信学技報
IEICE Technical Report
TL2016-10,NLC2016-10(2016-06)
信学技報

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

Twitter から抽出された不具合情報の可視化と分析
諸正梨乃†

栗原光平††

嶋田 和孝†††† 九州工業大学 情報工学部 知能情報工学科†† 九州工業大学 大学院情報工学府 情報科学専攻††† 九州工業大学 大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系〒 820–8502 福岡県飯塚市川津 680-4
E-mail: ††† shimada@pluto.ai.kyutech.ac.jp
あらまし

製品の不具合に関する情報を収集することは，事故や社会的損失を未然に防ぐためにも重要である．本研

究では，Twitter を情報源とした不具合情報抽出の枠組みとその結果を分析するための可視化手法について報告する．
不具合抽出としては少数のシードからブートストラップ的に不具合表現を含む文を不具合文として抽出する．次に，その抽出された不具合文に対して，クラスタリングを行い，得られたクラスタ情報を基に，3 段階の可視化を行う．可視化された結果を分析し，本データに対する可視化の有効性について検証する．
キーワード 不具合情報, Twitter, 抽出, 可視化

Visualization of trouble information extracted from TwitterRino MOROMASA† , Kohei KURIHARA†† , and Kazutaka SHIMADA†††† School of Computer Science and Systems Engineering†† Graduate School of Computer Science and Systems Engineering††† Department of Artificial Intelligence
Kyushu Institute of Technology,
680-4 Kawazu Iizuka Fukuoka, 820-8502 Japan
E-mail: ††† shimada@pluto.ai.kyutech.ac.jp
Abstract The World Wide Web contains a huge number of online documents that are easily accessible. One of theimportant information for business companies is trouble information of a product as the risk management. In thispaper, we report a method for visualization of trouble information extracted from Twitter by using a bootstrapping
approach. First, we apply the tweets with trouble information into a clustering method. Then, we visualize theclustered tweets by using a three-stage approach. Finally, we analyze the trouble information with the visualization
method, and then discuss the results.
Key words Trouble information, Twitter, Extraction, Visualization
る研究 [5] などが行われている．しかしながら，新聞などの一

1. は じ め に般メディアを対象とした場合，不具合の発生から記事として公自動車のリコールなどに代表されるように，製品の不具合は開されるまでの時差の問題や一般メディアには出現しない不具

大きな社会的損失に結びつき，時には重大な事故等につながる合事例が多く存在する可能性があるなどの問題がある．また，こともある．メーカーや企業は不具合の発生を防ぐため，過去その他の情報源として，公的組織が独自に不具合情報を収集し，の不具合事例等の情報を製品製造に取り入れ，信頼性の向上に不具合事例集として情報を保持している場合がある．それらを活用している [3]．安全な製品の開発を支援するためにも，不具用いれば不具合について詳細な情報を得ることができるものの，合に関する情報を多く収集することは重要である．

公的組織の詳細な調査に基づき作成・公開されているものであ

製品の不具合情報収集に関連する研究として，新聞を対象に交通事故の記事から事故の原因となる表現や関連情報を抽出することから，データ数に限りがあり，追加収集も困難であるという問題がある．

る研究 [6] や，不具合事例文から製品・部品を示す語を抽出す- 47 -

本研究ではそれらの欠点を補うために，個人が自由に情報—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2016 by IEICE

を発信することができる CGM (Consumer Generated Media)に着目し，その中でも情報源に Twitter を用いた情報抽出手法を試みる．Kurihara and Shimada [2] は Twitter（注 1） を情報源とし，自動で製品の不具合について述べられた文 (以下，不具合文) の抽出を行っている．しかしながら，Kurihara らの研究
では製品の不具合文の抽出のみを目的としており，抽出された不具合文から得られた情報の有効な活用法については述べられていない．抽出された不具合情報は，どのような不具合の症状
図 1 不具合文から未知の不具合表現を獲得する例があるのかといった特徴や，どのような不具合が起こりやすいのかといった傾向を把握することで初めて情報が有効に活用されたといえる．一方で，抽出される不具合情報は膨大なため，テキストそのものを人手で分析することには一般に大きなコストが掛かり，分析を支援するようなシステムが望まれる．分析を支援する手法として，要約や可視化といった様々な手法が挙げられる．
そこで，今回は可視化に注目する．視覚的にわかりやすい可視化を行うことは，人手による分析を行う際にもユーザへの負

