DEIM Forum 2017 P7-1

不満調査データセットを用いた不満グループの可視化
長谷川 徹†

北山 大輔††† 工学院大学工学部第二部 〒 163-8677 新宿区西新宿 1-24-2†† 工学院大学情報学部 〒 163-8677 新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †c513510@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし 近年，SNS や Web ページの文章を取得・分析し，様々に活用を行うテキストマイニング分野の研究が盛んである．そうしたテキストマイニング分野の研究では，何らかの事象に対する不満意見のテキストを分析，活用することを目的とする研究は数多く行われている．本研究では，国立情報学研究所（NII）が情報学研究データリポジトリ（IDR）にて提供している「不満調査データセット」を利用し，特定の事象に対して不満を持つユーザ層をグループ化
し，ユーザグループ間の関係性の抽出・可視化を試みる．
キーワード 情報可視化, 不満データセット

1. は じ め にセットの中で，特定の事象に対して不満を述べているデータを取得し，年齢や職業などのユーザデータを基準とした不満デー

近年，掲示板や SNS，ブログなど，Web 上で文章を中心とタのグループ化を行う．その上で，複数のグループ間の不満のして様々な交流を行う媒体が普及している．その普及に伴い，類似度や関係性の抽出・可視化を試みる．これにより，先に述情報学研究の分野においても，Web 上の文章を分析し，様々な

べたような不満データの「誰が」「何に対して」という点に注活用を行うテキストマイニング分野の研究が盛んである．

目した分析を行うことが可能となる．

それらの研究の中では，特に何らかの事象に対する不満意見

さらに，不満データセットが様々な対象に対する不満データが書かれた文書に着目し，不満意見の分析・活用を行おうとしを含んでいるという特性を利用することで，複数の対象事象にているものが複数存在する．多種多様なカテゴリや意図のある対する不満データのグループ化を行い，そうして生成される不文章の中で，特に不満意見だけに着目した研究が存在する理由

満グループの間で比較を行うことで，業種や企業などを跨いだとして，不満意見というものの活用可能性の高さがあげられる．

不満ユーザーの比較が可能となる．これを行うことで，単独の収集した不満意見の典型的な活用例として，企業が自社の製企業や商品などに対する不満ユーザの分析にとどまらず，他の品やサービスに対する不満を収集することで，製品やサービ企業においてはどのようなユーザ層が類似する不満を投稿しスの改善に活用したり，新製品の開発の参考にするというものているか，ということを可視化することが可能となり，さらにがある．こうした目的のための不満の収集は，テキストマイニ

分析の幅が広がると考えられる．本研究では，こうした「不満ングの普及以前からアンケートなど様々な形で行われてきたもデータのユーザ層を基準としたグループ化」，および「グループのであり，不満意見を参考にした改善を実施した結果，多くの間の比較・類似度の可視化」を可能とするシステムを構築した．

ユーザが不満に思っていた事象が解決した場合，売上やユーザ

以下，本論文の構成を示す．まず 2 章では，本研究で用いて満足度の向上に繋がる．

いるデータ，技術，および関連研究について説明する．3 章で不満データをこのような目的に利用するためには，「誰が，何は，本研究で用いる不満データセットについての情報を提示すに対して，どのような」不満を持っているかを分析することがる．4 章では，本研究の提案手法について具体的に説明する．5

重要となる．本研究では，この中で特に「誰が」，つまりどの章では，実際に行った実験とその結果について提示する．

ようなユーザが不満を投稿したか，という部分に着目した．
同一の対象に対する不満意見群を，年齢層や職業などのユー

2. 関 連 研 究

ザの属性を利用して振り分けを行った場合，ユーザ層ごとにそはじめに，本研究には国立情報学研究所（NII) が情報学研究

れぞれ持っている不満の傾向が異なる．このようにユーザー層

データリポジトリ（IDR）にて提供している「不満調査データを基準としたグループ化を行い，どういったユーザ層が何に不セット」を使用している．同データに関する研究として，デー満を持っているのか，どういったユーザ層同士は不満の傾向がタの構築自体に関わった三澤らによる，データそのものの構築類似しているのか，というような情報を可視化することができ

