DEIM Forum 2013 C1-6

ソーシャルメディアからのタイプ別耳より情報の抽出手法の提案
服部祐基†

灘本明代††† 甲南大学大学院 自然科学研究科 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †mn124005@center.konan-u.ac.jp, ††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらましソーシャルメディア上には有益であり且つ特有な情報が多く存在するため，ソーシャルメディアからこのような情報を取得する事が重要となっている．しかし，ソーシャルメディア上には膨大な情報が存在し，様々な話題が混在しているため，有益な情報を取得することが困難である．そこでこれまで我々は，ユーザにとって有益な情報を「耳より情報」として，ソーシャルメディアからトピック毎にクラスタリングされた耳より情報を抽出するシステムの提案を行なってきた．本論文では，これら取得した耳より情報をタイプ別に分類することにより，ユーザが効率良く有益な情報を取得することを可能とする．具体的には，ソーシャルメディアからトピック毎に取得した耳より情報をさらに「提案・推薦」，「制止・抑制」，「現状・状況説明」，「可能・不可能」の 4 つのタイプに分類し，タイプ毎に提示することを行う．
キーワード

ソーシャルメディア，SNS，情報抽出，経験マイニング，トピック推定

Extracting Categorized Tip Information from Social MediaYuki HATTORI† and Akiyo NADAMOTO††† Graduate School of natural science graduate course, Konan University Graduate School
8-9-1 Okamoto Higashinada-ku, Kobe-shi, Hyogo, 658-8501 Japan†† Dept.of Intelligene and Informatics, konan University
8-9-1 Okamoto Higashinada-ku, Kobe-shi, Hyogo, 658-8501 Japan
E-mail: †mn124005@center.konan-u.ac.jp, ††nadamoto@konan-u.ac.jp

1. は じ め に

上には，多種多様のコミュニティが存在し，またコミュニティ内に関連する複数のトピックが混在しているため，ユーザが欲SNS やマイクロブログなどのソーシャルメディアを用いて，しいと思うソーシャルメディア特有の情報を容易に取得するこ

ユーザ自身の経験談や感想等の情報の発信や，様々なユーザ同とはとても困難である．そこで我々は，ユーザにとって有益な士での情報の交換が頻繁に行われている．そのためこれらの情報を「耳より情報」と呼び，ソーシャルメディア特有の「耳ソーシャルメディア上には様々な情報が大量に存在しており，より情報」を抽出する手法を提案する．

一般の Web ページに掲載されていないソーシャルメディア特有

本論文で提案する耳より情報は，ユーザの経験情報が含まれ，の情報が多く含まれている．例えば京都の紅葉のコミュニティかつユーザにとって有益な情報と定義する．したがって本論文では， 東福寺に行って来ました．凄い人ですが，紅葉も見頃をでは経験情報が含まれ，かつユーザにとって有益なコメントを迎えると，通天橋から見下ろす景色は，人ごみの中ならんでも抽出する手法を提案する．ここで経験情報を用いる理由は，実価値ありの本当に凄く綺麗な景色です． のようにユーザの経際に経験した事が書かれているコメントはそうでないコメント

験談や体験談に基づくお得な情報が多く書き込まれている．そよりも信用できると考えた為である．また多くのユーザが有益のためソーシャルメディアから情報を得る行為がとても重要とと感じた情報の中には共通のキーワードが含まれていると考なっている．ソーシャルメディアでは，あるテーマに興味のあえ，これらキーワードが含まれているコメント群を抽出する手るユーザたちによってコミュニティが形成されているため，あ法を提案する．その際にソーシャルメディア上のコミュニティるテーマの情報を得る際には，そのコミュニティでの書き込み

では，コミュニティ内に関連する複数のトピックが混在していから情報を見つけることができる．しかしソーシャルメディアる問題があった．そこで我々はコミュニティ内に混在している

トピックを推定し，そのトピック毎に耳より情報を抽出するこている．これらに対し，本研究では実際の経験を基に書かれてとを行う．

いるコメントに注目し，その経験情報からユーザにとって有益

これまで我々は，ソーシャルメディア内のあるテーマに沿っである情報を抽出している点が異なる．安藤ら [8] は，楽天レたコミュニティから，トピック推定を行い，それぞれのトピッ

