DEIM Forum 2017 C7-1

マイクロブログからのリアルタイム地域情報抽出上村 卓也†

新田 直子 †

中村 和晃†

馬場口登†† 大阪大学大学院工学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 2-1
E-mail: †kamimura@nanase.comm.eng.osaka-u.ac.jp,††{naoko,k-nakamura,babaguchi}@comm.eng.osaka-u.ac.jp
あらまし

近年 Twitter を代表としたマイクロブログの普及に伴い，多くのユーザが実世界観測情報をリアルタイムに投稿することが可能となった．複数のユーザが同じ対象の観測情報を位置情報と共に投稿した場合，これらの投稿から，観測対象を表す単語や画像などが地域情報として抽出できる．本研究では特に，観測対象によって観測情報の投稿頻度が異なること，また，地域情報には常にその地域で観測される定常的なものと，一時的に観測される非定常的なものが存在することに着目し，Twitter の位置情報付き投稿から多くの最新の地域情報を抽出することを目的とする．提案手法は，位置情報付き投稿が発信されるごとに，投稿された単語の出現履歴を更新し，各単語の時空間的出現特性に応じて定常，もしくは非定常な地域情報を表す単語をローカル語として抽出する．非定常な地域情報を表すローカル語に対しては，さらなる出現履歴の更新により，削除，もしくは位置情報を更新する．抽出された地域情報を，既存の地名辞書に含まれる場所語や，既存手法により抽出したローカル語との比較により評価した．
キーワード

マイクロブログ，地域情報，ローカル語，リアルタイム処理

1. は じ め に
近年，インターネットの発達により，世界中の地域情報の取得が容易に入手できるようになっている．地域情報として，専ると考えられるが，常に最新の地域情報を保持するためには，ジオタグ付き投稿を常に観測し，定常語と非定常語の抽出や非定常語の示す位置の更新，空間的局所性を持たなくなった非定常語の削除を行なうオンライン処理が必要となる．

門機関が作成した，場所語を緯度・経度情報と共に保持する

本研究では，このようなジオタグ付き投稿に対するオンライ

地名辞書や，GeoNames [1] のような，クラウドソーシングのン処理により，リアルタイムな地域情報を保持するデータベー

利用により世界中のユーザによって構築される大規模な地名

スの構築手法を提案する．提案手法では，Twitter にジオタグ辞書が存在する．さらに，ソーシャルメディアの発達により，付き投稿が発信されるごとに，単語の空間的局所性をリアルタ

Twitter [2] や Flickr [3] などのマイクロブログに投稿される緯イムに解析することにより，各単語の時空間的出現特性に応じ度・経度で表されるジオタグと呼ばれる位置情報付きの投稿かたタイミングでローカル語判定を行う．また，ローカル語の示ら，呼称や略称などの非公式な語や，特産品や方言などの地域

す位置の一貫性を調べることにより，各ローカル語の定常語／に特有な語を地域情報として抽出することが可能となっている．

非定常語の判別，及び非定常語の削除や位置更新を実現する．

例えば，Rattenbury ら [11] は Flickr に投稿されるジオタグ

抽出したローカル語及びその位置，時間に基づき，ローカル語付き画像に付与されるタグの中で，空間的局所性の高いものをが表す対象の観測情報となる投稿も合わせて地域情報として収その場所の地域情報として抽出した．また，Cheng ら [12] や集する．アメリカ本土で一ヶ月間に発信されたジオタグ付きツChang ら [13] は，Twitter から長期間にわたり収集した大量のイートを使った実験では，使われる頻度が少ない語や，最新のジオタグ付き投稿において，空間的局所性の高い単語をその場

イベントを表す語などを含め，1 日平均約 1,500 個の定常語と所の地域情報を表すローカル語として抽出した．

約 100 個の非定常語を抽出することができた．

これらの手法では，長期間のジオタグ付き投稿から定常的な本研究の主な貢献は次に示すとおりである．

地域情報を表すローカル語（以下，定常語と呼ぶ）が抽出され

1) 観測情報の投稿頻度に応じたタイミングで地域情報を抽出るが，このような定常語の利用により，イベントなどの一時的する．

な地域情報を表すローカル語（以下，非定常語と呼ぶ）を抽出

2) 定常的／非定常的な地域情報を区別して抽出する．

する研究も行われている．例えば Watanabe ら [14] らは，位置

3) 非定常語の位置更新により，異なる地域で発生する同じ語情報を付与できるサービスである Foursquare [4] に登録されたで表される地域情報に対応する．