時の研究 [1] [2]，および，データを利用した不満意見の分類・ク

れば，さらなる不満の分析を行うことができ，より各個のユー

ラスタリングの研究 [3] が存在する．しかし，これらの研究に

ザ層に合わせた不満の解決法を探るようなことに役立てられる

おいては，先述した不満分析の要素「誰が」「何に」「どのようと考えられる．

な」というものの中で，「誰が」という点を扱っていない．本研

以上のような分析と可視化を行うために，本研究では，後述
する「不満調査データセット」を利用して研究を行う．データ

究は，不満を投稿したユーザグループに着目した可視化を行う
点で異なっている．

その他，本研究においては，不満データの分かち書きに形態素

表 1 不満データの構造

解析エンジン Mecab [4] を，データの可視化段階では Microsoft

項目名

データ内容

によるグラフ作成ツール GLEE [5] を，不満データの特徴量算

id

不満データの id

出・類似度算出に TF-IDF の cos 類似度推定法 [6] を使用してcompany name 不満対象の会社名
product name

不満の対象物

category

不満の大まかなカテゴリ *sub category

詳細なカテゴリ *点において，テキストマイニング分野において不満の分析をstate

ユーザの居住県 *行っているものと類似する研究であると考えられる．いわゆるbirth year

ユーザの誕生年 *テキストマイニングと呼ばれる，文章中の評価情報などを利用

job

ユーザの職業 *する研究には，小林ら [7] の研究を始めとして非常に多くのもgender

ユーザの性別 *のが存在する．

deviceユーザの使用している端末

time

不満が投稿された時刻

user number

ユーザ ID

fuman

不満の内容

タに対してテキストマイニングを行い，野菜の種類別に頻出すproposals改善のための提案

るクレーム語を抽出し，クレームの分析と処理への活用を試み

status

不満データが買い取られたかいる．
本研究は，不満が書かれたテキストデータを活用するという1 章で述べたような不満データの活用を行っている研究の例
として，磯島ら [8] の研究では，生協に寄せられたクレームデーている．坂井ら [9] の研究では，ブログに書き込まれた不満表
現から商品推薦を試みている．永井ら [10] の研究では，Web から収集した文書を利用し，クレームの調査・分析を行うシステ
ムを制作している．これらの研究は，情報系研究における不満
データの分析・活用の好例といえる．反面，本研究が目的とする「不満投稿者の年齢層・職業などを基準としたグループ化，関係性の可視化」という方向の分析は行っておらず，分析の方
針と目的に違いがある．
また，不満データがそれぞれ商品などに対する評価を行っている文書であることを考慮すると，各種 EC サイトのレビュー分析などを行っている研究も関連研究としてあげられる．レ
ビュー分析関連の研究として，中野 [11] らの研究では，商品レビュー要約のためにレビューのテキストデータを分析し，商品の評価属性と，それに対する意見のペアを抽出している．平山ら [12] の研究でも，同様にレビュー文書の分析を試みているが，これらの研究はそのレビューを投稿したユーザの年齢層の分析
やグループ化を行っている訳では無いという点で本研究とは異なる．

3. 不満データセット

稿することがほとんどである．そのため，不満データの収集時に，取得した文章が不満を表している文章なのかそうでないのか，という判別を行う必要がある．この不満調査データセットを利用した場合，不満データを取得する段階における文書判別の工程が不必要となるため，判別自体にかかる手間や，判別ミスによる不適切なデータの混入などを回避することができる．
他の特徴として，各個の不満データにそれぞれ不満を投稿したユーザの年齢層や性別，職業などのプロファイル情報が含まれていると言う点があげられる．SNS やブログなどの媒体においては，ユーザが自らのプロファイル情報を公開していない場
合が多く，プロファイルを用いた分析を行うことは難しい．それと比較して，不満意見とそれを投稿したユーザのプロファイ
ルが明確に紐付いているという「不満データセット」のデータ
構造は希少かつ有用なものであると考えられる．
以下，本研究に使用する不満データの内容について述べていく．データセットには，2015 年 3 月から 9 月までに投稿されたデータのうち，「不満買取センター」のオペレータがタグ付けを行った 254,683 件の不満データが収録されている．不満を投稿しているユニークユーザ数は 25,092 人である．

3. 1 不満データの概要
不満データセットとは，2 章で関連研究にあげた通り，国立
情報学研究所（NII) が情報学研究データリポジトリ（IDR）にて 2016 年 5 月 25 日から提供しているデータセットであり，「株
式会社不満買取センター」が自社の Web サービス「不満買取センター」に一般ユーザが投稿した不満データを収集・提供しているものである．
不満調査データセットの特徴として，その成り立ちから，含まれているデータが全て，最初から不満意見として投稿されたデータであると言う点があげられる．不満データに着目した先行研究においては，Twitter などの SNS や，ブログや掲示板な
どの Web サービスに投稿された不満文書を取得して利用しているものが多い．