図 2 ブートストラップ法の処理の流れ担がより少なくなる．情報の可視化に関する研究は盛んに行われており，具体的には検索作業の負担の軽減，特定の情報パターンの検出支援 [10] といった様々な目的で可視化手法が考えられてきた．情報の可視化を行うことで膨大な量の情報全てに目を通すことなく，重要な情報だけに集中することができる．
本研究では，Kurihara らの手法（以降，先行研究と呼ぶ）にから，未知の不具合表現を獲得する例を図 1 に示す．
例のようにして得られた未知の不具合表現を用いて，再度不具合文の抽出を行う．これを繰り返していくことで不具合表現を自動で獲得しつつ，不具合文を抽出する．

2. 2 ブートストラップ法の処理の流れ

よって得られた不具合情報に対して視覚的にわかりやすい可視化を行い，人手による分析を支援するシステムを作成する．具
体的には，3 段階に分けて可視化を行うことで直感的にわかりやすく，かつ具体的な製品の不具合の症状を把握していく．3
段階には，それぞれどういった不具合の症状があるのか，その不具合はどのような状況で起きているのか，その状況を示す不具合文をそれぞれ把握できるように分ける．提案手法としてまず，先行研究によって抽出された膨大な不具合文に対して，クラスタリングを行う．そしてクラスタ内の単語に重み付けを行
い不具合の症状を表す単語を獲得し，獲得した単語を基に可視化を行う．

提案手法で行うブートストラップ法の処理の流れを図 2 に示
す．まず初めに，極めて強い不具合らしさを持つような不具合表現を人手で与え，これをシードとして 1 回目の不具合文抽出を行う．次に，抽出された不具合文から新たな不具合表現を獲得し，それらについて信頼度のスコアリングを行う．最後に，スコアをもとに信頼度の高い不具合表現のみを選出し，それらを次のステップの入力（シード）として与え，再び不具合文を抽出する．この流れを繰り返していくことで，最初に与えた少数の不具合表現から，多様な不具合文を自動で抽出することができる．この処理を一定の条件下で繰り返す．

2. 3 不具合表現の獲得

本稿は大きく分けて 2 つのパートで構成される．1 つめは不具合情報抽出についてである．不具合情報抽出は，前述の先行研究 [2] に基づいて実行される．2 つめは可視化であり，先行研究で得られた不具合文について，その可視化手法と可視化によって得られた分析結果などを論じる．

不具合文からの不具合表現の獲得は，品詞のパターンマッチを用いたルールベースの手法により行う．獲得ルールは，Twitter上の不具合情報を人手で分析して得られた 3 つの特徴を基にして作成した．それぞれの特徴とそれにもとづいた不具合表現獲得ルールについて，以下で詳しく述べる．

2. 不具合情報抽出
2. 1 概2. 3. 1 特定の副詞に着目したルール「勝手に」や「突然」などといった，予期せぬ出来事や意図

要多様な不具合文を抽出するためには，未知の不具合表現を自動で獲得する必要がある．不具合表現は，一般的に不具合文に多く出現し，1 つの不具合文中に複数出現することもある．よって，不具合文中から未知の不具合表現をブートストラップ的に獲得することで，より多様な不具合文の自動抽出が可能となると考えられる．不具合表現「壊れた」を基に抽出した不具合文

せぬ動作などに関連する副詞は，不具合文にも出現しやすく，不具合と強い関連性を持つと考えられる．また，そのような特徴的な記述に着目した問題発見手法も提案されている [4]．あらかじめ不具合に関連の強いと思われる副詞を人手で設定しておき，それらと一緒に出現した動詞や名詞のまとまりを不具合表現として獲得する．今回は「勝手に」，「急に」，「突然」，「いきなり」を利用する．副詞に着目したルールで不具合表現を獲得する例を図 3 に示す．

（注 1）
：https://twitter.com/- 48 -—2—

るものとする．
以上のようにして求められた単語ごとの信頼度をもとに，不具合表現の信頼度を算出する．不具合表現の信頼度は，含まれる単語の持つスコアの平均で求められる．よって，不具合らし
図 3 副詞に着目した不具合表現獲得の例