ビューにおいて強調文や「！」などの記号を用いることでインクに沿った耳より情報を抽出してきた [1]．しかしこれらの情パクトを与えているレビューを「インパクトのある表現」と定報の中には様々なタイプの耳より情報が存在していることがわ義し，インパクトのある表現の分析を行っている．数多く存在かった．例えば「〜した方が良い」や「オススメです」のようするレビューの中からインパクトのあるレビューを抽出するたに閲覧ユーザに対して「提案，推薦」をしている耳より情報やめに，インパクトという読み手の心を動かすような言語現象と「〜できますよ」や「〜はできません」などの「可能，不可能」は何であるかという要因を詳細に分析している．本研究ではレを表す耳より情報などがある．そこで本論文ではソーシャルメビューではなく，ユーザ同士が自由にやり取りができる SNS かディアからトピック毎に取得した耳より情報をさらに「提案・ら耳より情報を抽出することを行なっている．特に経験情報を推薦」，「制止・抑制」，「現状・状況説明」，「可能・不可能」の 4重要視し，経験情報から耳より情報を抽出している点で異なる．

つのタイプに分類し，タイプ毎に提示することを行う．膨大なまた LDA を用いたトピックの推定の研究も多く行われてい情報から耳より情報をトピック毎に抽出し，タイプ毎に提示をる．小池ら [9] は，時系列のニュース記事集合と同じ話題のブすることにより，ユーザがより効率良く有益な情報を取得する

ログ記事集合に対して LDA を用いてトピックの同定を行なっことが可能となる．本研究のシステムの流れを図 1 に示す．ている．そしてニュースとブログ間の話題の相関や時系列での本研究では，前処理として，耳より情報の要因となる共通の話題の変遷を分析している．また本来 LDA などの潜在的意味キーワードをユーザ実験により取得し，耳よりキーワードとし解析手法では単語に対してトピックを割り当てられているため，て辞書を作成する．

語の関係について考慮できないという問題がある．そこで北島以下第 2 章には関連研究を，第 3 章には SNS からの耳より

ら [10] は，係り受けの関係にある語をイベントとし，単語から情報抽出手法について，第 4 章には耳より情報のタイプ分類を，イベントにトピックを割り当てるための潜在的トピック抽出手

第 5 章にはプロトタイプシステムと実験を，第 6 章にはまとめ法を提案している．本研究は SNS のコメントから LDA を用いと今後の課題を述べる．てトピックを推定し，トピック毎に耳より情報を抽出している

2. 関 連 研 究Web ページから意見や評判情報の抽出を行う研究が盛んに為これらの研究とは異なる．

3. SNS からの耳より情報の抽出行われている．Liu ら [2] は，競合している製品の消費者の意

これまで我々が提案してきた SNS からユーザにとって有益な見を分析，比較をするための新しいフレームワークを提案して情報である耳より情報を抽出する提案手法 [1] の概要を説明すいる．彼らの提案しているシステムは，消費者の意見から製品る．我々のこれまでの提案では，まずユーザが選択したコミュのさまざまな特徴の良いところ，悪いところをユーザが明確にニティからコメントを取得し，トピックの推定を行うことによわかるように可視化している．Hu ら [3] はある製品に対するレり，各コメントをトピック毎にクラスタリングする．トピックビューを要約する手法を提案している．彼らの提案する要約技

推定には様々な手法があるが，堤田ら [11] は，データが疎な場術は従来のテキストに対する要約とは異なっており，製品のレ合は，潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation,ビューがポジティブ，ネガティブの意見かどうかに注目し，製LDA）[12], [13] やグラフベースが優れていると述べている．そ

品の特徴のみを取得することを行なっている．小林ら [4] は，意こで，本研究では，単語数の少ない（データが疎な）多数のコ見の主要部分を「対象，属性，評価」の 3 要素とみなし，評価メントからトピックを推定しそのトピック毎にクラスタリング