SNS やブログなどから不満データを取得する場合，そうした媒体の投稿者は不満とそうでない文書を明示的に区別せずに投各個の不満データには，表 1 に示す項目のデータが含まれている．ただし，個々の不満データによっては一部項目のデータが入力されていない場合もある．表 1 に示した項目のうち，*マークが付いている項目は選択式のものである．

3. 2 不満ユーザのプロファイルに関する所見
この項では，不満ユーザのプロファイル的情報に関する統計的なデータや特性などを提示し，それに関する考察を行う．
まず，不満ユーザのプロファイルとして用いられるデータとしては，先述の不満データ項目のうち，「state : ユーザーの居住県」，「birth year : ユーザの誕生年」，「job : ユーザの職業」，「gender : ユーザの性別」，「device : ユーザの使用している端末」の 5 つの項目があげられる．
本研究においては，これらの項目の中で，「birth year : ユー
ザの誕生年」，「job : ユーザの職業」の 2 項目を重要視し，提表 3 不満投稿アカウントの職業分布

表 2 不満ユーザの性別ごとの年齢分布
年齢層

女性 男性

不明

投稿数

投稿比率

アカウント数アカウント比率

10s

777

362

78

8927

0.0351

専業主婦（主夫）

6373

0.253985

20s

4877

899

467

68944

0.2707none

5283

0.210545

30s

5027

818

629

86248

0.3386

パート・アルバイト

3410

0.135900

40s

2691

544

369

41877

0.1644

会社員（その他）

2083

0.083015

50s

918

191

148

12275

0.0482

学生

1856

0.073968

60s

151

62

36

2330

0.0091

会社員（事務系）

1837

0.07321153600.0002

会社員（技術系）

1467

0.058465

244 3935

33987

0.1334

その他

848

0.033796110.0000自営業

674

0.026861

無職

472

0.018811

自由業

405

0.016141

公務員

240

0.009565

経営者・役員144

0.005739

70s

8

none

1850

over

3

0

0

案手法によるユーザグループの作成においては，この 2 項目を変数としてユーザグループの作成を行っている．プロファイルとして利用可能な項目として 5 つの項目がある中で，この 2 項
目だけを特に利用する理由として，3 つの理由が存在する．

表 4 不満投稿アカウント・不満データの男女比分布
アカウント数 アカウント比率

1 つ目は，グループ化の条件とする項目を増やしすぎると，

投稿不満数

投稿比率

その条件に割り当たるものとして分類されるユーザグループがfemale16302

0.649689

186583 0.732609

細分化されすぎ，1 グループに含まれる不満データの数が少な

male

3125

0.124542

36581 0.143633

none

5665

0.225769

31519 0.123758

くなりすぎてしまい，分析に不都合が生じる．そのことから，グループ化の条件として利用する項目の数を制限する必要があったこと．

2 つ目は，「gender : ユーザの性別」項目が，不満調査データ
セットにおいて大きな偏りが存在する項目であり，グループ化

用するサービスであるため，ユーザ登録を行うためにパソコン
やスマートフォンなどの機器を使用している必要があることがあげられる．

の条件として用いるのにあまり適さない項目であったこと．こ

参考資料として，総務省の「インターネット利用動向」のの点については，後述する 3. 2. 2 項，3. 2. 3 項で詳しく述べてデータ（注 1）を参照すると，インターネットの利用率は 50 代かいる．

ら年齢が上がるごとに低下していることが見て取れる．こうしそして 3 つ目は，
「state : ユーザの居住県」および「device :ユーザの使用している端末」の 2 項目は，
「年齢」や「職業」，「性別」などの項目と比較した場合，そのユーザの持つ意見や立場などに与えている影響が，相対的には小さいだろうと考えたこと．
この 3 つの理由から，本研究においては，ユーザの分類にはた 50 代以降のインターネット利用者の少なさが，50 代以降の投稿者数が少ない理由の一端として考えられる．

3. 2. 2 不満ユーザの職業
次に，不満ユーザの職業分布について表 3 に提示する．表 3を参照すると，ユーザの約 25%を専業主婦（主夫）層が占めており最大のグループとなっている．2 位は職業未入力のアカウ

