日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）

Twitter を活用した初対面時の対話の活性化に関する研究
大竹 恒平†1

南場 浩平†2

岡 誠†3 生田目 崇†4

概要：本研究では，初対面時の対話活性化を目的とした話題提供とその効果について，実験とその評価を通じて論じる．対話に対する支援方法の一つに話題提供があるが，関心のある話題を被験者から事前に直接得ることは容易でない．そこで本研究では，SNS の一つである Twitter から被験者が過去に投稿したツイートを取得し，取得したツイート
データ中に含まれる単語を共起ネットワークとして表現し，対話時に提示することで，対話の活性化を試みる．こうした対話時の話題提供が，その後の対話にどのように影響を与えるかについて，被験者のコミュニケーション能力を考慮しながら評価する．実験および分析の結果，Twitter 上の情報を提示することは，対話時の盛り上がりに対して正の影響があることが確認された．また，特にコミュニケーション能力が高くない被験者について，対話の活性化が確認された．
キーワード：初対面，対話分析，Twitter，自然言語処理，共起ネットワーク

1. はじめにることもある．
その中でも特に初対面場面におけるコミュニケーショ

近年，情報通信技術の進展を背景に，インターネット上

ンは，人間関係が構築される出発点であり，相手に与えるで様々なコミュニケーションが行われている．中でも，印象を大きく左右させるため，関係性を構築する際には特Twitter や Facebook といった，「人と人とのつながりを促進・に重要な意味を持つといえる．しかし，対話によって得らサポートする機能をもち，ユーザ間のコミュニケーション

れる効果は，対話の場の状況やそこで交わされるコミュニがサービスの価値の源泉となっている会員専用のウェブサ

ケーションなどによって異なるため，必ずしも有意義な結ービス」[1]であるソーシャルネットワーキングサービス

果が得られるわけではない．たとえば，多くの人が集まる(SNS)がネットワークコミュニケーションツールとして急交流会やお見合い，懇親会の場では，そこでの参加者は他

速に普及してきた[2]．総務省の令和 3 年度版情報通信白書

人とのコミュニケーションを取りたい，もしくは何らかの[3]によれば，SNS の年代別利用率が最も高いのは 20 代で情報を得たい，といった特定の目的や意図を持っている．

90%を超えている．また，閉じたコミュニケーションが中

しかし，見知らぬ人同士がコミュニケーションを行う際に心の LINE と写真投稿が中心の Instagram を除き，ウェブサ

は，最初から自然に対話をすることは難しい場合も多く，

イトベースの代表的な SNS である Twitter と Facebook の利

対話自体が成立することさえ難しいこともある．その原因

用率は 20 代以下でそれぞれ 52.8%，49.3%であり，およその一つとして，鳥谷部は，お互いのことを何も知らない状

半数の若者が SNS を利用していることが報告されている

態では，どのようなトピック（話題）について話せばよい[4]．SNS は，自身の興味・関心を有する事柄に関して手軽かが分からず，またそのきっかけがつかめないためと論じに情報発信・収集が可能な CGM (Consumer Generated Media)ている[8]．このような問題に対して，現実世界で行われるであり，また，他のユーザとコミュニケーションを行う場

コミュニケーションの支援を目的とした研究も，古くから（コミュニケーションプラットフォーム）である．SNS を行われており[8, 9, 10, 11]．これらの研究では，コミュニケ

利用することで，ユーザは手軽に情報の受発信を行うことーションが行われている場に，コミュニケーションが開始ができ，見知らぬ人とのコミュニケーションや新たな友人されることを期待した何らかのきっかけとなる情報を提示

関係の形成を行うことができる．このような状況のもと，することにより，コミュニケーションの活性化を試みていSNS 上の情報を用いた，SNS 上のコミュニケーション支援

る．ただし，話者に関する情報を対話支援に用いるためにに関する研究が行われてきた[5, 6, 7]．

は，その情報を予め取得しておく必要がある．しかしそのまた，依然として，現実世界で行われる対面のコミュニ

ためには，対話を行う前にすべての対話者に予め自身のこケーション(face to face communication)は，人間関係の構築とについて入力をしてもらう必要があり，対話者への負担や知識の共有などにおいて非常に重要な役割を持っている．

が大きいといった共通の問題を有している．

単なる雑談と思えるコミュニケーションでさえも，円滑なこうした背景から，本研究では初対面における対話を対

人間関係構築の元となったり，有意義な知識共有が行われ象に，SNS 情報を用いて対話の活性化を試みが，対話の活†1 東海大学（連絡先：otake@tsc.u-tokai.ac.jp）†2 NTT コムウェア株式会社†3 東京都市大学†4 中央大学
投稿日：2021 年 12 月 15 日
採録日：2022 年 2 月 8 日ⓒ2022 Japan Social Data Science Society1日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
性化に必要な情報を，直接対話者から得ることは容易ではる．サイバー囲炉裏は，居心地を高め，その空間の滞在人ない．そこで本研究では，話者が有する SNS のアカウント

数や，対話を増やす効果があったと述べられている．また，情報から，これらの情報を抽出し，対話の支援に用いる．

ディスプレイ表示されている泡の 1 つに触れると，ユーザ

前述の通り，SNS ではユーザの行動（情報共有やコメントが最近見た Web ページが表示されるという機能がある．

のやり取り）や興味・関心に関する投稿やコミュニケーシ

Web ページに関する対話が多く行われたことから，話題提ョンの履歴が蓄積されている．これらのデータは，ユーザ供の要素があるとも述べられている．

自身により自発的に発信されたものであるため，自身の趣明神らは，独り言のように思い出を語るシステムにより味・興味に関するデータや，所属や地域などのユーザ属性

対話の促進を試みた[12]．独り言のストーリーは，ユーザがに関するデータが多く含まれていると考えられる．これら突っ込みを入れたくなるような，ユーザの予測を裏切るスのデータを使えばインターネット上のコミュニケーション

トーリー展開を持つ．また，ストーリーは子供時代に経験に限らず，現実世界で行われる対話の活性化にも役立てる

した遊びや流行したもの，学生時代を象徴する出来事の思ことができると考える．

い出に着目している．システムの独り言を聞くことにより，

本研究では，普及率などを考慮し Twitter に着目した．そ

ユーザはその思い出のトピックに関する記憶を想起する．

して，Twitter 上のデータを用いて現実世界で行われる初対ストーリーの予測を裏切る展開に対する，驚きや意外性を面時の一対一の対話での活性化支援を目的とする．具体的伝えることによる対話の活性化を期待している．また，には，対話は複数の話題（トピック）から形成されるもの

