの範囲

ハッシュタグA のトピックの範囲

ハッシュタグB のトピックの範囲

ハッシュタグA のトピックの範囲

図3

ハッシュタグB のトピックの範囲

そ の他

図1 同義関係
図2 階層関係

きる．ハッシュタグ A，B に含まれるツイートは，重複するト

2 つのハッシュタグ間の関係が同義・階層関係のどちらでもな

ピックの範囲においてはそれぞれのハッシュタグに含むことがい場合をその他とする．

できるが，それ以外の範囲では互いに依存しない．例として，推定期間における 2 つのハッシュタグ間について，上記の関「#NHK」は NHK 総合テレビジョン，「# 紅白歌合戦」は NHK係を推定する．同義・階層関係にあるハッシュタグはある時間

紅白歌合戦のトピックに関するハッシュタグであり，「#NHK」

において同一のトピックに関するツイートを含んでおり，このが上位，「# 紅白歌合戦」が下位となる階層関係にあると考え時間においてこれらのハッシュタグを組み合わせて検索を行う

られる．
「#NHK」は，「# 紅白歌合戦」以外にも，「# 大河ドラ

ことで，これらのハッシュタグが示すトピックに関するツイー

マ」などの別のトピックに関するツイートも含む．
「#NHK」のトを，1 つのハッシュタグで検索する場合と比較して，多く取

下位タグである「# 紅白歌合戦」や「# 大河ドラマ」のツイー得できると考えられる．

トは，上位のタグである「#NHK」を付与することができる．
ユーザが興味のあるトピックに関する，あるハッシュタグを用

4. 提 案 手 法

いてハッシュタグ検索をする際に，そのハッシュタグの下位にハッシュタグのタイムラインの時系列的な変化に着目し，ハッ当たるハッシュタグを組み合わせて OR 検索を行うことで，そシュタグ間の関係を推定する．2 つのハッシュタグのタイムラのトピックに関するツイートをより多く検索結果として取得でインのある期間において，それぞれのタイムラインに対してきる．また，上位のハッシュタグに関して，OR 検索を行うこバーストを検出し，それらのハッシュタグのバーストの時間情とで，そのトピックに関するツイートをより多く検索結果とし報と，その内容を用いたハッシュタグ間の同義・階層関係の推て取得できると考えられるが，他のトピックに関するツイート

定手法を提案する．

も検索結果に含まれる可能性がある．上位のハッシュタグが，ハッシュタグ間の関連を推定する手法において，各ハッシュ同じトピックに関するツイートを含む時間をユーザが推測でき

タグのバーストする時間を求め，その類似度によってハッシュる場合，検索を行う時間を限定して，上位のハッシュタグを組

タグの関係を推定する．バーストの解析手法として，蛯名らがみ合わせた OR 検索を行うことで，別のトピックのツイートを提案したバースト検出手法 [11] を用いる．はじめに，ノイズと含まず，そのトピックに関するツイートを多く検索結果としてなるツイートを除去するため，本手法を適用するツイートから取得できると考えられる．

リツイート，リプライ，メンション，および URL を含むツイー•

その他

トを除外する．

2 つのハッシュタグが同義関係でも階層関係でもない場合，

ハッシュタグのバースト時間に基づいて，ハッシュタグの同それぞれのハッシュタグの検索結果に含まれるツイートの一部

義・階層関係についての仮説を立てる．2 つのハッシュタグがは，同じトピックに関する内容が記述されている．また，それ同義関係にある場合，それらのハッシュタグは，同じトピック

ぞれのハッシュタグの検索結果は，互いに異なるトピックに関に関するツイートが同じような時間に投稿されると考えられするツイートを含む．図 3 に関係がその他であるハッシュタグ

る．そのため，それぞれのハッシュタグの検索結果は，同じA，B に関するトピックの範囲を示す．ハッシュタグ A，B にような時間にバーストすると考えられる．図 4 にハッシュタ

関するトピックの範囲は，互いに関連している一部のトピック

グ「# 紅白歌合戦」と「#kouhaku」のバーストの例を示す．
「#

において重複しているが，それ以外のトピックに関しては依存

紅白歌合戦」と「#kouhaku」は，共に NHK 紅白歌合戦のトしない．例として，「#NHK」と NHK 紅白歌合戦に出場する歌ピックに関するハッシュタグであり，番組中で歌手の登場な