職業と年齢の項目だけを用いている．次項からはプロファイル

ントであり，3 位はパート・アルバイトの層となっている．こ

データのうち，誕生年，職業，性別の内容について個別に述べの 1 位から 3 位がデータ全体の約 6 割を占めている．

ていく．

また，職業データは，それぞれの属性ごとに年齢や性別との3. 2. 1 不満ユーザの年齢層関係性が深い．例として，「学生」ユーザはその大半が 10 代な

まず，不満データの投稿者の年齢層についての分析を行う．

いし 20 代のユーザである．
「専業主婦（主夫）」のユーザは女性注意すべき点として，不満データに含まれているのはユーザのの割合が全体の平均よりも高く，逆に「会社員（技術系）」は男

生年のみであり，直接的な年齢データではないことがある．今

性の割合が高い，というような関係が見られる．

回使用する不満データに関しては，不満データが取得された期間が全て 2015 年中であることから，ユーザの年齢は単純に2015 から生年を引くことで求めている．
これを踏まえて，全不満ユーザの性別ごとの年齢分布と，投稿されている不満データの数とその分布を表 2 に示す．

3. 2. 3 不満ユーザの男女比
次に，投稿者の男女比について提示する．はじめに，不満
データを投稿したアカウントの男女比分布と，実際に投稿された不満データの「gender」パラメータを集計したものを表 4 に示す．

表 2 を見て分かる通り，不満データ投稿者の中で最も多いの

まず，アカウント数とその中の比率を見ると，特に女性アカは 30 代，次いで 20 代，3 番目が 40 代となっている．この 20

ウントの数が多く，ユーザ全体のうち約 65%を占めていること〜40 代の層だけでデータ全体のうち 7 割強を占めている．

がわかる．次いで多いのは性別不明のアカウント，男性アカウ

一方で 20 代未満・50 代以降の数は，20〜40 代の層から離れるほどに少なくなっている．原因として考えられるのは，「不満
買取センター」のサービス自体がインターネットに接続して利（注 1）：http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/p/h27/html/

nc372110.html

ントは最も少ない数となっている．
一方で，実際に投稿された不満データに占める割合を比較す
ると，女性の投稿した不満データが全体のうち約 73%を占めており，アカウントの比率よりも更に高い値になっている．このことから，女性ユーザは一人あたりの不満投稿数も男性や不明
なアカウントよりも高いと言える．同時に，性別不明のアカウ
ントと男性アカウントの占める割合も逆転しており，性別不明

図1

類似不満グループ可視化システムの概略のアカウントよりも，性別を男性としているアカウントの方が不満投稿率が高いということがわかる．
不満データの男女比はこのように女性側に大きく偏っており，
加えて前節に述べたように，職業データとも強い関係性がある．
そのため，取得したデータの男女比には大きな偏りが生じることが多く，ユーザの男女による違いなどを利用した分析を行うことは難しいと言える．本研究において，不満データのグループ化に性別情報を用いないこととしたのはこの点が理由である．

3. 2. 4 不満プロファイルの正確性
以上，不満データのプロファイルに付いて述べてきたが，注意すべき点として，本研究を進める中で，不満データの「gender」
項目が “female” となっているにも関わらず不満の内容を見
図 2 検索工程の概略

ると「妻が〜」と妻に対する不満を書いていたり，その逆に，「gender」が “male” となっているにも関わらず，不満の内容は「夫が〜」となっているなど，ユーザの性別として登録されて一方，4 月〜6 月は毎月 8 万件超の不満データが存在し，このいる性別と，投稿されている不満の内容が食い違っている不満

期間だけで約 24 万件と，データセットに含まれる不満データ

データを複数件発見した．

約 25 万件のうちの大半を占めるボリュームを持っている．

こうした不満データが存在する原因として，まずアカウント

一方で 7 月〜9 月の不満データは数が少なく，合計して 600

登録時の設定ミスが考えられる．その他に考えられる可能性と件程度．加えて，この期間の不満データはほとんど 「status」

して，家族や友人など，異なる性別の人間によって構成される

値が “REJECTED” となっているものである．

グループの一人が不満買取センターに自分の情報を入力して4. 提 案 手 法

ユーザ登録を行った後，そのアカウントをグループ共有のアカウントとして利用した結果，様々な性別のユーザが同一アカウ
ントから不満を投稿している可能性があると考えられる．