TwitterAPI (Application Programming Interface) 利用し，そのとし，初対面同士においても対話が長時間，継続的に行え

独り言に対する他者の感想やコメントを提示することで話るような話題の提示を行う．なお，本研究では，交流会や題の幅を広げている．

学会会場など特定の興味や関心を持った話者間の親交を深角らは，エージェントサロンと呼ぶシステムを用いて対めるという意図を持った対話を支援の対象とする．また，話の促進を試みた[13]．エージェントサロンは，複数のユー本研究において支援の対象とする対話は，言語を用いたもザが利用できる大きなディスプレイに，各ユーザに帰属しのとする．すなわち，顔の表情，顔色，視線，身振り手振たパーソナルエージェントをキャラクターアニメとして表りなどの非言語的な対話は対象としない．本研究では，親示する．Palm Guide と呼ばれる携帯ガイドシステムをエー交を深めるという対話の意図を持ち，新たな出会いの機会

ジェントサロンに赤外線通信することで，個人情報とともが多く存在する大学生を対象とした．

にエージェントはエージェントサロンに移る．パーソナル

2. 先行研究および本研究の位置づけ

エージェントは各ユーザの興味やそれまでの行動履歴に関する内容について，エージェント同士で自動的におしゃべ

対話の活性化を目的とした研究は，オンライン・オフラ

りを始め，ユーザになり代わり互いの経験に基づいた意見

イン問わずに注目を集めている．本節では，現実世界での交換を行う．そのおしゃべりを聞くことで，ユーザは共通

対話の活性化支援に関する研究，SNS 上のコミュニケーシ

の話題を得ることができ対話が促進される．提示する情報

ョンの活性化支援に関する研究に関する先行研究に触れる．

の種類としては，話者と無関係の情報，もしくは話者に結

なお，本節では，特にソーシャルメディアでの利用者の行

びついた情報が存在する．

動分析やサービスの利用継続に関して，本論文に関連した

2.2 SNS 上でのコミュニケーション活性化支援に関する先行研究について紹介し，本論文の位置づけについてまと

研究める．
2.1 現実世界での対話の活性化支援に関する研究
現実世界で行われる対話の活性化支援を目的とした研究では，コミュニケーションが行われている場に，必要な情報を提示することによって，コミュニケーションの活性化を試みたものがある．

SNS の普及に伴い，SNS 上でのコミュニケーション（例
えば書き込みや，ユーザ間の情報共有）の活性化を目的とした研究も数多く行われている．ここでは，本研究で対象とする Twitter を用いた研究について触れる．
向井らは，嗜好情報獲得のために Twitter 特有の機能である「リツイート」を対象に，時系列における投稿数の急激

松原らは，囲炉裏をメタファとしてサイバー囲炉裏と呼な変化「バースト」に着目した，リアルタイムな情報推薦

ぶコミュニケーションを触発するシステムを開発し，そのについて述べている[14]．リツイート中に含まれる名詞に有効性が論じている[10]．組織において自然発生的にでき対して，tf-idf (term frequency-inverse document frequency) をた，たまり場で行われるコミュニケーションでは，そこに求めプロファイルし，ユーザのクラスタリングを行う．そ

行く理由や居るための理由として頻繁にもの（オブジェク

して，ある閾値以上ツイートの数が増加したタイミングをト）を見たり，触れたりする傾向がある．サイバー囲炉裏

バーストと定義し，各クラスタのプロファイルと商品デーには，タッチパネル付きの大型ディスプレイにユーザが触タとのマッチングにより，推薦商品を導出している．

れ，コントロールすることができる水と泡が表示されていⓒ2022 Japan Social Data Science Society2日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
岡本らは，Twitter 上におけるユーザ間の対話関係からネ組みを行ってきた[17, 18, 19]．過去の研究では，Twitter 上ットワークグラフを構築し，対話の種類や回数，投稿内容

から，プロフィール，友人関係（フォロー・フォロワー関の類似度を活用したユーザ推薦を試みた[15]．ユーザの推係），過去の投稿などの情報を抽出し，初対面同士において薦には，推薦対象となるユーザを起点とし，他ユーザとのも，長時間，継続的に行われる話題を提示することを目的

リンクをたどる random walk 法を用いており，遷移確率行としたシステムの提案を行った．具体的には，提案システ

列にはユーザ間のインタラクション（リプライ回数，リツ

ムは，1. データ抽出，2. 言語処理解析，3. 可視化，という

イート回数）と，ユーザ間のツイートの類似度を用いてい

3 つの機能を有するものであり，最終的なアウトプットとる．

して，ユーザの特徴を表すことを期待した，特徴語を用い

榊らは，Twitter のリスト機能に着目し，ユーザの属性抽た共起ネットワークグラフを提示するシステムである．同

出と，リストの特徴語抽出を試みた[16]．リスト機能とは，システムを用いて実際に Twitter アカウントを有する被験各ユーザがフォローしているユーザを整理するための機能者を対象に，対話実験を行った結果の概要を，以下に述べである．具体的には，自分がフォローしているユーザをいる．

くつかのグループに分け，各グループに名前をつける機能



ユーザの投稿（ツイート）には，ユーザの趣味・興味である．あるユーザが，あるリスト A に含まれている頻度

や地域・所属といった，コミュニケーションに利用可を数え，一定以上の頻度であれば A に関連のあるユーザで能な情報が多く含まれており，言語処理によりそれらあると分類している．また，あるリストに含まれる全ユーを高い精度（過去の実験では 82%以上）で抽出可能でザのツイートと別のリストに含まれる全ユーザのツイートある．

で tf-idf 値を計算し，リストごとの特徴語を抽出している．



2.3 本研究の位置づけ

ワークグラフを作成し提示することで，対話者に関す

本節では，前節の先行研究に対する本研究の位置づけを論じる．

Twitter 上から取得した情報から単語間の共起ネット
る情報を直感的に理解することができる．



対話実験により得られたデータを分析した結果，共起

現実世界でのコミュニケーション支援に関する先行研

ネットワークグラフから派生した話題と，自然発生的

究では，話者に関する情報を対話時に利用することで，コに発生した話題では，共起ネットワークグラフから派

ミュニケーションの活性化を実現している．例えば，松原

生した話題の方が，統計的に有意に長時間・継続してらは，Web の閲覧履歴情報を，明神らは，独り言や独り言対話が行われた．

に対するフィードバックを，角らは，興味や行動履歴情報

これらの結果を踏まえ，本研究では，SNS から取得した話を提示することで，コミュニケーションの活性化を図って者に関する情報を，現実世界での対話時に利用することがいる．しかしながら，これらの研究では話者の正確な情報

