DEIM Forum 2013 D-10

評価値の時系列変化に着目したユーザレビューの分析
高橋

毅†

天笠

俊之††,†††

北川 博之††† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学システム情報系 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† 宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所 〒 252-5210 神奈川県相模原市中央区由野台 3-1-1
E-mail: †s1120717@u.tsukuba.ac.jp, ††{amagasa,kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし

旅行先の宿泊施設を選ぶ際に宿泊施設レビューサイトを利用するユーザ数が増えつつある．宿泊施設レビューには宿泊者が宿泊施設に対して与える評価値の他に，該評価を与えた理由が記述されている事がある．理由を発見して利用者に提示する事は，業務改善など有益な利用に繋がると考えられる．また理由は常に同じとは限らず，設備の故障や施設の改築など不定期に発生するイベントが要因として挙げられるケースが存在する．本研究では，レビュアが宿泊施設に与える評価値が時系列変化する点に着目し，変化のあった時間前後に投稿されたレビューを分析する事によって，該宿泊施設の評価に影響を与えた要因を示すレビューを検出する．
キーワード

データマイニング，レビュー，時系列

Tsuyoshi TAKAHASHI† , Toshiyuki AMAGASA††,††† , and Hiroyuki KITAGAWA††† Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
1-1-1 Tennnoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8573, Japan†† Division of Information Engineering, Faculty of Engineering Information and Systems, University ofTsukuba
1-1-1 Tennnoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8573, Japan††† Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency
3-1-1 Yoshinodai, Chuo-ku, Sagamihara-shi, Kanagawa 252-5210, Japan
E-mail: †s1120717@u.tsukuba.ac.jp, ††{amagasa,kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp

1. は じ め に事が考えられる．
本研究では，レビュー結果の時間変化に着目し，その原因を近年，レビューサイトの重要性が商業的にも学術的にも注目分析する手法を提案する．このため，まずレビュアが宿泊施されている．例えば，宿泊施設のレビューサイトを例に取ると，設に与える評価値に着目してレビュアの選別を行う．レビュア

そこには各施設に対する多数の利用者からの評価とレビュー文

によっては，有効な評価をせず決まった値のみを入力する場合が蓄積されている．別の利用者が宿泊施設を探す際は，施設自が考えられる．そのような評価値を与えるレビュアによるレ

身が提供する情報だけでなく，レビュー結果を参照する事によ

ビューはノイズとしてあらかじめ取り除くことが望ましい．こり，利用者の視点に立った評価を参考にする事が出来，より満の目的のために評価値のエントロピーに着目する．次に，有効

足度の高い施設選択を行えるようになる．

な評価結果に基づいて評価値の時系列的変化を観察し，変化の一方，レビューデータは利用者だけではなく，宿泊施設にとっあった期間を発見する．変化のあった期間にレビュアが述べてても有益な情報になる．例えば，評価値から顧客の満足，不満いるトピックに注目し，トピックと関連するレビューを検出すな点を洗い出し，業務改善に活かす事が出来る．このため，膨る事で，要因を分析する．

大なレビューデータを分析し，そこから有用な情報を抽出する

本論文の構成は以下の通りである．まず 2 節で関連研究につことが重要となる．そのような分析方法には多様なアプローチ

いて述べる．次に，3 節でレビューデータの詳細について述べ，が考えられるが，一つの考えとしてレビュー結果の時間的な変4 節で提案手法について述べる．5,6 節では得られた結果につ化に着目して，評価値が上がった（下がった）あるいは記述さいて考察を与える．

れたレビューの内容が変化した時刻に着目し，その原因を探る

2. 関 連 研 究

記述した「レビュー文」，レビューが投稿された「投稿時間」
マスクされた「利用者名」，レビューの内容を簡潔にまとめたレビューを対象にした研究は盛んに行われている．関連研究「施設回答文」，レビュー ID を示す「投稿番号」等の他に，評として，レビュー文を要約して意見を抽出する研究，レビュー

