DEIM Forum 2014 B3-4

Twitter からの地域特徴語辞書の構築とその観光情報検索への応用
長谷川馨亮†

馬強†

吉川 正俊†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: {k.hasegawa@db.soc., qiang@, yoshikawa@}i.kyoto-u.ac.jp
あらまし 本研究では，観光地域に関する記述の時空間的遷移を明らかにするため，Twitter からの地域特徴語辞書を構築する手法を提案する．地名との共起を利用して観光スポットの特徴語をツイートから抽出し，隣接スポットの特徴語との類似に基づいて観光地域を動的に特定し，その特徴語辞書の構築手法を提案する．さらに，時間軸での特徴
語の分布を考慮して，その観光地域の時期ごとの特徴語辞書を生成する．また，構築された特徴語辞書を用いた観光
ツイートの検索手法も提案する．
キーワード

マイクロブログ, Twitter, ユーザ体験, 特徴語辞書, 時空間連続性, 共起関係

1. は じ め にしかし現状では，Twitter に投稿されたコンテンツを有効活用するための技術は発展途上である．そのため，例えば以前の観

近年，インターネット上ではマイクロブログや SNS などの光について振り返るために過去の Twitter の投稿を見返そうとユーザが自ら情報を発信するメディアである CGM（Consumer

しても，Twitter で過去の投稿を閲覧するには最新の投稿から順

Generated Media）が急速に普及してきている．CGM にはユーに遡っていくしかなく，一度投稿した書き込みを後から見返し

ザ体験についての情報が大量に蓄積されているが，蓄積されたたり整理したりすることが困難である．

情報を整理・活用するための技術の開発は十分に進んでいないという現状がある．

また，Twitter の普及に伴い，従来はブログや SNS の日記などをメインとして投稿していたユーザが，Twitter を中心に普段の

特に，代表的なマイクロブログである Twitter（注 1）は，1 つの出来事を投稿するようになった，というケースも存在する．こ

投稿が 140 文字以内と短く，ユーザが体験したことをスマート

うしたユーザは一度 Twitter に書いたことを再度ブログや SNS

フォンやタブレットなどの携帯端末からどこでもリアルタイムに投稿しない傾向があり，情報の共有がされにくい一因である．

で気軽に投稿できる点が特徴である．

Web サイトやブログでは 1 ページあたりの文章量が多いため，そうした特徴から，Twitter には地域に密着した情報が多数投地名や観光地の名前をクエリとした従来のキーワード検索によ稿されている．例えば，観光においては，多くのユーザが観光

り探したい情報を得ることができた．しかし，Twitter からあ地を訪れたその場でその場所を訪れた感想をその場で撮った写るイベントや観光地についての投稿を検索しようとしても，ツ真とともに携帯端末から Twitter に投稿している．また，夏祭

イートの文字数制限により，同じ体験が複数の投稿に分けて記

りや音楽フェスティバルのような大規模なイベントではイベン

述されていたり，その体験を表すキーワードが省略された投稿

ト中の写真や感想，入場規制の状況といった情報などを Twitterが多かったりするので，従来のキーワードによる検索だけではに投稿するユーザも多い．また，震災や豪雨などで公共交通機

漏れが生じる [1] [2] [3]．そのため Twitter からもれなく情報を関による帰宅が困難になり，自宅に帰るまでの様子を Twitter に検索するためには，地名や観光地以外の手がかりが必要となる．

投稿したりするユーザもよく見られる．

そこで，我々は Twitter 上に投稿されたコンテンツの中から，こうした投稿は携帯端末からリアルタイムで投稿されるた地域の特徴を表す特徴語を抽出し，地域特徴語辞書を構築する

め，従来の Web サイトなどだけでは得られない最新の情報を手法を提案する．そして，構築された特徴語辞書の応用例とし

Twitter から得ることができ，得られた情報を観光地の PR やイて，地域特徴語辞書を利用して Twitter からユーザの観光体験

ベントの運営改善，防災対策などに役立てられると考えられる．

を検索する手法についても提案する．

また，Twitter では，ユーザが過去の自分の投稿を全てダウンロードできるようになるサービスが提供されている．（注 2）．こ2. 関 連 研 究

うしたデータが広く利用可能になることにより，Twitter ユーザ

Twitter からユーザ体験を検索するための手法は有光ら [1] にの側からも Twitter に投稿されたコンテンツを整理，検索，共よっても提案されている．有光らの手法ではユーザ体験をいく

有したいといったニーズがより高まるものと考えられる．

つかの行動によって定義し，それぞれの行動は決められた順に遷移していくものとしているが，本研究ではユーザ体験をいく（注 1）：http://twitter.com（注 2）：http://blog.twitter.com/2012/12/your-twitter-archive.html

つかの地名によって定義し，その際に空間の連続性を考慮している点，また，ユーザ体験を定義する地名列に含まれる各地名

が出現する順番は特に指定していない点が異なる．

することを目的とする．Twitter では多くのユーザが体験したこ

文書から個人の経験を抽出する経験マイニングという研究もとをリアルタイムで投稿しているため，Web サイトなどよりも行われている．倉島ら [4] はブログに書かれた経験の状況，行最新の情報がより早く反映され，常に最新の地域の情報を反映

動，主観の関係をルールとして抽出する手法を提案している．

した地域特徴語辞書を作成することができる．

しかし Twitter をはじめとするマイクロブログでは，従来のブ地域特徴語辞書にはその地域と関連の深い単語が多く含まれログと異なり一つの投稿が短く内容が断片化されているため，るため，含まれる単語からその地域の特徴を知ることができる．