与える，コミュニケーションの活性化に対する影響についを提示するという目的を持ったものではなく，様々なインて明らかにする．具体的には，SNS 上の情報を用いた初対タフェースを実装することによる，目新しさやユニークさ

面同士による対話実験を行い，実験により得られた動画・を通じた話題のきっかけを提示している．即ち，提示した音声データを解析し，活性化に対する影響について論じる．

情報が，対話を行う上でどの程度寄与したのか，提示したなお，先行研究では被験者個人が有するコミュニケーショ

話題は正しく話者を表す情報であったのかなどの，提示しン能力については同一としたが，本研究では，事前に被験た情報の質については十分に検討されていない．

者のコミュニケーション能力を測定し，コミュニケーショ

他方で，SNS (Twitter)上のコミュニケーションの活性化

ン能力の違いについても，考慮して分析を行う．また，に関する研究では，SNS 上から取得した様々な情報を用い，Twitter から取得した情報については，先行研究を踏襲し，話題推薦・情報推薦やユーザ推薦を試みている．前者は，共起ネットワークグラフを用いて可視化した状態で提示を既に友人関係を形成しているユーザとのコミュニケーショ

行う．

ン活性化，後者は，新たにコミュニケーションを取る相手を増やすことによるコミュニケーションの活性化を目的と

3. 対話時に提供する情報の検討している．これらの先行研究の結果から，SNS 上のデータ

本章では，本実験を実施するにあたって，筆者らが過去を用いたコミュニケーション活性化の有効性の一端が示さに行ったアンケートとツイート情報の分析[17,18]をもとに，れたと考える．一方で，SNS 上から取得した情報を，現実

対話時の情報提供に関する検討を行う．

世界のコミュニケーション支援に適用した取組みは，未だ

3.1 初対面同士の対話に関する現状分析

十分に行われていない．



初対面同士の対話に用いられる情報を明らかにする

筆者らはこれまで，SNS 上の情報を用いた現実世界でのため，著者らが過去に行った大学生 70 人を対象にア

インフォーマルコミュニケーション支援を目的とした取りンケート調査のデータを用いる[18]．調査項目の概要を以下に示す．初対面の相手との対話時に感じることⓒ2022 Japan Social Data Science Society3日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）


初対面の相手と対話のきっかけ

づきを他の SNS より簡単に投稿できる Twitter を対象に，



対話能力に対する自己評価（5 段階による評価）

対話者が有する趣味・関心に関する情報および，所属など，対話能力に対する自己評価の回答結果の集計値を用い，回初対面の対話の活性化に利用可能な情報の抽出を試みる．

答者を対話が得意と感じているグループと，苦手と感じてさらに，抽出した情報を可視化することで，趣味や関心のいるグループの 2 つに分類し，他の調査項目において比較

構造を一見して把握できるようにし，話者間での対話の活を行った．分析の結果，対話を得意だと感じているグルー性化の支援を行う．

プの 6 割を超える回答者が，現実世界における初対面の対3.2 Twitter の情報抽出と共起ネットワークグラフの作成

話時に，「楽しい」といったポジティブな感情を抱くという本研究では，対話相手に関する情報を提示することで，回答が得られた．一方で，対話を苦手だと感じているうち対話の支援をすることができると考える．しかし，対話相

8 割の回答者が「話題に困る」などのネガティブな感情を手に関する情報を対話の支援に用いるためには，対話の前抱くという回答が得られた．また，初対面の相手との対話に対話者全員から自身の情報を聴取する必要があるが，対の際に必要なきっかけとして，対話が得意だと感じている

話者への負担が大きい．そこで，まず対話者の Twitter アカ

人，苦手だと感じている人共に，8 割以上の回答者から，ウントから，自身により自発的に発信されたツイートのデ共通の趣味・関心が必要であるという回答が得られた．

ータを取得して提示することで，対話に介在させ初対面場

次に，実際の対話時に話される内容および，対話を活性面における対話の支援を図る．また，大量のツイートをそ化する上で必要な要素を明らかにするため，初対面同士ののまま表示しても，短時間で内容を理解することは容易で話者の組合せによる，対話実験を実施した[17]．3 つの所属ない．筆者らの過去の研究では，対話に関する情報をネッ（出身大学・研究室）が異なるグループより，11 名（男性トワークグラフで表示することにより，対話の活性化の一

8 人，女性 3 人）の大学生・大学院生を被験者とし，一対端が示されている[17]．そこで本研究では，過去の研究を参一の対話を行ってもらった．なお，初対面の被験者の組合

考に，ツイートデータから被験者を特徴づけると考えられせ（22 通り）は，筆者らが事前に作成した．対話実験は，る単語を抽出し，ツイート内での同時出現状況から特徴語

カメラ（3 台）およびボイスレコーダー（1 台）を設置した

全体を俯瞰できるようなネットワークグラフを作成し，そ実験室で行い，その様子を映像・音声で記録した．被験者

れらを対話時に提示する．具体的な手順を以下に述べる．

に対しては対話を行う相手に関する情報を与えず，親交をはじめに，対話者の Twitter アカウントのツイートのデー

深めるという目的のみを説明した状態で，対話を行ってもタを取得する．その際には Twitter 社が公開している API をらった．また，1 回の対話が終わる毎に，対話者に対する用いる．本研究では各被験者について過去に投稿されたフィードバック調査を行った．フィードバック調査の質問

3,200 件のツイートを取得した．

概要を以下に示す．

次に，これらの取得したツイートデータについて形態素

対話全体を通じた対話内容の満足度（4 段階評価）

解析を行い，対話者の趣味や所属，地元などの背景情報を

対話の盛り上がりに対する自己評価（4 段階評価）

特徴的に表現する単語（一般名詞・固有名詞）を抽出する．



対話者の印象

なお，単語に注目した理由としては，筆者らの過去の研究

話題の内容（選択式，複数回答可）

において，Twitter における書き込みは必ずしも構文的に正はじめに，話者の対話に関する満足度と対話の活性化としいものではなく，単語ベースで考えた方がユーザの特徴の関係を明らかにするため，対話全体を通じた対話内容のを正確に取得できること，単体で意味が理解できる名詞が満足度の評価値と，対話の盛り上がりに対する自己評価の初対面時の対話に適していることが明らかになっており，

評価値を用い，相関分析を行った．相関係数は 0.80 であり，これらを踏襲している．本研究では，抽出した単語を特徴

無相関検定の結果，有意に正の相関関係にあることが示さ語と呼ぶことにする．ただし形態素解析を行う前に，取得れた．次に，対話が活性化したと感じた際の話題の内容にしたデータに対して以下の処理を行った．

