DEIM Forum 2017 D3-2

実世界での行動に影響を与える情報のソーシャルメディアからの発見
梅本 和俊†,††

豊田

正史††

† 情報通信研究機構ソーシャルビッグデータ研究連携センター 〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1†† 東京大学生産技術研究所 〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1
E-mail: †{umemoto,toyoda}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

人々は意思決定や行動選択の際に，メディアの情報や他者の意見を参考にする．本稿では，人々の実世界での行動に影響を与える情報をソーシャルメディアから発見する手法を提案する．提案手法はまず，ソーシャルメディ
アと連携する外部サービスに着目して，実世界での行動の実行に関する投稿を同定する．次に，行動の実行に関する投稿からユーザのタイムラインを遡って解析することで，その行動の実行に影響を与えた情報を発見する．Twitter のアーカイブデータを用いた評価によって，提案手法の精度とその有効範囲を検証する．
キーワード 実世界行動，マイクロブログ，テキスト解析

1. は じ め に
人生は選択の連続である．人々が実世界で行う行動選択は，「外出時に着る洋服の選択」や「晩ご飯の献立の決定」のような日常的で瑣末なものから，「高額商品の購入」や「転職の決意」
といった不定期ではあるが重大なものまで多岐にわたる．とりわけ後者の行動については，後の人生を左右しかねないため，実行可能な選択肢に関する情報を集め，それぞれの効果や影響を比較検討した上で適切な行動を取る必要がある．行動選択に影響を与える要因の 1 つとして社会的要因があげられる．社会的要因とは，家族や友人，マスメディアなど，行動を起こす個
人の周囲の環境に関する要因である．
ソーシャルネットワーキングサービスや Q&A サイトといったソーシャルメディアが普及した現代では，社会的要因の対象
範囲は，実世界での既知の人間関係にとどまらず，ソーシャル
メディア上の不特定多数から構成されるコミュニティにまで及ぶようになっている．ソーシャルメディアの 1 つである Twitter
では，ユーザのタイムラインにフォロワーが投稿した情報が表

図1

Twitter 上での購買行動に関するタイムライン（一部抜粋）

広告を推薦できる．第 3 の応用は，より現実に即した評価指示される．また，フォロー関係にないユーザも含め，他者との標の確立である．情報検索を例にとると，従来は click-through会話や情報交換が頻繁に行われている．このような投稿情報のrate [13] などのオンライン行動に基づく評価が行われてきたが，中には，実世界での人々の行動に影響を及ぼすものが存在する．

行動変化の自動検知が実現すれば，実世界での人々の行動への実例として，購買行動に関する情報を Twitter に投稿したユー影響という観点で検索結果を評価することが可能となる．

ザのタイムライン（一部抜粋）を図 1 に示す．同図から，この本稿では，これらの実現に向けて，人々が実世界で起こす行

ユーザは CPU を購入する前に，関連する情報を Twitter 上で相動に影響を与える情報をソーシャルメディアから発見する手法

談しており，他のユーザから受けた助言を参考に購入商品を決を提案する．提案手法はまず，ソーシャルメディアと連携する定していることが分かる．

外部サービスに着目することで，実世界での行動の実行を示す

このような実世界での人々の行動の変化をソーシャルメディ

投稿を特定する．次に，その投稿からユーザのタイムラインをア上で自動検知し，その変化に影響を与えた情報を発見する技

遡り多様な手がかりを抽出することで，行動の実行に影響を与術が実現すれば，多様な応用の道が開ける．第 1 の応用は，適えた他者の投稿を発見する．Twitter のアーカイブデータを用い応的な行動選択の支援である．ソーシャルメディア上の過去のた評価によって，提案手法の精度とその有効範囲を検証する．

ユーザの行動変化を解析することで，類似の目的を持つユーザに適切な行動を提示できる．第 2 の応用は，マーケティング分

2. 関 連 研 究野に関するものである．購買行動の変化に影響を与える情報の本節では，ソーシャルメディアに関する研究対象の中から本特性を理解することで，ユーザの購買意欲を促進させる商品や研究と深く関連するものとして，社会的影響，実世界の動向把握，および質問行動を取り上げ，関連研究を概説する．

回答する主要な動機となることが指摘されている．質問トピッ

2. 1 ソーシャルメディアの社会的影響

クの分布については，Jeong ら [12] による Twitter 上の対話デー

ソーシャルネットワーキングサイトに投稿された情報は，投タの解析においても，同様の結果が確認されている．

稿者のフォロワーなどを通じて，広範囲のユーザやコミュニ

これらの研究結果は，実世界での行動に関する情報がソーティに影響を及ぼす．このようなソーシャルメディアの社会的シャルメディアのユーザ間で交換されていることを示唆してい影響の解明を目的として多くの研究がなされてきた．しかし，る．本研究では，これらの研究の知見に基づく手がかりを利用

そのような研究の多くは，情報の拡散 [6], [7] や，ユーザの影響することで，他のユーザとの対話を含むタイムライン上の投稿

力 [2], [11]，コミュニティの形成と成長 [3], [16] といったオンラの中から，実世界での行動に影響を与えた情報を発見する．

インの現象を対象としており，実世界での人々の行動に踏み込んだ研究は少ない．その理由の 1 つとして，ソーシャルメディ

3. 問 題 設 定

アに投稿される情報は自己申告であるがゆえにバイアスが存在

実世界の行動にはさまざまな種類が存在するが，中でも消費し [4], [8], [24]，そこから実際に起きた実世界行動を特定するこ者行動は経済やマーケティングの分野における重要な研究対象とが困難であるということがあげられる．

である．そこで本研究では，代表的な消費者行動である購買行

ソーシャルメディアの実世界行動への影響を調査した数少な動を対象として，その実行に影響を与える情報をソーシャルメ

い研究の 1 つとして，Althoff ら [1] によるものを紹介する．本ディアから発見することに注力する．本節ではまず，以降の説研究が購買を対象とする一方で，Althoff らは運動に着目して明に用いる記号の定義を行う．その後，本研究で取り組むタスおり，ヘルスケア用のスマートフォンアプリ Argus を通じて記クの設定と解決すべき課題を述べる．