手に関するハッシュタグは，NHK 紅白歌合戦の番組に関して

どにユーザが反応し，多くのユーザがツイートを投稿するた高い関連があり，それぞれ NHK 紅白歌合戦についてのツイー

め，同じような時間にバーストが発生する．
「# 紅白歌合戦」とトを検索結果に含む．また，それぞれのハッシュタグは，検索「#kouhaku」のバースト解析結果は，ゴールデンボンバーの結果に別のトピックに関するツイートも含むと考えられる．本登場に関して，「# 紅白歌合戦」のバースト時間は 2012 年 12

論文において，推定範囲の条件を満たしているが，推定を行う

月 31 日の 19:31:08〜19:37:38，「#kouhaku」のバースト時間はゴールデンボンバー登場

水樹奈々登場＃紅白歌合戦＃紅白歌合戦＃kouhaku＃NHK

年末ジャンボ
宝くじ抽選会

細川たかし・ももいろク
ローバーZ登場

Perfume
海外ツアー
ドキュメンタリー

細川たかし・ももいろク
ローバーZ登場

Burst

Burst

Non
Burst

Non
Burst

Time

Time
紅白歌合戦

図 4 同義関係のバーストの例
図 5 階層関係のバーストの例

2012 年 12 月 31 日の 19:31:03〜19:38:10，水樹奈々の登場に関して，「# 紅白歌合戦」のバースト時間は 2012 年 12 月 31 日の{bA1 , · · · , bAk }，BurstB = {bB1 , · · · , bBm } と表す．bXy は，

19:45:23〜19:51:59，「#kouhaku」のバースト時間は 2012 年 12開始時間と終了時間を持つ 1 つのバーストの要素を表し，ハッ月 31 日の 19:45:06〜19:52:48，細川たかしとももいろクロー

シュタグ X の y 番目のバーストの要素を表す．このとき，

バー Z の登場に関して，「# 紅白歌合戦」のバースト時間は 2012

|Burst(X) | をハッシュタグ X のバースト時間の総和を表すもの

年 12 月 31 日の 20:18:40〜20:18:56，「#kouhaku」のバーストとする．2 つのハッシュタグ A，B のそれぞれのバースト時間に時間は 2012 年 12 月 31 日の 20:08:37〜20:22:49 である．これ関して，バースト時間が被覆する割合が大きいほどハッシュタグ

らのバースト時間は，バースト開始時間とバースト終了時間に

A，B のバースト時間の類似度が高いと考える．ハッシュタグ

おいてほとんど差がない．そのため，本手法では，バーストのA の i 番目のバーストの要素とハッシュタグ B の j 番目のバー

開始時刻と終了時刻に基づいて，2 つのハッシュタグが同義関ストの要素について，被覆する時間を，overlap(bAi , bBj ) と表係である場合，推定可能であると考えられる．

す．このとき，ハッシュタグ A，B のバーストの集合 BurstA ，

2 つのハッシュタグが階層関係にある場合，下位のハッシュタグに関するトピックは，上位のハッシュタグに関するトピッ

BurstB のすべての要素の被覆する時間の総和 |BurstA∩B | は，
以下の式 (1) で表される．

クに包含されるため，下位のハッシュタグに関するトピックのツイートが投稿される時間においては，上位のハッシュタグも|BurstA∩B | =

k
m
∑
∑

overlap(bAi , bBj )(1)

i=1 j=1

同様のトピックのツイートが投稿されると考えられる．そのため，下位のハッシュタグに関するトピックが注目され，下位の式 (1) を用いて，ハッシュタグ A，B バースト時間の類似

ハッシュタグがバーストする時間は，上位のハッシュタグもバー

度 BSim divA，および BSim divB を，以下の式 (2)，(3) でストすると考えられる．一方で，上位のハッシュタグは下位の表す．

ハッシュタグに関するトピック以外のツイートも検索結果に含BSim divA =|BurstA∩B ||BurstA |(2)

BSim divB =|BurstA∩B ||BurstB |(3)