マイクロブログのコンテンツを整理するためにはブログとは異さらに，地域特徴語辞書に含まれる単語からは地域の特徴の時なる手法が必要となる．

期ごとの変化や周辺地域との関連性などもわかる．異なる時期

CGM の投稿から特定の地域に関する情報を抽出する手法もに投稿されたツイートから地域特徴語辞書を作成すると，地域

いくつか提案されている．Yin ら [5] は Flickr 上の位置情報つ

特徴語辞書に含まれる単語も変化する．また，地域特徴語辞書

きの写真から，LGTA(Latent Geographical Topic Analysis) によに含まれる単語の特徴が似ている地域の分析により地域の関係

りテキストの特徴とジオタグの情報を考慮して地域ごとに特徴を捉え直すことができるようになる．

的な話題を抽出するための手法を提案している．Hong ら [6] は

本章では，こうした時期の違いや隣接する地域との関係を考Twitter 上の位置情報付きの投稿から，地域ごとに特徴的な話題

慮しながら地域の特徴を反映させた地域特徴語辞書を構築するを抽出するための手法を提案しており，Yin らの手法よりもよ方法を提案する．

り高い精度でのトピックの抽出が可能となっている．

3. 1 ツイートの収集方法

地域の特徴を表す語を抽出する手法は田原ら [7] によっても本研究で扱う地域特徴語辞書は，Twitter 上の投稿から作成す提案されている．田原らの手法では特定の地域で生活するユー

る．地域特徴語辞書では，それぞれの単語が単に含まれている

ザのツイートに含まれる語を地域の特徴を表す語であると考え，かどうかだけでなく，単語の出現頻度から地名と各単語の共起

普段とは異なる出来事を表す語を抽出している．一方本研究で関係を表す共起度を計算する．ある地名を含むツイートの中には，ユーザの属性を問わず地名を含むツイートに含まれる語はより頻繁に出現する単語であるほど共起度も高くなり，共起度

地域の特徴語を表す語であるとしている．また，時空間の連続が高い単語ほどその場所との関連が強い単語であると考える．

性を考慮して地域特徴語を整理する手法は，田原らの手法によ

この単語と共起度の組を地名ごとに記録したものが，本研究でり抽出された語にも適用可能であると考えられる．

扱う地域特徴語辞書となる．

3. 地域特徴語辞書
地域特徴語辞書とは，地名とさまざまな単語との共起関係に基づきその場所の特徴を表す単語を収集し記録するものである．

Twitter においてある場所に関する情報が記述されたツイー
トを検索しようとしても，探したい場所に関する全ツイートの本文にその地名が含まれているわけではないため地名をクエリとしてキーワード検索を行うだけでは探したい場所に関するツイートを全て取得することはできない．そこで，その場所に関する情報を記述する際に地名以外によく用いられる単語がわかれば，その単語をクエリとしてキーワード検索を行うことで地名が含まれてはいないがその場所に関するツイートを検索することができるようになる．
例えば，八坂神社でおみくじを引いた体験について記述した
ツイートに「おみくじ」という単語のみが現れ「八坂神社」という単語は現れていない場合，従来のキーワード検索によって「八坂神社」を問合せとして検索を行っても，おみくじについて記述したツイートは検索結果に含まれない．しかし，「おみくじ」という単語が「八坂神社」という地名と強く関連しているという情報がわかれば，「おみくじ」という単語をクエリとして

3. 2 共起度の計算
まず，地名 pk と求める単語 w との共起度 cooc(pk , w) を Jaccard
係数により求める．

cooc(pk , w) =T pk ∩w
T pk ∩w=
T pk ∪w
T pk + T w − T pk ∩w

T pk ∩w は pk と w を共に含むツイートの個数，T pk ∪w は pk とw のどちらか一方のみを含むツイートの個数，T pk ，T w はそれ
ぞれ pk ，w を含むツイートの個数を表している．
地名との共起度の高い単語の中には，場所や時期ごとのその地域の特徴を表す語も存在する一方で，場所や時期に関係ない地域の特徴を表す語も存在する．前者に該当する語は特定の時期や場所におけるツイートから作成した地域特徴語辞書において共起度が高くなる一方で，後者に該当する語はどの地域特徴
語辞書でも共起度が高くなる．本研究では前者に該当する語を特定の時期や場所における地域の特徴を表す語として抽出した
いが，単に (1) 式における cooc(pk , w) の値を比べるだけでは両者を区別することができない．そこで，TF-IDF の考え方に基づいた以下の指標を用いる．

Co(pk , w) = cooc(pk , w) × log

キーワードを行うことで八坂神社についての検索結果におみくじを引いた体験について記述したツイートも含めることができる．こうした手がかりとなりうる単語としては，その地域にあ

(1)

T all
Tw

(2)

T all は，逆文書頻度の計算対象となるツイート集合に含まれる全ツイートの件数を表す．

る名所や施設，名産物，その地域でよく行われる行動などを表

3. 3 地域特徴語辞書の類似性

す単語が挙げられる．

次に，2 つの地域特徴語辞書間の類似度について考える．単

本研究ではこうした地域特徴語を Twitter 上の投稿から抽出

語 w1 , w2 , ..., wn について地名 pk との共起度 co(pk , wl ) が記録されている地名 pk についての地域特徴語辞書 dk をベクトル d⃗k でそうしてできたセグメントの中からランダムにひとつセグメ
ント sk を選び， sk との距離が一定以下のセグメントについて表すものとする．

d⃗pk = (co(pk , w1 ), co(pk , w2 ), · · · , co(pk , wn ))同様の処理を繰り返し，各セグメントにおける地域特徴語辞書(3)

2 つの地域特徴語辞書 di , d j の類似度 S (di , d j ) を求めるための方法として，まずはコサイン類似度を用いる方法が挙げられる．

の類似度が閾値以上であればセグメントを統合する（セグメント間の物理的な距離は，それぞれのセグメントに属する場所のうち最も物理的な距離が短くなる 2 地点の距離とする）．
この処理を統合可能なセグメントがなくなるまで繰り返し，d⃗i · d⃗j
S cos (d⃗i , d⃗j ) =|d⃗i ||d⃗j |(4)