この章では，本研究の目標である共通する不満を持つユーザの抽出とグループ化，グループ間の関係性の可視化を行うため

今回は少なくとも性別と不満データとの食い違いを発見したの手法について説明していく．本研究では，図 1 のような手順

が，性別と比べると発見・判断が難しいというだけで，年齢やで不満ユーザの抽出・関係性の可視化を行っている．各手順の職業などの項目に関しても，同様の原因から食い違いが生じて詳細について，以下に記載していく．

いる不満データは存在すると考えられる．

4. 1 検索

しかし，登録している属性と不満の内容に相違があるデータ

まず，検索の工程について説明する．検索工程の概略を図 2

を正確に判定・発見し，それを正しく修正するというのは現実に示す．検索の工程では，特定の対象に対して不満を述べてい的に困難である．そのため，本研究においては，不満データにる不満データを抽出するため，不満データセットの検索を行う．

含まれているユーザのプロファイルデータは全て正しいもので本研究では，特定対象に対する不満データの発見・抽出についあるという前提で実験を行っている．

て，単純にキーワード検索を行うことによって求めている．

このように，ユーザプロファイルの正確な判定は，本研究に

検索工程における具体的な処理を説明する．まず，不満デー

おいて今後改善すべき課題の一つである．

タのうち「fuman」，「company name」，「product name」の3. 2. 5 その他の不満データの情報

3 つを不満の対象が含まれうるデータであると考え，この項

以下，補足として，不満データに関する統計的な情報のうち，目に検索キーワードが含まれていた場合，キーワード k に対

ユーザプロファイル以外の項目で，特に注目すべき項目についして生成される不満データ群 DLk に追加していく．図に示して説明する．

た例の中では，「コンビニ」というキーワードで検索を行い，不満データの投稿期間について説明する．不満データセット「company name」にコンビニが入っていたもの，「fuman」にに含まれている不満データの投稿期間は 2015 年 3 月 18 日から

コンビニが入っていたものがそれぞれ不満データ群に追加され

9 月 23 日までとなっているが，3 月は 3 月 18 日以降のデータている．

しか存在しないため，6,000 件足らずのデータ量となっている．

なお，今回構築したシステムでは，検索時には単純な文章の図 3 保存工程の概略
図 4 比較工程の概略

一致だけを見ているため，例えば「シャープ」と検索した際には，電機メーカーの「シャープ」の他，「シャープペンシル」に対する不満なども検索結果に含んでしまう．この点は，今後の課題の一つである．

4. 2 保

存

次に，保存工程について説明する．保存工程の概略について
図 3 に示す．保存の工程では，検索結果のグループ化，それぞれに対する TF-IDF 値の算出，結果のデータベースへの保存と図 5 可視化工程の概略

いう 3 つの作業を行っている．
まず，求めた不満データリスト DLk について，含まれている個々の不満データの「job」「birth year」項目を利用し，職業・年齢を基準としたグループに分割する．例として，職業を「“主婦”， “会社員”」のどちらか，年齢を「“20〜29 歳”,“30〜39 歳” 」のどちらか，とした場合，不満データリスト DLk に対しては 2 × 2 = 4 通りの不満グループが生成されることに
なる．

(3)

最後に，このようにして算出したグループごとの TF-IDF 値をデータベースに記録していく．結果の保存は不満グループ群

Grk 単位で行っている．
4. 3 比較

次に，比較工程について説明する．比較工程の概略について

ユーザープロファイル情報である職業と年齢の組を p とした時，DLk に対して生成される不満グループ群を Grk ，それに含まれる個々のユーザ属性ごとの不満グループを Grpk と表記する．
次に，各不満グループ Grpk について，不満データの「fuman」
項目，つまり不満本文の文書データを分かち書きし，その中から名詞のみを取得して TF-IDF 値を算出していく．この際，不満グループ群 Grk を文書集合，それに対して存在する不満グ
ループ Grpk を一文書として TF-IDF を計算している．

図 4 に示す．比較の工程では，データベースに記録されてい′る他の不満グループ群 Grk を読み出し，それぞれ含まれている不満グループ間の類似度を算出してゆく．類似度算出には