価項目として立地，部屋，食事，風呂，サービス，設備・アメデータにトピックモデルを適用した研究，レビュー結果の時系

ニティ，総合が与えられている．レビュアによって 0-5 の 6 段

列変化に着目した研究を挙げる．

階の評価値が各評価項目に与えられる．

膨大なレビューデータを要約し，詳細な意見を抽出するため

表1

例，各期間におけるトピック寄与率の研究が自然言語技術の分野で盛んに行われている [2]．辞書

項目例を作成して意見を抽出する研究として [3]〜[5] 等が挙げられる．

施設名

ホテル A

小林らは意見を｛評価対象，属性，評価値｝の三つ組の評価表

レビュー文「久々に利用しました…」

現形式に構造化し，レビュー文を係り受け解析して評価表現を

利用者名

user00001

抽出する事で意見を要約した [3]．辻井らは小林らの手法を用い

投稿番号7100000て特定の地域内の宿泊施設に対するレビューを分析し，旅行先

投稿時間

2010 年 8 月 10 日

施設回答文「…ご指摘の件につきましては…」

立地評価値

4

部屋評価値

4

に応じてレビュアが重要視する情報が異なる事を示した [4]．藤井らは表現が好評と不評のどちらを表すかを示す評価表現辞書を作成し，評価表現を抽出．各評価表現を用いてホテルの評価

食事評価値

0

値を予測した．更に予測したホテルの評価値と評価表現を二次

風呂評価値

3

元マッピングする事で，ホテルに与えられた評価の要因を効率

サービス評価値5

的に分析する手法を提案した [5]．しかし藤井らの研究では与え設備・アメニティ評価値

2

られる評価値が時系列変化する事を考慮していない．

総合評価値

3

8:10:00

レビューデータにトピックモデルを適用した研究として [6], [8]等が挙げられる．北島らは，レビュー文を｛対象-評価｝で表される事象の集合として捉え，レビューデータに LDA を適用

4. 提 案 手 法

した．レビュー文を単語の集合として捉えた場合に比べて，文

本研究では実世界でのイベントを検出するために，評価値が書の内容をより明確に捉えたトピック推定を行える事が示され

時間変化した点に着目する．また，その原因を特定するため，た [6]．Titov らは，レビューデータに LDA を適用して得られ変化点の前後におけるレビュー内容の変化にも着目する．

たトピックを評価項目に分類し，言及している評価項目毎にレビューを分類した [8]．我々は各レビューが何を表すかを知るた
めにトピックモデルを利用する．レビューが表す内容は評価項
目だけに限らないため，レビューを評価項目毎に分類するのは好ましくない．
レビュー結果の時系列変化に着目した研究として [9] が挙げられる．山岸らは，評価対象に不自然な評価が与えられている期間を発見する手法を提案し，期間内に投稿されたレビューを分析した．分析によって期間内に信頼度の低いユーザが集中して投稿を行っていた事を示し，手法の有効性を評価した [9]．山岸らの手法では評価対象の評価に影響を与えた要因として，レビュアによる投稿に焦点が当てられている．我々が目的とする
要因はレビュアの振る舞いではなく，レビュー対象に関係して発生した事象とする．
本研究では，有用なレビューを投稿するレビュアを，登録した評価値のエントロピーで評価し，ある評価値（全て 3，全て

5 など）だけを登録するようなレビューを排除する．また，評価値の時系列的な変化に着目して，その原因をレビュー文から分析する．

3. レビューデータ
本研究では楽天株式会社から提供された楽天トラベルのレビューデータ [1] を用いた．レビューデータには，レビュー対象となる宿泊施設の名称を示す「施設名」，レビュアが自由に

4. 1 レビュアの選別
まず，レビューにおける数値評価の変化に着目したイベント検出を行う．このため，6 段階評価における数値の分布を調査した．この結果，レビュアが与える評価値は 4 または 5 に偏る傾向が強いことが分かった．これは楽天トラベルだけではなく，他のレビューサイトにも共通している性質だということが知られている [4], [5]．このような結果が得られる原因の一つとして，偏った評価を与えるレビュアの存在が挙げられる．特に不満がない場合，少なくない割合のレビュアが最高得点かそれに近い値を一貫して与えることがある．また，レビュア間の慣例として，そのようなスコアの与え方が推奨されていることもある．
このような偏ったスコアを与えるレビュアからの評価は，正当な評価であるとは考えられないため，イベント検出処理の前に除外したい．このため本研究では，レビュアの与えるスコアからエントロピーを計算し，一定の閾値を基準にレビュアのフィルタリングを行う．
レビュアが各評価項目に与える評価値の確率を用いてエント
ロピーを算出する．レビュアがレビューした回数を t，評価項
目 k に対して評価値 i を与える回数を tki とすると評価項目 kに対して評価値 i を与える確率 pki = tki /t となる． よって，レビュアの評価項目 k におけるエントロピー Ek は式 1 となる．

Ek =

5
∑

(−pki × log2 pki )

i=0

(1)