ついて，動画データおよびフィードバック調査の結果を用

リプライの@とユーザ名 (@username) の削除

いて分析を行った結果，対話が盛り上がる内容としては，

リツイートの文字 (RT) の削除「趣味」，「所属」，「近況」が，対話が活性化しない要因と



記号の削除

しては，
「話題が途切れてしまう」，「対話が続かない」とい

URL の削除

った，話題に対する興味の不一致が挙げられた．

さらに，対話者の視覚的な理解を促すために，これらの特以上の結果より，初対面の対話の活性化には，個人が持徴語を用いた共起ネットワークグラフを作成する．共起ネっている趣味・関心や，所属や出身といった背景に関するットワークグラフとは，文章においては，文書中に出現す情報が重要であると考える．そこで，本研究では，比較的る単語について，一つの文章の中で同時に出現する度合をデータを収集しやすく，また日ごろの何気ない出来事や気もとに，単語全体の関係をグラフによってネットワーク表ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

4日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
現したものである．本研究においては，同一のツイート内

よる対話実験を実施した．本稿では，この対話実験を予備に出現する単語に着目し，出現頻度の高い単語と単語間の実験と呼ぶ．

つながりについて表記する．ネットワーク上に用いる特徴

この予備実験においては，被験者のコミュニケーション

語としては，出現頻度の高い特徴語について Jaccard 係数

能力を把握するために対話には何も介在させない．そして，（式(1)）の値により選出する．

対話をしてもらった後，対話の活性度，コミュケーション

𝐽𝑎𝑐𝑐𝑎𝑟𝑑(𝑋, 𝑌) =|𝑋 ∩ 𝑌||𝑋 ∪ 𝑌|(1)についてのフィードバックアンケートを実施した．それとともに，対話中の発話に関して自然言語処理を行い，コミまたルーベン法による modularity を計算し，共起ネットワュニケーション能力と出現した話題の関係について考察をークグラフ中のサブグラフを検出する．modularity はグラ行った．なお，実験環境については，先行研究[17]と同様とフのノード間のつながりについてその関係性の強さをもとした．

にグループに分割した時の分割の良さを評価する指標の一4.1 被験者についてつであり，一つのグループ内のノード同士が繋がるリンク

被験者は，A（2 名），B（4 名）の 2 つのグループであり，の割合からリンクがランダムに配置された場合の期待値をグループ間のメンバーは実験実施日が初対面である．なお，引いた値として定義される．

男性が 5 名，女性が 1 名（女性は B グループに所属）であ

サブグラフ検出とは，Jaccard 係数の値が高い単語同士を集合と見なし，色分けして表示することを指す．これは，る．
4.2 予備実験の結果

サブグラフ検出の性質から色分けされた集合は異なるトピ予備実験は A，B 二つの異なる大学に所属する被験者をックと見なせ，視覚的にも理解しやすいと考えたためであ

対象に，すべてのペア（4×2=8 通り）で行った．対話時間

る．なお，本研究では，40 個以上の特徴語が描かれるようは 10 分間とし，対話の目的にお互いの親交を深めるといに設定した．また，共起ネットワークグラフの描写には，うことを想定してもらった．なお，実験室に入室するまで

フリーソフトである KH Coder[20]を用いた．

は被験者同士が顔を合わせないように，誘導係が先導して

図 1 に，共起ネットワークの一つを示す．実験ではこのようなネットワークグラフを対話のペアごとに，相手の話者に該当するグラフを提示した．

2 名を同時に入室させた．
予備実験終了後にフィードバック調査を行い，対話者のコミュニケーション能力などの判断をした．同時に対話中の音声データに対して文字起こしを行って得られた，テキストデータを用いて形態素解析を実施した．その後，対話に含まれていた名詞・固有名詞を集計および分析し，対話に含まれる話題を 8 つの話題項目に分類した．それらの結果をコミュニケーション能力に差のある被験者間で比較することで，対話を活性化させる際に，その対話を評価する
ための指標を検討した．
8 通りの対話を確認して，グループ A の A1 と A2 の被験者に着目した．彼らに対する対話後のフィードバックの内容や，彼らの対話中の話題選択から，コミュニケーション能力が対照的であると判断できた．そこで以下では A1 とA2 の 2 人を中心に分析し，その結果から，コミュニケーシ
ョン能力の差による特徴を検討する．
i. 対話後のフィードバックの分析
フィードバック調査のうち「話した内容に満足しているか」と「対話が盛り上がったと思うか」という質問項目に着目した．そして，グループ B が回答したグループ A の被図 1 作成した共起ネットワークの例

験者に対する対話の内容への満足度と対話自体の盛り上がりを評価するために相関分析を行った（図 2）．

4. 予備実験
対話場面に話題を介在させる本実験に先立ち，コミュニケーション能力の差，ならびに対話に対する話題の介在が及ぼす影響を把握することを目的に，事前に初対面同士にⓒ2022 Japan Social Data Science Society

5日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）

図 2 話した内容への満足度と対話の盛り上がりに関する評価と人数の関係

図 4 A2 の対話から抽出した名詞とその出現頻度

図 2 は，グループ B が回答したグループ A に対する計 8 回

このことから，A2 は A1 と比べて対話中に含まれていたの対話後のフィードバック調査の結果をバブルチャートで名詞の偏りが大きいことが分かる．そこで，A2 は話題の選示したものである．なお，評価した人数を円の大きさに設択の偏りが生じやすいのではないかと考え，対話内容を話定している．2 つの項目の相関係数は 0.928 であり，対話内

題項目に分類し，分析を行った．

容への満足度と対話の盛り上がり評価には，強い正の相関iii. 対話内容の話題項目分類

関係があることが明らかになった．

対話内容を話題ごとに分割するためには，話題の種類を

そして，A1 と A2 に対して話した内容と対話の盛り上が定義付けする必要がある．そこで本研究では，三牧を参考

りに関する評価をそれぞれ比較すると，グループ B の 4 人にし，話題項目リストを作成した[21]．三牧は，各組 15 分

中 3 人が，A1 に対して A2 と同等かそれ以上の評価を付け

間 38 組の対話において，その 95%が本研究で参考にしたていた．つまり A1 は A2 と比べて，話した内容と対話の盛

話題選択肢リストの 23 話題項目に集約されたと述べていり上がりに関して高く評価されていたといえる．

る．本研究では話題項目を一部変更し，「話題項目リスト」

ii. 対話に含まれていた名詞の分析として用いる（表 1 の「話題項目」と「話題カテゴリ」列

次に，実際に話した内容から A1 と A2 の差を明らかにすを参照されたい）．

るため，対話内容について形態素解析を行い，A1 と A2 の次に，対話に含まれる各話題項目の有無と話題数を整理発話に含まれていた名詞を抽出し，その回数について集計