TF-IDF の cos 類似度推定法を用いている．
比較対象とする不満グループについてはデータベースに保存済みのものから任意に選ぶことができる．つまり，実験において「検索・保存」の工程を繰り返すほどに，比較対象として選択できる不満グループ群が増えていくこととなる．
具体的な動作内容としては，総当り方式で類似度を算出してまず，TF 値は各文書，つまり Grpk における名詞の出現回数を集計することにより，それぞれの文書に対して求める．数式で表せば，tf (t, d) = wtd

tf -idf (t, d) = tf (t, d) × idf (t)いく方式となっている．仮にグループの属性 p が p1 , p2 , p3 ...pxとある場合，最初は Grpk1 と Grpk2 の cos 類似度を求め，次はGrpk3 へと推移し，Grk を比較し終えたら次は Grjk12 との比較
(1)を行う，という形で類似度を算出していく．
この際，グループ間の類似度が一定の値を超えた場合，そのとなる，この式における d は文書，つまり Grpk を示し，t は索引語，つまり文書中に出現する名詞を示す．

二つのグループは類似グループであるとする．類似グループに関しては二つのグループの間で TF-IDF 値の平均値を求めてい

IDF 値は，特定の単語が文書集合の中でいくつの文書に出現

き，値が高かった単語から順に「グループ間の特徴語」としてしているかを求め，その対数を IDF 値として利用するもので記録していく．この特徴語は後の可視化において使用する．まある．数式で表すと，たこの際，類似度の高さに応じて抽出する特徴語の数は変動さ

N
idf (t) = log
df (t)(2)

せる．

4. 4 可 視 化となる．この時，t は先と同じく索引語を示す．N は文書の数，

最後に，可視化工程について説明する．比較工程の概略につつまり文書集合 Grk のサイズである．df (t) は索引語 t が含まいて図 5 に示す．なお，図 5 に示した可視化グラフの形状はあれる文書 Grpk の数を示す．

くまで概念図としてのものであり，実際に本研究で試作を行っ

このようにして求めた TF と IDF を掛け合わせることにより，文書特徴量 TF-IDF が求まる．

たシステムの出力結果とは異なる．
可視化の工程では，「比較」の工程で発見した類似する不満グループと特徴語を可視化していく．具体的には，各不満グループと特徴語をそれぞれノードとし，グループから特徴語に対してエッジを接続していく．この時，「検索キーワード」「職業」「年齢層」をセットとしたものをグループ名とし，可視化に用いる．この時，一つのグループが複数のグループに対して類似度が高く，それぞれの特徴語に同一の単語が含まれていた場合，ノードを複数本作ることはせず，一本のノードにまとめている．
このような形で，類似したグループの間で TF-IDF 値が高かった単語を表示し，グラフ化を行う．これにより，類似する不満グループは同じ単語に対してエッジを伸ばしていることで判別できるようになる．

5. 実

図 6 「東芝」の可視化結果

験

5. 1 実験データおよびパラメータ
本章では，実際に構築したシステムによって行った不満グ
ループの関係性の可視化実験について説明・考察する．
本研究で実施した実験においては，まず，4. 1 節「検索」の工程における不満データのグループ化の条件として，「job」を「“パート・アルバイト”， “会社員（事務系）”， “専業主婦（主夫）”」のどれか，年齢を「20〜29 歳，30〜39 歳， 40〜49 歳

図 7 「パナソニック」の可視化結果」のどれかとしている．
それぞれの選択基準として，まず職業については 3. 2. 2 項のループ類似度算出と可視化を行った．実際にキーワードとして

表 3 で示した通り，「パート・アルバイト」「専業主婦（主夫）」

利用したのは「東芝」「パナソニック」の二つで，「東芝」にはの 2 つは，未入力を除けば上位 2 つを占めていることが選択の442 件，「パナソニック」には 883 件の不満データが存在した．

理由である．
「会社員（事務系）」に関しては，「パート・アルバ

この二つの企業はどちらも日本を代表する大手電機メーカーでイト」の次に来る「会社員（その他）」が区分けとして曖昧でああり，その展開商品は多岐にわたる．そのことから，不満の対ること，「学生」についても，年齢分布が 20 代以下に偏ってい象も幅広いものになることが考えられるため，グループ化を行ることから，どちらもグループ化に用いるデータとしてはあまう上で特徴的な結果が出るのではないかと想定し，キーワード

り適切でないと考え，その次点である「会社員（事務系）」をとしてこの 2 社を選択した．

選択した．年齢については，3. 2. 1 項で述べた通り，不満デー
タセットは 20 代〜40 代が最もデータ量が多く分布しているため，単純にこの部分を実験に用いた．
次に，4. 3 節「比較」における，類似グループと判断する類
似度の条件として，今回の実験においては類似度 0.15 以上の