場所名を定常語として利用し，Twitter の投稿に含まれる単語

4) 非定常語に対するさらなる空間的局所性の観測により，一のなかで場所名と共起し，かつ時空間的に局所性の高いを非定時的な地域情報を削除する．

常語として抽出した．また，伊藤ら [15] は，Foursquare で登録された場所名と頻繁に共起する単語も定常語とすることによ

2. 提 案 手 法り，より多くの定常語を利用して，非定常語を抽出した．この提案手法は Twitter を対象とし，図 1 のように，経度・緯度

ように，ジオタグ付き投稿から定常語，非定常語共に抽出でき

x = (lat，long) で表されるジオタグが付与されたツイートと呼以上より提案手法は図 1 のように，Step1) ローカル語/一般
#Ì%

PA

²

語の判定，Step2) 定常語/非定常語の判定の 2 ステップから構

ßÞ áß

N

Œ×

成される．

j\qb

Step1) ローカル語/一般語の判定þÒ A

ツイートに含まれる各単語 uz は，自身の最新の出現履歴によっŸ4]•A ³¹A-YÒ
%ßåÚÝáß ÙåàÚáâà

%ßãÚáâà ÙããÚàÞâ

てローカル語か一般語に判定される．uz がどちらかに判定さ
Ÿ4]•A

³¹A

o8
þ

Ì

れた場合，uz の出現履歴を削除し，地域情報データベースに登

Ÿ4]•A

6Ò A
%

j\qb

録されているか確認する．

Step1-1) uz がローカル語と判定されたとき

åÛÝâÌÝßæÞã åÛÝâÌÝßæÞã
åÛÝâÌÝàæÝâ åÛÝâÌÝáæàß

Ò A 6Ò

A -YÒ

定常語として登録されていれば地域情報データベースに新しいジオタグとツイート，画像を追加し，そうでなければ Step2)

É`r>y4q‹4kに移行する．
図1

Step1-2) uz が一般語と判定されたとき提案手法の概要

地域情報データベースに登録されていた場合，過去の非定常語
ばれる投稿から，ローカル語 lk (k ∈ N)，およびローカル語がと判定し，地域情報データベースから削除する．

発信された位置のジオタグ集合 Gk = {xk,n |n = 1, · · · , Nk }，Step2) 定常語/非定常語の判定

ローカル語に関する画像集合 Vk = {Ik,i |i ∈ N}，ローカル語に

Step1-1) においてローカル語と判定された語が定常語か否かの関するツイート集合 Bk = {Ek,i |i ∈ N} がローカル語の定常語判定に応じ，地域情報データベースに登録されているか確認のと非定常語に分けて格納された地域情報データベースを構築す

もと，新しいジオタグとツイート，画像を追加する．

ることを目的とする．非定常語に関しては，初めてデータベー

Step2-1) 地域情報データベースに登録されている場合

スに記録された時間 stk と最後に記録された時間 ltk も同様に非定常語が定常語と判定された場合，定常語に変更する．それ

地域情報データベースに記録する．

以外は，記録されているジオタグやツイート，画像を更新もしローカル語 lk の示す地理的確率分布 Pk (x) はジオタグ集合

Gk から，カーネル密度推定を用いて以下のように求められる．
Nk
1 ∑ ( x − xk,n )Pk (x) =K
Nk h n=1h

くは削除する．

Step2-2) 地域情報データベースに登録されていない場合
定常語／非定常語の判定に応じてローカル語を登録する．

(1)

また，一時的に特定の地域の情報を表すが，その後用いられない非定常語を削除するため，登録されている非定常語 lk に

ただし，Nk は lk のジオタグ数，h はバンド幅，K(·) はカーネ

対して，最後の登録時間 ltk から 1 日時間が経過すると地域情

ル関数である．

報データベースから削除する．

Twitter では，有名な都市名などを表す定常語は使用頻度が高いのに対し，施設名や特産物などマイナな地域情報を表す定次節より各ステップの詳細を述べる．

2. 1 前 処 理

常語はめったに使われることがない．そのような定常語の出現

オンライン処理の実現のため，各単語の空間的局所性の判定

頻度の違いに対応するため，提案手法では単語ごとに出現履歴は効率的に行なう必要がある．そこで提案手法では，地理空間を記録する．ジオタグ付きツイートが投稿されるたびツイート

を複数のエリアに分割し，エリアごとの単語の出現頻度の比較に含まれる単語の出現履歴を更新し，ローカル語の判定を行う．

によりローカル語を抽出する．エリアごとのツイート数が異な

各単語の出現情報はローカル語と判定されるまでそれぞれ蓄積

ると単語の出現頻度にばらつきが生じ，正確にローカル語の判されるため，単語ごとに適切な時区間で局所性を判定すること定ができない．そこで，2 分割反復法を用いて地理空間上を各ができる．

エリアのツイート数がなるべく均等になるように分割する．2

また，非定常語が高い空間的局所性を持つのは一時的であり，分割反復法とは，2 次元の空間をツイート数が半分になるよう同じ語が，異なる時間に異なる地域の情報を表す場合もある．

に再帰的に分割するものであり，分割する回数を n に設定する

このような非定常語の空間分布の経時変化に対応するためには，と 2n 個のエリアに分割する．こうして得られたエリア集合を

各単語の最新の出現履歴を観測する必要がある．特に，一時的A = {aj |j = 1, · · · , J} とする．エリアの緯度・経度情報によっに局所性をもつ非定常語は，出現履歴を常に蓄積すると，過去て Twitter から得られるジオタグ付きツイートのエリアを決定の出現履歴の影響で局所性の判定が困難となる．そこで，局所する．Bot アカウントなどの同一ユーザによる複製ツイートの性の低い単語は一般語の可能性が高いと考え出現履歴を削除す

