DEIM Forum 2013 A3-5

マイクロブログにおけるモダリティ分析手法の検討
島田諭†

三浦孝夫††† 法政大学マイクロ・ナノテクノロジー研究センター 〒 184–0003 東京都小金井市緑町 3–11–15†† 法政大学理工学部 〒 184–8584 東京都小金井市梶野町 3–7–2
E-mail: †{satoshi.shimada.57,miurat}@hosei.ac.jp
あらまし

マイクロブログや SNS におけるユーザ間のコミュニケーションを正確に理解するには，メッセージのモダリティを考慮することが重要である．本稿では，文末文字に着目し，モダリティ分析における有用性を検討する．

2012 年 7 月に投稿された日本語ツイートから，83 種類の平仮名と 5 種類の記号を含む 88 種類の文末文字を抽出した
結果，88 種類すべての文末文字が実際に使用されており，各文末文字が使用される件数がべき分布を示した．
キーワード

Twitter，モダリティ，テキストマイニング

A Statistical Study of Modalities in Micro-blogs
Satoshi SHIMADA† and Takao MIURA††† Research Center for Micro-nano Technology, Hosei University
3–11–15 Midori-machi, Koganei, Tokyo, 184–0003 Japan†† Faculty of Science and Engineering, Hosei University
3–7–2 Kajino-cho, Koganei, Tokyo, 184–8584 Japan
E-mail: †{satoshi.shimada.57,miurat}@hosei.ac.jp
Abstract To analyze human communications through social networking services or microblogs exactly, sensibility
evaluation of posted messages is needed. In this paper, we focus 88 Japanese characters on end of sentences anddiscuss these applicability. Using crawled Japanese Twitter datasets, we have computed normalized frequency N Fof each Japanese characters. The results suggests that analyzing with N F is eﬀective for considering modalities inTwitter to some extent.
Key words Twitter, modalities, text mining

1. は じ め にされた意見の賛否を判定する手法などが提案されている．しかし，SNS やマイクロブログ上では，日々新しい表現がユーザに今日，スマートフォンやタブレット端末の急速な普及により，より生み出されている．このため，辞書を用いる手法では辞書時間や場所を問わずユーザが日常生活の中でリアルタイムにのタイムリーな更新が課題となる．また，ユーザが表出する感SNS やマイクロブログにメッセージを投稿することが一般的に性的側面は多様であり，定型的な感性表現や賛否といった画一なってきている．このような環境や目的での利用では，ユーザ的な分類には収まりきらないと考えられ，より多様な分類が行

は，同じ時間帯に生活するほかのユーザの存在を意識し，タイえるようなメッセージ分析手法の実現が重要である．

ムラグの少ない返信を期待することが少なくない．このため，一方，日本語の談話分析では，発話者が表出する主観的な表最近のユーザにより投稿されるメッセージは従来の電子掲示板

現や態度は，モダリティと総称される．モダリティは，文頭のやブログ等への投稿と比べ，談話としての機能や特徴が強まり，副詞句や，文末の感動詞などにより構成されることが知られてその時々の感情や対人態度といった感性的側面が従来よりも直いる．特に，文末表現は，立場や感情といった対人関係に応じ接的に表出されていると考えられる．ユーザ間のコミュニケーて細かく使い分けられることが知られている．SNS やマイクションを理解したり，過去や直近のメッセージの傾向を把握しロブログにおいては，各々のユーザが表出するモダリティがコたりするためには，メッセージの内容だけでなく，その感性的ミュニケーションの感性的側面を決定していると考えられる．

側面についても詳細に分析する必要がある．

本研究では，メッセージの文末文字に着目し，時間帯ごとのこれまで，SNS やマイクロブログなどにおけるメッセージの使用状況を分析し，モダリティ分析への応用を検討する．トピッ

分析では，評価表現や感性表現の辞書を用いた分析手法，表明クや日々の投稿件数の変動に影響されずに，メッセージの感性表 1 コミュニケーションの成否
要求応答

結果（印象）

private private 成功：親密なpublicpublicprivate public

成功：節度ある
失敗：そっけない，冷たい，場違いなpublicprivate 失敗：横柄な，見下したような，見境のない意図受容結果（印象）

private private 成功：親密なpublicpublicprivate public
public

成功：節度ある
失敗：ぶしつけな，不謹慎な，見下したような

private 失敗：疑わしい，稚拙な，場違いなに応じて細かく使い分けられることが知られている．SNS やマ
図 1 コミュニケーションおよびメッセージの感性的側面とモダリティ