さの強い単語が多く出現する不具合表現ほど，より高い信頼度が得られる．
不具合表現の信頼度が求まったあと，全ての不具合表現をス
コアが高い順にソーティングし，上位 N % のものだけを有効なものとして次回の入力に利用する．この N の値は人手で事前に設定しておく．N の値が厳しければ厳しいほど高い適合率

図 4 動詞の未然形に着目した不具合表現獲得の例が期待できるが，反対に次のターンの入力として用いる不具合

2. 3. 2 動詞の未然形に着目したルール

表現の数は減少するため，再現率は低くなる．なお，反復の際製品の不具合で最も多く見られるのが，「動かない」や「起動には前回獲得した不具合表現の情報を保持しておき，上位 N %しない」などといった，動詞の未然形に「〜ない」という否定の中に新規に獲得した不具合表現が含まれていなかった場合はの助動詞が連続する表現である．この事実に基づき，不具合文そこで反復を終了する．

中に出現する動詞の未然形と否定の助動詞の組み合わせを不具

2. 5 不具合文の抽出合表現として獲得する．動詞の未然形に着目して不具合表現を文中に不具合表現が出現しているかどうかを判定し，出現していれば不具合文として抽出する．ただし，より事実性の高い獲得する例を図 4 に示す．

2. 3. 3 特定のネガティブな語に着目したルール

文だけを抽出するために，ノイズ除去のためのルールをあらか

製品の異常や不具合の症状などの記述には，「悪い」や「破じめ人手で設定しておき，不要な文の抽出を防ぐ．ルールの例

れる」などといった，ネガティブな単語が出現しやすい．このとしては，不具合表現の後ろに「言っていた」「聞いた」などの傾向にもとづき，不具合文中のネガティブな語の付近に出現す伝聞に関する言い回しや，「気がした」のような事実性のない言る語を不具合表現として獲得する．ただし，全てのネガティブい回しが出現した場合には抽出しない，などがある．

な語が不具合に関連するわけではなく，不具合とは無関係なネ

2. 6 不具合文抽出の結果ガティブな単語も多く存在する．そこで，今回は既存の評価表

不具合対象となる製品には携帯電話・スマートフォンを設定

現辞書などは使わず，特に不具合に関連の強いと思われるネガし，データセットとして携帯・スマートフォンに関連するツイー

ティブな語をあらかじめ人手で与え，それらを利用して不具合

ト 10 万件を用いた（注 2）．最初に人手で与えるシードには次の 7

表現を獲得する．今回は「悪い」，「おかしい」，「故障」，「異常」，種類の語を用いた．

「やばい」をネガティブな語とした．

シード

2. 4 信頼度のスコアリング

壊れる，おかしい，異常，故障，破損，フリーズ，バグブートストラップ法では，シードにより得られた出力を次の入力に用いるという特性上，一度適合率の低い結果が出力の中以上のシードとツイート群についてブートストラップによる不に含まれてしまうと連鎖的に適合率が低下してしまうという問具合文抽出を実行し，得られた結果の正しさを人手で確認し，題があり，意味ドリフトと呼ばれている [1]．これを解決するた適合率によって評価した．今回は 5 回目で反復時に新規の不具めには，毎回の出力の精度をできる限り高く保ち，適合率の低合表現が獲得されなくなり，2. 4 節の条件を満たしたため，繰

いシードを次の入力に含まないようにすることが重要となる．

り返し処理が停止した．

そこで，提案手法では獲得した不具合表現について信頼度の結果としては 3,249 ツイートが不具合文として抽出され，そスコアリングを行い，より不具合らしさが強いと思われるものの結果を人手で判定したところ，2,623 ツイートが不具合文でだけを次の入力として利用する．スコアリングの方法として，あった．すなわち，精度は 80.7%であった．以下は獲得されたまず不具合文に出現する単語（動詞・名詞・形容詞）について不具合文の例である．