影響をふせぐため，各単語の出現頻度はユーザにつき各エリア

る．これにより，一時的な非定常語に対しても，適切に局所性で 1 回のみカウントする．

の判定が可能と期待される．

次に，ローカル語は地名や特産物，イベントなどを表す単語

ローカル語と判定された語は，一貫して同じ位置を示す場合，であり，主に名詞から構成されると考えられるため，ツイート

定常語と判断できる．そこで，ローカル語はまず非定常語とし，に対して Brill s Tagger [5] を用いて形態素解析を行い名詞の一定の時間同じ位置を示した場合に定常語と判定する．

みを抽出する．TermExtract [6] と呼ばれるキーワード自動抽出サービスを用いることにより，複数の単語からなる複合名詞

2. 3 定常語と非定常語の判定という単語が州の名抽出されたローカル語が一定の期間一貫して同じ場所を示しであるのに対し， Michigan Stadium は施設名であるように，ている場合，そのローカル語は定常語と考えられる．そこで，ローカル語を複合名詞として抽出することにより示す場所や意

ローカル語 lk が初めて抽出されたとき，抽出に利用した出現履

味が限定されると考えられるためである．以下では名詞・複合

歴の時区間長 tk が tk >= W を満たしていれば定常語と判定す

名詞を区別せず名詞と呼ぶ．抽出された名詞は，ローカル語のる．一方，一度非定常語と判定されたローカル語が，再びロー候補として以下の処理を行なう．

カル語として抽出された場合にはデータベースに記録しているを生成する．これは例えば Michigan

2. 2 ローカル語と一般語の判定

過去の出現履歴を参照し，示す場所の一貫性を検証する．

名詞 uz の出現履歴を頻度ヒストグラム Fuz = {fuz ,j |j =非定常語 lk の示す場所の一貫性を頻度ヒストグラムに基づ

1, · · · , J} として記録する．ここで，fuz ,j はエリア aj での出き検証する．ここで lk のデータベース内に記録されている頻度

現頻度を示す．uz を含んだジオタグ x = (lat, lon) ∈ aĵ の付

ヒストグラムと新しい出現履歴の頻度ヒストグラムをそれぞれ与されたツイートが投稿されるたび，fuz ,ĵ を 1 増やす．

Fkold と Fknew と定義する．ローカル語 lk は，stk から W の時

uz の局所性は，テキストマイニングの分野で，コーパス中

間が過ぎ，かつ Fkold と Fknew が十分類似しているとき，定常のドキュメントごとに固有の単語を抽出するために用いられ語である可能性が高い．よって，Fkold と Fknew の類似度 sk をる TFIDF 法を応用し，uz の J 個のエリアにおける最大出現

ヒストグラム交差法により算出し，sk >= S を満たすものを定頻度 fumax= arg max fuz ,j ，及び出現エリア数 |Auz | によりzj
TFIDF 値が最大となる tf idfumaxを算出し判定する．
z

常語と判定する．

tf idfumaxz= fumax· idfuzzJ, whereAuz = {aj |fuz ,j =| 0}idfuz = log|Auz |(2)(3)

ただし，|Az | は集合 Az 内の要素数を表す．

一方，sk >
= S を満たしているが stk から十分に時間が経っていないものは，非定常語として Fkold を以下の式で更新する．
f old(τ ) + f new (if sk =
| 0)
k,j
k,j
old(τ +1)
=
(6)
fk,j
f
(otherwise)k,jold(τ +1)

tf idfumax
は特定のエリアにおいて uz の出現頻度が高くなる
z>と大きくなる．よって，tf idfumax= R となる uz をローカル語
zlk と判定する．ここで，uz が 1 つのエリアで θ1 回出現し，かつ他のエリアでは出現していない場合，ローカル語と判定するとすれば，R は R = θ1 · logJ と決定できる．より多くのエリアで

ただし，fk,jold(τ )

を更新前，fk,jを更新後の lk のこれまでのエリア aj における出現頻度とする．また，sk < S である場
合は lk の示す位置が変化したと考え，データベースに記録されている lk に関する記録を新しい出現履歴により全て置き換
える．

>
出現している場合は，1 つのエリアで θ|Az | 回 (fumax= θ|Auz | )z3. 評 価 実 験

以上使用されなければローカル語と判定されず，θ|Az | は出現

Twitter の Streaming API を用いて緯度が 24 度から 49 度，

エリア数 |Auz | に応じて高くなるよう，以下のように自動的に決定される．

θ|Auz | =経度が-125 度から-66 度，すなわちアメリカ本土から発信された 2016 年の 1 月から 3 月の 3ヶ月分のジオタグ付きツイートRlog |AJu |(4)18,531,981 件と 2016 年の 9 月から 10 月の 1ヶ月分のジオタグ付きツイート 6,655,763 件を収集した．最初の 3ヶ月分のジオz