録された日次歩数と同アプリが提供するソーシャルネットワー

3. 1 記号の定義

クサービスの利用傾向との関係性を分析している．同分析の結ソーシャルメディアユーザの集合を U と表記する．ユーザ

果，ソーシャルネットワークサービスへの加入は日次歩数の増

u ∈ U のタイムラインを Tu と表す．ここで，タイムラインは加をもたらし，ソーシャルネットワークサービス上で他者と相時系列順に並べられた投稿の系列 ⟨p1 , p2 , · · · ⟩ であり，各投稿

互フォロー関係を形成したユーザの方がその効果が大きいこと

pi ∈ Tu は，ユーザ u によるものと他者 u′ ∈ U \ {u} によるが確認されている．

もののいずれかである．前者の投稿の集合を Pu ，後者の投稿

2. 2 ソーシャルメディアを用いた実世界の動向把握
ソーシャルメディア上の投稿情報を解析することで実世界の

(s)

(o)

の集合を Puと表記する．また，タイムライン Tu に含まれる′

ユーザ u ∈ U の投稿集合を Pu (u′ )（注 1），投稿 p が行われた時動向の把握に取り組む研究も存在する [21], [25]．Lo ら [17] は，点を t(p) で表す．

購入に先立つ Pinterest 上でのユーザの行動を分析しており，購3. 2 タ ス ク

入の兆候が数週間前から存在し，購入日直前に顕著となること

本研究では，2 種類のタスクに取り組む．第 1 のタスクは，を発見している．Zhang ら [27] は，Facebook のユーザプロファ

実世界での行動に影響を与える情報の発見を実現するための基イルを用いて，そのユーザが購入する可能性の高い商品のカテ礎をなす．第 2 のタスクは，第 1 のタスクを包含する発展形でゴリを予測する手法を提案している．Tsuboi ら [23] は，Twitterある．以降では，各タスクの詳細を順番に説明する．

上でのユーザの投稿履歴をもとに，商品の購入の有無を予測す

3. 2. 1 TASK -1: 個人の行動に影響を与えた他者の投稿の検出る手法を提案しており，フォロー関係にあるユーザの情報を手本タスクでは，個々のユーザのタイムラインの中から，実世がかりに加えることで予測精度が上昇すると報告している．

界での行動の実行に影響を与えた他者の投稿を検出する．本タ

本研究では，経済やマーケティング分野における重要な実世

スクの概要を図 2a に示す．より形式的には，ユーザ u が行動 a

界行動である購買を対象とする．既存研究 [17], [23], [27] の目の実行を示す投稿 pu,a を終点とする u のタイムライン Tu （期

的が購買行動の予測や購買に先立つ行動の理解であるのに対し

間 δ ）が与えられた際に，その中から a に影響を与えた他者のて，本研究では購買行動に影響を与えた情報の発見に取り組む．

投稿集合 Pua ⊂ Pu

2. 3 ソーシャルメディア上での質問行動

(o)

(o)

を発見することが本タスクの目的である．

1 節でも述べたように，人々の行動はオンラインの情報に限ソーシャルメディアは，行動選択や意思決定に必要な情報のらず，個人の状態や周囲の環境など，さまざまな要因に影響を収集源としても用いられている．ソーシャルメディア上での受ける．そのため，本タスクの入力として，実世界での行動のユーザの質問応答行動に着目した研究がこれまでに数多く行わ実行に影響を与えた他者の投稿が存在しないタイムライン Tu

れてきた [9], [20], [22], [26]．Morris ら [19] によるアンケート調が与えられ得ることを想定する必要がある．その場合の理想的査では，ソーシャルネットワーキングサービス上で行われる質な出力は Pua = ∅ である．

問は他者に意見や推薦を求めるものが多く，そのトピックには(o)

3. 2. 2 TASK -2: 行動選択に影響を与える投稿の検索

旅行や購買といった実世界の行動に関するものが含まれると報TASK -1 では，過去に起きた行動に影響を与えた情報の発見

告されている．同調査の被験者の約 25%が，Web 検索でなくを目的としていた．これに対して本タスクは，行動の種類を指ソーシャルネットワーキングサイト上で質問を行う理由として，定するクエリ（以降，行動クエリとよぶ）が与えられた際に，他人よりも友人の回答の方が信頼できるということをあげている．さらに，トピックに関する知識や質問者との関係が質問に（注 1）

つまり，Pu(s) = Pu (u)，および Pu(o) =∪′u′ ∈U \{u} Pu (u ) が成立する．

入力：ユーザAのタイムライン
A

P

@
:

C

出力：実世界行動に影響を与える投稿をランキング

出力：他者の投稿を分類

YAB

B
A

T ASK-1

J

実世界行動に影響あり

X
a

P

D

AB

A

P
.

/

入力：行動クエリ⋮ 

実世界行動に影響なし

T ASK-1

実世界行動の実行を示す
投稿を特定.