5. 2. 1 単一キーワード内でのグループ可視化
実際のグループ化実験の結果を述べる前に，まず「東芝」「パ
ナソニック」それぞれのキーワードについての結果単体でグループ化と可視化を行い，それぞれのキーワードごとのグループの傾向を確認する．

ものを類似不満グループと認定し，基本的な特徴語の抽出数は最初に，「東芝」について可視化した結果を図 6 に示す．東芝

2 個，そこから類似度が 0.1 高くなるごとに特徴語の抽出個数については，各グループごとに不満の傾向が大きく別れており，を 1 個増やしている．また，類似度が 0.15 を超えるグループ

可視化されるほど類似度の高いグループが 1 組しか存在しないが多数存在した場合，全てを類似グループと判断して特徴語のという結果になった．類似度が高かったのは「専業主婦 30 代」

抽出・可視化を行うとグラフが複雑化しすぎることから，今回「専業主婦 40 代」という 2 グループであり，特徴語として抽出

は「0.15 を超えたもののうち上位 3 件」を類似グループと判定されたのは「掃除」「テレビ」という 2 語であった．

している．

次に，
「パナソニック」について可視化した結果を図 7 に示す．

なお，可視化にあたって，各グループの各属性の正式名称をパナソニックについては，東芝と比べるとグループ間の類似

表示した場合，グラフ内で非常にスペースを消費してしまうこ

度が高く，4 つの類似グループが可視化されたが，4 グループのとから，今回の実験ではグループ名・職業・年齢の全てについ間で特徴語はバラけず，4 グループで共通して「掃除」「機」とて，文頭から 3 文字を取得したものを可視化時に表示していいう単語が特徴語として抽出された．また，可視化手法の関係

る．例えば，キーワードとして「工学院大学」と入力していたで表示されなかったものの，これらのグループで TF-IDF 平均

場合は「工学院」に，職業が「パート・アルバイト」の場合は値が上位に来たものとしては，「洗濯」「乾燥」などが見られた．

「パート」にするという具合である．

「パナソニック」の可視化がこのようになった理由としては，

5. 2 実験の概要

類似度の高くならなかったグループである「会社員」の「20 代

実際に行った実験として，事業内容が類似する企業同士のグ〜40 代」および「パート・アルバイト」の「20 代・40 代」と比べて，抽出された 4 グループが共通して「掃除」「洗濯」なグループの可視化実験を行った．結果として，複数キーワード

ど，家事に関連する機器にまつわる不満を多く述べていたことで作成したグループの中で比較を行うことにより，横断的に類が原因だと考えられる．類似度が高かったグループのうち 3 つ

似関係を確認することができるようになった．結果としては，

が「専業主婦（主夫）」であることと，これらのグループが家異なるキーワードのグループで類似度が高いものはそのユーザ

事関連の単語を不満として述べているということは，直感的に属性の類似度が高い場合が多いということ，単独キーワードのも納得できる関係である．

中で独立しているグループが他のキーワードのグループと比較

5. 2. 2 2 つのキーワードでのグループ可視化
以上の結果を踏まえて，「東芝」「パナソニック」について可視化したものが図 8 である．

すると類似度が高くなる場合があることを確認した．
今回試作したシステムによる実験の結果を踏まえて，今後の課題をあげていく．

キーワードを 2 つ用いた可視化の結果として，それぞれ個別

まず，可視化システムの「検索」段階において，現状では企に可視化した際には現れなかったグループが可視化されている．

業名の表記ゆれや，検索単語が複数の企業名などに含まれてい例として，「パナソニック 会社員 20 代」の層を見てみると，単る場合などの検索に対応できないため，検索時に取得している体で見た場合の特徴語，つまり TF-IDF 値の高い単語としては

データの正確性には少なからず疑問がある．この点については，「放送」「録画」「翌週」などの単語があったが，これらは同じ

正規表現を利用可能な検索システムに改良するなどの解決策がパナソニックの他のグループとは類似しない単語だった．一方考えられる．

で，東芝グループとも類似度計算を行った場合，「東芝 パート

また，現状では複数キーワードでの可視化を行う際に使用す30 代」層とは「録画」が，「東芝 専業主婦 30 代」層とは「時間」る単語の組は純粋な人手によって検討・入力しているが，このが類似している，という結果が可視化された．このように，複場合，可視化を行っても類似度の高いグループが存在しなかっ数のキーワードを用いた可視化を行うことにより，初めて他のたり，あまり有効な可視化とならない場合が多くある．この点グループとの類似度が可視化されたり，単体での可視化を行っについては，一つのキーワードを人手で入力すると，もう一つた際には特徴語として現れなかったグループの特徴などが可視のキーワードとして入力した場合に有効な結果が出やすいと推化されることがわかった．