最終的に得られたセグメントが特徴が類似したエリアとなる．
こうして得られたセグメントに対して，次節で述べる時間の連

次に，KL ダイバージェンスを用いる方法が挙げられる．
∑
di (xk )skl (d⃗i , d⃗j ) =di (xk ) log(5)dj (xk )k(5) 式の値は d⃗i と d⃗j について非対称となり，負の値も取りうる
ため，S kl (d⃗i , d⃗j ) と S kl (d⃗j , d⃗i ) それぞれの絶対値をとった上で絶対値が小さい方の値を KL ダイバージェンスにより計算した 2
つの地域特徴語辞書間の類似度として用いる．

S kl (d⃗i , d⃗j ) = min(|skl (d⃗i , d⃗j )|, |skl (d⃗j , d⃗i )|)続性を考慮したセグメンテーションを行う．

3. 5 時間の連続性を考慮した地域特徴語辞書の構築
観光地ではある特定の時期にイベントが行われたり，その季節ならではの名物が存在したりというように，時間の経過に伴ってその場所での体験は変化していく．そこで，地域特徴語辞書の作成に利用するツイートの期間を変化させることで時間の経過による観光地の様子の変化を地域特徴語辞書に反映させられると考えられる．

(6)

ある地名 pi についての地域特徴語辞書を作成する際に用いるツイートの期間を，1 日，1 週間，1ヶ月といったようにある

さらに，平均的な確率分布までの KL ダイバージェンスの平均である JS ダイバージェンスを用いる方法が挙げられる．
1∑2di (xk )( di (xk ) log
S js (d⃗i , d⃗j ) =2 kdi (xk ) + d j (xk )+d j (xk ) log

2d j (xk ))di (xk ) + d j (xk )(7)(7) 式の値は d⃗i と d⃗j について対称となる．

一定の期間で区切り，ツイートの期間が連続した複数の地域特u
徴語辞書 (d⃗p1 , · · · , d⃗upm ) を作成する．ここで u1 , · · · , um は，1 日ii

目から m 日目，あるいは 1 週目から m 週目というように，各地域特徴語辞書に含まれるツイートの期間を表す．つまり，d⃗upm
i

は地名 pi についての期間 um における地域特徴語辞書を表す．
また，ある場所 pi における期間 u1 , · · · , um における地域特徴
語辞書が存在するとき，場所 pi においてある単語 w の共起度

3. 4 空間の連続性を考慮した地域特徴語辞書の構築を調べようとするとどの期間の共起度を単語 w の共起度として

地域特徴語辞書の構築のために複数の地名 p1 , · · · , pm につい用いるか決定する必要がある．そのために地域特徴語辞書に対てツイートを収集することでそれぞれの地名における地域特徴
語辞書 (d⃗p , · · · , d⃗p ) を作成することができるが，これらの地域して特徴が類似した時期ごとにセグメンテーションを行い，探特徴語辞書を複数のセグメントに統合し，特徴が類似したエリとする．さらに，予めセグメンテーションをしておくことで期

アごとに地域特徴語辞書をまとめる方法について考える．

間 u1 , · · · , um における全ての地域特徴語辞書に対してその都度

1

m

地名 p1 , · · · , pm における地域特徴語辞書に対してセグメン

したい期間を含むセグメントにおける共起度を単語 w の共起度

検索を行うよりも処理速度を向上させることができる．

テーションを行うとき，まずランダムに選んだ地名 pk と物理

期間 u1 , · · · , um において地域特徴語辞書のセグメンテーショ

的な距離が最も近い場所 pl について地域特徴語辞書の類似度
S (d⃗k , d⃗l ) を計算する．計算した類似度の値が閾値以上であればンを行う方法について考える．まず，u1 と u2 ，u2 と u3 というuuように隣接する期間 u と u の類似度 S (d⃗ i , d ⃗i+1 ) を計算する．

pk と p j は特徴が類似したエリアであるとみなし 2 つの地域特

i

i+1

pi

pi

S (d⃗up1i , d⃗up2i ), · · · , S (dup⃗n−1, d⃗upni ) における最大値が S (d⃗upki , dup⃗k+1
) であ
i
i

と pl は異なるセグメントであるとみなしセグメントの統合はるとき，期間 uk と uk+1 を統合し，1 つのセグメント uk′ としてu′扱う．統合したセグメントにおける地域特徴語辞書 d⃗k におい

行わない．この処理を pk との物理的な距離が一定の閾値以下て各単語の共起度 Couk′ (pi , w) の計算を再度行い，共起度の値

である地名について距離が近い順に行うと， pk と一定の距離以を更新する．

徴語辞書を同じセグメントに統合する．そうでない場合は pk

内にある場所のうち類似度が閾値以上である場所が同じセグメントに統合される．

pi

この処理を類似度の値が一定以上である期間の組がなくなるまで繰り返し行うと，期間 u1 , · · · , um がいくつかのセグメントpk についての処理が終われば， pk と同じセグメントに属しに分割される．すると，特徴が類似した期間のセグメントが得ない場所からランダムにひとつ地名 pm を選び， pk と同じセグ

られ，検索システムなどから地域特徴語辞書を利用して単語 w

メントに属さず pm との距離が一定以下である場所に対して同の共起度を求める際には，検索したい期間が含まれるセグメン

様の処理を繰り返す．すると，処理の対象となる全ての場所がトにおける単語 w の共起度を解として用いることができる．

いずれかのセグメントに属することになる（1 つのセグメント
が単独の場所から構成される場合も含む）．この時点でセグメ
ント内の場所における地域特徴語辞書を統合する．