満足すべき要件ll 

実世界行動の実行を示す投稿l(a) TASK -1: 個人の行動に影響を与えた他者の投稿の検出

図2(b) TASK -2: 行動選択に影響を与える投稿の検索

本研究で取り組む 2 種類のタスク

行動の選択に影響を与えるソーシャルメディア上の投稿を検索

影響度の算出はランキング学習によって実現する．具体的(o)することを目的とする．購買という文脈では，行動の種類はどには，個々のタイムライン Tu に含まれる他者の各投稿 piの商品を購入するかに相当する．そこで本研究では，“デジタら，後述する特徴量のベクトル ϕ を計算する．こうして得ら

ルカメラ 購入” のような商品カテゴリを含む語句を行動クエリ

れる特徴量ベクトルと手動で付与した影響の有無の組の集合をとして扱う．本タスクの概要を図 2b に示す．形式的な定義は訓練データとして，ランキング学習手法の 1 つである Ranking

以下のとおりである．本タスクではまず，入力された行動クエ

SVM [13] によって学習したランキング関数を I(·, ·) とする．本リ q に対して，関連する行動の選択肢集合 Aq を発見し，ソー研究では，投稿内容，投稿者，投稿文体に着目して，5 種類のシャルメディア上から各選択肢 a ∈ Aq を実行したユーザ集合

特徴量を計算する．それぞれの詳細を以下で述べる．

かUa を特定する．次に，各ユーザ u ∈ Ua による選択肢 a の実行

4. 1. 1 投稿内容に関する特徴量を示す投稿 pua を終点とする期間 δ のタイムライン Tu に対しソーシャルメディアからの購買行動の予測というタスクにおて，TASK -1 を実行することで，u が実行した a に影響を与え

いて，発信された投稿の製品への関連性は有用な手がかりで(o)
た投稿集合 Pua を発見する．得られた投稿集合を選択肢集合あることが分かっている [23]．この知見に基づき本研究では，

Aq およびユーザ集合 Ua で集約することによって，入力されたユーザの実世界での行動と他者の投稿との関係性に着目する．

種類の行動に影響を与える投稿のランキング Lq を出力する．

具体的には，「ユーザの実世界での行動は，その行動に強く関連

2. 1 節で述べたように，ソーシャルメディアに投稿される情する他者の投稿に強い影響を受ける」と仮定する．この仮定に報は自己申告でありバイアスが存在し得る [4], [8], [24]．そのた

基づき，ユーザ u が行動 a を実行したことを示す投稿 pua と，め，本タスクで解決すべき課題の 1 つとして，所与の行動クエ

u のタイムライン Tu に表示された他者の投稿 pi

リに関連する行動が実際に実行されたことを客観的に示す投稿(o)を表す特徴量 ϕrel (pi , pua ) を次式で計算する．

の特定があげられる．第 2 の課題は，投稿集合の集約時におけ

(o)

との関連性

るランキングの観点に関するものである．適切な行動の選択を

)
(
(o)
(o)
ϕrel (pi , pua ) = Sim v(pi ), v(a) .

支援するためには，出力されるランキングは，行動クエリに強ここで，v(x) は文書 x のベクトル表現を表す．行動 a を表す文

く関連する投稿を上位に配置（適合性），行動の実行に大きな書として，購入された商品の名称，製造業者，およびカテゴリを影響を与えた投稿を上位に配置（影響力），ならびに行動選択連結したテキストを用いる．投稿 p については，投稿テキスト時に考慮すべき情報に関する投稿を網羅（網羅性）という 3 つ

を 1 つの文書とみなす．文書のベクトル表現には，bag-or-wordsの要件をみたす必要がある．

モデルや分散表現などさまざまな方法が存在する．本研究では，(2)

実験を通じて最適なものを選択する．2 つのベクトル間の類似

4. 購買行動に影響を与える情報の発見
本節では，3 節で述べた各タスクに対する手法を提案する．

4. 1 TASK -1

度 Sim(·, ·) の計算にはコサイン類似度を用いる．上式は，購入された商品の情報に類似する内容を含む投稿に高い値を与える．

4. 1. 2 投稿者に関する特徴量

まず，個人の行動に影響を与えた他者の投稿の検出（TASK -1）
に対する手法を提案する．3. 2. 1 節で述べたように，本タスク
では，入力として与えられるタイムラインの中に，実世界での行動の実行に影響を与えた他者の投稿が存在しない場合を考慮する必要がある．そこで本研究では，所与のユーザタイムライ(o)ン Tu に含まれる他者の各投稿 pi

(o)

∈ Pu

に対して，タイムラ(o)

イン終点の投稿 pua が示す行動 a に与える影響度 I(pi , Tu ) を(o)

計算し，次式をみたす pi(o)をタスクの出力 Pua の要素とする．
(o)I(pi , Tu ) >= σ.
ここで，σ は閾値を表すパラメータである．

(1)

2 節で述べたように，人々は赤の他人よりも友人やフォロ
ワーといった知人に影響を受けやすいことが報告されている [19], [23]．こうした知見を踏まえて本研究では，「ユーザの実世界での行動は，親しい関係にある他者の投稿に強い影響を受ける」と仮定する．この仮定に基づき，行動 a の実行に関する投稿 pua を行ったユーザ u と，u のタイムライン上に出現する投稿を行った他のユーザ u(o) の親密性を表す特徴量

ϕfri (u(o) , u) を次式で計算する．
|Comm(u(o) , u)|.
′u′ ∈U (Tu )\{u} |Comm(u , u)|ϕfri (u(o) , u) = ∑(3)

ここで，U (Tu ) はタイムライン Tu に含まれる投稿を発信した′

宣伝特有の語が多く含まれる場合に訴求力が高いと判断可能にユーザの集合を表す．また，Comm(u , u) はタイムライン Tuなることが期待される．なお，各訓練事例の特徴量にはテキスに含まれる全投稿のうち，ユーザ u′ と u の双方が関与するもト中の各語の出現頻度に基づく bag-of-words 表現を利用する．

のの集合を表す．上式は，ユーザ u と頻繁に連絡を取り合って実際のモデル学習に用いるクエリ集合については 5 節で述べる．

いる他のユーザに高い値を与える．

4. 2 TASK -2

また，行動の兆候は実行直前になるほど顕著になるという研次に，行動選択に影響を与える投稿の検索（TASK -2）に対究結果も存在する [17]．そこで，「ユーザの実世界での行動は，する手法を提案する．3. 2. 2 節で述べたように，本タスクでは，直近に連絡を取り合った他者の投稿に強い影響を受ける」こと

行動の実行を客観的に示す投稿の特定，および行動に影響を与も仮定する．この仮定に基づき，ユーザ u が発信した行動 a のえる投稿のランキングという 2 つの課題を解決する必要がある．

実行に関する投稿 pua と，ユーザタイムライン上の他者の投稿

以下では各課題に対する我々のアプローチを順番に説明する．

(o)

pi

(o)

の近接性を表す特徴量 ϕprox (pi , pua ) を次式で計算する．
(o)

ϕprox (pi , pua ) = e()(o)−λ· t(pua )−t(pi )4. 2. 1 行動の実行を客観的に示す投稿の特定自己申告である投稿から行動が実際に実行されたかを判断す.