むため，下位のハッシュタグがバーストしていない時間についても，バーストする可能性がある．結果として，2 つのハッシュ
タグの検索結果の全体のバースト時間の被覆している時間の割合は低くなると考えられる．図 5 にハッシュタグ「#NHK」とBSim divA はハッシュタグ A の総バースト時間に対するバー「# 紅白歌合戦」のバーストの例を示す．下位のハッシュタグでストの総被覆時間の割合，BSim divB はハッシュタグ B の総ある「# 紅白歌合戦」に関するトピックである NHK 紅白歌合

バースト時間に対するバーストの総被覆時間の割合を表す．

戦に関するツイートは，上位のハッシュタグである「#NHK」

ハッシュタ グ 間 の 関 係 に 関 す る 上 記 の 仮 説 に よ り，も含んでいる．どちらのハッシュタグも，NHK 紅白歌合戦のBSim divA，および BSim divB について以下のことが成

放送中は歌手の登場などにユーザが反応しているためツイート

り立つと考えられる．

が集中し，同じような時間にバーストが発生すると考えられる．

•

同義関係

このような場合，これらのバースト時間の類似度は高くなるとハッシュタグ A，B が同義関係にある場合，全てのバースト考えられる．一方で，「#NHK」は年末ジャンボ宝くじの抽選会

時間において高い類似度を示すと考えられる．そのため，バーや，Perfume 海外ツアードキュメンタリーなどの番組に関する

スト類似度 BSim divA，および BSim divB は，共に高い値

ツイートを含むため，これらの放送時間中もバーストしている．

となると考えられる．

このような仮説を用いて，ハッシュタグのバースト時間の類似度を求め，ハッシュタグ間の関係を推定する．

•

階層関係

ハッシュタグ A，B が階層関係にある場合，下位のハッシュタ

4. 1 バーストの被覆時間に基づくハッシュタグ間の類似度

グがバーストしている時間は上位のハッシュタグもバーストしハッシュタ グ A，B の 各 バ ー ス ト の 集 合 を BurstA =ていると考えられる．しかし，下位のハッシュタグがバーストしていない時間において，上位のハッシュタグもバーストしていを，それぞれの特徴量 b⃗Ai ，b⃗
Bj を用いて，コサイン類似度にる可能性がある．そのため，BSim divA，および BSim divB

基づく以下の式 (5) によって求める．

に関して，ハッシュタグ A が上位，ハッシュタグ B が下位である場合，BSim divA は低い値を，BSim divB は高い値を示

T opicSim(bAi , bBj ) =すと考えられる．ハッシュタグ A が下位，ハッシュタグ B がb⃗Ai · b⃗
Bj|b⃗Ai ||b⃗
Bj |

(5)

求めたトピック類似度 T opicSim(bAi , bBj ) と閾値 α によって，上位である場合はその逆である．
求めたバースト類似度 BSim divA，BSim divB を用いて，T opicSim(bAi , bBj ) < α である場合は，overlap(bAi , bBj ) = 0

ハッシュタグ間の関係を同義関係，階層関係，その他に分類とする．これにより，バースト時間が被覆していても，内容はする．

異なる場合は，バースト時間が被覆していないものとして扱う．

4. 2 トピック類似度に基づくバーストの被覆時間の選択

5. 検

証

4. 1 の手法によって 2 つのハッシュタグの関係を推定した場
合，それらのトピックの内容が異なるが，バーストの被覆時

本論文で提案したバースト類似度 BSim divA，BSim divB

間による類似度が高くなる可能性が考えられる．これは，2 つによるハッシュタグ間の関係推定手法により，ハッシュタグ間のハッシュタグが，それぞれ別の要因によって同時刻にバーの関係の同義，階層関係の分類が可能であるか，2 つの類似度ストした際に発生する．しかし，本研究は，時系列的な内容による散布図を用いて検証を行う．また，2 つのハッシュタグ

が同じハッシュタグの組み合わせを発見することが目的であ間の関係の時間的な変化についても検証する．

るため，2 つのハッシュタグのトピックが同一である場合の利用するツイートデータの収集には，Twitter Search API [14]み，2 つのハッシュタグが類似していると考える．そのため，を用いた．ツイートデータは，言語設定が日本語（ja）である

overlap(bAi , bBj ) について，ツイートの内容を考慮したトピッ

ユーザのツイートに限定した．はじめに，2012 年 12 月 31 日

ク類似度 T opicSim(bAi , bBj ) を用いて，内容が類似しているの 9 時から 2013 年 1 月 1 日の 9 時までの期間について，# 紅