イクロブログにおいても，対面での談話と同様に，各々のユーザが表出するモダリティがコミュニケーションの感性的側面を的側面を安定して計量できる手法の実現を目指す．Twitter に投稿された日本語のメッセージにおける分析結果を報告し，モダリティ分析への応用について議論する．

決定していると考えられる．
コミュニケーションおよびメッセージの感性的側面とモダリティの関係を図 1 に示す．発信されるメッセージには，発信以下，2 章で関連研究を概説し本研究の位置付けを述べ，3ユーザが意図するモダリティが表現される．マイクロブログに章で提案手法を詳説し，4 章で分析の結果について述べ，5 章

おいて，受信ユーザは通常，受信したメッセージのみから，発で考察し，6 章でまとめと今後の展望について述べる．

信ユーザが意図するモダリティを推定し，メッセージを理解す

2. 背景る．本研究では，メッセージの発信から受信までにおける，発信ユーザが意図するモダリティおよび受信ユーザが推定するモ2. 1 関 連 研 究

ダリティを，メッセージの感性的側面と称す．また，受信ユーこれまで，SNS やマイクロブログなどにおけるメッセージのザの反応を含む一連のプロセスを，コミュニケーションの感性分析では，評価表現や感性表現の辞書を用いた分析手法，表明的側面と称す．

された意見の賛否を判定する手法などが提案されている．しかSNS やマイクロブログは，対面での談話，従来の同期的なし，SNS やマイクロブログ上では，日々新しい表現がユーザにチャットとは異なり，非同期のコミュニケーションが大半を占より生み出されている．このため，辞書を用いる手法では辞書める．一般に，非同期のコミュニケーションはフィードバックのタイムリーな更新が課題となり，Twitter を用いて辞書を拡のコストが高いことが特徴である．また，マイクロブログでは，張する手法も提案されている [1]．また，ユーザが表出する感性不特定多数に呼びかけるパブリックなメッセージの投稿も少な的側面は多様であり，定型的な感性表現や賛否といった画一的くないと考えられる．しかし，あるメッセージが特定のユーザな分類には収まりきらないと考えられる．評価表現の強弱を考に向けたプライベートなメッセージであるのか，不特定多数に慮して分析する手法が提案されている [2] が，今後，より単純向けたパブリックなメッセージであるのかは，必ずしも明示的で普遍的な素性を用いながら，同時に，より多様な分類が行えではない．このため，モダリティの選択が適切でなければ，メッるようなメッセージ分析手法の実現が重要となる．

セージがプライベートであるかパブリックであるかが正しく伝

一方，日本語の談話分析では，相手に対する発話者の立場や搬しない．このとき，訂正や補足のメッセージを再送できなけ

感情といった対人関係に応じて文末表現，具体的には，文末のれば，発信ユーザが意図しない印象を受信ユーザが持つと考え感動詞や応答詞，終助詞などが使い分けられることが知られてられる．

いる [3]．テキスト中の文末表現を用いて話し手の情緒を推定す

コミュニケーションの成功と失敗という点では，発信ユーザる手法が提案されるなど，工学的な応用も進んでいる [4]．しかの意図と，受信ユーザの持つ発信ユーザに対する印象が一致す

し，SNS やマイクロブログにおいては日本語入力における誤変れば成功とみなすことができ，一致しなければ失敗とみなすこ

換や無変換も多く，必ずしも形態素解析が適切に行えるとは限とができる．想定されるコミュニケーションの成否の例を表 1

らない．また，日々の投稿件数は膨大であり，文末表現を分析に示す．上段は，受信ユーザの要求と，それに対する応答メッするためだけにメッセージの全文を対象として形態素解析を行セージの，受信ユーザによる受け止め方の組み合わせ，下段は，うことは無駄が多い．このため，形態素解析を行うことなく文発信ユーザの意図に対する，受信ユーザの受け止め方の組み合末表現を分析できる手法が必要である．