θ1 を低く設定すると，あまり観測情報が投稿されないマイナな

タグ付きツイートは前処理においてエリア分割に使用し，後の地域情報を表す定常語が抽出されやすくなる．

30 日分のジオタグ付きツイートは地域情報データベースを構

さらに，tf idfumax< r となる uz を一般語であると判定する．
z

uz が 1 つのエリアで θ1 回使用されたときに λθ1 個のエリアで築するのに使用した．

3. 1 パラメータの影響評価出現していれば一般語と判定するとすれば，r は r = θ1 · log λJ提案手法では，J と θ1 ，λθ1 ，W ，S の 5 つのパラメータがと決定できる．一般語も，1 つのエリアでの出現頻度が多い場

ある. 多くのローカル語を早い段階で抽出するため，1 つのエリ合には，λfumax
個以上のエリア（|Auz | >）で出現しな= λfumaxzz

アのみに 3 回出現した単語はローカル語と判定するよう θ1 = 3

θ1ければ一般語と判定されず，λfumax
は，最大出現頻度 fumaxにzz
応じて高くなるよう以下のように自動的に決定される．

λfumax=zに設定した上で，他のパラメータの影響を評価する．初めの 10日間のジオタグ付きツイート 2,316,213 件を用いて構築した地域情報データベース内にあるローカル語を以下の 4 種類の単語

Jr

exp f max(5)uzと比較し，その妥当性を評価した．
まず，複数のエリアで使用されるローカル語が正しく抽出でλθ1 を高く設定することにより，複数のエリアで使用される，きることを確認するため，48 個の州名，次に，使用頻度が低い

つまり州名など大きな地域の情報を表すローカル語を抽出でき

ローカル語が正しく抽出できることを確認するため，7,322 個のる．一方，多くのエリアで出現する一般語を削除する程度に低都市名を用いた．また，複数のエリアで使用される一般語が正く設定する必要がある．

しく判定できることを確認するため 296 個のストップワードを使用した．州名と都市名はともに約 30,000 個の場所名が登録されている Census 2015 U.S. Gazetteer [7] から，ストップワー”w¡

ドは Stopword List [8] から得た．これら 3 種類の単語はローカル語と一般語の判定と関係しており，J と λθ1 の評価に用い

”w¡

fLm2þ
gm2ø ûµþm2þ

る．また，定常語と非定常語を判定する W と S の影響を評価するため，約 220 万の場所名を掲載している GeoNames [1] を様々な場所名の真値として用いた．
¥‹¥‹

図 2 に J の値を変化させたときのローカル語と一般語の判定
結果への影響を示す．J が低すぎると，州名や都市名の空間的図 7 提案手法と Cheng らの手法で抽出した定常語数

局所性の判定が困難となり，一時的に正しくローカル語と抽出されたとしても，後に古い非定常語として誤って削除されやすらの手法ではサポートベクターマシン (SVM) による識別器を用

く，安定した定常語として抽出できない．一方，J が高すぎる

いて，空間的局所性に基づきローカル語を抽出する．Gazetteerとストップワードの局所性が高く判定され，ローカル語の信頼から無作為に選択した 296 個の都市名と，296 個のストップ

性が低くなる．

ワードを正例と負例のトレーニングデータとして学習した識別

次に図 3 に λθ1 の値を変化させたときのローカル語と一般語

器によって 10,082 個の定常語を抽出した．さらに，Gazetteerの判定結果への影響を示す．λθ1 は一般語と判定する際のエリに含まれる 7,322 個の都市名を手動で加えた計 17,404 個のロー

アの広がりに対するしきい値とみなせる．従って，J と同様に，

カル語に対し，各ローカル語を含んだジオタグ付きツイートのλθ1 が低いと，州名や都市名が一般語と誤って判定され，λθ1ジオタグを緯度・経度情報とした．

が高いと，ストップワードがローカル語と誤って判定される．

まず，各日において 1 日分のジオタグ付きツイートを受信し最後に，図 4 に S と W の値を変化させたときの定常語とた時点で提案手法によって抽出された定常語と非定常語の数を

非定常語の判定結果への影響を示す．S を高く設定すると，

図 5，6 に示す．ローカル語の示す位置の一貫性を検証するた

GeoNames に含まれる場所名が非定常語として多く残るが，Sめに一定の期間が必要なため，初めの 4 日間は非定常語の数がが 0.6 以下で結果はほぼ変化しない．これらの結果から，ほと多い．しかし 5 日目以降，約 100 個の非定常語を保ちながら 1