それぞれに信頼度を計算し，それらの値を用いて不具合表現の不具合文

信頼度を算出する．ここで，不具合文に多く出現し，なおかつ・充電切れるわケータイ熱くなっちゃって充電できないわ勝手に電源切れ

不具合の対象となる製品名の近くに出現しやすい単語は，不具るわ最悪です・てか携帯画面真っ暗になって電池パック抜いて電源入れようとしても電合らしさが強いと仮定し，ある単語 w の信頼度を以下の式で計算する．

score(w) =∑1
dist(i)i∈I

源つかないんだけど(1)

一方で，精度から分かるように，20%は誤りであった．誤りの要因はいくつか存在するが，典型的な例としては以下のような

ここで I は単語 w が出現する文の集合であり，dist(i) は不具合の対象となる製品名と，単語 w 間の距離である．なお，不具合対象となる製品名については，あらかじめ人手で設定してあ（注 2）：具体的には，スマートフォン，携帯電話およびそれらを示す単語が出現している文を収集した- 49 -—3—

ものがある．

୙ලྜ䛾⑕≧


誤抽出の例



・iPhone の充電ケーブル壊れた ( ；´Д｀ ) 充電できない ( ；´Д｀ )・携帯の充電器がおかしいうまく充電されない୙ලྜᩥᾮᬗ๭䜜䜛䝇䝬䝩䝣䝸䞊䝈䛧䛯ᦠᖏ䝣䝸䞊䝈䛧䛶ື䛛䛺䛔䝇䝬䝩䛾䝪䝍䞁䛜㝗ἐ䛧䛯䝇䝬䝩䛾ᾮᬗ๭䜜䛯䝣䝸䞊䝈

これらは，不具合情報であるが，今回対象とした「携帯電話・ス䝪䝍䞁㝗ἐ

マートフォン」そのものの不具合ではないため，今回の実験では誤りに含まれている．より詳細な結果については，Kurihara

図 5 不具合文 (左) と得られる不具合の症状 (右)and Shimada [2] を参照して欲しい．て不具合の症状が何種類あるのか把握することは不可能であり，

3. 可 視 化
3. 1 概適切なクラスタ数を事前に設定することは困難である．

要

そこで，本研究では Repeated bisection 法 [9] に基づくクラ2. 節で述べた不具合文抽出手法では，10 万ツイートから約スタリングにより，この問題に対応する．Repeated bisection

80%の精度で約 3,200 件のツイートが不具合文として抽出され法はデータ集合を繰り返し 2 分割し，収束条件として与えたあた．抽出されたこの膨大な量の不具合文には，同じ不具合の症る閾値を利用することで，K-means 法において最適なクラスタ状について述べている文が複数存在している．またこれらの不数 K の値を求める手法である．実装にはクラスタリングツール

具合文中には，不具合の症状と個人の意見や感想といった不具

bayon（注 3） を用いる．

合の症状とは関係のない冗長な要素が混在している場合が多く

素性はシンプルな頻度ベースの Bag-of-words とする．形態見られる．これらは Twitter から抽出された不具合情報ならで素解析には MeCab（注 4） を用い，追加辞書として mecab-ipadic-はの問題点であり，人手による分析が困難になる原因でもある．

NEologd [7] を利用した．また，顔文字などの記号群が頻出し，このような問題に対して，抽出された不具合文を不具合の症状クラスタリングやそれ以降の処理に悪影響を与えるため，このごとにまとめ，まとまった不具合の症状から不具合の症状を表段階でいくつかのルールにより関連する記号群を削除している．

す要素のみを獲得することで，人手による分析を支援すること

具体的には 「＼ (」や「) ／」，w の連続などである．さらに，ができる．さらに，その約 3200 件の中には 20 ％程度の誤り

本手法で可視化する不具合文の特性として，2. 6 節で使用したが含まれている．分析をしやすい環境は抽出手法そのもののエ

シード表現は基本的に頻出語になりやすいという問題点がある．

ラー分析にも有効であると考えられる．

そこで，事前に 2. 6 節で利用した 7 つのシードはクラスタリン

そこで，本研究では可視化を行う前処理として，抽出されたグの素性空間や以降の処理には含めないようにする．

不具合文から代表的な不具合の症状を表す単語を獲得する．不3. 2. 2 クラスタごとの不具合の症状の獲得具合の症状を表す代表的な単語を獲得することで，より人手に不具合文が不具合の症状ごとにまとまるようにクラスタリンよる分析が容易になると考えられる．この処理にはクラスタリグを行っただけでは，それぞれのクラスタにどのような不具合ングを用いる．そして，獲得された単語をもとに 3 段階での可が属しているのかを直感的に把握することはできない．ここで，視化を行う．