し，対話に含まれる各話題項目の所要秒数を計測した．そした．

の結果を表 1 に示し，A1，A2 ごとに集計したものを表 2 に

図 3 と図 4 は，A1 と A2 が行ったそれぞれ 4 回の対話にまとめる．

含まれていた名詞の登場回数上位 15 位までを示したもの

1 回の対話における各話題が占める割合について，A1 とである．これらの図より，対話中に高頻度で含まれていたA2 の相違を評価する．表 1 は A1 と A2 それぞれの対話に単語の割合が A1 と比べて A2 の方が大きいことが分かる．

含まれる各話題項目の所要秒数を整理した表である．また，

なお，上位 15 位までの合計は，A1 は 144 回で，A2 は 207

1 回の対話における各話題が占める割合を求めるために，0回であった．

秒の話題を除いた話題毎の所要秒数の 4 回の対話の平均と，0 秒の話題を除いた各話題が対話毎に占める割合の 4 回の対話の平均を A1 と A2 に関してまとめたものが表 2 である．
表 2 の 0 秒の話題を除いた所要秒数の平均の A1 と A2の平均と，0 秒の話題を除いた各話題が対話毎に占める割合の 4 回の対話の平均を比較すると，A1 が A2 と比べて秒数が大きいことが分かる．つまり，A1 は 1 つの対話で，一つの話題を続ける時間が A2 と比べて長い．これを表 1 の
0 より大きい数値のあるセルの数と合わせて考えると，A2
は話題の転換が早い傾向にあることが分かる．
これらより，A1 と A2 のコミュニケーションの特徴につ図 3 A1 の対話から抽出した名詞とその出現頻度ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

いて比較する．まず，A1 と A2 に対する対話後のフィード

6日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
バックの内容や，対話中の話題選択から，彼らは対照的な

表 2 A1 と A2 の対話に含まれる 0 秒の話題を除いた

コミュニケーション能力であると判断し，対話後のフィー

所要秒数の平均と平均割合

ドバック評価を比較した．すると，過半数の被験者が A1 に

0 秒の話題を除いた所要対して A2 と同等かそれ以上の評価を付けていた．したが

秒数の平均

話題項目

0 秒の話題を除いた
所要秒数の平均割合って，対話者からの評価から，A2 は A1 よりもコミュニケ

A1

A2

被験者区分

A1

A2

ーション能力が低いと判断した．また，A2 は A1 と比べて

52

0

授業

10.4%

0.0%

対話中に含まれていた名詞の偏りが大きいことが分かった．

109

65

サークル活動

18.7%

10.5%

コミュニケーション能力が低いと判断した A2 は，対話相

0

27

キャンパス

0.0%

5.2%

105

0

休暇

17.7%

0.0%

手が興味を持たないような話題でも，対話を進めてしまう傾向が多く，対話者が話題を変えざるを得ない場面が多く見られるのではないかと推察できる．その結果として，あまり対話が活性化しなかったと考察する．以降の本実験では，コミュニケーション能力が高いと判断した被験者が行った対話で計測された指標の数値を目標として，Twitter 情報による対話の活性化の可能性について評価する．
表 1 A1 と A2 の対話に含まれる各話題項目の出現時間
秒数
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
A2

B1
B2
B3
B4
話題項目
52
0
0
0
授業
0
0
0
0
86
0 121
120
サークル活動36
0
146 14
0
0
0
0
キャンパス
10
44
0
0
0
87 122
0
休暇
0
0
0
0
0
0
0
0
遊び
81
0
0
0
0
402 246 312
趣味
97 409 179 331
43
0
0
0
学部・学科
0
3
39
12
0
20
45
0
学年
34
9
10
0
24
0
0
0
研究室
0
0
0
0
0
0
7
0
自宅
30
31
8
0
0
40
83
0
通学
0
0
0
0
21
0
0
0
共通の知人
0
0
0
0
0
0
0
102
共通体験
0
0
0
0
0
0
0
0
出身地
0
0
15
0
40
0
0
0
研究テーマ/卒論
25
0
0
0
82
0
0
82
専攻
43
0
123
4
152
0
0
0
就職/進学
224 12 121 110
0
0
0
0
受験/塾
0
0
0
83
500 549 624 616
合計秒数
580 508 641 554

合計 話題カテゴリ
52
0
327
196
0
54
大学生活
209
0
0
81
960
1016
43
54
65
所属
53
24
0
7
69
居住
123
0
21
0
共通点
102
0
0
出身
15
40
25
専門
164
170
152
進路
467
0
受験
83
2289
2283

0

81

遊び

0.0%

14.0%

320

254

趣味

54.4%

46.2%

43

18

学部・学科

8.6%

2.9%

33

18

学年

5.4%

3.1%

24

0

研究室

4.8%

0.0%

7

23

自宅

1.1%

4.2%

62

0

通学

10.3%

0.0%

21

0

共通の知人

4.2%

0.0%

102

0

共通体験

16.6%

0.0%

0

15

出身地

0.0%

2.3%

40

25

研究テーマ/卒研

8.0%

4.3%

82

0

専攻

14.9%

9.1%

152

117

就職/進学

30.4%

19.9%

0

83

受験/塾

0.0%

15.0%

82

66

平均

14.7%

11.4%

77

68

標準偏差

0.136

0.118

5. 本実験
前節の結果から，コミュニケーション能力が低いと判断した被験者は，自分の話題に終始し，対話者がそれについていけなかったり，興味がわかないまま時間が過ぎるといったことから，対話者が話題を転換せざるを得ない場面が多く見られるのではないかと考察した．
そこで本実験では対話相手に関する Twitter 上から取得した情報を提示することで，対話の活性化支援ができるかについて検討する．本研究では，対話者の興味などの情報
を Twitter アカウントから，自身により自発的に発信されたツイートのデータを取得し，被験者ごとの共起ネットワー
クを作成して，利用する．なお，本実験では，ネットワー
クグラフを印刷し，自身および対話者の 2 枚のネットワー
クグラフを，双方の被験者に提示した．なお，本実験は新型コロナウイルス発生前に行ったものである．
5.1 被験者について
被験者は，異なる大学に所属する，グループ C, D, E（それぞれ C1～C4，D1～D4，E1～E4 からなり，前節のグルー
プ A，B とはメンバーは異なる）からなる，男性 7 人，女ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

7日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
性 5 人である．なお，グループ間は初対面となる計 12 人の大学生に対して，1 人 3 回，1 回 10 分の初対面場面の対話を 18 通り行った．実験室として 3 部屋用意し，同時に 3 つの対話を行い，5 分程度の休憩を挟みながら 6 回繰り返した．実験前にアンケート調査を行い，それぞれのコミュニ
ケーション能力を評価し，対話の順番を決定した．対話の組合せを表 3 に示す．
表 3 本実験における対話の組み合わせ
1対話目