4. 地域特徴語辞書を利用した観光体験検索
本章では，前章で提案した手法により構築された地域特徴語

ユーザに提示する．

5. 実

験

5. 1 地域特徴語辞書の構築手法
本研究で提案した地域特徴語辞書の構築手法を評価する実験を行った．本節の実験では，提案手法により実際に地域特徴語
図 1 提案手法によるツイート組織化の流れ

辞書の構築及びセグメンテーションを行い，できた地域特徴語
辞書にどのような単語が含まれるか，地域特徴語辞書がどのよ

辞書を利用してあるユーザの観光体験を表すツイートをまとめうなセグメントに分かれるかを評価することを目的とする．

て検索する手法について述べる．ある体験に関するツイート群

5. 1. 1 実 験 方 法をまとめて検索し整理してユーザに提示することを，以下では

地域特徴語辞書を作成するためのデータセットとして，京組織化と呼ぶ．提案手法を応用することによって，観光体験以

都市内の地名や観光地の名前（約 50 箇所）をクエリとして外のユーザ体験検索も実現可能であると考えている．

数日おきに Twitter API（注 3）によりツイートを収集したものを用

観光体験は，地名の系列で表すことができる．例えば，京都いる．地域特徴語辞書作成のための形態素解析ツールとしてを観光する場合には，最初に八坂神社を見学し，それから高台

MeCab（注 4）を用いた．なお，本稿の実験においては，(2) 式を計寺に寄り，その後清水寺に向かうといったコースが考えられる

算する際には出現頻度が 5 回以上の単語のみを対象としている．

が，このコースを観光した体験を「八坂神社，高台寺，清水寺」

5. 1. 2 時間の連続性を考慮した特徴語の抽出という地名の系列で表現することができる．

本研究で提案した時間の連続性を考慮して地域特徴語辞書の図 1 に提案手法によるツイートの組織化の流れの概略を示し

セグメンテーションを行う手法を評価する実験を行った．このた．システムには予め，3. 節の方法で作成した地域特徴語辞書

実験では提案したセグメンテーション手法によりどのように地を保持させておくものとする．ユーザがシステムに与える入力

域特徴語辞書が分割されるかを示し，地域特徴語辞書の類似度は検索したい観光体験を表す地名の系列，観光体験が行われたの計算手法が地域特徴語辞書の分割のされ方にどのような影響

期間，整理する対象とする Twitter のユーザアカウントとし，シを及ぼすかを調べる．

ステムは検索したい観光体験を表すツイートの系列を出力する．

2013 年 6 月 8 日から 7 月 30 日にかけて投稿された「清水寺」

なお，ユーザが入力として与える地名列には，必ずしもそのを含むツイートから期間中の各日について 1 日ごとに区切った観光体験を表す地名が全て含まれる必要はない．提案手法では，

地域特徴語辞書を作成し，5. 1. 2 で提案した手法によりセグメ

時空間連続性を考慮することで入力された地名列に含まれない

ンテーションを行った．類似度の計算では 3. 3 で提案した以下

地名に関する情報も補完して検索を行うことができる．

の 3 つの手法を用い，それぞれの手法でどのようにセグメン

図 1 に示したように，まずシステムは候補となるツイートを収集する．ユーザは観光体験の前後数日間にも観光体験に関するツイートを投稿している場合があるため，候補となるツイー
トとして観光体験が行われた期間の前後数日間のツイートを対テーションが行われるかを比較した．
Method C コサイン類似度 (S cos (d⃗i , d⃗j )).

Method K KL ダイバージェンス (S kl (d⃗i , d⃗j )).
Method J JS ダイバージェンス (S js (d⃗i , d⃗j )).

象に検索を行う．候補となるツイートが決まれば，各ツイート

まず，それぞれの手法で類似度の値が以下の条件 Case 1 を満に対して関連度を計算する．これまでの研究 [2] で，以下の 2

たすものがなくなるまでセグメンテーションの処理を繰り返し

つの観点を考慮した関連度の計算方法を提案している．

た．それぞれの閾値は，できあがるセグメントの数がそれぞれ

•

内容関連度

ツイートの本文にある観光地との関連が強い単語が含まれての手法間でできるだけ近くなるように手動で設定した．すると，めに，時間と空間の連続性を考慮して作成した地域特徴語辞書

図 2 に示したように地域特徴語辞書が分割された．
Case 1 Method C scos (d⃗i , d⃗j ) >= 0.6
Method K skl (d⃗i , d⃗j ) <0.4=< 0.15
Method J s js (d⃗i , d⃗j ) =処理の結果，Method C では 20 個，Method K では 20 個，を使用する．

Method J では 22 個のセグメントに分割された．

いれば，そのツイートはその観光地に関して述べている可能性が高い．そこで，地名とツイート中に含まれる単語の共起度からツイートと観光体験の関連度を計算する．共起度の計算のた•

コンテキスト関連度

セグメントの分割のされ方の違いを，いくつかの箇所に着目

Twitter では 1 つの話題が複数のツイートに断片化して投稿さして述べる．まず，6 月 18 日前後の分割のされ方が 3 つの手法れることが多いため，求める観光体験に関するツイートがあれ

でそれぞれ異なることがわかる．これは，6 月 18 日に清水寺のば，その前後のツイートも同じ観光体験について記述している

本堂を支える柱の修理が開始され（注 5）, そのことに関するツイー可能性が高い．そこで，コンテキストを考慮してツイートと観
光体験の関連度を計算する．
（注 3）：http://dev.twitter.com/

関連度が高いツイートをまとめて最終的な出力結果として（注 4）：http://mecab.sourceforge.jp/（注 5）：http://www.iza.ne.jp/news/newsarticle/natnews/topics/663157/

図 2 Case 1 によるセグメンテーションの結果

Case 1 : Method C
表 1 2013 年 6 月 18 日

cooc(pk , w) の上位 10 単語
単語

cooc(pk , w)