各クラスタが正しく不具合の症状ごとにまとまっていると仮定

3. 2 不具合の症状を表す単語の獲得

すると，不具合の症状は，そのクラスタで頻出し，他のクラス効率的に可視化およびその結果の分析を行うには，不具合文タでは出現しにくい単語であると考えられる．そこで，本研究が症状ごとに分類されていることが望ましい．そこで，不具合

では，tf · idf の idf を文書単位ではなくクラスタ単位で考え，のそれぞれの症状はそれぞれに関係する特徴的な表層表現に各クラスタの代表語を選出する．すなわち，1 つのクラスタをよって記述されていると仮定し，前節で得られた不具合文（た1 文書とし，クラスタ内での単語 t の出現数を tf 値，特定のクだし，誤りを含む）をクラスタリングすることで対応する．さラスタに出現する単語 t の値が高くなるような値を idf 値と定らに，クラスタ内での代表語を選出することで，そのクラスタ義する．に属する不具合の概要がつかめることを期待する．

具体的には，tf 値，idf 値はそれぞれ式 (2)，式 (3) のよう

図 5 にスマートフォンに関する不具合文と不具合文から得らに求められる．

れた症状を表す単語のイメージを示す．本研究では図 5 の左にtf =あるような不具合文が 4 文あった場合，右のように不具合の症

クラスタでの単語 t の出現回数
クラスタ内の全単語数(2)

全クラスタ数
単語 t を含むクラスタ数(3)状をまとめ，不具合の症状を表す単語の獲得を目指す．

3. 2. 1 不具合文のクラスタリング

idf = log

クラスタリング手法の一つとして K-means 法がある．K-means 法では，あらかじめクラスタ数 K を設定し，クラスタ各クラスタ内でこの tf · idf 値が最大となるものを各クラスに属する事例から重心などを計算し，K 個のクラスタに事例を分割する．今回の流れでは，この K は得られた不具合文群中に存在する不具合の症状の数を意味する．しかしながら，前もっ（注 3）：https://code.google.com/archive/p/bayon/（注 4）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html- 50 -—4—㟁※ⴠ䛱䜛䛔䛝䛺䜚䝣䝸䞊䝈䝣䝸䞊䝈䝪䝍䞁㝗ἐᛴ䛻䞉ᦠᖏ䛔䛝䛺䜚ᅛ䜎䛳䛯䞉䜿䞊䝍䜲䛔䛝䛺䜚䝣䝸䞊䝈䛧䛯䚹➨Ϯẁ㝵

➨ϭẁ㝵

図6

➨ϯẁ㝵

可視化の全体的な流れ

タの代表語とする．ただし，前節のクラスタリングの精度は100%ではないため，同じような症状が別のクラスタに属している場合もある．また，そもそも不具合を表しやすい単語や不具

図7

合文抽出で利用したルールに関係する要素（2. 3. 1 節や 2. 3. 3節を参照）は代表語になりやすく，複数のクラスタが同じ代表語を持つ場合が存在する．そのような場合は，最も大きな値を持っている単語のみを代表語とし，それ以外のクラスタではtf · idf の上位から他のクラスタと重複がなくなるまで代表語を探索し，選定する．

第 1 段階の出力（概観）．

に対して，どのような不具合が存在するかを容易に把握できる効果が期待される．例として，図 6 の第 1 段階では，「フリーズ」といった症状がみてとれるが，それがどのような状況で起こったのかまでを把握することはできない．しかし，第 2 段階からは「急にフリーズ」や「いきなりフリーズ」といった情報