レビュアが持つエントロピー Esum を Ek の総和として式 2に定義する．

∑

以下の三通りに分類する．

6

Esum =

以上の条件を基に，期間の長さとレビュー件数に応じて T を

Ek

(2)

•

2 日間で rmax 以上のレビューが投稿される期間．

•

期間の長さが 2 日以上 1ヵ月以内で，レビュー件数が rmin

k=0

以上 rmax 未満を満たし，かつ最長となる期間．

式 1, 式 2 によって得られた Esum をレビュアのエントロピーとする．得られたエントロピーを基準に，レビュアの選別を行う．本研究では，Esum が 0 でないレビュアを処理の対象とす•

1 ヵ月経っても，レビュー件数が rmin 以下となる期間．
rmin ，rmax はデータセットに応じて適切に与える必要があ

る．本論文では，rmin = 5，rmax = 10 とした．

るが，閾値はデータセットなどに応じて適切に設定する必要が

4. 2. 2 イベント検出ある．

実世界で何らかのイベントが発生した場合，それがレビュア

4. 2 イベント発生期間の推定の評価結果に影響を与え，評価値が影響を受けることが考えら

本節ではイベントが発生した時期の推定方法を述べる．提案れる．評価値の変動に着目すれば、実世界で何らかのイベント

手法では，評価期間毎にイベントが発生したかどうかを推定すの発生を検出することが期待される．評価値によるイベントのるため，事前に各宿泊施設において評価期間を設定する必要が検出を行うには，単純にはある施設に関するレビューの評価値ある．まず評価期間の決め方について述べ，次にイベントの推を時期ごとにグループ化し，その平均値の変動を利用すること

定方法について説明する．

が考えられる．しかし，実際には平均値の変動は大きく，それだけを使ってイベントを検出することは難しい．

4. 2. 1 期間の長さ
イベントの検出を発見する前にレビューが投稿される間隔を観察した．期間の長さに着目して投稿件数を観察した結果，短期間に多くレビューされる宿泊施設と，1ヶ月間に 2,3 件しかレビューされない宿泊施設が確認された．またレビュー件数に着目して評価期間を観察した結果，一定のレビュー件数が投稿されるまでに 2ヶ月以上掛かる宿泊施設を確認した．これは，宿泊施設によって立地や利便性が異なるため，宿泊者の数に差が本研究では、評価値平均の変動ではなく，ばらつきを検出す
る．何らかのイベントによって一部のレビューが影響を受けたとすると，それは評価値のばらつきに反映されると考えられる．
本研究では各宿泊施設において評価期間を設定し，各期間における評価値の分散を計算する．宿泊施設において分散が高い期間をイベントが発生した期間として推定する．

4. 3 変動要因の推定手法出た事が原因と考えられる．
宿泊施設毎に，レビュー件数と評価期間の長さに応じて，評4. 3. 1 手法の概要
評価値の分散の変動に着目することで，イベントを検出する

価期間を設定する必要がある．
これを解決するために，評価期間 T の長さ，直前の評価期間ことができた．次は，そのイベントが発生した要因を分析する．

と重複する期間の長さ，期間内のレビュー件数について条件をこれにはレビュー文を利用する．レビュー文を利用した原因分

設ける．T の長さの条件を以下の通りにする．

析には，おおまかに次の二つのアプローチが考えられる．

•

評価期間の長さ：2 日以上（ 1 ） イベントが検出された時期に投稿されたレビューのうち，•重複する期間の長さ：直前の評価期間の長さに応じる

他と比べて評価値が低いレビューのレビュー文を参照する．

イベントが評価期間をまたぐように発生する場合を考慮し， （ 2 ） 各レビューがもつトピックを捉え，各期間におけるトピッ
クの傾向を捉える．他の期間よりも多く記述されているト
重複期間を設ける．重複期間は期間内に投稿されるレビューを考慮して決定する．直前の評価期間 T − 1 におけるレビューの
集合を R

T −1

T

，評価期間 T におけるレビューの集合を R として，以下の流れによって決定する．
（ 1 ） T − 1 の後半を重複期間 T −1とする．
2
（ 2 ） 包含関係 R