場合のみ，バーストが被覆したものとする．

白を含むツイートのデータを取得した．次に，# 紅白について

トピック類似度 T opicSim(bAi , bBj ) は，バーストの要素 bAi ，取得したツイートにおいて共起しているハッシュタグについて

bBj の開始時間から終了時間の間に存在するハッシュタグ A，もツイートのデータを取得した．# 紅白と共起するハッシュタ

B の付与されたツイートに含まれる，単語の出現割合を特徴量

グの組み合わせについて，2 つのハッシュタグ間の関係を推定としたコサイン類似度によって求める．ツイートから単語を抽する．

出するために形態素解析器である Kuromoji [12] を用いる．まハッシュタグ間の関係の推定期間は (1)1 日の期間 (2012 年

た，形態素解析辞書として UniDic [13] を用いる．各ツイート

12 月 31 日の 9 時から 2013 年 1 月 1 日の 9 時まで)，(2) 紅を形態素解析した結果の単語群から内容語 (名詞・動詞・形容

白歌合戦の放送時間 (2012 年 12 月 31 日の 19 時 15 分から 23

詞) を抽出して用いる．また，形態素解析によって，1 つの熟語

時 45 分) の 2 つとして検証を行う．データセットのハッシュが複数の単語として抽出される場合があるため，名詞の連結をタグの組合せについて，それぞれ推定期間におけるバースト類行った．名詞の連結ルールとして，前の形態素が「普通名詞」

似度 BSim divA，BSim divB を求め，BSim divA を縦軸，であり，「副詞可能」でない，かつ「形状詞可能」でないとき，BSim divB を横軸とする散布図を作成し，ハッシュタグ間の後ろの形態素が「普通名詞」であり，「副詞可能」でない，かつ関係の分布を検証する．データセットのハッシュタグの組合せ「形状詞可能」でない，かつ「サ変可能」でない場合に連結をについて，ハッシュタグ間の関係をそれぞれの期間について人行った．形状詞は，形容動詞の語幹を表す．

手で付与した．この際，2 つのハッシュタグが時間的に同じト

2 つのバーストの要素 bAi ，bBj の開始時間から終了時間の間に存在するハッシュタグ A，B の付与されたツイートに含まれピックを含むいるかどうかに基づいてハッシュタグ間の関係を付与した．

る，単語の集合を W = {w1 , w2 , · · · , wN } とする．また，bAi のバースト検出の際のパラメータは，N = 60，β = 0.90，

開始時間から終了時間の間に存在する，ハッシュタグ A の付与

Wmin = 15000(ミリ秒)，Amin = 3 とした．また，トピックされたツイートに含まれる単語の集合を WAi と表す．ただし，類似度 T opicSim(bAi , bBj ) に関する閾値 α = 0.30，γ = 3 と閾値 γ を用いて bAi において出現数が γ 未満の単語は WAi からAiAi取り除いた．このとき，bAi の特徴量 b⃗Ai = {tAi
1 , t2 , · · · , tN }した．
図 6 に，1 日の期間 (2012 年 12 月 31 日の 9 時から 2013

を，以下の式 (4) によって求める．

{
tAi
n =

numAi (wn )|DAi |(wn ∈ WAi )0(otherwise)

5. 1 1 日の推定期間における検証
年 1 月 1 日の 9 時まで) を推定期間とする，バースト類似度(4)

BSim divA，BSim divB によるハッシュタグ間の関係の分布を示す．ここでは，ハッシュタグ A を # 紅白，ハッシュタグ B
を # 紅白と共起するハッシュタグとし，# 紅白に対して共起する

ここで，numAi (wn ) は bAi における単語 wn の出現数，|DAi |は bAi における単語の出現数の総数である．bBi の特徴量 b⃗
Bj

ハッシュタグの分布を示している．4 章で示した BSim divA，についても同様に求める．

BSim divB に関する仮説が正しいならば，同義関係にある

バーストの要素 bAi ，bBj のトピック類似度 T opicSim(bAi , bBj )ハッシュタグは図の右上，上位にあるハッシュタグは図の右下，

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図 6 1 日の推定期間におけるハッシュタグ間の関係の分布