(4)

るために，本研究では，ソーシャルメディアと連携する外部の

ここで，パラメータ λ はいわゆる崩壊定数であり正の実数値をオンラインサービスに着目する．購買に関する代表的なオンとる．上式は，行動 a が実行される直近に発信されたユーザタ

ラインサービスである Amazon では，ユーザが商品を購入した

イムライン上の他者の投稿に高い値を与える．

際に，その事実をソーシャルメディアに投稿する機能が提供さ

4. 1. 3 投稿文体に関する特徴量れている．そのため，この機能を利用して発信された投稿は，行動に影響を与える投稿を発見するための最後の手がかりとユーザの購買行動を客観的に示す証拠といえる．また，その投して，投稿テキストの文体に着目する．例として，デジタルカ

稿に含まれる URL から購入された商品に関する情報を取得す

メラの購入を考えているユーザを想定する．このユーザの興味ることが可能である．図 1 のタイムラインの終点は，この機能を引くためには，特定のデジタルカメラ製品の性能を淡々と説を通じて実際に発信された投稿を示している．そこで本研究で明するよりも，その魅力を熱意をこめて宣伝した方が効果的では，上述の機能を通じてソーシャルメディアに発信された全投あると我々は考える．そこで本研究では，感情や宣伝に関する

稿を，購買行動の実行を客観的に示す投稿集合 PU A として，本文体が訴求力を構成すると考え，「ユーザの実世界での行動は，タスクの実行に利用する．

訴求力の大きな他者の投稿に強い影響を受ける」と仮定する．
この仮定に基づき，ユーザ u のタイムライン Tu 上の他者の(o)(o)
投稿 pi の情動性を表す特徴量 ϕemo (pi ) を次式で計算する．

3. 2. 2 節で述べたように，本タスクの理想的な出力は，適合性，影響力，および網羅性をみたす投稿集合によって構成されるランキングである．各要件の詳細ならびにそれをみたすため∑(o)ϕemo (pi ) =4. 2. 2 行動に影響を与える投稿のランキング(o)w∈W (pi)

Polar(w).

(o)|W (pi )|(5)の解決策を以下で述べる．
適合性．第 1 に，本タスクの出力では行動クエリに強く関連

ここで，W (p) は投稿 p のテキスト中に出現する語の多重集合

する投稿が上位に配置されるべきである．例えば，“デジタルである．また，Polar(w) は語の極性値 ∈ [−1, 1] を表す．上式

カメラ 購入” という行動クエリに対しては，デジタルカメラ製

は，極性がポジティブな語を多く含む投稿に高い値を与える．

品の購入に関連する投稿が出力されることが望ましい．そこで，(o)

さらに，他者の投稿 pi(o)の宣伝力を表す特徴量 ϕads (pi ) を

pua の適合度 R(pua , q) を次式で計算する．

下記のロジスティック回帰モデルによって計算する．
(o)ϕads (pi ) =

1
(
).
∑
1 + exp −α − w ∈W (p(o) ) βwj
j

所与の行動クエリ q に対するユーザ u の行動 a に関する投稿R(pua , q) = 1(|W (a) ∩ W (q)| > 0) .

(6)

i

(7)

ここで，1(·) は指示関数である．本研究では，問題を単純化す

ここで，α および βw は実数パラメータである．上式は，高いパるために，クエリに対する投稿の適合度を 2 値として扱い，両

ラメータ値に対応する語が多く出現する投稿に高い値を与える．

者の間に共通する語が存在する場合に適合とみなす．

パラメータの推定方法は以下のとおりである．まず，購買に影響力．第 2 に，本タスクの出力では行動の実行に大きな影関するクエリ（例：「デジカメ 購入」）の集合を用意する．次響を与えた投稿が上位に配置されるべきである．そこで，ユーに，各クエリを Web 検索エンジンに発行することで得られる

ザ u が実行した行動 a に対する他者の投稿 p(o) ∈ Pu

各検索結果を正例として収集する．また，各クエリに関連する(o)′

度 I (p(o)の影響, u, a) を次式によって計算する．

Wikipedia 記事（例：「デジタルカメラ」）の各段落を負例として

I ′ (p(o) , u, q) = √収集する．これは，購入に関するクエリの検索検索には消費者

1

.

(8)

(o)

Rank(ipu , q)

を惹きつける宣伝文句が多く含まれる一方で，Wikipedia の記
(o)

(o)

事には製品の歴史や分類など客観的な事実情報が多く含まれる

ここで，ipu = I(p(o) , Tu ) である．関数 Rank(ipu , q) は，クエという論理的根拠に基づいている．このようにして学習したロリ q に適合する他者の投稿集合を影響度の降順にソートした際ジスティック回帰モデルを用いることで，投稿テキストの中にの投稿 p(o) の順位を表す．上式は，TASK -1 の出力の中で上位に配置された投稿に高い値を与える．