T −1⊃ R を満たさなくなるまで，以下の流
T

れを繰り返す．
（a）
（b）

T −1
を含めた T における RT を得る．
2
包含関係を満たす場合， T −1の後半部分を新たに重複2期間とする．

ピックを変動要因として捉え，関連するレビュー文を参照
する．

4. 2 節で述べたように，投稿される評価値のほとんどが高い値を示すため，変動要因は低い評価値の投稿である可能性が高い．
（1）によって，変動要因を示すレビューを検出できると考えられる．
不定期に発生するイベントの影響で評価値に影響が出た場合，レビュアがイベントをレビューのトピックとして記述する可能性が高い．また，変動要因を示す内容は低い評価値を与えるレ

評価期間の条件により，一日以上の重複期間が含まれる．まビューだけではなく，高い評価値を与えるレビューにも含まれた T に投稿されるレビュー件数 r に対して，rmin <= r < rmaxを条件として定める．ただし以下の場合は例外として期間，レている可能性がある．
（2）では，トピックに注目してレビューを参照する事で，低い評価値に限定せずに変動要因を探し出せ

ビュー件数に制約を設けない．

ると期待される．

••

2 日間でレビュー件数が rmax 以上投稿される．
1 ヵ月で経っても rmin <= r を満たさない．

以下では，（2）に基づいて変動要因に関連するレビューを検出する方法について述べる．

4. 3. 2 トピックに着目した検出手法

も精度の高い結果が得られている．Jensen-Shannon 情報量は，提案手法の流れを説明する．

同じく確率分布間の差異を示す指標である Kullback-Leibler（ 1 ） 4. 1 節で説明した方法でレビュアを選択する．

情報量によって求められる．二つの確率分布 P ，Q において，（ 2 ） 選択されたレビュアによって投稿されたレビューデータ

Kullback-Leibler 情報量 DKL は式 5 で表される．

に対して LDA を適用し，各レビューのトピック分布を求DKL (P ||Q) =める．

∑

P (ti ) logi（ 3 ） 評価期間毎に投稿されたレビューに対するトピック分布

P (ti )Q(ti )(5)を合計し，評価期間毎に各トピックの特徴量を得る．

Kullback-Leibler 情報量は非対象的に確率分布間の差異を表（ 4 ） 各トピックについて，イベントが検出された期間におけ

すが，Jensen-Shannon 情報量は対称的に確率分布間の差異をる特徴量と前後の期間における特徴量を比較し，スコアを表す．評価期間 T において，スコアの分布を dscore ，該当期間算出する．

に投稿されたレビュー r におけるトピック分布を dr としたと

（ 5 ） 各トピックのスコアと，該当期間に投稿された各レビュー

き，Jensen-Shannon 情報量は DKL を用いて式 6 で表される．

におけるトピック寄与率を比較し，イベントに関連するレ

dr + dscore
1
DKL (dr ||)22
1
dr + dscore+ DKL (dscore ||)2
2

DJS (dr ||dscore ) =ビューを検出する．
スコアについて説明する．イベントが発生した場合，イベン
トを示すレビューが投稿される可能性がある．レビューの投稿によって，イベントに関連するトピックの特徴量が前後の期間
よりも大きくなると予想される．このようなトピックを発見するために，該当期間では前後の期間に比べてトピックがどれだ
け述べられているのかを示すスコアを求める．具体的には，イベントの発生した期間における各トピックの特徴量と前後の期間における各トピックの特徴量を比較してトピックのスコアを求める．

順位相関ではスコアによる順位を全て用いてレビューの検出を行った．しかしトピックの中には特徴量が殆ど変化しないト
ピックが存在する．このようなトピックは変動要因と関係しない可能性が高い．事前に変動要因を示すトピックを選別するために，スコアが高いトピックに注目する．変動要因を示すト
ピックのみを用いる事で，イベントを示すレビューを適切に検出できる可能性がある．

イベントが発生した期間 T におけるトピック t の特徴量を

5. 評 価 実 験

pTt ，直前の期間 T − 1 における t の特徴量を pTt −1 ，直後の期+1
間 T + 1 における t の特徴量を pTとして，T における t のt

スコア scoreT
t を式 3 によって求める．

scoreTt =(6)

本節では分析結果について説明する．実験では 3 節で述べた
楽天トラベルのレビューデータのうち，2009 年 4 月 1 日以降に投稿されたレビュー 2028274 件を実験に利用した．本手法で

pTt
pT+ Tt+1
T −1
pt
pt

(3)

は LDA を適用するため，各レビュー文を事前に形態素解析する必要がある．実験ではレビュー文を Mecab [12] によって形態本研究では，イベントが発生した期間におけるトピックのス
コアと各レビューのトピック寄与率を比較し，変動要因を示す
レビューを検出する．実験では順位相関，Jensen-Shanon 情報
量によって変動要因を示すレビューを検出し，比較する．