対象表現，属性表現，評価表現の共起パターンを利用することを行う点，及び一つのコメントが複数のクラスタに含まれる点で，これらの表現を効率的に収集し，対象名辞書，属性表現辞より，トピックの推定に LDA を用いる．そしてトピック毎に書，評価語辞書を作成している．藤村ら [5], [6] は Web 文書をクラスタリングされたコメントから経験情報を述べているコメ

肯定・否定に分類し，肯定・否定の意味合いの強さの順位付けントを取得する．次に予備実験により抽出した耳より情報の要を行なっている．文を構成する上で主要な単語を用いて，文節因となるキーワードの辞書をあらかじめ作成し，その辞書を用の n-gram による素性を提案し，Web 文書から抽出した評判いることにより経験情報から耳より情報の抽出を行う．

情報を肯定・否定に判定する分類器を構築している．また鈴木

3. 1 トピック推定によるコメントのクラスタリング

ら [7] は Weblog から評価表現を抽出し，肯定・否定の分類を行

本論文では耳より情報を抽出する最初の一歩として，SNS をなっている．評価表現には，「おいしい」などのように，この単用いて耳より情報の抽出を行う．mixi（注 1）に代表されるように語自体に肯定・否定の感情が含まれているものや，「大きい」な

SNS はあるテーマに沿ったコミュニティがあり，そのコミュニどのように，文を考慮しなければ肯定・否定の感情がわからな

ティ内には，サブテーマからなる複数のスレッドが存在する．そいものがある．このような評価表現を Blog 文書中から抽出し，して 1 つのスレッドはそのコミュニティ内のユーザが投稿したラベル付きデータだけでなくラベル無しデータも学習に組み込
んだ Semi-Supervised な学習手法により，肯定・否定に分類し（注 1）：http://mixi.jp/

図 1 システムフロー

表 1 行為単語辞書の例

複数のコメントから構成されている．ここで，一つのコミュニ

動詞

ティ内で，スレッドが異なっていても同一トピックに対して書い行くているコメントが多数あるため，本研究では，コミュニティ内見るの複数のスレッドのコメントを一つの文書集合と考え，トピッ

名詞買う

参戦

利用

盛り上がる 参加入場できる探す乾杯

移動聴く

並ぶ行動

興奮

文書集合と，トピック数 K から，各トピック zk (k = 1, ..., K)

飲む

踊る

活動

休憩の単語 w の確率分布 P (w | zk )，各文書 d のトピック zk の確

食べる

着る集合

撮影

ク推定を行う．LDA では，単語 w の集まりにより表現された率分布 P (zk | d) (d = 1, ..., D) を推定している．各文書は，トピック分布 θ を持っており，文書上の各単語が，θ に従ってトピック z が選ばれる．そのトピック z の単語分布 φ に従って，単語 w 生成される．D は文書数，Nd は文書 d の単語の出現回数を表す．本研究では，文書集合の中の一つのコメントを一つの文書とみなし，LDA のハイパーパラメータである α と β は，それぞれ α = 0.5，β = 0.1 とする．さらに，トピック数 K は予備実験により， 10 として推定を行う．また文書に対してトピックを割り当てる場合，各文書 d のトピック zk の確率分布

P (zk | d) (d = 1, ..., D) がある閾値以上の場合にのみ行うが，これも実験により閾値を 0.3 とする．つまりは，P (zk | d) の値が 0.3 以上の場合に，文書に対してトピックを与える．これにより文書をトピック毎にクラスタリングしていく．