わせである．各々の組み合わせに対し，コミュニケーションの2. 2 マイクロブログにおけるモダリティ成否，および受信ユーザが持つと推測される印象を表現する形

発話者が表出する主観的な表現や態度であるモダリティは，容詞を示す．具体的には，受信ユーザがパブリックなメッセー

文頭の副詞句や，文末の感動詞などにより構成されることが知ジを要求しているのに対し，プライベートなメッセージと受けられている．特に，文末表現は，立場や感情といった対人関係取られるメッセージが発信された場合，送信ユーザが横柄であ表 2 分析に用いる文末文字種類

文字数

平仮名 「ぁ」〜「ん」（「ゐ」「ゑ」を含む）

83

記号

5

「ー」「！」「？」「☆」「♪」

計88

るという印象を受信ユーザが持つと考えられる．発信ユーザはプライベートなメッセージを意図してくだけた表現を使ったが，受信ユーザにはパブリックなメッセージであると受け取られた
場合，送信ユーザが不特定多数を見下しているという印象を受信ユーザが持つと考えられる．
しかしながら，ユーザ間のコミュニケーションにおける感性的側面を，コミュニケーションの成否という一面によってのみ分(a) 月曜〜金曜

析することは意義が乏しい．ユーザやメッセージの印象を多種多様な形容詞で表現することができるように，実際のコミュニケーションには多様な感性的側面が存在している．また，ユーザ間のコミュニケーションは特定の二者間や直近のメッセージのみで成り立つものではない．メッセージの感性的側面を分析する手法には，時系列やソーシャルグラフの上で離れたメッセージ間の相互作用についても扱えることが要求される．このためには，ある時点で固定的な評価値を付与したり，何がしかの分類をするのではなく，メッセージが持つ感性的側面をなるべく詳細に分析できる，分解能の高い手法が必要になると考えられる．

3. 文末文字によるモダリティ分析(b) 土曜・日曜

3. 1 分析に用いる文末文字
日本語においてモダリティを構成する感動詞，応答詞，終助

図 2 2012 年 7 月 1〜28 日における曜日・時間帯ごとの投稿件数

詞などの表記には，専ら平仮名が用いられる．このため，本研究では平仮名に着目して分析を行う．分析に用いる文末文字を3. 2 出現頻度の正規化

表 4 に示す．なお，平仮名に加え，SNS やマイクロブログ上でTwitter のように，ユーザが日常生活の中で習慣的に投稿し感情や対人態度といった感性的側面を表出するために用いられたデータにおいては，曜日や時間帯ごとの投稿件数の偏りが大ていると考えられる記号も実験的に含める．

きい．また，実際の日常生活に即した投稿件数の増減に加え，文末文字の評価は表 4 に示す文字のみによって行う．すなわ

イベントやトピックの発生による突発的な増減もある．このたち，表 4 に示す文字より後に出現する漢字や句読点は無視する．

め，ある文末文字の使用される件数が通常より多いのか少ない

表 4 に示す文字が出現しないメッセージは分析しない．また，のかを判定するためには，曜日や時間帯による投稿件数の偏り個々の文字が表現しうる具体的な感性的側面については，何らを正規化する必要がある．

仮定しない．
本稿では，文章において明示的もしくは暗黙的に表現された感情や対人態度などを，便宜的に感性的側面と称す．文章には感性的側面のほかに，文章を文法上成立させるための構造的側面，著者や発話者の意図や内容を表現する内容的側面があると考えられる．Web 上に投稿される文章は，談話としての性質を持ち，従来の文章ほどには構造的側面や内容的側面は重視されにくいという特徴がある．中でも，Twitter に代表されるマイ

本稿では，式 1 を用いて正規化した，単位時間あたりの出現頻度 N F を用いる．

N Fa,t = ln (Fa,t FALL,t/)+1Fa,T FALL,T(1)

ここで，Fa,t は文末文字 a の単位時間 t における出現頻度，

Fa,T は文末文字 a の全期間 T における出現頻度で，FALL,t は単位時間 t における全文字の出現頻度の合計，FALL,T は全期間における全文字の出現頻度の合計である．