素解析し，単体で意味を判別できる品詞として以下の品詞のみを抽出した．

•

名詞– サ変接続4. 3. 3 順位相関による検出– ナイ形容詞語幹

イベントが発生した期間において，以下の二つの順位の順位– 形容動詞語幹

相関を求める．

– 一般名詞•

スコアによるトピック t の順位 ranktscore– 固有名詞•レビュー r における寄与率によるトピック t の順位 ranktr

n を全トピック数として，式 4 によって順位相関係数を求

未知語
品詞の判別には IPA 品詞体系を利用した．また，本実験ではMallet [13] によって LDA を適用した．

める．

rank correlation = 1 −

•

6

∑

(ranktscore − ranktr )2n(n2 − 1)(4)

順位相関係数が高いレビューを，変動要因と関連が強いレ
ビューとして検出する．

5. 1 レビュアの選別
レビュアの選別結果について述べる．データセットから，Esum
が 0 より大きいレビュア 220169 名を検出した．Esum が 0 よ
り大きいレビュアと 0 のレビュアが与えた評価値の分布を表 2に示す．表 2 より，Esum が 0 より大きいレビュアは評価値 2

4. 3. 4 Jensen-Shanon 情報量による検出

以上を与える傾向があり，Esum が 0 であるレビュアは評価値

Jensen-Shannon 情報量は二つの確率分布の差異を表す指標

1 以下を与える傾向がある事が分かった．特に，評価値 0 を与の一つである．類似度を判定する際に用いられ，[3], [7] では最えているレビュー数の多くが Esum が 0 であるレビュアによる10 回ずつ以下を繰り返す．

レビューである事が分かった．
本手法においてエントロピーに着目してレビュアを選別する
理由は，高い評価値を与えるレビュアを除く事ではなく，偏った評価を与えるレビュアによるレビューを除くためである．そ（ 1 ） 訓練データに LDA を適用し，トピック抽出．
（ 2 ） クエリ，正解データ，テストデータにおけるトピック分
布を求める．

のため，Esum が 0 より大きいレビュア 220169 名が投稿した（ 3 ） 正解データ，テストデータにおけるトピック分布とクエ

1096726 件のレビューを利用する．なお，Esum が 0 であるレ

リにおけるトピック分布の Jensen-Shannon 情報量を求め，ビュアには，一度しかレビューをしていないレビュアも含ま

低い順に並べる．

れる．

（ 4 ） 11 点平均適合率を求める．
表2算出した 11 点平均適合率の結果をトピック数毎に平均し，該

レビュアが与えた評価値の分布

評価値（総合） 全レビュア

Esum > 0 Esum = 0

トピック数における文書検索精度とした．結果を表 3 に示す．

0

13494

187

13307

表 3 各トピック数における 11 点平均適合率の平均

1

28915

12987

15928

トピック数 11 点平均適合率の平均

2

62109

31146

30963

100

0.5151343245194139828105366125

0.515067

49338535228874109661500.520775

5744709389692355017175

0.516564

200

0.513308

5. 2 変動要因の分析
変動要因の分析の結果について述べる．まず最適なトピック
数，各トピックのキーワードについて述べる，次に各評価期間
における各トピックの特徴量を観察した結果について述べる．
レビューの検出精度について述べた後，スコアと検出されたレビューの分析について述べる．

結果より，トピック数 150 のときの適合率が最も高い事から，最適なトピック数を 150 とした．なお，hdp-lda [10] によって，最適なトピック数を大まかに推測する事も可能である．
次に得られた各トピックのキーワードを嘉村ら [11] の提案する PDTD-2 を利用して抽出する．本手法では，トピックが宿
泊施設の評価に影響を与える要因として捉える．トピックを客

5. 2. 1 抽出されたトピック

観的に判断できる状態になっている事が望ましいため，トピッ

LDA ではトピック数を事前に与える必要がある．トピック

クのキーワードを決めた．作成された各トピックのキーワード数を決める方法の一つとして，評価項目をトピックとして利用と生成確率の高い上位 5 件の単語を表 4 に示す．なお，紙面のする事が考えられる．しかしレビュアが各評価項目に関しての都合により 50 件のトピックについてのみ示す．