3. 2 経験情報の取得
我々は経験情報を書いているコメントは，そのユーザが経験した結果から発言している可能性が高いと考える．実際の経験に基づいたコメントはそうでないコメントより，有益であると考えられるため，推定したトピックによってクラスタリングされたコメント群に対して経験情報が書かれているコメントを抽出する．本研究では，乾ら [14] の提案する経験マイニングの評
価・感情，出来事，行為に着目し，行為＋評価・感情または行為＋出来事を示す単語のセットを含むコメントを耳より情報の候補となる経験情報として取得する．しかしながら，乾らの提案する行為を表す単語は一般的な行為であり，よりドメインに依存した行為表現の抽出が必要になる．そこで本研究では，対象となるドメイン毎に行為を示す単語を決定し辞書を作成する．
この辞書を行為単語辞書と呼び，人手によりこれらを作成した．
表 1 に我々の作成したイベントをドメインとした行為単語辞書の一部を例として示す．ここでは，mixi 上のイベントのコミュ
ニティにおける 290 スレッド，30000 コメントから行為を表す単語を抽出し，上記の手順によりストップワードを除いた動詞，名詞の上位 50 単語を行為を表す単語として取得した．その際「する」や「購入」等経験していないコメントにも頻繁に出現する単語をストップワードとした．行為単語辞書はあらかじめドメイン毎に作成しておく．
そして作成した行為単語辞書と乾らの提案する評価・感情と出来事を用いてコミュニティのコメントから経験情報を含むコメントを以下の手順で取得する．
（ 1 ） 3.1 節よりトピック毎にクラスタリングされたコメントを取得する．

表 2 耳よりキーワードの例

文ではユーザにあった耳より情報を提供するはじめの一歩とし耳よりキーワード
オススメ の方がよいて，耳より情報をタイプ別に分類しユーザに提供することを行いかがすべき

是非どうぞ

断然

魅力

イチオシ

無難

鉄則

狙い目

穴場

便利

裏道

不便

ガラガラ

渋滞

混雑

名所

困難

う．そこで我々はこれらの特徴的なキーワードに注目し，耳より情報をタイプ別に分類することを行う．そこで，実際の耳より情報を分析した結果，耳より情報のタイプを「提案，推薦」，「制止・抑制」，「現状・状況説明」，「可能・不可能」の 4 つのタ
イプに分類できることがわかった．以下に 4 つのタイプの定義（ 2 ） 取得されたコメントのうち，クエッションマークや「教えて」，「質問」などの質問文とされるフレーズを含んでいるコ
メントは，他のユーザに情報を求めているため耳より情報にならないと考え削除する．
（ 3 ） 残りのコメントのうち，行為単語辞書の単語が含まれているコメントを取得する．ここで名詞の場合には後ろに動詞がかかっているものを対象とする．得られたコメントは行為を表す単語を含んだコメントとなる．
（ 4 ） 行為を表す単語を含んだコメントから，評価・感情や出来事を表す単語が含まれているコメントを抽出する．

3. 3 耳よりキーワードの抽出
実際の耳より情報のコメントには，耳より情報の要因となるキーワードが含まれていると考えられる．例えば，京都の紅葉のイベントの場合「左京区の曼殊院門跡もオススメです．もしそちらに行くなら詩仙堂も立ち寄るといいと思います．こちらもお庭が絶景です．
」のようなコメントがある．この場合，「オススメ」や「絶景」などとても魅力を感じるキーワードが含まれ，また「〜するといい」などの提案をしているキーワードも存在する．このようなキーワードを本論文では耳よりキーワードと呼ぶ．耳よりキーワードは，複数のユーザが耳よりと感じたキーワードであると考え，被験者実験により耳よりキーワードを決定する．具体的には，ユーザ実験により耳より情報であるコメントの収集を行い，そのコメント群から人手により耳よりキーワードを抽出する．以前我々はドメインをイベントに絞り，イベントのコミュニティから耳よりキーワードを抽出する実験を行った．表 2 に得られた耳よりキーワードの一部を示す．
そして抽出された耳よりキーワードを用いて，3.2 節で得られた経験情報を含むコメントに対して，耳よりキーワードが含まれている場合には，そのコメントを耳より情報とし抽出する．

4. 耳より情報のタイプ分類を述べる．

•

提案・推薦

「〜した方が良い」や「〜がオススメ」など自分が経験した情報をコメントの閲覧者に対して提案したり，推薦したりしているタイプである．
例：「橋の上から見る紅葉がオススメです．
」

•

制止・抑制

「〜しない方が良い」や「〜はやめておくべき」など，コメントの閲覧者に対して行動を制止したり抑制したりしているタイプである．
例：「車はやめておいた方が良いです．
」•