修理

1.3008

本堂

1.0329柱0.9671

始まる

0.8612

餅
支える
伝統
影響

0.72400.68100.64310.6431わらび

0.6315工法

0.6312

Case 2 : Method K
表 2 2013 年 7 月 13 日〜15 日

cooc(pk , w) の上位の単語
単語

cooc(pk , w)

京都

0.4642図 3 Case 2 によるセグメンテーションの結果

雨

0.3110金閣寺

0.2057

祇園祭

0.2020楽しい

0.1983豪雨

0.1927祇園

0.1737食べる

0.1718

Method C では，6 月 18 日，7 月 1 日，7 月 19 日，7 月 30 日

観光

0.1604来るの地域特徴語辞書がそれぞれ独立したセグメントとなった．こ

0.1484以下抜粋

skl (d⃗i , d⃗j ) <
= 1.5
⃗
⃗
<
Method J s js (di , d j ) = 0.4
処理の結果，Method C では 8 個，Method K では 9 個，Method
Method K

J では 7 個のセグメントに分割された．

のうち 6 月 18 日の地域特徴語辞書については，先程述べたよ降る

0.1295

うに本堂の柱の修理に関する単語の共起度が高くなっていたが，ゲリラ

0.1189雷

残りの 3 日については特に特徴的な単語がなく，地域特徴語辞

0.1189

書に記録された単語の数が極端に少なかった（7 月 1 日：9 件，

7 月 19 日：7 件，7 月 30 日：18 件）．このため，地域特徴語
トが大量に投稿されたことが原因であると考えられる．

Method C では 6 月 18 日の地域特徴語辞書のみが独立したセグメントになり，前後の期間である 6 月 8 日から 17 日までと，

19 日から 25 日まではそれぞれ 1 つのセグメントとなった．

辞書の内容の違いにより別のセグメントに分割されたというよ
りは，地域特徴語辞書のサイズの違いにより他のセグメントと統合されないままになってしまったと考えられる．
これら 3 日間の地域特徴語辞書に含まれる単語は，いずれも

6 月 18 日の辞書では修理，本堂，柱といった単語の共起度がどの期間の地域特徴語辞書にも共通して含まれるような地名や大変高くなっており，関連する単語が共起度の上位 10 件中 8動詞などの単語のみであったため，セグメントとしては前後の件を占めている（修理，本堂，柱，始まる，支える，伝統，影期間に統合される方が望ましいと考える．

響，工法）（表 1 を参照）．一方，17 日までの辞書と 19 日以降の辞書ではそうした単語は共起度の上位には現れていない．

この結果から，コサイン類似度による類似度計算方法では，
地域特徴語辞書のサイズに結果が左右されてしまうといえる．

Method K，J では，6 月 18 日から 25 日までの期間が，Method

Method K では，他の二つの手法に比べて 7 月 10 日から 19

C よりもより細かく分割された．Method C と同様に，6 月 18日の期間が細かく分割された．7 月 13 日には京都府でゲリラ豪

日からのセグメントと 6 月 20 日のセグメントでは本堂の柱の雨が発生しており（注 6），7 月 13 日から 15 日のセグメントでは，修理に関する単語の共起度が高くなっていた．また，6 月 20 日

豪雨，雨，ゲリラ，雷，降るといったゲリラ豪雨に関する単語のセグメントと 24 日〜25 日のセグメントでは共起度が高い単の共起度が高くなっていた（表 2 を参照）．

語にそれほど差異はみられなかったが，6 月 22 日〜23 日のセ

5. 1. 3 空間の連続性を考慮した地域特徴語の抽出

グメントにおいて「大阪」「ユノ」といった単語の共起度が高本研究で提案した空間の連続性を考慮して地域特徴語辞書のくなっていた．これは，6 月 7 日に東方神起のユノが清水寺とセグメンテーションを行う手法を評価する実験を行った．この大阪城ホールを訪れたことを記述したツイートがこの期間中に実験では提案したセグメンテーション手法によりどのように地大量にリツイートされたことによるものと考えられる．

域特徴語辞書が分割されるかを示す．

Method J では，6 月 8 日から 16 日までの期間が他の 2 手法

2013 年 9 月 1 日から 12 月 31 日に投稿されたツイートを用よりも更に細かく分割された．この要因には 12 日までの期間

いて，京都市内の 35 箇所に関する地域特徴語辞書を構築した．

に東方神起のユノに関するツイートが多数投稿されたこと，16

Google Maps API（注 7）を用いて以上の場所における緯度と経度

日に抹茶を含むツイートが比較的多く投稿されたことなどが考を抽出し，緯度と経度を用いて各地点間の距離を計算した．四えられるが，清水寺周辺の特徴を大きく変化させるようなイベ

条，鴨川のように通りや川の名前を表す地名については，そのントは見られなかった．

通りや川に属する 2 点を結ぶ直線であると仮定した．通常の場

Case 1 により分割されたセグメントに対して，更にそれぞれ所同士の距離は 2 点間の直線距離とし，通常の場所と通りや川の手法により類似度の値が以下の条件 Case 2 を満たすものがの距離は，点と直線の距離を表す公式を使用して求めた．通り

なくなるまでセグメンテーションの処理を繰り返した．すると，
図 3 に示したように地域特徴語辞書が分割された．
Case 2 Method C scos (d⃗i , d⃗j ) >= 0.5（注 6）：http://www.gera-gera.com/2013/07/13/gerira-gouu-kansai/（注 7）：http://code.google.com/intl/ja/apis/maps/

コースを観光してもらい，観光中，及びその前後数日間において観光に関するツイートを投稿してもらった．被験者は各コー
ス 3 名でありそれぞれの被験者を U A1 , · · · ,UD4 と表す．
コース A 金閣寺，北野天満宮 (2013/11/28，U A1 ，U A2 ，U A3 )コース D 銀閣寺，京都御所 (2013/11/21，U D1 ，U D2 ，U D3 )それぞれの観光は，2013 年 11 月 21 日から 28 日の期間のうち
図 4 京都市内の観光地におけるセグメンテーションの結果