みレビュー文を書くとは限らないため，最適なトピック数を推定する必要がある．
最適なトピック数の決め方は北島ら [6] の論文を参考にする．
北島らは，文書検索精度が最も高いトピック数では各文書のトピックを適切に捉えていると考えた．本手法では LDA によって取得したトピックをレビューが持つ話題として捉えるため，
各レビューが持つトピックを適切に捉えているトピック数が最適なトピック数と考えられる．そのため，本論文でも文書検索精度によって最適なトピック数を決定する．
実験では以下のように実験環境を設定した．

•

クエリ：単語「部屋」•

正解データ：施設回答文に「部屋に関して」と記述されているレビュー文から 1000 件•

テストデータ：施設回答文に単語「部屋」を含まないレ
ビュー文から 1000 件•

訓練データ：正解データ，テストデータに含まれないレ
ビュー文 10000 件

以下では宿泊施設 A における結果を例に挙げる．分散が高い
期間として，2010 年 7 月 15 日〜2010 年 7 月 21 日，2011 年

12 月 29 日〜2012 年 1 月 4 日に注目して述べる．
5. 2. 2 トピックの特徴量
トピックの特徴量について述べる．2010 年 7 月 15 日〜2010
年 7 月 21 日，2011 年 12 月 29 日〜2012 年 1 月 4 日における特徴量上位 25 件のトピックを表 5 に例として示す．
表を見ると，順位が大きく変動していないトピックが存在する．例えばトピック「ディズニー」が常に上位 5 位以内にある．
これは施設 A が東京ディズニーリゾート（以下，TDL）のオ
フィシャルホテルであり，TDL に向かうユーザが利用しているためだと考えられる．また，飲食に関連するトピックが 10〜25
位に一つ以上含まれている．これは施設 A が楽天トラベル飲食部門ランキングに入賞しているためだと考えられる．順位の変動が小さいトピックと特徴量が上位のトピックについて調べた
結果，宿泊施設の特徴に関するトピックであった．各トピックと特徴量は施設について適切に捉えていると考えられる．

クエリを「部屋」とした理由は，多くのレビューにおいて部屋に関するコメントが含まれるためである．施設回答文にはレ

5. 2. 3 レビューの検出結果

ビューの話題を要約した内容が記述されているため，正解デー

レビューの検出精度と，検出されたレビューの例について説

タ，テストデータの基準として利用した．実験ではトピック数
を 100,125,150,175,200 と変えて調査を行う．トピック数毎に明する．
まず検出精度の比較結果について述べる．データセットの中表 4 本実験で用いるトピック

表5
順位

宿泊施設 A におけるトピックの特徴量上位 25 件の例
2010 年 7 月 15 日〜
2011 年 12 月 29 日〜
2010 年 7 月 21 日
2012 年 1 月 4 日