んどの場所名はほぼ同じエリアで使用されることが多く，頻度

日平均約 1,500 個の定常語数が抽出された．10 日後には提案手

ヒストグラムの類似度が 0.7 以上であったことがわかる．一方，法により 17,865 個の定常語が抽出され，10 日間のジオタグ付

それ以外のローカル語のほとんどが時間により大幅に異なるエきツイートを用いた Cheng らによる手法で抽出した定常語数

リアで出現し，頻度ヒストグラムの類似度は 0.2 未満となった．

を超えた．図 7 によると，Cheng らの手法で抽出したローカル

また，W が 8 時間以上のとき GeoNames に含まれる多くの場語と共通した語は約 30%であり，約 11,000 個のローカル語は

所名が非定常語として多く残る．一方，W を短くすると，多各手法でのみ抽出された．実際には，Cheng らの手法のみで抽くの非定常語が誤って定常語と判定されることが考えられるた

出されたローカル語のうち 4,927 個は Gazetteer から手動で加め，W = 7 時間程度一貫した場所で出現したローカル語を定えた都市名であるため，ジオタグ付きツイートからは抽出され常語と判定するのが望ましいと考えられる．

たローカル語は 6,182 個である．さらに図 5，7 に示すように，以上の結果より，今回の実験で用いたデータセットに対しては，θ1 = 3 のとき，J = 256, λθ1 = 25, S = 0.6, W = 7 時

提案手法は，30 日後にはさらに多くの他のデータベースに含まれないローカル語をジオタグ付きツイートから収集した．

間が適切である．これらのパラメータは地域情報を観測したジ

このように量としては多くのローカル語が抽出されている．

オタグ付きツイートの投稿頻度などに依存するため，すべてのさらに，ローカル語，及びその位置や時間など，抽出した地域

データセットに適切なパラメータの決定は困難であるが，以上

情報の正しさを評価するため，以下の節で応用例による評価結のように場所名，ストップワードなどの正解となるべき単語の果を示す．

利用により，データセットに応じたパラメータの決定が可能と

3. 2. 1 ツイートの発信位置推定考えられる．

抽出した地域情報の正しさを，テキスト情報のみを用いたツ3. 2 比 較 実 験

イートの発信位置推定により評価する．収集した 6,655,763 件

前節の結果からパラメータを J = 256, θ1 = 3, λθ1 = 25,のジオタグ付きツイートのうち 13,296 件のジオタグ付きツイー

S = 0.6, W = 7 時間とし，専門機関によって作成された地名

トをテストデータとし，残りから地域情報を抽出した．提案手辞書である Census 2015 U.S. Gazetteer [7]，クラウドソーシ

法では，位置推定と地域情報の抽出が並列に処理されるため，ングにより作成された地名辞書である GeoNames [1] との比較

テストツイートが投稿されると，それまでに投稿されたすべてにより，提案手法により得られた地域情報の妥当性についてさのジオタグ付きツイートから抽出したローカル語と位置情報らに検証する．Gazetteer は単語ごとに 1 つの緯度・経度情報，を用いて発信位置が推定される．位置推定の対象となるツイー

GeoNames は単語ごとに 1 つ以上の緯度・経度情報を保持する．
また，提案したオンライン処理の有効性を検証するため，

ト t が M 個のローカル語 lm (m = 1, · · · , M ) を含むとき，全∪ローカル語の発信位置のジオタグ集合 M
m=1 Gm から，式 (1)Cheng ら [12] の手法で初めの 10 日間のジオタグ付きツイートを用いてツイートの発信源の確率分布 Pt (x) を推定する．カーからバッチ処理により抽出したローカル語と比較する．Cheng

ネル関数はガウス関数を用い，バンド幅は Silverman [9] が提

50

46

45

46

43

41

GVQe}ŠWX

35”w¡X# of state names

40

30
25

21

20
15

22

22

16

16

20

10

5

3

5

0

0

256

512

0
8

16

32

64

128

J
stationary geospatial terms–

temporary geospatial terms(a) ローカル語に含まれる州名数––(b) ローカル語に含まれる都市名数–(c) ローカル語に含まれるストップワード数

図 2 J による影響 (θ1 = 3, λθ1 = J/10, W = 6 時間, S = 0.3). J が低いとき，州名と都市名が誤って一般語と判定され，J が高いとき，ストップワードが誤ってローカル語と判定

^¡X

”w¡X

GVQe}ŠWX

される．

–

–

–

(a) ローカル語に含まれる州名数––(b) ローカル語に含まれる都市名数–(c) ローカル語に含まれるストップワード数

図 3 λθ1 による影響 (θ1 = 3, J = 256, W = 6 時間, S = 0.3). λθ1 が低いとき，州名と都市名が誤って一般語と判定され，λθ1 が高いとき，ストップワードが誤ってローカル語と判UŠMgŠGÆþ

UŠMgŠGÆþ

–

–

X

X

定される．

û µ

fLm2þ

(a) 非定常語のうち GeoNames に含まれる場所語数

fLm2þ

û

ß

(b) 非定常語のうち GeoNames に含まれる場所語数

図 4 S による影響 (θ1 = 3, J = 256, λθ1 = 25, W = 6 時間) 及び W による影響 (θ1 = 3,

J = 256, λθ1 = 25, S = 0.6).