クロブログでは，メッセージ 1 件当たりの文字数に制約がある
ため簡潔な表現になりやすいこと，および，他のユーザとの同期的なコミュニケーションが指向されることから，とりわけ感性的側面の影響が大きくなると考えられる．

4. 分

析

4. 1 分析に用いるデータ
本分析では，Twitter Search API を用いて収集した，日本

表 3 分析に用いるデータ
期間

投稿元

件数

ユーザ数

2012 年 7 月 1〜28 日（28 日間） スマートフォン等

96,920,080 1,987,455

2012 年 9 月 30 日（1 日間）

6,211,372

スマートフォン等および PC

866,609

図 3 2012 年 9 月 30 日における時間帯ごとの投稿件数

図 4 2012 年 7 月 1〜28 日におけるユーザのアクティブ日数語で記述され，日本国内（注 1）の位置情報を持つ Twitter データ

す．2012 年 7 月の土曜・日曜では 14 時台で投稿件数が減少してを用いる．分析に用いるデータの詳細を表 3 に示す．投稿元いるが，日曜である 2012 年 9 月 30 日では減少せず，夜（注 3）には，API により取得できる source フィールドを用いて判定すかけて増加が続いている．

る．
「Twitter for iPhone」「Twitter for Android」をスマート2012 年 7 月 1〜28 日における，ユーザが投稿を行った日数でフォン等（タブレット端末を含む）からの投稿とみなし，「Web」

あるアクティブ日数を図 4 に示す．78.6%のユーザは，アクティを PC からの投稿とみなす．投稿元をこれらに限定すること

ブ日数が 14 日以内で，21 日以上投稿したユーザは 13.6%でで，投稿を効率的に行える機能を備えた特別なクライアントソある．

フトウェアを用いるヘビーユーザ，予め綿密に校正した内容を4. 2 分 析 結 果

投稿する企業や自治体の公式アカウント，自動的に投稿を行う

2012 年 7 月 1〜28 日における文末文字の分布を表 4 に示す．

bot 等による影響を除外する．NEC ビッグローブ株式会社の一部の文末文字の頻度が高い一方，多くの文末文字の頻度は低（注 2）

により，投稿元に占めるスマートフォンの比率は 2011

い，べき分布になっている．文字数で 25%にあたる上位 22 文

年 11 月に PC を上回った後，2012 年 3 月以降も増加が続いて字が，頻度で 83.3%を占める．最も頻度が高いのは記号の「！」いたが，2012 年 7 月には増加のペースが低下したことが報告

で，平仮名では「い」が最も頻度が高い．

調査

されている．また，2012 年 9 月 30 日は「台風 17 号」に関す

表 4 における上位 22 文字について，2012 年 7 月 1〜28 日

る投稿が急増し，1 日の投稿件数が過去最多となったことが報における時間帯ごとの正規化出現頻度 N F を求めた結果を図 5

告されている．これらを踏まえ，スマートフォンが十分に普及に示す．N F の推移が類似する文末文字をグループ化し，7 種し，ユーザが操作に習熟したと考えられる 2012 年 7 月のデー類に分けて示す．
「わいるだなかん」「？ら」および「ねっ」は，タを用いる．また，長期間での分析結果と短期間での分析結果6 時台に最も少ない．逆に，「ーう」および「☆♪す」は，6 時を比較するため，および，投稿数が急増するようなイベントが台に最も多い．
「よ！ての」および「たぁ」は，他の文末文字と発生している期間における分析を試みるため，2012 年 9 月 30