このアーカイブデータの中から，4. 2. 1 節で説明した Amazon

網羅性．第 3 に，本タスクの出力では行動選択時に考慮すべの購入シェア機能が利用されていた期間として 2015 年の 1 年

き情報に関する投稿が網羅されるべきである．例として，“デジ間を選択し，当該期間から購買行動の実行を示す投稿集合 PU,A

タルカメラ 購入” という行動クエリを再び考える．デジタルカを特定した．各投稿 pu,a ∈ PU,A について，その投稿日時から

メラには，価格やサイズ，機能など多くの属性が存在し，各製

遡って δ = 30 日以内に投稿された以下の種類の投稿をアーカ品によって特徴的な属性が異なる．そのため，デジタルカメラ

イブデータから抽出することで，投稿 pu,a を終点とするユーの購入に影響を与える情報には多様な観点が存在する．出力さザタイムライン Tu を構成した．

れる投稿間での観点の多様性を担保するために，行動 ai に影響•

購買者 u のメンション，リツイート，引用(o)を与えた他者の投稿 pi と行動 aj に影響を与えた他者の投稿(o)(o)
pj の間の類似度 S(ai , pi , aj , pj ) を次式によって計算する．

•

購買者 u に対する他者のメンション•

購買者 u の投稿に対する他者のリツイート，引用
(s)

(o)

このうち，第 1 の条件に合致する投稿の集合が Pu ，第 2 また(o)S(ai , pi , aj , pj ) = λa · Sim(v(ai ), v(aj ))(o)は第 3 の条件に合致する投稿の集合が Pu(o)(o)+ λp · Sim(v(pi ), v(pj )) .

(9)

ここで，λa と λp は線形結合の重みを表すパラメータであり，λa + λp = 1 をみたす．上式は，商品内容と投稿内容がともにランキング．上述の 3 つの要件に関する計算式を用いて，行動に影響を与える投稿のランキングを行う．本研究では，Maximal

Marginal Relevance（MMR） [5] とよばれる多様化アルゴリズ
ムを適用することで，行動に影響を与えた投稿を反復的に選択する．形式的な説明を以下で述べる．まず，4. 2. 1 節で述べた方法によって取得した購買行動の実行を客観的に示す投稿
集合 PU A から，行動に関する投稿とその行動に影響を与えた
投稿のペアのうち，所与のクエリに関連するものの集合 Sq を

Sq = {(pua , p) | pua ∈ PU A ∧ R(pua , q) = 1 ∧ p

(o)

(o)
∈ Pu }

によって得る．こうした得られた Sq から MMR が k 番目に選(o)択するペア (puak , pk ) は次式によって決定される．
[(o)(puak , pk ) =arg maxµI ′ · I ′ (p(o) , u, a)(pua ,p(o) )∈Sq \Tk−1− µS ·

max(pu′ a′ ,p′(o) )∈Tk−1

算出に必要な商品情報については，Amazon Product Advertising

API（注 2） を利用して収集した．
上述の操作によって，6,057 人のユーザが実行した購買行動に関する投稿を含むタイムライン 15,652 件が得られた．ここ類似する場合に高い値を与える．

(o)となる．特徴量の

]
(o)
′
′(o)
S(a, p , a , p )(10).

で，日用雑貨や飲食良品といった低価格商品（いわゆる低関与商品）は，消費者の意思が購買に高く関与しないため，本研究の対象としては不適切であると考えられる．そこで，価格
が 10,000 円を超える商品に限定することとした．さらに，影響度の算出には購買者と他者の双方の投稿が必要であるため，
(o)

(s)

Pu = ∅ ∨ Pu

= ∅ であるタイムライン Tu は除外することとした．以降で述べる評価実験ではこれらのフィルタリングを適用した後のデータセットを用いた．そこに含まれるユーザ数は1,212 人，タイムライン数は 1,690 件であった．
5. 1. 2 投稿文体特徴量の計算のための補助情報
4. 1. 3 節で述べたように，投稿文体に関する特徴量の計算はソーシャルメディア外部の補助情報に依存する．その準備について以下で述べる．
投稿の情動性の算出には，語の極性情報が必要となる．本
研究では，東北大学の乾・岡崎研究室が提供している日本語
評価極性辞書（用言編） [14] および日本語評価極性辞書（名ここで，Tk−1 は MMR によって既に選択された k − 1 件の投詞編） [10] を極性情報のコーパスとして用いた．前者には約稿ペアの集合である．また，µI ′ と µS は線形結合の重みをパ

5,000 件の用言，後者には約 13,000 件の名詞が含まれ，それぞラメータであり，µI ′ + µS = 1 をみたす．上式によって，多くれに極性情報が付与されている．本コーパスに含まれる各語 wの要件をみたす投稿が優先的に選択されることになる．こうしに対して，極性が正であれば極性値 Polar(w) = 1，中立であれ

(o)

(o)

て得られた投稿の系列 ⟨p1 , p1 , · · · ⟩ を，所与の行動クエリ q

ば Polar(w) = 0，負であれば Polar(w) = −1 という数値化をに対する本タスクの出力 Lq とする．

行った．

5. 評 価 実 験

投稿の宣伝力の算出には，購買に関する検索クエリ集合および Wikipedia 記事集合が必要となる．本研究では，上述のタイ

4 節で提案した購買行動に影響を与える情報を発見するため

ムラインデータセット中で頻出の購買カテゴリから，関連するの手法について，その有効性を検証するための評価実験を行っWikipedia 記事が存在するという条件に基づき，20 件を選択した．本節ではその内容を報告する．