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図7

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紅白歌合戦放送時間の推定期間におけるハッシュタグ間の関係の分布下位にあるハッシュタグは図の左上，その他の関係にあるハッシュタグは図の左下に分布すると考えられる．図 6 では，そBSimd ivA = 0.014，BSimd ivB = 0.075 とその他の分布を示の他の関係が図の左下，上位の関係が図の右下，下位の関係している．

が図の左上と右上におよそ分布している．ここで，下位の関

このように，バースト類似度 BSim divA，BSim divB に係の右上に分布しているハッシュタグは，#NHK 紅白歌合戦，

基づいて，ハッシュタグ間の関係は特徴的な分布を示しており，#nhk kouhaku，#kohaku，#Kouhaku2012 などの紅白歌合戦

BSim divA，BSim divB によってハッシュタグ間の関係の分に関するハッシュタグである．また，#ashida1231 も紅白歌合類が可能であると考えられる．

戦に関するハッシュタグである．これらのハッシュタグについ一方で，提案手法は，バーストの類似度に基づく手法であるて，ハッシュタグの関係性は下位であると分類されているが，ため，ツイート数が少ない場合などにおいてバーストが検出さ

これは # 紅白が紅白歌合戦の開始時間前である 18 時頃から，れず，ハッシュタグ間の関係をうまく推定できない場合がある．

紅白歌合戦の開始を待つユーザのツイートが出現しており，こ#kouhaku は，# 紅白に対して同義関係であると人手で判断されれらの共起ハッシュタグはこの内容を含まなかったため，人手たハッシュタグである．#kouhaku はツイート数が少ないため，による関係の付与で下位とされたものである．図 6 より，主に# 紅白ではバーストが検出されるような期間に対して，特にそ紅白歌合戦のトピックに関するハッシュタグは同義関係に近いの期間が少数のユーザが注目するような場合にツイートがあま分布を示している．

り投稿されず，バーストが検出されない場合がある．そのため，上位関係と判断されたハッシュタグについて，#nhkr1 は NHK

ツイート数が少ない #kouhaku は，# 紅白と比較してバースト

第一ラジオに関するハッシュタグであり，紅白歌合戦の放送時が検出される期間が少なくなり，結果として下位の分布を示し

間中は紅白歌合戦についての放送を行なっており，ツイートもている．また，紅白歌合戦の参加歌手に関するハッシュタグの紅白歌合戦に関するものであるが，それ以外の時間は他の番組中で，ツイート数が極端に少ないハッシュタグのいくつかは全についてツイートが投稿されている．そのため，#nhkr1 は，上くバーストが検出されず，BSimd ivA = 0，BSimd ivB = 0

位のハッシュタグであると考えられ，分布から正しく関係が推に分布している．ハッシュタグのツイート数が少ない場合は，定されたと考えられる．一方，同様に上位と考えられる #nhk

バースト検出手法が適用できないため，今後このようなハッが同義に近い分布を示している．これは，#nhk の中で特に注シュタグに対して，バースト検出に依らない手法を検討する必目された期間が紅白歌合戦の放送時間であり，紅白歌合戦の放要がある．

送時間におけるバースト時間が，#nhk の総バースト時間の中

5. 2 紅白歌合戦放送時間の推定期間における検証でも大きな割合を占めていたことが原因だと考えられる．

図 7 に，紅白歌合戦の放送時間 (2012 年 12 月 31 日の 19

また，紅白歌合戦に参加している歌手のハッシュタグについ時 15 分から 23 時 45 分) を推定期間とする，バースト類似度て，主に紅白歌合戦の時間中のみツイートが投稿されているBSim divA，BSim divB によるハッシュタグ間の関係の分布

ハッシュタグは下位，それ以外の時間もツイートが投稿されてを示す．ここでは，推定期間の変化によるハッシュタグ間の関いるハッシュタグはその他と判断されている．例えば，# 五木