いずれか 1 日に行われた．被験者のツイートを Twitter API により取得し，テストデータとして実験に用いた．

や川同士の距離は，直線を表す 2 点のうち 1 点を決め，その点同士の直線距離を求める距離とした．
地域特徴語辞書間の類似度として，(7) 式により計算される
s js (d⃗i , d⃗j ) の値を用いた．類似度を最初に計算する場所として清水寺を選び，距離が 2000m 以内かつ s js (d⃗i , d⃗j ) <= 5.5 である場
所の地域特徴語辞書を同じセグメントであるとみなしてセグメ
ンテーションの処理を繰り返した．
セグメンテーションの結果，図 4 のようにセグメントが分割された．図中で同じ色の円または線分により示された場所は同
じセグメントであることを示す．
セグメント 1 : 図中赤色

清水寺，護国神社，円山公園，三十三間堂，祇園，知恩院，京都国立博物館，高台寺，智積院，鴨川，四条，五条，河原町
セグメント 2 : 橙

建仁寺，二年坂，三年坂

セグメント 3 : 黄

南禅寺，京都御所，平安神宮，八坂神社，大文字山，三条セグメント 4 : 緑

下鴨神社，銀閣寺，仁和寺，嵐山，今出川

セグメント 5 : 水色 金閣寺，妙心寺，龍安寺，北野天満宮
セグメント 6 : 青

京都駅，京都タワー，梅小路公園，烏丸

このように，35 地点の地域特徴語辞書が 6 つのセグメントに分割された．セグメント 1,2,3,5,6 に属する場所はそれぞれ近接しているが，セグメント 4 では銀閣寺，下鴨神社，仁和寺，
嵐山というそれぞれ 2km〜5km 程度離れた場所が同じセグメン
トに統合された．これは，今出川における地域特徴語辞書を今
出川通全体を表すものとして扱い，今出川通上の 2 点烏丸今出川，河原町今出川を通る直線全体を今出川であると定義したためである．セグメント 4 の他の 4 地点と今出川通を表す直線の延長からの距離はそれぞれ 2km 以内となっている．
このような現象を改善する方法としては，通りや川を直線ではなく線分として扱い，線分から離れた点と線分の距離は，線分の端点との距離で表すことにするという方法，同じセグメン
トに含まれる複数の点との距離が閾値以上になってしまった点
はそのセグメントから除外するという方法などが考えられる．

5. 2 地域特徴語辞書を利用した観光体験ツイートの組織化
地域特徴語辞書を利用した観光体験ツイート組織化の性能を評価する実験を行った．本節では，まず関連度による組織化手法の評価により最適な組織化手法を検討する．その結果に基づき地域特徴語辞書の構築手法が観光体験の組織化性能に及ぼす影響を検討し，地域特徴語辞書の構築手法の評価を行う．

5. 2. 1 実 験 方 法
今回の評価実験では，複数の被験者に以下の観光地を含む

被験者には投稿した各ツイートが観光体験に関連しているかどうかを関連ランクとして 1（関連する）または 0（関連しない）の 2 段階にランク付けしてもらった．各ユーザのテスト
データに対して関連度を計算し，それぞれの指標が閾値以上であるツイートを求める体験を表すツイートとして組織化を行い，閾値を変化させていきながらそれぞれの結果について正解デー
タと比較して適合率，再現率，F 値を計算し，評価指標とした．

5. 2. 2 関連度による組織化
関連度計算の提案手法を評価するために，適合率-再現率曲線を用いて提案手法とベースラインによる組織化性能を比較した．
テストデータとして，コース A とコース D を観光した 6 ユー
ザが 2013 年 11 月 1 日から 12 月 15 日にかけて投稿したツイートを用いた．ベースラインとして，観光で訪れた地名をクエリとするキーワード検索による組織化の結果と，今回の実験で用いる 11/1〜12/15 に投稿された全ツイートを正解データとする
組織化の結果を用いた．キーワード検索のクエリは各コースで実際に訪れた場所から 3 箇所を選び以下のように設定した．
コース A 金閣寺 or 天満宮 or 龍安寺
コース D 銀閣寺 or 御所 or 植物園
この実験では，関連ランクが 1 であるツイートを正解データとして適合率，再現率，F 値を計算した．
提案手法としては，内容関連度 Rc(ti ) を用いた組織化の結果とコンテキスト関連度 Rx(ti ) を用いた組織化の結果を用いた.
コンテキスト関連度については，Rx(ti ) を求める式 [2] において

X = 1 として直前直後のツイートの影響のみを考慮した組織化の結果から，X = 5 として 5 件前，5 件後のツイートの影響まで考慮する組織化の結果までの 5 パターンについて比較した．
また，コンテキスト関連度の計算での µt の値は，過去の実験 [2] の結果より µt = 10 と設定した．内容関連度の計算での σの値については，予備実験の結果より σ = 0.01 と設定した．
表 3，4 はそれぞれコース A を観光したユーザ（ユーザ U A1 ,U A2 , U A3 ），コース D を観光したユーザ（ユーザ U D1 , U D2 , U D3 ）のツイートについて，6 つの提案手法および 2 つのベースラインにおいて F 値が最大となるときの各関連度の閾値，適合率，再現率，F 値をまとめたものである．

6 つの提案手法間で F 値の最大値を比較すると，ユーザ U D2以外の全てのユーザのツイートにおいてコンテキスト関連度

Rx(ti ) において X = 5 とした Rx(ti |X = 5) の F 値が最も大きく，
以下 F 値が大きい順に Rx(ti |X = 4)，Rx(ti |X = 3)，Rx(ti |X = 2)，