現状・状況説明「混雑している」や「見頃」など，ある時点でのイベントの現状や状況の説明をしているタイプである.
例：「連休だったので大混雑していました．
」•

可能・不可能「〜ができる」や「〜は禁止」など可能や不可能を表すタイプである．
例：「近くに駐車場があるので，停めることができます．
」
ここで分類を行う際，1 つの耳より情報のコメントの中には複数のタイプが含まれている場合が多いため，1 つのコメントを 1 つのタイプに分類するのではなく，文毎にタイプの分類を行う．それぞれのタイプを表す単語を抽出するために，予備実験を行った．クエリとして SNS のイベント関連のコミュニティ「PL 花火芸術」，「京都の紅葉」，「関西海水浴」，「ねぶた祭」，「なばなの里」，「札幌雪まつり」，「潮干狩り」，「東京ゲームショウ」の 8 つのテーマ計 4193 のコメントを用い，被験者 3 名によりすべてのコミュニティのコメントを読んでもらい，「参考になった，知って得をした情報」を耳より情報として取得する．その際にコメントの中で特に耳より情報の要因となる文を抽出し，4 つのタイプ毎に分類してもらった．そしてタイプ毎に分類さこれまでの我々の提案により得られた耳より情報には，「車ではなく電車で移動した方が良いです．
」や「清水寺の紅葉はオススメです．
」のように閲覧ユーザに対して提案や推薦をしている耳より情報や，「高台寺の紅葉のライトアップはとても混雑している．
」や「今週末が見頃です．
」のように現状を説明していれた文に対して，タイプを表す単語を人手により取得した．取得されたタイプを表す単語の例を表 3 に示す．これらのタイプを表す単語を用いて，これまでの我々の提案手法を用いて取得した耳より情報の中でタイプを表す単語が含まれている文に対して，４つのタイプに分類する．

る耳より情報等，様々なタイプの耳より情報が存在している．
そのため，ユーザにとって欲しい耳より情報を即座に取得しにくいことがわかった．例えば，高台寺の紅葉のライトアップの混み具合のみを知りたい人にとっては，清水寺の紅葉はオスス
メですといったような推薦情報は耳より情報になり得ない場合

5. プロトタイプシステムと実験
5. 1 プロトタイプシステム
提案手法を用いてプロトタイプシステムを作成した．開発言語として PHP と MySQL（注 2）を用い，ソーシャルメディアとしがある．実際には，ユーザ個々に欲しい耳より情報が異なるため，耳より情報をパーソナライズすることが好ましいが，本論（注 2）：http://dev.mysql.com/

表 3 耳より情報のタイプ
タイプ

表記例

提案・推薦

〜が良い，オススメ，〜すべき，必須，最適，どうぞ，推奨する，ベスト，いかがですか，好ましい，望ましい

制止・抑制〜しない方が良い，やめておくべき，避けて，無茶，控えて，迷惑，厳禁，禁物

現状・状況説明混雑，見頃，交通規制，開放，終了，満車，人出，始まる，イマイチ，状態，例年並み，遅れている，待ち，販売可能・不可能〜できる，〜できない，可能，不可能，大丈夫，問題なく，無理，間に合う，充分て SNS である mixi を用いた．そしてトピックを推定するため

SNS のイベント関連のコミュニティ「PL 花火芸術」，「京都の（注 3）紅葉」，「関西海水浴」，「ねぶた祭」，「なばなの里」，「札幌雪まのツールとして，JGibbLDAを用いている．

プロトタイプシステムの流れを以下に示す．

つり」，「潮干狩り」，「東京ゲームショウ」の 8 つのテーマ，計（ 1 ） ユーザは耳より情報を取得したいテーマを入力する4193 のコメントを用いた．予め被験者によりすべてのコミュニティのコメントを読んでもらい，「参考になった，知って得をし（図 2（a））．
（ 2 ） システムは SNS からユーザが指定したテーマのコミュた情報」を耳より情報として取得し，被験者 3 名のうち 2 名以ニティを取得し，これらを一覧としてユーザに提示する（図 2