係の変化について検証する．# 紅白に対して，#nhk や #nhkr1

ひろし，# 矢沢永吉などは，主に紅白歌合戦放送時間中のみツは 1 日の推定期間では上位関係であると考えられるが，推定期

イートが投稿されているハッシュタグであり，下位関係の分布

間を紅白歌合戦放送時間に限る場合では，これらのハッシュタを示している．一方，#EXILE，#mizukinana などは，紅白歌

グは主に紅白歌合戦のトピックに関するツイートを持つため，合戦放送時間以外の時間もツイートが投稿されているため人同義関係であると考えられる．図 7 では，#nhk と #nhkr1 は同手による関係の付与ではその他と判断されており，#EXILE が義関係のハッシュタグと人手で判断されており，図 6 と比較しBSimd ivA = 0.023，BSimd ivB = 0.051，#mizukinana がて，#nhkr1 は同義関係に近い分布に変化している．また，図7 より，推定期間を紅白歌合戦放送時間に限る場合では，# 紅の求めるトピック以外のツイートも含むため，望ましいとは限白の上位関係であると人手で判断されたハッシュタグは存在せらない．このようなハッシュタグに対して，排除を行う，あるず，上位関係の分布を示すハッシュタグも存在しないことが確

いはツイートをトピックごとに分けることで，ユーザの求める認できる．

トピックに関するツイートのみを取得することが考えられる．

紅白歌合戦に参加している歌手のハッシュタグについて，主また，本研究の目標はユーザが求めるトピックに関するツイーに紅白歌合戦の時間中のみツイートが投稿されている # 五木ひトをひとつのハッシュタグから自動的に取得することである．

ろし，# 矢沢永吉などは，推定期間を紅白歌合戦放送時間に限そのため，本手法により推定されるハッシュタグ間の関係を用る場合でも，推定期間を 1 日とした場合と同様に下位関係にあいてツイート検索を自動的に拡張するシステムの実装を行う．

ると考えられ，図 7 でも下位関係の分布を示している．また，紅白歌合戦放送時間以外の時間もツイートが投稿されている#EXILE，#mizukinana などは，推定期間が 1 日である場合はその他の関係であったが，推定期間を紅白歌合戦放送時間に限る場合では，紅白歌合戦のトピックに包含されるため下位関係に変化すると考えられる．図 7 では，#EXILE と #mizukinana
は下位関係のハッシュタグと人手で判断されており，図 6 と比
較して，これらのハッシュタグは下位関係に近い分布に変化している．
また，#fb，# 実況はともに紅白歌合戦放送時間に関して，紅白歌合戦のトピックに関するツイートと，日本テレビの番組であるが「ダウンタウンのガキの使いやあらへんで!!」などの紅白歌合戦以外のトピックに関するツイートの両方を含むハッシュタグである．その他のトピックに関するツイートを含むため，人手でその他の関係であると判断されていが，紅白歌合戦放送
時間中は紅白歌合戦のトピックに関するツイートが多く出現していたため，図 7 では同義関係に近い分布を示している．このような同じ時間帯に複数のトピックに関するツイートを含むよ
うなハッシュタグに関する対処として，トピック類似度の閾値を高くすることで同義関係の分布から排除することが考えられる．あるいは，ハッシュタグのツイートを，トピックごとのグループに分けることで対処が可能であると考えられる．

6. ま と め
本論文では，ユーザがマイクロブログにおいて，興味のあるトピックを検索する際に，同一のトピックに関するハッシュタ
グが複数存在する場合に，ひとつのハッシュタグによる検索では，これらの求めるトピックに関連するツイートが得られないという課題に取り組んだ．この課題について，ハッシュタグのトピックの重複関係に基づいて，ハッシュタグ間の関係を推定する手法を提案した．ハッシュタグ間の時間経過による関係の変化に対応するため，時系列的なトピックの重複によるハッシュタグ間の関係を定義した．これらのハッシュタグ間の関係を推定するために，バーストの被覆時間とトピックの類似度を組合わせて利用する手法を提案した．
今後の課題として，提案したバースト類似度に基づく分類
手法の適用が挙げられる．ハッシュタグのツイート数が少ない
場合にバースト検出手法が適用できないため，このようなハッシュタグに対してバースト検出に依らない手法を検討する必要がある．また，同じ時間帯に複数のトピックに関するツイート
を含むハッシュタグに関して，このようなハッシュタグは，同
義関係，階層関係であると推定される可能性があるが，ユーザ

文

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