測される別のキーワードを推薦するなど，検索をアシストする

次に，同一対象にエッジを伸ばしているグループの属性に着機能を追加する必要があると考えている．

目すると，異なるキーワードであっても，職業か年齢層が一致

次に，可視化における最終的な出力結果については大いに改するグループの類似度が高くなる傾向があることがわかった．

善の余地がある，現状では類似グループと特徴語が多くなるに一例としては，東芝・パナソニックそれぞれの「専業主婦（主つれてノード数・エッジ数が増加していくため，複数キーワー

夫）
・20 代」層の類似度が高く，共通して「番組」「表」を特徴

ドの可視化結果はしばしば各グループの関係性を把握すること語としている部分や，同じくそれぞれの「専業主婦（主夫）・30が難しい複雑なものとなってしまう．可視化において特徴語と代」層が共通して「テレビ」「洗濯」「音」「掃除」という単語をして抽出している単語についても，現状では単純な形態素解析

特徴語としている部分などは特に顕著である．

の結果から計算された TF-IDF の値だけを基準としているた

次に，エッジ数が多い特徴語に着目すると，「掃除」「機」「テめ，意味の分かりづらい単語や，分かち書きに失敗した結果とレビ」に関しては個別に可視化を行った際にも抽出されていた思われる不適切な単語などがしばしば特徴語として登場していが，「録画」「番組」といった語は，個別の可視化時には出現しる．これらの点については，何らかの手法により，特徴語としなかった語である．これらは，個別に可視化を行った際にはそて抽出する単語についてフィルタリングなどを行ったり，ノー

れぞれグループごとの独立した特徴として存在していたものが，ドを統合するなど，可視化の結果をシンプルかつ理解しやすい

別のキーワードの不満グループにも似たような形で存在していものとする必要がある．

たことにより，可視化されたと考えられる．

一方，先に述べた結果の単純化と相反する事柄ではあるもの

一例として，「東芝 パート・アルバイト 40 代」層は東芝の個の，現状の可視化では，特徴語として抽出された単語がどのよ

別の可視化の際には類似度の高い別グループが存在しなかった

うなニュアンスで言及されているのか分かりづらいという問題

が，「パナソニック・専業主婦」の「30・40 代」層との類似度が存在する．例として，図 8 では「テレビ」という単語が特徴

は高く，可視化の対象に含まれた．このことから，一つのキー語になっているものの，「テレビ」の何について，どのように不ワードに対して作成された不満グループで他に類似するものが満を持たれているのかは把握することができない．これを解決ないグループであっても，別のキーワードに対して作成されたするためには，特徴語を抽出する際に，その語と同時に現れてグループとは類似する場合があることがわかる．

いる動詞や形容詞などを同時に抽出・可視化に利用することで，

6. まとめと今後の課題

不満の発生したシチュエーションやニュアンスをより深く理解できるのではないかと考えられる．

本研究では，「不満データセット」を利用し，不満を投稿した

根本的な可視化の方針についても，今回の研究においてはユーザの年齢・職業を基準とした不満データのグループ化と，様々な職業・年齢のユーザをグループ化し，グループごとの類

グループ間の関係性を可視化するシステムを試作した．

似度を比較する方式とした．これとは異なる方針として，例え試作したシステムでは，実際にキーワード 2 つを用いて類似ばユーザの傾向が専業主婦・女性などに偏っていることを逆に

図 8 「東芝」「パナソニック」の可視化結果利用し，「専業主婦」ユーザだけに注目して，特定のユーザ層が不満の対象ごとにどのような傾向の不満を持っているかの違いなどを可視化するという方針や，一旦作成した不満グループに含まれるユーザが，他にどのような対象に不満を持っているかを可視化するなどの方針も考えられる．
こうした点を踏まえ，今回作成した可視化システムの改善
や，異なる方針での可視化などを今後実施・検討していく必要
がある．

謝

辞

本研究では、株式会社不満買取センターが国立情報学研究所の協力により研究目的で提供している「不満調査データセット」
を利用しています．ここに謝意を表します．
本研究の一部は，平成 28 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし
ます．

文

献

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