3. 3 獲得された不具合の症状の可視化
本節では獲得された不具合の症状を表す単語を基に，可視化を行う手法について述べる．可視化の方針として，Shneider-man [8] らの提唱する「まず概観し，拡大や除去の後，要求に応じた詳細化を行う」という概念に基づき，3 段階に分けて可視化を行う．概観，拡大と除去，要求に応じた詳細化とは，それぞれ可視化のタスクである．概観ではデータ集合の全体像を把握する．拡大で注目すべき要素の拡大，除去で必要のない要素の除去を行う．そして要求に応じた詳細化では，特定の要素から詳細な情報を得る．これらのタスクをそれぞれの可視化のが得られ，どのような状況で起こったのか把握することができる．この第 2 段階では，各クラスタの tf · idf 値に基づき，最大上位 200 単語までを表示する．
第 3 段階：要求に応じた詳細化） 第 3 段階はオンデマンド詳細化の部分に相当している．このオンデマンド詳細化では，特定の単語から詳細な情報を得ることが目的である．第 2 段階で表示されている単語をさらに選択すると，その単語を含む不具合文を表示する．選択された単語は，不具合文中でどこにあるのかすぐに把握できるよう，色を変更する．

3. 4 可視化による不具合情報の分析と議論段階に用いる．
図 6 に可視化の全体的な流れの例を示す．第 1 段階では，不具合を象徴する単語を表示する．次に，第 2 段階では第 1 段階で選択された単語のクラスタ内の単語群を表示する．そして第3 段階では，第 2 段階で選択された単語を含む不具合文を表示する．
実際には，第 1，第 2 段階ではワードクラウド（注 5） と呼ばれる手法を用いて可視化を行う．ワードクラウドとは，解析対象とするテキスト内で使われている単語を視覚化する手法で，文章中の「ワード (単語)」を出現頻度や重要度によって大きさを変えて表示し，「クラウド (雲)」のような形で図示する．この手法は，近年 Twitter を情報源にユーザのつぶやきの特徴や傾向を直感的に把握できることから頻繁に利用されている．本研究のように膨大な量の単語を一目で理解できるようにする場合，ワードクラウドを用いるのが適切であるといえる．
第 1 段階：概観） 第 1 段階は概観の部分に相当し，クラスタごとの不具合を象徴する単語（代表語）を表示する．各単語はtf · idf 値に基づき，表示するときの大きさが決定される．収集された不具合文の全体像を視覚的にわかりやすく図示する．
第 2 段階：拡大と除去） 第 2 段階は拡大と除去に相当する．
第 1 段階で表示されている単語を選択すると，その単語のクラスタ内に出現する単語群を表示する．これにより，ある代表語実際に，先行研究によって得られた不具合文（2. 6 節でのスマートフォン・携帯に関する 3,249 ツイート）を用いて可視化した．その可視化の結果に基づき，提案手法の有効性を実際の分析を通して議論・検証する．
提案した手法ではまず，クラスタリングを実行する．Bayonに与えるパラメータ（閾値）は 5.0 とした．また，-idf オプションも利用した．実行の結果，34 個のクラスタが得られた．実際にはいくつかの閾値と Repearted bisection 法ではなく，いくつかの K の値による K-means 法でも実行したが，直感的にこのパラメータの設定が最も良いと感じたため，以降はこの結果について議論する．

3 段階に分けて行った可視化の結果をそれぞれ図 7，図 8，図9 に示す（注 6）．第 1 段階となる図 7 では不具合の全体像が見える．たとえば，この中に「充電器」が存在する．これは 2. 6 節で述べた不具合情報抽出の失敗例が集まったものである．このように，提案手法は単に不具合情報の分析に役立つだけでなく，抽出手法のエラー分析としても機能する．
図 8 は，第 1 段階において「起動」を選択した際に表示された結果である．この画像を見れば，このクラスタは「勝手に再起動する」という不具合の集合であることがある程度推測可能であり，提案手法に基づく分析手法の有効性の一部が垣間見え（注 6）：第 1 段階と第 2 段階の文字の色および位置はランダムに決まり，実行す（注 5）：http://timdream.org/wordcloud2.js