案したものを使用した．推定誤差は，推定された t の発信位置

テストツイートに含まれる単語と部分的なマッチングを行った．

xest (t) = arg max Pt (x) とテストツイートに付与されているジ

また，Cheng らの手法において最初の 10 日間のジオタグ付きx

オタグの誤差 [km] で算出する．

Gazetteer においては，都市名や町名，地区名に同じ語が重ツイートから抽出したローカル語 (これ以降は Cheng と表記する) に加え，30 日間全てのジオタグ付きツイートからもロー

複して用いられ，使用頻度の高い都市名のみを用いた場合が最

カル語 (これ以降は Cheng*と表記する) を抽出した．Cheng*も位置推定の精度が高かったため，30,000 個の場所名のうちはジオタグ付きツイートから抽出した 21,466 個のローカル語

7,322 個の都市名を位置推定に用いた．また，Gazetteer にはに，Gazetteer から得た 7,322 個の都市名を手動で加えた合計

chicago city のような公式名が登録されているが，Twitter

28,788 個のローカル語に相当する．提案手法においては，定常では chicago のように省略して使われることが多い．従って，語のみを位置推定に用いた結果 (Proposed*) と定常語と非定常

X
–

X
–

fLm2þ

šQm2û µfLm2þšQm2û µ

図 6 提案手法により抽出した非定常語数

図 5 提案手法により抽出した定常語数

表1語の両方を位置推定に用いた結果 (Proposed) を示す．

各手法により抽出されたローカル語

各手法

ローカル語

全ての手法

las vegas, new york, portland

差が 50km 以内のテストツイートの割合である推定精度 ACC

Gazetteer, Geonames，Cheng のみ

beach, park, dayton, hamptonを示す．GeoNames のローカル語により最も多くのテストツ

Cheng のみ

fall food festivals, crow, jewel

Cheng，提案手法のみ

cincinnati zoo, golden nugget hotel, rains

図 8，9 に各日において位置推定されたツイート数 T と推定誤

イートに対し位置推定されたが，そのほとんどは推定誤差が大
きく，ACC は一番低かった．Gazetteer は GeoNames よりも提案手法のみ (定常語)domain central park, waccamaw river

提案手法のみ (非定常語)

white plains oktoberfest, bears vs colts

精度よくツイートを位置推定することができたが，都市名のみ
表 2 各手法の位置推定結果 (30 日間平均)を用いているため推定できたツイート数 T は最も少なかった．
各手法

Proposed

Proposed*

T

97.6

95.2

196

60.8

109

109

と GeoNames は正しい場所名を含むが， beach や park

ACC(5km)

0.507

0.524

0.126

0.205

0.415

0.440

(728/5872)(373/1823)などの多くの場所で使用される語も含むため，推定精度が低下

ACC(50km)

0.180

0.371

(1059/5872)(676/1823)

表 1 に各手法で抽出されたローカル語の例を示す．Gazetteer(1515/2927) (1498/2857)
0.735

0.744

(2150/2927) (2127/2857)

した．一方，ジオタグ付きツイートから抽出したローカル語にACC(100km)

より，多くのツイートに対し正しく位置が推定された．
特に提案手法では domain central park などのあまり観測されない場所名が抽出され， fall food festival

や bears vscolts などのような一時的な非定常語を正しく抽出，また削除し

0.771

0.192

0.388

(1130/5872)(708/1823)

Cheng [12]Cheng* [12](1355/3269) (1539/3267)
0.612

0.672

(2002/3269) (2196/3267)
0.638

0.694

(2083/3269) (2267/3267)

表 3 各手法の位置推定結果 (後半の 10 日間平均)
各手法

Proposed

Proposed*

T

105

103

189

58.9

106

106

ACC(5km)

0.529

0.537

0.132

0.221

0.400

0.469

(249/1893)(124/589)(423/1057)(499/1063)

0.188

0.441

0.603

0.680

(356/1893)(218/589)(637/1057)(723/1063)

たことにより，最初の 10 日間のジオタグ付きツイートを学習し(558/1054) (554/1032)
ACC(50km)

た Cheng らの手法よりも良好な結果が得られた．Cheng*では30 日間のジオタグ付きツイートを学習しているため， domain

0.760(2225/2927) (2202/2857)

GeoNames [1] Gazetteer [7]

0.743

0.755

(783/1054) (779/1032)
ACC(100km)

0.761

0.773

(802/1054) (798/1032)

GeoNames [1] Gazetteer [7]Cheng [12]Cheng* [12]

0.199

0.441

0.620

0.694

(376/1893)(223/589)(655/1057)(738/1063)

central park などの観測頻度の低い場所名を抽出できるが，
crow や jewel などの一般語が一時的に局所性を持ったた

る．30,000 個以上のローカル語を用いて，高い推定精度 ACC

め，誤ってローカル語として抽出され，位置推定の精度が低下を保ちながら Cheng や Cheng* よりも多くのツイートを正しした．一方で，提案手法ではこれらの一般語を正しく削除でき，