C1 - E2

C2 - D3

D2 - E4

2対話目

C3 - E1

C4 - D1

D4 - E3

3対話目

C1 - D1

C2 - E4

D2 - E1

4対話目

C2 - E3

C4 - D4

D3 - E2

5対話目

C3 - D2

C4 - E3

D4 - E1

6対話目

C3 - D3

C3 - E4

D1 - E2

図 5 本実験における実験フロー
本実験においても予備実験と同様，実験室に入室するまでは被験者同士が顔を合わせないようにし，誘導係が先導して 2 名を同時に入室させた．椅子の配置に関しては，被験者の好きな位置に離して座ってもらった．対話は親交を深めることを目的とする設定で行った．被験者の実験の順序について図 5 にまとめる．
各被験者には，実験開始前に被験者のコミュニケーショ

図 6 実験の様子（左：特徴語非介在，右：特徴語介在）

ン能力を数値化するために，コミュニケーション能力に関
表 4 コミュニケーション能力の測定を目的にするアンケート調査を行った．また，各被験者について 1

実施したアンケート調査の質問項目

回目の対話は共起ネットワークグラフを介在させず，2 回
目と 3 回目の対話については，対話開始の 15 秒前から，事前に被験者の Twitter アカウントから作成した自分と対話
相手の共起ネットワークグラフに目を通してもらい，対話中も自由に見てもらいながら進行してもらった．実験室にはビデオカメラを設置して，その様子を映像で記録した．
そして各対話の終了後，被験者に対してフィードバック調査を行った．また共起ネットワークグラフで用いたそれぞれの特徴語に関するフィードバック調査も行った．
特徴語を介在させない場合と介在させない場合の対話の様子をそれぞれ図 6，図 7 に示す．
5.2 本実験の結果
本節では，本実験の結果得られた知見を複数の視点でまとめる．
i. 被験者のコミュニケーション能力の測定
対話実験を行う前に，被験者のコミュニケーション能力を数値化するために，工藤の研究[22]を参考に，アンケート

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

新しい友達をつくるのは得意である．

16

出席者が 20 名くらいのクラスで，緊張せずに話すことができる．

17
18
19
20
21
22
23
24
25

気まずいことがあった友人とうまく仲直りできる．

初対面の同級生とでもすぐに会話を始めることができる．
見知らぬ人たちの会話のなかに気楽に入っていくのは得意だ．
パーティでよく知らない人にでも話しかけることができる．
初対面の人が多い会合でも居心地は良い．
よく知らない人の前でも，ありのままの自分をうまく出せる．
初対面の人に自己紹介をうまくできる．
自分はコミュニケーション能力があると思う．
自分の気持ちを，言葉で素直に表現できる．
自分の気持ちを，しぐさや表情でうまく表現できる．
友人に自分の考えをうまく伝えることができる．
自分の主張を理由を示して説明できる．
伝えたい話の内容を友人になかなか伝えることができない．
人と異なった意見や感じを持っているとき，それを表現できる．
よく知らない人の前でも自由に感じたままを言うことができる．

うなずきながら友人の話を聞くことができる．
あいづちをうって友人の話を聞くことができる．
授業内容が分からない友達が質問にきたら，分かることは教えてあげる．
人の話を聞くときには相手の立場に立つ努力をする．
友人が考えているときには，相手の発言を待つことができる．
授業で聞き取れなかったことがあれば友達に確認する．
人の話を聞くときは，その人が何を言いたいのかを考える．
分からないことがあれば， 相手に説明を求める．

調査でコミュニケーション能力を測定するための質問項目を用意した．質問項目を表 4 に示す．回答は全て 4 段階評から 1 に変換した．

定で，数字が高いほど当てはまりの度合いが大きいとした．

これら 25 問の得点を C, D, E の 3 グループの被験者に対し

ただし，質問 13 は逆転項目であるので 1 から 4 の回答を 4てそれぞれ集計を行い，被験者を得点順に C1～C4，D1～ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

8日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
4，E1～E4 とラベル付けした．評価点を表 5 にまとめる．

以上より，特徴語が介在した対話の方が，特徴語が非介なお，得点分布から，本研究では，80 点以上をコミュニケ

在の対話よりも対話の盛り上がりに関するフィードバック

ーション能力の高いグループ(α)，79 点以下をコミュニケの評価が高いことが分かった．この点から，特徴語を介在ーション能力の低いグループ(β)とした．αは 3 名，βは 9させることは，特にコミュニケーション能力が高くない話名である．

者における対話の活性化に対して効果があるといえる．
iii. 対話に含まれる話題数と時間

表 5 被験者ごとのコミュニケーション能力得点
C1

C2

C3

C4

次に，被験者が行った対話に含まれる話題数を整理した．

平均

前述の予備実験で用いた話題項目リストに「バイト（アル

81

67

60

55

65.8

バイト）」を加えて用いた．これらの項目から話題を定義し，

D1

D2

D3

D4

平均

対話内容を話題毎に分割したところ，全体の 90%が定義し

92

80

71

71

78.5

た項目に集約された．

E1

E2

E3

E4

平均

対話に含まれる話題数と，その中で特徴語発話題数を表

68.0

7 にまとめた．特徴語発話題とは，特徴語がきっかけで開

70

69

67

66

始した話題を定義したものであり，話題の開始時に対話者
ii. 対話の盛り上がりに関するフィードバック調査

どちらかの共起ネットワークグラフに含まれる特徴語が発

各対話の終了後，被験者に対してフィードバック調査を話された時に，その話題を特徴語発話題と見なした．括弧

行った．フィードバック調査は，対話全体に対する評価や，内の数字を特徴語発話題数とした．

対話相手についての第一印象などを各自に行ってもらった．
すなわち，1 回の組合せで 2 つの評価が得られる．

表 7 対話に含まれる話題数と特徴語発話題数
グループ

被験者

1回目

2回目

3回目

C1

4

4 (1)

4 (3)

α

D1
D2

5
5

4 (1)
4 (1)

4 (3)
4 (2)

ループ毎の平均値として記載しているのは，そのグループ

C2

5

3 (1)

3 (1)

の被験者に対してその対話相手が，対話の盛り上がりに対

C3

6

4 (2)

5 (4)

する質問項目の回答評価値の平均を示したものである．

C4

5

4 (2)

3 (2)

D3

フィードバック調査のうち「対話が盛り上がったと思いますか」という質問項目に着目する．4 段階で評定された
結果を，特徴語を介在させた各被験者の 2～3 回目の対話も含めてグループ毎に平均値を表 6 にまとめる．なお，グ