るごとに異なるので大きな意味はない．

- 51 -—5—

図8

図 10 第 1 段階で「ケータイ」を選択した場合．図下部にひらがなの

第 2 段階：第 1 段階において「起動」を選択した状態．

みの文字列がある．

図 11 不具合の実例．
図 9 第 3 段階：第 2 段階において「落ちる」を選択した状態．

合の全体像だけでなく，抽出手法の頻出エラーなどを容易に把る．ここで，さらに単語をクリックすると第 3 段階に移行する．
図 9 が「落ちる」が選択された場合の第 3 段階の出力である．
この図 9 に表示される実際の事例を見ることで，どのような点で問題があるのかを把握することができる．また，この例にお握することが可能になった．しかしながら，ワードクラウドには不要な単語や適切に処理できなかった単語なども存在し，多くの課題が残る．また，クラスタリングの精度も十分ではないと考えられるため，より正確に不具合の症状ごとに情報をまとめる技術について考察が必要である．また，単純な可視化だけける以下のツイートに着目する．

ではなく，たとえば，あるクラスタを一言で説明するとどうな「起動」→「落ちる」の具体例るのか，という文書要約的な側面からのアプローチも興味深く，

・携帯勝手に電源落ちる →勝手に再起動する

今後の課題として挙げられる．

・寝てる時に携帯が何回かブルブル震えてたので、電話かと思いきや起き文

たが、何故か一人で勝手に落ちて再起動してたらしい。スマートフォン、

献[1] James R. Curran, Tara Murphy, and Bernhard Scholz. Minimising semantic drift with mutual exclusion bootstrapping.
In Proceedings of the Pacific Association for Computational
Linguistics, pp. 172–180, 2007.
これらの不具合文からは「電源が落ちた後に再起動した」と[2] Kohei Kurihara and Kazutaka Shimada. Trouble informaいったように，どうしてその不具合が起きたのかまで把握する
tion extraction based on a bootstrap approach from twitter. In Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on
ことができる．このような結果から，3 段階での可視化の有用
Language, Information and Computation (PACLIC29), pp.
性を確認できた．一方で，「再」と「起動」が分割されて処理さ
471–479, 2015.
[3] 粟納裕貴, 馬強, 吉川正俊. 失敗知識データベースを用いた失敗れているなど，前処理で改善できる問題も散見される．このよ
事象の原因分析. In DEIM2012, E2-5, 2012.
うな問題への対処は課題の一つである．
[4] 村上拓真, 那須川哲哉. 特徴的な記述を利用した問題発見手法の視覚的に確認できることで得られる興味深い事例についても実現. 電子情報通信学会 言語理解とコミュニケーション研究会,
NLC, pp. 31–35, 2011.
議論する．図 10 は第 1 段階で「ケータイ」をクリックした場合[5] 大森信行, 森辰則. 不具合事例文からの製品・部品を示す語の抽出の結果を拡大したものである．ここで，図の下部に見られるよ-語の実体性による分類-. 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. 95,
うなひらがなのみで構成された長い文字列（ゅうりょくがいち
No. 3, pp. 697–706, 2012.
[6] 酒井浩之, 梅村洋之, 増山繁. 交通事故事例に含まれる事故原因いちめんどくさい）があることに気づく．この文字列をクリッ
表現の新聞記事からの抽出. 自然言語処理, Vol. 12, No. 2, pp.
クすると図 11 のような実例がポップアップされる．この実例
99–123, 2006.
を見れば分かるように，これは IME の不具合を述べたツイー[7] Toshinori Sato. Neologism dictionary based on the language
resources on the web for mecab, 2015.
トである．このような事例は可視化の効果を体現したものであ[8] Ben Shneiderman. Designing the User Interface: Strateり，視覚化することでより気づきやすくなったものだと考えら
gies for Eﬀective Human-Computer Interaction. AddisonWesley Longman Publishing Co., Inc., 1997.
れる．
[9] Michael Steinbach, George Karypis, and Vipin Kumar. A
comparison of document clustering techniques. Technical4. お わ り にreport, University of Minnesota, Technical Report 00-034,
2000.
本論文では，Twitter を対象とした不具合情報抽出の結果を[10] 武田浩一, 野美山浩. テキスト情報の可視化を利用した情報検索.
可視化することで，その内容を分析する手法を提案し，その結情報処理., Vol. 41, No. 4, pp. 343–350, 2000.
ホント君は使えない子。今日かつて優秀な携帯を作ってきた日本の携帯メーカーが撤退して行く中、しみじみ思う。

果について述べた．ワードクラウドで可視化することで，不具- 52 -—6—