く位置推定できた．

推定精度 ACC が最も高くなった．定常語のみを位置推定に用提案手法で多くのローカル語を抽出しても，位置推定されたいる方が推定精度は高くなるが，非定常語も位置推定に使うこ

ツイート数 T は Cheng や Cheng*と比べあまり増えなかった．

とにより，より多くのツイートに対し正しく位置が推定された．

これは，テストツイートはよく観測される対象に観測情報であ

表 2 に各手法における位置推定結果の 30 日間の平均をまとる可能性が高く，観測頻度の少ない対象を表すローカル語が位める．提案手法では，GeonNames よりも大幅に少ないローカ

置推定に用いられることが少ないためである．これらのローカ

ル語 (約 1.8%) により，2 倍のツイートに対し正しく位置が推定

ル語の妥当性を示すため，抽出されたすべてのローカル語は定された．また，Cheng らの手法と比較しても，2 倍程度のロー

常語，非定常語別にウェブサイト（注 1） に提示する．

カル語により，位置推定精度が向上した．

3. 2. 2 画像の自動タグ付け

Cheng や Cheng*は 10 日間や 30 日間のジオタグ付きツイー

次に，収集された地域情報の正しさを画像への自動タグ付け

トをバッチ処理により学習しているのに対し，提案手法では 1

により評価する．ここでは，提案手法でのみ抽出できたローカ

日目から順に学習しているため初期はローカル語が少なく，位

ル語の評価として，非定常語に焦点を当てて検証する．全ての置推定できるツイートが限定される．しかし，提案手法によっ

非定常語 lk について，初めて抽出された時間 stk と最後に抽てローカル語が多く抽出されるに従い，精度が向上した．表 2

出された時間 ltk ，ジオタグ集合 Gk ，ツイート例 Bk ，画像例に各手法における位置推定結果の後半の 10 日間の平均をまとめ（注 1）：http://www2c.comm.eng.osaka-u.ac.jp/˜kamimura/index.html

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図 8 T (位置推定されたテストツイート数)

図9

ACC (50 km 以内の誤差で位置推定されたテストツイートの割合)

Vk が地域情報として抽出されている．図 10，11 に 30 日目の
4 時間 (2016/10/09 9:00-13:00 PST) に抽出された非定常語を
位置及び語が表す対象の観測情報となるツイート例や画像例と共に示す．ほとんどが 4 時間内に各地で発生したイベントを表す語であるが，赤枠で示すように誤った非定常語も含まれていた．これは図 11 の最後で示すように同じ場所から異なるアカ
ウントによる投稿された複製ツイートが原因で抽出されたもの

D

である．

30 日目に抽出された 66 個の非定常語のうち，38 個の非定常語に対して平均 3.7 枚の画像が観測情報として抽出された．38
個の各非定常語 lk において，xest (lk ) = arg max Plk (x) の位x置が含まれるエリア内で，sk の前後 2 時間に投稿された画像を
非定常語 lk が表す対象を観測した画像の候補として収集した．
そのうち，ツイートの本文に非定常語 lk を含まないものを選

図 10

非定常語とそれに関する場所と画像例 (2016/10/09 9:00-13:00

PST). lk の場所は xest (lk ) = arg max Plk (x) で算出した.
x

択し合計 3,814 枚のテスト画像を用意した．

GoogLeNet [10] は ImageNet の画像を大量に学習した 22 層の畳み込みニューラルネットワークであり，画像に対して 1000のラベルとその予測スコアのベクトルを出力する．非定常語 lkの各テスト画像に対して，画像 Vk との GoogLeNet の出力のコサイン類似度をそれぞれ算出する．ここで，もっとも高い類
似度の値が P を超えたとき，テスト画像に対して lk のタグを付与する．P = 0.2 と設定したとき，6.7%のテスト画像に対して lk がタグとして付与され，手動で確認したところ，うち例は，誤ったタグ付けの例である．これは，テスト画像が場所，
時間，画像特徴すべての点において， neil という人物のイベントを表す特徴に類似したためである．
表 5 には 8 日目と 30 日目に候補画像に対して正しくタグ付
けが行なわれた例をそれぞれ示す．これらの画像は同じ場所で投稿されており GeoNames によるタグ付けでは chicagoのように同一であるが，提案手法では投稿時間と画像特徴の情報も使って go cubbies

や chicago marathon routeのように異なるイベントに関するタグが付与された．

64.9%が正しかった．
表 4 にテスト画像に対して正しくタグ付けが行なわれた例をツイートの本文と場所，時間と共に示す．他の地域情報データ
ベースとの比較を行なうため，場所情報のみから GeoNamesを用いてテスト画像のタグを推定した結果を示す．また，自動タグ付けは一般に画像特徴に基づき行われるため，GoogLeNet
による出力を画像特徴に基づく自動タグ付けの結果とした．一

今回は画像特徴の類似度の比較手法が単純であるため，より高精度の手法を用いることによりタグ付けの精度が上がる可能性はあるが，提案するオンライン処理で抽出した一時的な地域情報が画像の自動タグ付けにも利用できる程度に正しいことが示された．