キーワード

生成確率の高い上位 5 件の単語

カーテン

部屋 カーテン 残念 ビル 感じ

1

ディズニー

建物

建物 設備 感じ 自体 清掃

2

対応

タオル

タオル スリッパ 浴衣 用意 バス

3

子供

子供

ホテル ビジネス 宿泊 利用 サービス

4

ツイン

混雑

部屋 利用 きれい 快適 満足

5

シャワー

出発

マッサージ チェア 浴場 部屋 利用

6

誕生

チェック

フロント 女性 男性 接客 従業

7

レストラン

便利 博多 立地 天神 利用

8

駐車

バス ユニット ルーム タブ シャワー9

トイレ 風呂 部屋 洗面 便座

10以前

朝食 メニュー バイキング 満足 種類

11

ベッド

プラン 限定プラン 宿泊 利用 限定 今回

12

きれい 綺麗部屋 利用 きれい 快適 綺麗

13

プール

時間 チェックイン 朝食 出発 到着

14

コーヒー

男性

フロント 対応 ホテル 電話 チェックイン

15

前回

感謝

浴場 温泉 疲れ 風呂 利用

16

禁煙

種類

風呂 食事 露天風呂 温泉 満足

17

階段

雰囲気

インターネット ネット 接続 無線 パソコン

18

料理 食事 食材 温泉 風呂

19

楽天ラウンジ ホテル サービス レストラン バー

20

タオル

宿泊 利用 予約 満足 今回

21

便利 高速 近く インター 利用

22

体調 病院 お世話 宿泊 感謝

23

バス

宿泊 月 利用 満足 大変

24

リーズナブル

駐車立体

予約

予約 当日 宿泊 部屋 変更

25

料金

プラン

限定

お正月

お正月 大晦日 宿泊 元旦 正月

条件

立地 条件 最高 利用 駅前

で，レビュー件数が多い上位 10 施設を対象にレビューの検出

徒歩

徒歩 便利 コンビニ 近く 立地を行った．実験環境は以下のように設定した．

ランドリー コイン 洗濯 無料 乾燥•ビジネス 全国
きれい 快適マッサージ男性
博多
バス ユニット
トイレ
メニュー

出発
確認 電話 フロント
疲れ
露天風呂
インターネット
料理
ラウンジ
友人
インター
体調
月 次回

ランドリー
接客

部屋 満足 利用 大変 食事

是非

利用 部屋 満足 朝食 機会

ビジネス 普通廊下

ホテル ビジネス 普通 部屋 感じ
部屋 最高 景色 露天風呂 食事

東京

無料

フロント

コンビニ

月

電話

ディズニー
笑顔

販売
確認

スタッフ

電話

フロント

期待

正直

レストラン
前回

近く

アメニティ
コンビニ

次回

確認

スタッフ

スーパー

充実
電話

確認

事前

パン
事前

東京

バイキング

誕生

ユニット

感じ

対象とする施設：5. 1 節で得られたデータセットにおいて，投稿件数が多い上位 10 施設•

正解データ：イベントが発生した期間の中で評価値が 2 以
下のレビューまたは苦情や不満を述べているレビュー

部屋 廊下 夜中 ドア 防音

景色

対応

電話

•

比較する指標利用 東京 ホテル 出張 立地– 順位相関シャンプー

シャンプー アメニティ タオル 歯ブラシ ソープ– 全トピックにおける Jensen-Shannon 情報量

期待 正直

期待 部屋 ホテル 普通 宿泊– スコアの高い上位 30 件における Jensen-Shannon 情報量必要

部屋 必要 ホテル アメニティ 設備

評価期間によって総レビュー数，正解データ数は変化する．

温度

温度 エアコン 部屋 空調 調整

階段

エレベーター 階段 部屋 荷物 エレベータ

浴場

浴場 風呂 時間 入浴 残念

便利 近く

便利 近く 立地 利用 コンビニ本研究では各評価期間における最低レビュー件数を 5 件としたため，検索レビュー数を 3 件とした．5. 1 節の結果より，評価値が変動した要因は低い評価値を与えるレビューである可能性

レンジ

レンジ 電子 マンション キッチン 洗濯が高い．低い表価値を与えるレビューには苦情や不満を示す内

改善 検討

改善 お願い 今回 今後 検討

容が記述される事を考慮し，正解データを設定した．

シャワー

シャワー 風呂 お湯 排水 トイレ

団体

団体 廊下 マナー ホテル 外国

プラン 今回
フロント 対応 笑顔
対応 電話
全体

各宿泊施設においてイベントが発生した期間毎に適合率，平
均適合率を求めてそれぞれを平均した．結果を表 6 に示す．

宿泊 満足 部屋 利用 今回
表6

フロント 対応 スタッフ 女性 笑顔

適合率，平均適合率による比較

対応 フロント チェックイン 電話 感謝
部屋 満足 利用 きれい 快適

順位相関Jensen-Shannon
Jensen-Shannon
情報量（全トピック） 情報量（上位 30 件）

適合率

0.487

0.34

0.593

平均適合率

0.692

0.533

0.81

適合率，平均適合率共にスコアの高い上位 30 件のトピック

ビューを以下に示す．

における Jensen-Shannon 情報量による検出精度が最も高い値•

投稿日時：2012 年 1 月 3 日 10 時 50 分を示した．適合率に比べて平均適合率が高い事から，検出され

•

評価値：3

たレビューは比較的上位にあると考えられる．

•

本文：「年末という時期を考えると、お安くおトクなプラン

次に，Jensen-Shannon 情報量が最も低いレビューと該当期だったと思います。
（以前に泊まったときは、いわゆる閑散期

間におけるスコアの分析結果について述べる．宿泊施設 A におだったのかもっと満足した記憶があるので） 残念だった点はいて分散が高い上位 5 つの期間は以下の通りとなった．

以下の４点です。 ・2 名で泊まったのにアメニティのヘアブ•

2010 年 7 月 15 日〜2010 年 7 月 21 日

ラシ、ヘアバンドなどは１つしかなかったこと・シャンプー•2010 年 7 月 18 日〜2010 年 7 月 22 日

類はもう少し良いものを使ってほしい（髪がゴワついて仕方•2010 年 7 月 20 日〜2010 年 7 月 25 日がなかった） ・各階に製氷がなかったこと・食事（朝食）の•2011 年 3 月 29 日〜2011 年 4 月 29 日