た．選択した補助情報（紙面の都合上，上位 5 件）を表 1 に示

5. 1 データセット

す．各クエリに対して Bing の検索結果を最大 100 件取得した．

評価実験の実施時に利用したデータセットについて述べる．

また，MediaWiki action API（注 3） を用いて対応する Wikipedia 記

5. 1. 1 タイムライン

事を取得し，そこから改行文字を区切りとして段落を抽出した．

評価実験では，代表的なソーシャルメディアの 1 つである

Twitter を対象として選択した．本稿著者が所属する研究室で（注 2）

は，Twitter 上の投稿を長期的に収集しており，アーカイブされた投稿の総数は 2017 年 1 月時点で約 380 億件にのぼる．

https://affiliate-program.amazon.com/gp/advertising/api/
detail/main.html（注 3）

https://www.mediawiki.org/wiki/API:Main_page

購買カテゴリ

検索クエリ

Wikipedia 記事名

アニメ

アニメ 購入

アニメ

フィギュア・コレクタードール

フィギュア 購入

フィギュア

パソコン

パソコン 購入

パーソナルコンピュータ

ゲーム機本体ゲーム機 購入ゲーム機

デジカメ・ビデオカメラ

デジカメ 購入

デジタルカメラ

1.00

1.00

0.75
BOW
doc2vec
TF−IDF

0.50
0.25
0.00

0.00

0.25

0.50

Recall

0.75

0.50

0.00

1.00

(a) ベクトル表現手法

率が 1 対 1 となるようサンプリングしたものを宣伝力算出のた

図3
表2− phi_ads− phi_emo− phi_fri− phi_prox− phi_rel
All
Best

0.25

こうして得られた検索検索集合と段落集合に対して，両者の比めのロジスティック回帰モデルの訓練データとして用いた．

Features0.75

Vectors

Precision

宣伝力の算出に利用した補助情報の一部

Precision

表1

0.00

0.25

0.50

Recall0.75

1.00(b) 特徴量除去

適合率―再現率曲線

F1 値が最大時の評価点情報．太字は評価指標ごとの最良の結果
ならびに特徴量除去により精度が低下した結果（図 2b）を表す

5. 2 TASK -1
本節では，個人の行動に影響を与えた他者の投稿の検出（TASK -1）に対する提案手法（4. 1 節）の評価実験を報告する．

(a) ベクトル表現手法(b) 特徴量除去

手法

k

手法

k

B OW

21 0.29

0.16

0.21

−ϕrel

370 0.08

0.12

T F -I DF

32

0.28

0.24

0.26

−ϕfri

196

0.27

0.22

0.24

D OC 2V EC 35

0.17

0.16

0.17

−ϕprox

56

0.43

0.10

0.16

−ϕemo

118

0.47

0.24

0.31

−ϕads

154 0.53

0.34

0.42

の 3 種類の手法による検出精度を比較した．

A LL

192

0.27

0.22

0.24

B OW 文書中の各語の出現頻度に基づく bag-of-words 表現．

B EST

248

0.52

0.55

0.53

5. 2. 1 ベクトル表現手法の比較
提案手法は，投稿内容に関する特徴量を算出する際に，投稿や購買商品に関する文書のベクトル表現を利用する（4. 1. 1

P @k R@k F1 @k節）．その表現方法として最適なものを決定するために，以下

P @k R@k F1 @k
0.10

T F -I DF 文書中の各語の出現頻度と逆文書頻度に基づく tf-idf

このようにして学習した各ランキング関数に対して，ランダ

表現．逆文書頻度の計算に必要な総文書数には，タイムライ

ムに抽出した投稿集合を入力として与え，その出力を制御する

ンデータセット中のユニーク投稿数ならびに同データセット閾値 σ （4. 1 節）を変化させた際の適合率―再現率曲線を図 3a

中で購入されたユニーク商品数の和を用いた．

に示す．同図より，T F -I DF がどの再現率レベルにおいても他のD OC 2V EC 単 語 に 対 す る 分 散 表 現 手 法 の 1 つ で あ る

手法を上回る適合率を達成していることが分かる．その差は特word2vec [18] を文書用に拡張した手法 [15]．ベクトルのに再現率の低い領域において顕著であることから，T F -I DF は

次元数は 200 とし，その他の設定は Python のトピックモデリ

他の手法に比べて，影響力のある他者の投稿を出力ランキング

ング用ライブラリである gensim（注 4）のデフォルト値を用いた．

の上位に配置可能であるといえる．B OW は，T F -I DF に次ぐ検これらのベクトル表現手法を適用する際には，文書中のテキスト

出精度を示した．唯一の分散表現モデルである D OC 2V EC は，に対して小文字化および Unicode 正規化をした後で，MeCab（注 5）

他の手法と比べて，特にランキング上位における適合率が極めを用いて形態素を解析し，内容語（名詞，動詞，形容詞，副て悪いという結果が得られた．

詞）のみを抽出した．その際，投稿テキスト中に出現する新語各手法の適合率―再現率曲線の中で F1 値が最大となった評を可能な限り正確に検出するために，MeCab 用の辞書として価点の情報を表 2a にまとめる．T F -I DF は，投稿ランキングのmecab-ipadic-NEologd（注 6） を採用した．また，極端に低頻度あ上位 32 件を TASK -1 の出力とみなした場合に F1 値が最も高く

るいは高頻度な語はベクトル表現の学習に悪影響を与えかねななり，その値は他の手法を上回るという結果が得られた．そこ

いため，半数以上の文書に出現する語を省いた上で，出現頻度

で以降の評価実験では，T F -I DF を提案手法のベクトル表現手の高い上位 100,000 件の語集合を語彙として選択した．

法として採用した．なお，D OC 2V EC の精度が高くなかった理それぞれの手法について，影響度に基づく投稿のランキング(o)由については，6 節にて考察する．

関数 I(pi , Tu ) を下記の手順で学習した．

5. 2. 2 特徴量の有用性の評価（ 1 ） 購買日時の昇順でのタイムライン上位 200 件を選択．

4. 1 節で提案した特徴量の有用性を評価した．具体的にはま（ 2 ） 各タイムラインから最大 100 件の投稿をランダムに抽出．

ず，全特徴量の中から 1 つを除いた 4 種類の特徴量に対して，（ 3 ） 各投稿に対して影響の有無を本稿著者がアノテーション．

5. 2. 1 節で述べた学習データを用いてランキング関数を学習し（ 4 ） アノテーションされた投稿を訓練データとして，手法た．次に，得られたランキング関数に対して，タイムライン

ごとにランキング関数を学習．学習時の設定として，

データセット中の全投稿を入力として与えることで，全投稿のカーネルには放射基底関数（RBF）を採用し，その他はランキングを出力し，特徴量の除去前後における精度の変化を

rank（注 7）

SVMのデフォルト値を用いた．

分析した．ここで，特徴量 ϕi を除いた際に精度が大きく下がる場合は，ϕi が有用な特徴量であることを意味する．

（注 4）
（注 5）
（注 6）
（注 7）

各特徴量を除去した際の適合率―再現率曲線を図 3b に示す．
https://radimrehurek.com/gensim/index.html
http://taku910.github.io/mecab/

同図から，全ての特徴量を使った場合（A LL）に比べて，特徴

https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

量 ϕrel や ϕprox は精度が下降していることが確認できる．このhttps://www.cs.cornell.edu/people/tj/svm_light/svm_rank.