表 6 コミュニケーション能力に基づくグループごとのβ

対話の盛り上がりに関する質問への回答値の集計結果
αβ
1回目（特徴語非介在）

4.0

3.1

2, 3回目（特徴語介在）

3.8

3.3

全体

3.8

3.2

表 6 より，グループ α は，特徴語が非介在の 1 回目の対話において，3 人全員が対話相手から満点評価の 4 点を付けられていた．それに対して，グループ β の平均値は 3.1 点であった．
また，グループ β は，特徴語が非介在の 1 回目の対話と比べて，2～3 回目の特徴語が介在した対話の方が盛り上がりの評価値に若干の向上が見られた．そして被験者 12 人
中 α に分類された 3 人を除いた全員が 1 回目の対話と比べて特徴語が介在した 2～3 回目の対話においては，対話相
手から対話の盛り上がりに関して同等かそれ以上の評価を得た．さらに，1 回目の対話の評価と比べると，2～3 回目の対話の少なくとも 1 回は 12 人全員が同等かそれ以上の評価を得ていた．

ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

5

5 (4)

4 (3)

D4

7

4 (2)

4 (2)

E1

6

4 (1)

4 (2)

E2

4

5 (4)

4 (3)

E3

7

3 (1)

3 (2)

E4

5

3 (1)

5 (4)

次に，1 つの話題あたりの平均時間を集計し，対話に含まれる話題数と特徴語発話題数と合わせて考察する．表 8
は話題と定義されていない部分を除いた対話全体の時間を対話に含まれる話題数で割ることで，1 つの話題にかかった平均時間を整理したものである．なお，括弧内の数字は特徴語発話題の平均値を示している．
1 回目の対話に含まれる話題数を比較すると，グループ
α はグループ β と比べて少ない．またそれに伴い，グループ α の 1 つの話題あたりの平均秒数は，グループ β よりも長いことが分かる．したがって，対話を話題毎で区切った
時のその平均的な長さを，対話の活性化を評価する 1 つの要因としている本研究においては，グループ α がグループ
β よりもコミュニケーション能力が高いことを裏付けることができる．

9日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
表 8 １つの話題あたりの平均時間（秒）なお，特徴語数は被験者に提供した特徴語の数を示し，正

グループ

被験者

1回目

2回目

3回目

解特徴語数は質問項目に対して「はい」と回答した特徴語

α

C1
D1
D2

127.5
120.0
104.0

122.5(110.0)
122.5 (110.0)
136.3 (365.0)

128.8(118.3)
142.5(131.7)
127.5 (97.5)の数を示している．被験者によって特徴語正解率にばらつ

116.0
78.3
120.0
116.0
84.3
78.3
127.5
84.3
104.0

148.3 (75.0)
127.5(97.5)
147.5(255.0)
100.0(98.8)
147.5(255.0)
136.3 (365.0)
100.0 (98.8)
193.3 (270.0)
148.3 (75.0)

193.3(270.0)
83.0 (96.3)
195.0(247.5)
128.8(118.3)
150.0(197.5)
150.0(197.5)
142.5(131.7)
195.0(247.5)
83.0 (96.3)

きていないが，約 7 割の被験者については正解率が 50%を

β

C2
C3
C4
D3
D4
E1
E2
E3
E4

きがあり，一部の被験者については正しく特徴語を抽出で超えており，被験者の特徴を表した単語が一定数抽出できていたと考える．

6. まとめと今後の課題
本研究では，多くの若者が使用している SNS である
Twitter に着目し，Twitter 上のデータを活用して現実世界で行われる初対面場面の対話の活性化を試みた．はじめに，次に，特徴語が非介在の 1 回目と特徴語が介在した 2～

対話の活性化に関する評価基準を定めるため，筆者らが過3 回目の対話に含まれる話題数を比較すると，グループ α，去に行った対話実験の対話データを分析した．分析結果をグループ β 共に 2～3 回目の方が，対話に含まれる話題数

踏まえ，本研究では，対話後の対話の盛り上がりに関するは減少し，1 つの話題あたりの平均秒数は増加している．

フィードバックの評価と，対話を話題毎で区切った時のそ

またその増加率は，グループ β の方が大きい．また，特徴の平均的な長さで，対話の活性化を評価することとした．

語が介在した時の特徴語発話題数に着目すると，グループ

次に，Twitter 上のデータから趣味や所属，地元などの対

α，グループ β 共に話題の約半分は特徴語がきっかけで開話者の背景に関する特徴語を抽出し，それを視覚的に理解できる共起ネットワークグラフを用いることで，初対面場始していることが分かる．
これらのことから，グループ α，グループ β 共に特徴語

面における対話の支援を図った．そして，共起ネットワーが介在した対話では話題数が減少し，1 つの話題あたりのクグラフを用いた初対面場面における対話実験を新たに行

平均秒数は増加したため，特徴語の介在で対話が活性化さった．その結果，前述した対話の活性化の評価基準においれたといえる．また，1 話題あたりの平均秒数の増加率かては，特徴語をまとめた共起ネットワークを介在させるこら，コミュニケーション能力が低いグループ β の方が，特とで，特にコミュニケーション能力が高くない話者の対話

徴語の介在によって対話が活性化された度合いは高いといに対する活性化の可能性が示唆された．
本研究の特徴語の抽出に関して，被験者によっては特徴

える．
iv. 提供した特徴語の正確さ

語の正解率が低かった．本研究では，被験者一律に 3200 件

特徴語を介在させた 2～3 回目の対話終了後に，被験者のツイートを抽出したが，ツイート時期やプロフィールにに対して自身の特徴語が自身の興味や行動を特徴づけたも記載されている特徴語などを考慮して，ツイートに重み付のになっているかに関するフィードバック調査を行った．