際、会場に入るまでにかなり待ち、さらにバイキング形式で•2011 年 12 月 29 日〜2012 年 1 月 4 日

１列にしか並べず、かなり時間がかかったこと、またお皿を

Jensen-Shannon 情報量が最も低いレビューが正解レビュー載せるトレイがあればよかった（お皿だと２枚しか持てない）

ではなかった期間は 2010 年 7 月 15 日〜2010 年 7 月 21 日のみ

お値段からすれば贅沢なわがままなのかもしれませんが、一だった．2011 年 12 月 29 日〜2012 年 1 月 4 日を正解レビュー

流ホテルとして安価な部屋に泊まった客にも満足できるようを示した期間の例，2010 年 7 月 15 日〜2010 年 7 月 21 日不正にしていただければ嬉しいです。」

解レビューを示した期間の例とする．該当期間におけるスコア
検出されたレビューには

上位 30 件のトピックを表 7 に示す．

アメニティ や 混雑に関連する内容が書かれており，スコアが高いトピックに関連するレ
表7

宿泊施設 A におけるスコア上位 30 件の例
2010 年 7 月 15 日〜 2011 年 12 月 29 日〜
順位 2010 年 7 月 21 日
2012 年 1 月 4 日

ビューが検出されたといえる．本論文では評価値が 2 以下のレビューまたは苦情や不満を示すレビューを正解レビューとしてイン

いる．検出されたレビューは評価値が 3 だが，苦情や不満を示

東京

す正解レビューを検出できた．

1

ツイン

2

コーヒー

3

エコ

4

誕生

男性

ビューを以下に示す．

5

キー

エコ

•

投稿日時：2010 年 7 月 18 日 15 時 20 分

6

禁煙

確認 電話

夕食

駐車

評価値：5

7

•

8

ダブル

種類

•

本文：
「ツインの予約でしたが、急遽ダブルに変更をお願い

9

駐車 無料

子供

10

バイキング

感謝

らえました。朝食バイキングを昼食バイキングに変更できる

11

対応 電話

アメニティ

プランもとても良かったです。 昼間で寝て、ゆっくり朝昼食

12

プール

期待

をランチバイキングで楽しみました。」

13

レストラン

14

アメニティ

15

子供

禁煙

する内容が書かれており，スコアに関連するレビューを検出で

マッサージ

笑顔

スタッフ

フロント
立体

しましたら快くキングサイズのダブルのお部屋に交換しても

正直

ビジネス
コンビニ

2010 年 7 月 15 日〜2010 年 7 月 21 日において検出されたレ

全国

スーパー

検出されたレビューには ツイン や バイキング に関連ご飯きている．レビューの評価値は 5 であり，内容も苦情や不満を

丁寧 親切

パン

示してはいない． ツイン

18

影響

お正月

検出されたと考えられる．

19

和食

混雑

16
17

対応

20

タオル

販売

21

駐車 立体

レストラン

22

料金

浴場

23

便利 近く

バイキング

24

プラン 限定

シャンプー

25

条件

新聞

26

テレビ

27

是非

電話

確認

のトピック寄与率が高いため，誤6. ま と め
本研究では，レビューデータにおける評価値の変化に着目し事前たイベント検出と要因分析の手法を提案した．具体的には，レビュー対称毎に評価期間を設定してイベントが発生した時期を検出し，その要因を分析する手法を提案した．実験では順コーヒー位相関による検出結果と Jensen-Shannon 情報量による検出結

28

トイレ

アップ

果を比較する事で検出精度の評価を行った．また検出されたレ

29

友人

充実

ビューの内容を分析する事で，手法の有効性を示した．

30

メニュー

カーテン

評価値が変動した要因を分析した結果，苦情や不満を示すレ
ビューによって変動するケースが多い事が分かった．苦情や不2011 年 12 月 29 日〜2012 年 1 月 4 日において検出されたレ

満を示すレビューを検出する手法を用いる事で，要因を示すレビューの検出精度が向上すると考えられる．

謝

辞

本研究で使用したレビューデータは，楽天データ公開によるものである．ここに記して謝意を表す．本研究の一部は科学研究費補助金若手 B(23700102) による．

文

献[1] 楽天データ公開. http://rit.rakuten.co.jp/rdr/index.html/ .
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Aspect Ratings for Sentiment Summarization. ACL HLT
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[13] MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit. Andrew Kachites McCallum. http://mallet.cs.umass.edu 2002.