上により耳より情報と判定されたコメントを耳より情報の正解（b））．

データとして取得する．

（ 3 ） ユーザは提示されたコミュニティから閲覧したいコ考察ミュニティを選択する．

表 4 に各コミュニティにおける適合率，再現率，F 値を，表 5（ 4 ） システムはユーザの指定したコミュニティから最新 20には各被験者毎の適合率，再現率，F 値を示す．表 4 より平均件のスレッドを取得する．

適合率が 68% ，平均再現率が 31% となった．
「PL 花火芸術」，「関西海水浴」，「なばなの里」，「札幌雪まつり」，（ 5 ） 取得された 20 件のスレッドからコメントを取得する． 「京都の紅葉」，ここで取得されたコメントすべてに対しトピックを推定し，そ「潮干狩り」においては適合率が 60% 以上と良い結果となった

れらトピック毎にコメントをクラスタリングする．本研究ではが，「ねぶた祭」と「東京ゲームショウ」においては適合率がLDA を用いてトピックの推定及びトピック毎のコメントのク60% 以下と悪い結果となった．悪い結果の原因として，イベンラスタリングを行う．

トに対する優待席やお店に関する宣伝をしているコメントが多（ 6 ） トピック毎にクラスタリングされたコメント群から経く含まれていたことが挙げられる．このようなコメントには，

験情報を取得する．

「参加する」や「飲む」，「楽しい」，「盛り上がる」などの経験を（ 7 ） 経験情報から耳よりキーワードが用いられているコメ表す単語が含まれ，「プレゼント」や「割引」，「絶景」などの耳ントを耳より情報として取得する．

よりキーワードが含まれていたため，宣伝のコメントも耳より（ 8 ） 取得された耳より情報に対してタイプ毎の分類を行い，情報として抽出されてしまっていた．このような宣伝のコメンユーザに提示する（図 2（c））．

トに対しては，ユーザは耳より情報であると判断しないため，

図 2 にシステムの画面図を示す．図 2（c）上部耳より情報の適合率が大きく下がった結果となった．また再現率においてはトピック表示部では，ユーザの選択したコミュニティ名に合わすべての結果で 50% を下回る結果となった．原因として本研究せて，トピック推定を行った結果である耳より情報のトピックで提案している耳より情報は，経験情報が含まれユーザにとっを表す単語を掲載している．その際各トピックに対する単語のて有益な情報としている．そのためシステムにより得られた耳確率分布 P (w | zk ) の上位 20 件を出力しているが，この値がより情報は経験情報を含んでいる情報となるが，実験で取得し大きいトピックは重要な単語であると考え，重要な単語程文字た正解データのコメントには，「〜は絶景でオススメです」のよサイズを大きく表示している．大きさは 3 段階にしており，0.1

うに耳よりキーワードのみを含み，経験情報を含んでいないコ以上の場合に最大，ついで 0.1 未満 0.05 以上，次に 0.05 未満

メントも多く存在していた．このようなコメントは経験情報をを最小に表示している．また図 2（c）下部の耳より情報表示部

含んでいないためシステムは抽出できず，再現率を下げた結果

では抽出された耳より情報に対して，タイプ毎に色で分類を行となった．経験に基づいて書かれたコメントは，そうではないなっている．提案・推薦をしている文には橙色に，制止・抑制

コメントよりも信用できると考え，耳より情報として経験情報をしている文には青色，現状・状況説明をしている文には緑色，を用いたが，ユーザは情報に対して信用性があるかどうかはあ

可能・不可能を表す文には黄色に分類し，可視化することでどまり重要視していないことがわかる．しかしながら経験情報をのタイプの耳より情報かを判断しやすくしている．

含まない耳より情報は，経験情報を含む耳より情報より信用性

5. 2 実験は劣るため，経験情報を耳より情報とする点は必要だと考えら

本提案手法の有効性を示すために実験を行った．以前我々はれる．また表 5 より，被験者によって大幅に適合率，再現率，適合率のみを求めていたため，本論文では，正解データを作成