4. ま と め方，提案手法では非定常語 lk が抽出された時間 stk や場所情報 Gk ，Vk の画像特徴を考慮したタグ付けが行われる．表 4 に，

GeoNames と GoogLeNet，提案手法によるタグ付けの結果を示す．GeoNames や GoogLeNet によるタグ付けでは chicagoのような場所名や， stageといった対象物が表されるが，提案手法では allstage arena saint pablo tour のように画像が撮影されたイベントに関するタグが付与される．表 4 の最後の本稿では，オンライン処理により，ジオタグ付きツイートが投稿されるごとに各単語の空間的局所性を観測し，信頼性の高
い最新の地域情報を多く収集する手法を提案した．収集した地域情報にはローカル語とその時間や場所に加えて，関連するツイートや画像情報が含まれる．アメリカ本土で投稿された 600
万件以上の一ヶ月間のジオタグ付きツイートを用いた実験では，

1 日平均で，使用頻度の低い語を含んだ約 1,500 個の定常語と表 4 自動タグ付けの例. GoogLeNet によるタグ付けは推定スコアを示している．
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raiders tailgateれる．今後の課題として，それらの語に対して正しく一般語と・Raiders tailgate don’t mess around. This is legit stuﬀ.

判定する処理方法の検討が挙げられる．

・Sunday Funday at The Raiders Tailgate with the black hole fans!

謝・Raiders Legend Bill Romanoski. @ Raiders Tailgate!!!

辞hurtsburg pumpkin festival

本研究の一部は科学研究費補助金基盤研究 (C) による．

・Pumpkin fun at the Hartsburg Pumpkin Festival!
・Smiling because of all the dogs we saw @ Hartsburg Pumpkin Festival
・Fall is life @ Hartsburg Pumpkin Festival

scary option
・AIDS :Why Pence Is A Scary Option For Women And Public Health
・AIDS :Why Pence Is A Scary Option For Women And Public Health
・AIDS :Why Pence Is A Scary Option For Women And Public Health

図 11

非定常語とそれに関するツイート例 (2016/10/09 9:00-13:00

PST)
表 5 8 日目及び 30 日目に投稿された画像の自動タグ付け例

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現在のイベントを表す約 100 個の非定常語を抽出し，1ヶ月で47,000 個のローカル語を抽出した．収集された地域情報の利用
により，他の地名辞書を用いた場合よりも多くのツイートに対し精度よく位置推定できること，また，Twitter に投稿された画像に対し，観測対象のイベントに関するタグを付与できることを確認した．一方で，提案手法では McDonaldのような

世界中の様々な場所で使用される定常語は抽出することができない．また，同じ場所で異なるアカウントにより似た内容の投稿が連続して行なわれた場合には，誤ったローカル語が抽出さ

文

献[1] GeoNames, http://www.geonames.org.
[2] Twitter, https://twitter.com.
[3] Flickr, https://flickr.com.
[4] Foursquare, https://foursquare.com.
[5] E. Brill, “A Simple Rule-based Part of Speech Tagger,”
Proceedings of Workshop on Speech and Natural Language,
pp.112-116, 1991.
[6] TermExtract, http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp.
[7] Census 2015 U.S. Gazetteer, https://www.census.gov/geo/mapsdata.
[8] Stopword List, http://www.ranks.nl/stopwords.
[9] B. W. Silverman, “Density Estimation for Statistics andData Analysis,” Monographs on Statistics and Applied
Probability, Chapman and Hall, 1986.
[10] C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D.
Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich,“Going Deeper with Convolutions,” Proceedings of IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.1–9, 2015.
[11] T. Rattenbury and M. Naaman, “Methods for Extracting
Place Semantics from Flickr Tags,” ACM Transaction on
the Web, 3(1), 30 pages, 2009.
[12] Z. Cheng, J. Caverlee, and K. Lee,You are Where You
Tweet: A Content-based Approach to Geo-locating Twitter Users, Proceedings of ACM International Conferenceon Information and Knowledge Management (CIKM), pp.
759–768, 2010.
[13] H. -W. Chang, D. Lee, M. Eltaher, and J. Lee, @Phillies
Tweeting from Philly? Predicting Twitter User Locations
with Spatial Word Usage, Proceedings of International
Conference on Advances in Social Networks Analysis andMining (ASONAM), pp. 111–118, 2012.
[14] K. Watanabe, M. Ochi, M. Okabe and R. Onai, “Jasmine:
A Real-tme Local-event Detection System based on Geolocation Information Propagated to Microblogs,” Proceedings of ACM International Conference on Information andKnowledge Management(CIKM), pp. 2541-2544, 2011.
[15] 伊藤正彦, 吉永直樹, 豊田正志, “マイクロブログストリーム
中の位置参照表現に着目した実世界イベントの時空間可視化,”
Proceedings of DEIM Forum, F1-4, 5 pages, 2016.