結果は，購買行動に影響を与える他者の投稿の検出にこれらのhtml

特徴量が有用であることを示唆している．特徴量 ϕfri についてて T F -I DF が最も有効であることが確認された．文書の分散は，除去の前後で精度にほとんど変化が見られなかった．残り

表現の学習手法である D OC 2V EC の検出精度は，3 種類の比の特徴量である ϕemo および ϕads については，特徴量の除去に

較手法の中で最も低い値となった．その理由について考察す

よって精度が上昇することが判明した．そこで，これらの 2 つる．D OC 2V EC では，2 つの文書間で出現する単語が表層的にの特徴量を除去してランキング関数（B EST）を学習し直した

異なっていても，両者が意味的に近い内容である場合には，類ところ，適合率―再現率曲線に大きな改善が確認された．

似度が高くなる．そのため，同一カテゴリに属する商品に関上述の特徴量の各組み合わせに対応する適合率―再現率曲線

する投稿はどれも類似していると判定されやすくなる．実際の中で F1 値が最大となった評価点の情報を表 2b に示す．同表に，ベクトル表現として D OC 2V EC を利用した場合に，トラから，有用な特徴量のみを用いてランキング関数を学習するこンスフォーマーのフィギュアの購入に最も影響を与えたと判定とで F1 値が 0.24 から 0.53 へと大きく上昇することが分かる．

された投稿は「ガンプラ情報解禁!! SDBF S × D × G ガンダ

そこで以降の評価実験では，影響力の算出に利用する特徴量のム http://t.co/6j0FhmQf7Y (商品ページは後ほど更新）#Gunpla

組み合わせとして B EST を採用した．除去することで精度がか#hol hobby http://t.co/GGwXREcNJD」という内容であった．一えって上昇した特徴量については，6 節でその原因を考察する．

方で，B OW や T F -I DF は文書間の単語分布の類似度を計算する

5. 2. 3 検出された投稿の定性分析

ため，こうした問題は生じない．さらに，T F -I DF では類似度の次に，提案手法が検出可能な投稿の性質を明らかにするため計算時に文書を特徴づける単語が重視されるため，購入されたに，出力結果の定性分析を行った．

商品名が他者の投稿にも含まれていた場合，その投稿は購買行

表 3 の上段に，提案手法の出力の最上位に配置された投稿を動と類似度が高いと判定されやすくなる．ベクトル表現手法の示す．この結果から，商品の正式名称と，「予約開始」や「発売精度が T F -I DF > B OW > D OC 2V EC となったのは以上の理由決定」といった宣伝文句を含む投稿が出力の最上位を占めていによるものと考えられる．

ることが分かる．こういった投稿の多くは，商品の製造元や販

5. 2. 2 節では，4. 1 節で提案した各特徴量の有用性を検証し売業者によって発信されている公式情報であった．表 3 の下段

た．その結果，関連性 ϕrel および近接性 ϕprox については，購は，購買者に対する他者からのメンションのうち，出力の上位

買行動に影響力のある投稿の検出に有用であることが確認されに配置されたものを示している．これらの投稿には，同表上段

た．一方で，情動性 ϕemo および宣伝力 ϕads については，これの投稿と比べて，商品に関する他者の意見や購買者へのアドバ

らの特徴量を用いることでかえって精度が悪化することが判明

イスが含まれているものが多かった．

した．その理由を以下で考察する．第 1 の理由として考えられ以上の分析から，提案手法は少なくとも 2 種類の投稿を影響るのは，これらの特徴量の計算に利用した補助情報の語彙と，力の高い情報として検出することが可能であることが判明した．

タイムラインデータセット中の投稿の語彙との間の乖離であ

1 つは，特定の商品あるいは商品カテゴリに興味を持つ広範囲

る．特に，情動性 ϕemo の算出に利用した極性辞書 [10], [14] は，のユーザに影響を与える公式情報である．もう 1 つは，個々の2008 年 12 月に公開されたものであるため，投稿の中に出現す

購買者の状況を踏まえた意見やアドバイスに関する情報である．

る新語の特徴を十分に捉えきれなかった可能性がある．次に，5. 3 TASK -2

宣伝力 ϕads の有用性の低さの理由を検証するために，学習し本節では，行動選択に影響を与える投稿の検索（TASK -2）にたロジスティック回帰モデルを解析し，各語 w に割り当てられ対する提案手法（4. 2 節）の評価実験について報告する．
比較的広い嗜好に関する行動クエリとして「blu-ray」，よりた重み βw を調査した．その結果，宣伝力に正の影響があると判定された（＝重みの大きい）語の上位 10 件は，
「購入」，
「通

限定的な嗜好に関する行動クエリとして「アイカツ!」を選択

販」，「アニメ」，「wikipedia」，「デジカメ」，「商品」，「blu-ray」，

した．各クエリに対して，適合性と影響力のみを考慮した場合「購入特典」，「情報」，および「買う」であり，宣伝力に直接的（µI ′ = 1.0）と，さらに網羅性を考慮した場合（µI ′ = 0.5）のには関係しない語が多く含まれていたことが判明した．改善案