F 値の値が異なることがわかった．原因として被験者によってすることにより適合率と再現率，F-値を求めた．クエリとしてクエリとなるイベントに対する知識量や興味の度合いが異なるため，耳より情報に違いが生じたと考えられる．そのため今後（注 3）：http://jgibblda.sourceforge.net/

はよりユーザに特化した耳より情報の抽出手法を提案する必要

図 2 プロトタイプシステム

表4

表 6 取得された耳より情報の例

本提案手法の有効性

コミュニティ

適合率 再現率

F-値

PL 花火

75%

41%

0.53

狭山，駅，大阪，富田林，電車
行きは近鉄・富田林駅、帰りは南海・大

京都紅葉

82%

33%

0.47

阪狭山市駅を利用すれば，駅に並ばず

関西海水浴

64%

30%

0.40

ねぶた祭

44%

33%

0.38

なばなの里

72%

32%

0.45

雪まつり

74%

33%

0.46

潮干狩り

81%

25%

0.38

東京ゲームショウ

51%

18%

0.26

平均68%

31%

0.42

トピックに電車に乗れます． 富田林駅の一つ手PL 花 火
芸術

耳より情報

前の喜志駅周辺も観覧スポットで，この駅なら富田林駅ほど混みません．阿
倍野橋行きではなく，若干遠回りの河内長野経由で難波方面に向かうのがス

トピック

ムーズですよ．
花火，水上，写真，湖上，動画
風向きは運ですが，最近の傾向だと，岸に向かって吹くことが多い気がします．と言うことと，人でごった返す岸がある．本システムで得られた耳より情報の例を表 6 に示す．

よりも遊覧船の方が楽ですし，距離の6. まとめと今後の課題関係もそんなに違わないと思いますよ．
諏訪湖花火

本研究では以前我々が提案した耳より情報の抽出手法から得

大会

耳より情報

むしろ安全に観れる絶好のポジション．
遊覧船は打ち上げ場所の真ん中（初島られた耳より情報に対して，タイプ分類を行う手法の提案をあたり？）に陣取ってますから，障害行った．耳より情報の中には，提案を促すものや現状を知らせ物なしの大パノラマで観れます．船のるものなど様々なタイプが存在しているため，本研究では耳よ中の場所取りはわかりませんが．毎年湖上で見てますが，僕自身なんの不満り情報を「提案・推薦」，「制止・抑制」，「現状・状況説明」，「可も抱きません．

能・不可能」の 4 つのタイプに分類した．タイプ分類を行うことにより，ユーザは数多くある耳より情報に対して，効率的に自分の欲しい耳より情報を見つけることが可能となる．今後の課題は以下の通りである．

•

耳より情報として抽出されたコメントの中には，イベントに関する広告，宣伝やコミュニティのテーマと関係のないコメントなどが多くふくまれていた．そのため今後はこのようなコメントを削除する必要がある．

•実験により，ユーザによって耳より情報が異なることがわかった．よってパーソナライズされた耳より情報を抽出する手法を提案していく．

•本研究では耳より情報をタイプ毎に分類を行ったが，今後は良い耳より情報や悪い耳より情報などの評価を考慮した耳より情報の分類を行う．

表5

被験者毎の有効性Aコミュニティ

BC

適合率 再現率

F-値 適合率 再現率 F-値 適合率 再現率 F-値

PL 花火

76%

36%

0.49

42%

57%

0.48

79%

36%

0.49

京都紅葉

77%

25%

0.37

75%

31%

0.44

41%

24%

0.30

関西海水浴

73%

27%

0.39

50%

37%

0.43

54%

23%

0.33

ねぶた祭

49%

19%

0.27

19%

44%

0.26

54%

19%

0.28

なばなの里

76%

24%

0.37

33%

44%

0.38

77%

32%

0.45

雪まつり

75%

25%

0.38

32%

22%

0.26

70%

24%

0.36

潮干狩り

80%

21%

0.34

11%

10%

0.10

75%

15%0.25

東京ゲームショウ

49%

16%

0.24

32%

25%

0.28

55%

15%

0.23

文献

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