Rx(ti |X = 1)，Rc(ti ) となった．
ユーザ U D2 においてはコンテキスト関連度 Rx(ti |X = 1) の F
値がわずかに内容関連度 Rc(ti ) の F 値を下回った．しかし，こ表3

コース A : F 値が最大の時の適合率と再現率 (関連度)
ユーザ

U A1

(a) ユーザ U A1

図5(b) ユーザ U A2(c) ユーザ U A3

関連度 : コース A : 適合率–再現率曲線

U A2

計算手法

閾値

適合率

再現率

F値

Rc(ti )

0.07980.26460.42730.3268Rx(ti |X = 1) 0.1639

0.2571

0.69230.3750Rx(ti |X = 2) 0.2567

0.29230.81200.4299Rx(ti |X = 3) 0.3665

0.32030.76920.4523Rx(ti |X = 4) 0.5425

0.38030.69230.4909Rx(ti |X = 5) 0.7520

0.44190.6496

0.5260キーワード

1.00000.05130.0976

—

全ツイート

—

0.15771.00000.2724

Rc(ti )

0.01000.32991.00000.4962Rx(ti |X = 1) 0.0941

0.38960.92780.5488Rx(ti |X = 2) 0.4597

0.60870.57730.5926Rx(ti |X = 3) 0.5576

0.64890.62890.6387Rx(ti |X = 4) 0.6383

0.67680.69070.6837Rx(ti |X = 5) 0.8666

0.74230.74230.7423

キーワード

1.00000.11340.2037

—

全ツイート

—

0.32991.00000.4450Rc(ti )

0.09990.26320.45830.3343Rx(ti |X = 1) 0.1874

0.22830.65830.3391Rx(ti |X = 2) 0.4761

0.3136

0.44170.3668Rx(ti |X = 3) 0.5105

0.32000.66670.4324Rx(ti |X = 4) 0.6492

0.36970.65000.4713Rx(ti |X = 5) 0.7816

0.43280.72500.5421

単語が一切含まれないツイートも検索結果に含まれる，こと

キーワード

—

1.00000.05830.1102になる．Rc(ti ) = 0.01 となるツイートを除くと F 値の最大値は

全ツイート

—

0.16151.00000.2781(a) ユーザ U D1

図6(b) ユーザ U D2(c) ユーザ U D3

関連度 : コース D : 適合率–再現率曲線
U A3のとき Rc(ti ) を求める式 [2] より，検索したい地名と共起する

0.4719 となり，Rx(ti |X = 1) の F 値の方が大きくなる．
ベースラインと提案手法で F 値の最大値を比較すると，全表4

コース D : F 値が最大の時の適合率と再現率 (関連度)
ユーザ

ユーザでキーワード検索の F 値が最も小さくなり，次に期間中の全ツイートを用いたときの F 値が小さくなった．ただし，先ほど述べたユーザ U D2 の内容関連度 Rc(ti ) と同様に，ユーザU A2 ，U D1 についても F 値が最大となるとき Rc(ti ) = 0.01 となり

U D1

検索結果に全ツイートが含まれ実質無意味である．Rc(ti ) = 0.01

計算手法

閾値

適合率

再現率

F値

Rc(ti )

0.01000.62700.98750.7670Rx(ti |X = 1) 0.0643

0.6696

0.96250.7897Rx(ti |X = 2) 0.2263

0.7426

0.93750.8287Rx(ti |X = 3) 0.4057

0.78490.91650.8439Rx(ti |X = 4) 0.4324

0.76240.96250.8508Rx(ti |X = 5) 0.7367

0.78350.95000.8588

キーワード

1.00000.13750.2418—のツイートを除いた時の F 値の最大値は U A2 では 0.4931，U D1

全ツイート

—

0.59701.00000.7477では 0.7073 となり，U D1 では全ツイートの結果を用いたベース

Rc(ti )

0.01000.42551.00000.5970Rx(ti |X = 1) 0.0619

0.44300.87500.5882Rx(ti |X = 2) 0.3385

0.75000.60000.6667Rx(ti |X = 3) 0.3262

0.70730.72500.7160Rx(ti |X = 4) 0.2066

0.60000.97500.7429Rx(ti |X = 5) 0.2152

0.60611.00000.7547

キーワード

1.00000.07500.1395ラインの方がわずかに F 値の最大値が大きい．
図 5(a)，5(b)，5(c)，6(a)，6(b)，6(c) はそれぞれユーザ U A1 ,U A2 , U A3 , U D1 , U D2 , U D3 のツイートにおける提案手法とベース

U D2ラインの適合率–再現率曲線を表している．
どのユーザでも再現率 0.2 以上の範囲ではおおむね Rx(ti |X = 5)による組織化の適合率が最も高くなっている．ユーザ U D2 においては提案手法間の適合率の差があまり見られないが，これは普段は投稿が少なくテストデータの大半（134 件中 100 件）
が観光中のツイートであったためであると考えられる．一方，
ユーザ U A1 , U A2 , U A3 , U D3 は X を 3 以上にした場合でも適合率がある程度向上しているがこれは普段からツイートが多く（観

U D3

—

全ツイート

—

0.35401.00000.5229Rc(ti )

0.03650.20970.76470.3291Rx(ti |X = 1) 0.2365

0.3656

0.66670.4722Rx(ti |X = 2) 0.3092

0.41350.84310.5548Rx(ti |X = 3) 0.5159

0.52860.72550.6116Rx(ti |X = 4) 0.5524

0.52220.9216

0.6667Rx(ti |X = 5) 0.6351

0.56630.92160.7015

キーワード—

1.00000.11760.2105

全ツイート—

0.13081.00000.2313

光中のツイートがテストデータに占める割合はいずれも 4 分の1 以下）前後のツイートの内容を考慮することの効果がより顕著に現れたためであると考えられる．
これらの結果から，提案手法によりキーワード検索やある期間の全ツイートを単に取り出す検索よりもより高精度での観光体験の組織化が可能になること，特にコンテキスト関連度で前後数件のツイートの内容を考慮することによりさらに精度が向上することがわかった．よって以下の実験では関連度の計算に