比較し，時間帯による変動が小さい．また，「わいるだなかん」

日のデータを併せて用いる．

は 3 時台に最も多いのに対し，「ねっ」および「☆♪す」は 3・2012 年 7 月 1〜28 日における曜日・時間帯ごとの投稿件数4 時台が最も少ない．

を図 2 に示す．1 日あたりの投稿件数は，月曜〜金曜の平日よ2012 年 9 月 30 日における文末文字の分布を表 5 に示す．

りも，土曜・日曜のほうが多い．時間帯ごとの投稿件数に着目

2012 年 7 月 1〜28 日と比較し，上位 22 文字に「に」が含まれすると，平日は，職場や学校の就業時間中にあたる 9〜11 時台

る一方，「☆」が含まれない．上位 22 文字は，頻度において全と 13〜17 時台において，土曜・日曜よりも投稿件数が少ない．

体の 82.3%を占め，2012 年 7 月 1〜28 日と同様，べき分布にその他の時間帯では，曜日にかかわらず，22・23 時台が最も多なっている．

く，4・5 時台が最も少ない．

2012 年 9 月 30 日における時間帯ごとの投稿件数を図 3 に示2012 年 9 月 30 日において，2012 年 7 月 1〜28 日とは異なる推移を示す文末文字の時間帯ごとの正規化出現頻度 N F を図6 に示す．
「たのに」のうち，「た」「の」は，2012 年 7 月 1〜28
（注 1）：兵庫県西脇市を中心とする半径 2,000km 圏内．
（注 2）：http://www.biglobe.co.jp/pressroom/release/2012/10/121009-（注 3）：台風 17 号は当日の午後に本州へ接近し，19 時ごろ愛知県付近に上陸しaた．(a) わいるだなかん(b) ？ら(c) ねっ(d) よ！ての(e) たぁ(f) ーう(g) ☆♪す