それぞれについて，生成された投稿のランキングを表 4 に示す．

として，今回はデータ量の都合で断念したが，Web 検索結果の同表から，適合性と影響力のみに基づくランキングでは，内容の重複する投稿が上位を占めていることが分かる．一方で，網羅性を考慮したランキングでは，その問題が解消され，クエ代わりに検索結果中の広告を用いることが考えられる．

7. お わ り にリに適合する多様な商品に関する影響力の高い投稿が上位に配

本稿では，人々の実世界での行動に影響を与える情報のソー置されていることが確認できる．以上の結果は，投稿をランキ

シャルメディアからの発見に向けて，個人の購買行動に影響をングする際に適合性と影響力に加えて網羅性を考慮することの与えた他者の投稿の検出，および購買行動の選択に影響を与え有用性を示しているといえる．

る投稿の検索という 2 種類のタスクを解決する手法を提案し

6. 考

察

本節では，提案手法の有効性と問題点を明らかにするために，

5 節で報告した実験結果について考察する．
5. 2. 1 節の実験の結果，投稿および行動のベクトル表現とした．提案手法は，ソーシャルメディアと連携する外部サービスに着目することで，実世界での行動の実行を客観的に示す投稿を特定する．特定した投稿からユーザのタイムラインを遡って解析し，投稿内容の関連性，投稿者の親密性および近接性，ならびに投稿文体の情動性および宣伝力といった多様な手がかり

表3

提案手法によって検出された投稿の実例．上段はランキング最上位の投稿．下段はランキング上位の他者から購買者へのメンションk

投稿テキスト1

サイボーグ 009VS デビルマン コンプリート Blu-ray《初回生産限定版》 【Blu-ray】 http://t.co/gt5AoX14l0 #hol dvd 夢すぎる共演、、、

2【あみあみ予約開始】『METAL GEAR SOLID METAL GEAR REX ハーフサイズ版』 http://t.co/LLjMPBYNSv http://t.co/uy2PqsTt6c

3【宣伝】CHAOS;CHILD(限定版) (『設定資料集』『二枚組サウンドトラック CD』 同梱) http://t.co/RgvWij9T4C #カオチャ

4「劇場版プリパラ

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86@yurihimesama AHS さんへの貢献にもなるしね なお使う予定はいまのとこないもよう

み〜んなあつまれ！プリズム☆ツアーズ」の Blu-ray ＆ DVD が 9/11 発売決定！Blu-ray はルート選択機能付き！初回版にはプロモマイチケもつきます . . .

248 @uwdd Air540 はちょっとペラッペラだけどメンテしやすいよ まぁ750D 勧めるけど295 @adobep nasne は SONY には珍しく、手放しで神製品と言えますね。
336 @sasami1030 ミノウラは安定ですなー！俺は taxc ですけど！びーさんと神風氏はミノウラだったはず！
366 @kaorun55 あと、XYZ はわりとソフトウェアのアップデートもしっかりやってくれる印象があります（最初の頃のダヴィンチ AiO のスキャン性能はイマイチでしたが、 . . .

表4
q

µI ′

提案手法によって検索された投稿の実例

k 投稿テキスト
1 2016-01-06 【早期購入特典あり】仮面ライダークウガ Blu-ray BOX 1 (オリジナル… オダギリジョー http://t.co/SsdM1u1CBa #sinkan
2 2016-03-09 【早期購入特典あり】仮面ライダークウガ Blu-ray BOX 2 (オリジナル… オダギリジョー http://t.co/XX9x0GFswf #sinkan

1.0

3 2016-05-11 【早期購入特典あり】仮面ライダークウガ Blu-ray BOX 3〈完〉 (オリ… オダギリジョー http://t.co/ekkGMmzPlW #sinkan
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blu-ray

1 2016-01-06 【早期購入特典あり】仮面ライダークウガ Blu-ray BOX 1 (オリジナル… オダギリジョー http://t.co/SsdM1u1CBa #sinkan
2 『マッドマックス 怒りのデス・ロード ブルーレイ&DVD セット (初回限定生産/2 枚組/デジタルコピー付) 』 生きろ。この MAD〈狂気〉に満ちた世界を。. . .
0.5

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アイカツ!

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2 劇場版アイカツ！BD/DVD の発売が発表されました。『超豪華版大スター宮いちご BOX』につくドラマＣＤは僕が書きます…という情報をネットで見て . . .
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3 蘭「劇場版のセル BD ＆ DVD は 4 種類あるけど、何が違うんだ？」あおい「一番の差は特典かな。豪華版と超豪華版に付いてくる録りおろし新作ドラマ . . .
4 凛「BD-BOX4 の特典クリアファイル見本が到着♪」珠璃「ボニータ！つまり表がバニチリ裏がルミナスでとっても可愛い…やで♪」まどか「むしろ私は . . .
5 @lovin HighTouch シリアスなアニメばかりだと頭が疲れてしまうだからＭＦ枠のような頭空っぽにしてぼけーっと眺められるアニメこそが今の時代求め . . .

を用いることで，実世界での行動に影響を与えた投稿を検出す[9]

る．さらに，得られた投稿を複数のタイムライン間で集約する[10]

ことで，行動選択の判断材料となる投稿のランキングを生成す
る．2015 年の Twitter アーカイブデータを用いた評価実験の結果，提案手法は適切な特徴量の組み合わせによって F1 = 0.53という検出精度を達成可能であること，および影響力のある多様な投稿集合を検索可能であることが確認された．
今後の課題の 1 つとして対象行動の汎化があげられる．本稿
では実世界行動の中でも重要な研究対象である消費者行動に焦点をあてたが，交通や観光などその他のドメインについても提

[11]
[12]
[13]
[14]

[15]
[16]
[17]

案手法の有用性を検証する予定である．また，行動の変化対象
を個人から社会へと拡大し，時代の経過にともなう人々の行動変化に影響を与えた要因を解析することを検討している．
文
[1]
[2]
[3]
[4]

[5]
[6]
[7]
[8]

献

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