Rx(ti |X = 5) を用いる．

5. 2. 3 地域特徴語辞書構築方法の間接的評価
本節では，地域特徴語辞書構築方法を間接的に評価する．具
体的には，観光体験ツイートの組織化に使用する地域特徴語辞書の構築方法を変化させ，その際に観光体験ツイートの組織化
性能にどのような変化が生じるかを調べる．
観光体験ツイート組織化に用いる地域特徴語辞書の構築方法
については，以下の 2 通りを試した．ベースラインで用いる地域特徴語辞書は前節の実験で用いたものと同じである．

提案手法
期間

時空間連続性を考慮した地域特徴語辞書構築

表 5 コース A : F 値が最大の時の適合率と再現率 – Rx(ti |X = 5)
ユーザ

観光した日を含むセグメント

コース A 2013 年 11 月 25 日〜12 月 9 日

U A1

コース D 2013 年 11 月 18 日〜25 日
場所

U A2

ユーザが訪れた場所を含むセグメント

コース A 金閣寺，北野天満宮, 龍安寺，妙心寺

U A3

計算方法

閾値

適合率

再現率

F値

提案手法

0.73610.56580.73500.6394

ベースライン 0.7520

0.44190.6496

0.52600.55000.70400.9072

0.7928

ベースライン 0.8666

0.74230.74230.74230.69330.67970.86670.7619ベースライン 0.7816

0.43280.72500.5421

提案手法
提案手法

コース D 銀閣寺，今出川，下鴨神社，嵐山，仁和寺，大文字山
ベースライン
期間
場所

時空間連続性を考慮しない地域特徴語辞書構築

表 6 コース D : F 値が最大の時の適合率と再現率 – Rx(ti |X = 5)
ユーザ

2013 年 11 月 1 日〜30 日
コース A : 金閣寺，コース D : 銀閣寺

U D1

テストデータとして，コース A とコース D を観光した 6 ユー

U D2

ザが 11 月 1 日から 12 月 15 日にかけて投稿したツイートを用いた．この実験では，関連ランクが 1 であるツイートを正解

U D3

計算方法

閾値

適合率

再現率

F値

提案手法

0.39140.8021

0.96250.8750

ベースライン 0.7520

0.78350.95000.85880.22030.66100.97500.7879ベースライン 0.8666

0.60611.00000.75470.56230.82930.66670.7391

ベースライン 0.6351

0.56630.92160.7015

提案手法
提案手法

データとして適合率，再現率，F 値を計算した．
前節の実験の結果に基づいて，関連度計算手法として前後 5
件のツイートの影響を考慮するコンテキスト関連度 Rx(ti |X = 5)を用いた．µt ，σ の値は前節の実験と同様に，µt = 10，σ = 0.01とそれぞれ設定した．
表 5，6 はそれぞれコース A を観光したユーザ（ユーザ U A1 ,U A2 , U A3 ），6 つの提案手法において F 値が最大となるときの各関連度の閾値，適合率，再現率，F 値と，2 つのベースラインにおける適合率，再現率，F 値をまとめたものである．提案
手法とベースラインにおいて F 値の最大値を比較すると，コース A のユーザのツイートにおいて平均約 23%F 値が向上している．一方，コース D のユーザではあまり差が見られなかった．
これは地域特徴語辞書に対して時空間連続性を考慮したセグ
メンテーションを行うことにより，地域特徴語辞書に含まれる単語及び共起度が変化したためであると考えられる．コース A
では，ベースラインで用いた地域特徴語辞書には金閣寺のみに関する単語が多くみられ，他に訪れた場所に関する特徴語はあまり見られなかった．その中にはたとえば，「三島」「由紀夫」（小説「金閣寺」の著者），「横山」「由依」「はん」「輝く」（「金閣寺よりも輝きたい」がキャッチフレーズである AKB48 のメンバー）のように金閣寺には関連しているが観光とはあまり関係ないような単語も見られた．一方，セグメンテーションにより作成された地域特徴語辞書では，「紅葉」「石庭」のような訪れたエリアに共通する特徴を表すような単語の共起度が高くなっており，こうした単語を含むツイートの関連度が高くなることでツイート組織化の F 値が向上したと考えられる．
一方，コース D では，提案手法によるセグメンテーションの結果，訪れた場所のうち銀閣寺と下鴨神社は同じ単語に含まれたが，時間をかけて訪れた京都御所や京都府立植物園は別のセグメントとなってしまった．また，ベースラインで用いた地域特徴語辞書においても，銀閣寺特有の単語があまりみられな
かった．このことから，組織化性能にあまり差が生じなかったと考えられる．
これらの結果から，観光体験ツイートの組織化においては地域特徴語辞書のセグメンテーションによりユーザが訪れた場所がうまくセグメントで分割された場合には組織化性能が向上すること，現在の提案手法では適切なセグメンテーションが行える場合とそうでない場合があるので手法の更なる改善が必要であることがわかった．

6. ま と め
本稿では，Twitter 上のツイートから地域特徴語辞書を構築する手法，それにより Twitter 上に投稿された観光体験に関するツイートを組織化するための手法を提案した．
評価実験では，提案手法により構築された地域特徴語辞書に
地域・時期ごとの特徴が反映されていることと，キーワード検索やある期間の全ツイートを取り出す検索よりも高精度での観光体験の組織化が可能になることが検証された．
謝辞

本研究の一部は，科研費（課題番号 25700033) と SCAT 研究
費助成による．
文

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[2] 長谷川馨亮，馬強，吉川正俊．行動の時空間連続性とコンテン
ツの共有価値を考慮した観光ツイートの組織化．第 5 回データ
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