けするなどの工夫をすることが考えられる．また，本研究

その中で「あなたの特徴語シートに記載した特徴語を以下

では，非言語コミュニケーション（表情，声のトーン，ジに列挙しました．それぞれあなた自身の一面や背景を表現ェスチャーなど）ではなく，言語コミュニケーションのみ

していますか」という質問項目について分析した．回答はに着目した．今後は，非言語コミュニケーションにも着目「はい」と「いいえ」の 2 項選択で行ってもらった．結果

することで，指標が増加し，より正確に対話を評価するこを表 9 に示す．

とができると考える．これらは今後の課題としたい．
また，新型コロナウイルスの影響による行動変容などか

表 9 各被験者に提示した特徴語の正解率
グループ

α

β

ら，メタバースをはじめとしたサイバースペースでのコミ

被験者

特徴語数

正解特徴語数

特徴語正解率ュニケーションに注目が高まっている．対面とは異なる形

C1
D1
D2
C2
C3
C4
D3
D4
E1
E2
E3
E4

54
49
42
50
52
49
43
49
57
57
50
52

36
26
27
23
6
30
32
35
16
30
35
20

66.7%
53.1%
64.3%
46.0%
11.5%
61.2%
74.4%
71.4%
28.1%
52.6%
70.0%
38.5%

式でのリアルタイムのコミュニケーションがどのような特ⓒ2022 Japan Social Data Science Society

徴をもつのかについては現時点では未知の点も多い．こうした新たなコミュケーションプラットフォームについても今後は対象としていきたい．

参考文献[1] 総務省,情報通信政策研究所，「ブログ・SNS の経済効果に関する調査資料」，(2009)[2] ICT 総研，「2020 年度 SNS 利用動向に関する調査」，(2020)
https://ictr.co.jp/report/20200729.html/（2021 年 12 月 20 日アク10日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）
セス）
[3] 総務省,「令和 3 年度版情報通信白書」,
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/01h
onpen.pdf (2021 年 12 月 10 日アクセス)[4] 総務省,「平成 27 年度版情報通信白書」，
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/pdf/27ho
npen.pdf (2021 年 12 月 10 日アクセス)[5] 中田侑輝，上岡英史,“Twitter における影響力の分析手法,”電子情報通信学会技 術 研究報告 , Vol. 113, No. 495, pp. 171-176(2014)[6] 大竹恒平, 植竹朋文, 岡誠, 篠沢佳久, 櫻井彰人,“SNS における新たな友人関係の形成支援システムの提案‐ソーシャルゲー
ムを対象として-,”ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.
16, No. 3, pp. 571-580 (2014)[7] 春日章宏, 三枝優一, 古井陽之助, 速水治夫“SNS でのチャットによる友人の輪拡大支援システムの提案,”情報処理学会研究報告, グループウェアとネットワークサービス, pp. 61-66(2007)[8] 鳥谷部桜, 原口雄一郎, 村田大, 稲蔭正彦,“TTT:人が仲介する
コミュニケーション支援システム,”情報処理学会研究報告, GN,
pp. 43-47 (2001)[9] 岡田謙一,“協調作業におけるコミュニケーション支援,”電子情報通信学会誌, Vol. 89, No. 3, pp. 213-217 (2006)[10] 松原孝志, 白杵正郎, 杉山公造, 西本一志,“言い訳オブジェク
トとサーバー囲炉裏：共有インフォーマル空間におけるコミュ
ニケーションを即発するメディアの提案,”情報処理学会論文誌,
Vol. 44, No. 12, pp. 3174-3187 (2003)[11] 和氣弘明, 能登信晴, 竹野浩,“実世界指向インフォーマルコ
ミュニケーション支援の検討,”情報処理学会研究報告. [グループウェア], Vol. 24, No. 11, pp. 61-66 (1997)[12] 明神聖子，白井良明,“予測の破壊をもたらす独り言を利用したコミュニケーション支援システムの提案,”信学技報, Vol. 110,
No. 238, pp. 1-5 (2010)ⓒ2022 Japan Social Data Science Society[13] 角康之, 間瀬健二,“エージェントサロン:パーソナルエージェ
ント同士のおしゃべりを利用した出会いと対話の促進,”電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム,I-情報処理 Vol. J84, No.
D-I(8), pp. 1231-1243 (2001)[14] 向井友宏，黒澤義明，目良和也，竹澤寿幸,“マイクロブログの分析に基づくユーザの嗜好とタイミングを考慮した情報推薦手法の提案,”言語処理学会第 17 回年次大会発表論文集, pp.452455 (2011)[15] 岡本大輝, 豊田正史, 喜連川優,“マイクロブログにおける対話手段と投稿内容に着目したユーザ推薦に関する研究と分析,”
第 6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第12 回日本データベース学会年次大会）論文集,8pages (2014)[16] 榊剛史, 松尾豊,“ソーシャルブックマークとしての Twit-ter
リスト機能の応用,”2010 年度人工知能学会全国大会（第 24 回）
論文集, 3pages (2010)[17] 竹恒平, 笹嶋亮太, 岡誠, 櫻井彰人,“Twitter 上の情報を用いた現実世界における対話支援システムの提案,”電子情報通信学
会技術研究報告書, Vol. 116, No. 217, pp. 23-28 (2016)[18] R. Sasajima, K. Otake, M. Oka and A. Sakurai, “Proposal of a
Visualization Method to Support Informal Communication Using
Twitter Attribute,” Proceedings of The 17th International Conferenceon Human-Computer Interaction, Vol. 9172, pp. 107-114 (2015).
[19] 笹嶋亮太, 大竹恒平, 櫻井彰人,“Twitter を用いたインフォー
マルコミュニケーション支援に利用可能な情報の抽出方法の検討,” 情報処理学会第 77 回全国大会講演論文集, Vol. 2015, No. 1,
pp. 415-417(2015)[20] KH Coder，https://khcoder.net/ (2021 年 12 月 10 日アクセス)[21] 三牧陽子,“初対面会話における話題選択スキーマとストラテ
ジー―大学生会話の分析―,”日本語教育, No. 103, pp. 49-58(1999)[22] 工藤俊郎,“大学生に有用なコミュニケーション能力の測定研
究：質問紙調査分析から得た尺度の有効性の検討,”リアディア
ル教育研究, Vol. 8, No. 1, pp. 147-161 (2013)11日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 6 巻 第 1 号（2022 年 3 月）

A Study on the Activation of Dialogue at First Meeting Using Twitter
Kohei Otake†1

Kohei Nanba†2

Makoto Oka†3

Takashi Namatame†4

Abstract: In this study, we discuss the effects of providing topics for the purpose of activating dialogue at the first meeting throughexperiments and their evaluation. One of the methods to support dialogue is to provide a topic, but it is not easy to obtain a topic
of interest directly from the subject in advance. In this study, we try to activate the dialogue by retrieving the tweets that the subject
has posted in the past from Twitter, representing the words in the tweet data as a co-occurrence network, and presenting themduring the dialogue. We evaluate the effect of providing such topics during the dialogue, considering the communication ability ofthe subjects. The results of the experiment and analysis showed that the presentation of information on Twitter had a positive effecton the activating of the dialogue, especially for subjects who did not have high communication skills.
Keywords: First meeting, dialogue analysis, natural language processing, co-occurrence network†1 Tokai University (Correspondence Author: otake@tsc.u-tokai.ac.jp)†2 NTT COMWARE Corp.
†3 Tokyo City University†4 Chuo Universityⓒ2022 Japan Social Data Science Society

12