図 5 2012 年 7 月 1〜28 日における上位 22 文字の時間帯ごとの正規化出現頻度 N F

表 4 2012 年 7 月 1〜28 日における文末文字の分布
文末文字 件数（%）

文末文字！ 14,597,870 15.1%に975,758

件数（%） 文末文字

1.0%

ぞ 263,568

0.3%

ぶ49,0410.1%

ー

7,819,367

8.1%

で847,196

0.9%

つ 261,247

0.3%

ゅ

43,3700.0%

い7,697,355

7.9%

ど801,178

0.8%

け 256,211

0.3%

ひ42,747

0.0%？

6,693,589

6.9%と773,398

0.8%さ 236,833

0.2%

べ

40,5550.0%

た5,390,314

5.6%

し733,798

0.8%

ま 210,174

0.2%

ご36,5480.0%

す4,945,376

5.1%

が671,677

0.7%

ぎ 206,100

0.2%

げ33,4530.0%

ね3,839,681

4.0%

は657,258

0.7%

こ 204,976

0.2%

ぐ

29,7180.0%

る3,701,463

3.8%

ろ644,0310.7%

ぅ 183,377

0.2%

ぼ

27,7690.0%

よ3,226,037

3.3%

り

594,0110.6%

へ 182,188

0.2%

ほ26,1780.0%

う3,168,957

3.3%

れ

548,775

0.6%

ば 158,821

0.2%

ぷ23,891

0.0%

な3,159,101

3.3%

も544,2510.6%

ぉ 154,452

0.2%

び

23,8880.0%

ん

2,882,035

3.0%

あ544,170

0.6%

ぃ 146,744

0.2%

ゎ

19,8670.0%♪

2,677,994

2.8%

く520,130

0.5%

ず 145,019

0.1%

ぱ

18,3710.0%

か

1,863,287

1.9%

や

515,689

0.5%

む 144,679

0.1%

ゆ17,053

0.0%の

1,297,136

1.3%

み402,7160.4%

せ 140,535

0.1%

ぽ15,6080.0%☆

1,203,887

1.2%

ぇ

365,4190.4%

を 134,310

0.1%

ぴ

15,520

0.0%て

1,197,733

1.2%

え361,146

0.4%

ち 132,380

0.1%

ざ

11,7450.0%

ら1,180,740

1.2%

き351,908

0.4%

じ 131,506

0.1%

ぢ

8,437

0.0%

わ

1,167,204

1.2%

お341,4470.4%

ふ 122,867

0.1%

ぺ

6,306

0.0%

だ

1,007,509

1.0%

ぜ

291,133

0.3%

め95,481

0.1%

づ

1,650

0.0%

ぁ

988,073

1.0%

ょ

289,884

0.3%

そ92,417

0.1%

ゐ

228

0.0%

っ

981,5931.0%

ゃ

270,488

0.3%

ぬ92,269

0.1%

ゑ

221

0.0%

(a) たのに件数（%） 文末文字

件数（%）(b) ？ら(c) ーう♪

図 6 2012 年 9 月 30 日における文末文字の時間帯ごとの正規化出現頻度 N F

表 5 2012 年 9 月 30 日における文末文字の分布（上位 22 文字）
文末文字件数（%） 文末文字 件数（%）！ 855,093 13.8%

ん

172,486

2.8%

い 477,299

7.7%

か136,554

2.2%

ー 453,711

7.3%♪

132,829

2.1%？ 395,479

6.4%の102,022

1.6%

た 381,046

6.1%

ら

84,216

1.4%

す 372,974

6.0%て

82,802

1.3%

ね 259,060

4.2%に

75,683

1.2%

る 249,417

4.0%

わ

71,112

1.1%

な 215,347

3.5%

だ68,020

1.1%

よ 204,518

3.3%

で62,536

1.0%

う 199,285

3.2%

ぁ

62,3101.0%(a) 非返信と返信の投稿件数

日では時間帯による変動が小さいが，2012 年 9 月 30 日では変動が大きい．
「た」は 17 時台，「の」は 22 時台に最も多い．また「に」は，6 時台が最も多いが，次いで 11 時台および 20 時台にも多い．
「？ら」も，2012 年 7 月 1〜28 日と比較し，2012 年「ーう♪」
9 月 30 日では 21 時台にかけての増加が急峻である．のうち，「ー」「う」の推移は 2012 年 7 月 1〜28 日と同様である．
「♪」は，2012 年 7 月 1〜28 日では 19・20 時台にも増加のピークがあるが，2012 年 9 月 30 日では逆に最も少ない．

5. 考察

本稿では，Twitter における文末文字に着目し，モダリティ分析への応用可能性を検討するための基礎的な分析を行った．

83 種類の平仮名と 5 種類の記号を含む 88 種類の文末文字を抽(b) 返信の正規化出現頻度 N F出した結果，88 種類すべての文末文字が Twitter において実際に使用されていること，および，各文末文字が使用される件数がべき分布になっていることがわかった．このことは，文末

図 7 2012 年 7 月 1〜28 日における時間帯ごとの返信・非返信の投稿件数

文字が Twitter 上のテキストにおいて，メッセージの多様な分類を行うために一定の有用性を持つことを示唆している．

が原因と考えられるが，その変動の大きさは，投稿件数の増加

まず，正規化出現頻度 N F を導入して分析した結果，各文末の度合いよりも大きいことを意味している．このように，N F

文字における時間帯ごとの出現頻度の推移を，時間帯ごとの投を用いた文末文字の分析は，投稿件数の変動が少ないが文末文稿件数の偏りを相殺して把握できることが確認できた．2012 年

字の分布が大きく異なるという状況や，投稿件数が大きく変動

7 月 1〜28 日のデータを分析した結果から，N F は文末文字ごしたが文末文字の分布は変動していないといった状況など，ことに異なる推移をしていることが明らかになった．具体的には，れまで十分な分析ができなかった状況に対しても有用であると朝の 6 時台に多用される文末文字として「ー」「う」「☆」「♪」考えられる．

「す」があることがわかった．逆に，朝の 6 時台にはほとんど本稿では分析していないが，メッセージの返信・非返信を区使われず，深夜に多用される文末文字として「わ」「い」「る」別して文末文字の正規化出現頻度 N F を算出することで，ユー「だ」「な」「か」「ん」があることがわかった．

ザ間のコミュニケーションに即した詳細な分析を行うことが可次に，2012 年 7 月 1〜28 日のデータと 2012 年 9 月 30 日の能である．2012 年 7 月 1〜28 日における時間帯ごとの返信・非データを比較した結果，出現する文末文字の比率や順位はほと返信の投稿件数を図 7(a) に示す．また，返信の正規化出現頻度

んど変わらないが，一部の文末文字では，時間帯ごとの推移がN F の推移を図 7(b) に示す．非返信と返信の比率は 1 日を通大きく異なることが明らかになった．具体的には，2012 年 7 月

して概ね一定であるが，4・5 時台は投稿件数の減少の度合いよ

1〜28 日では時間帯による N F の変動が小さい「た」「の」が，りも大きく減少している．また，夜間は投稿件数の増加の度合

台風の接近にともない 1 日の投稿件数が過去最多となった 2012

いよりも大きく増加する一方，日中は非返信よりも少ない．文

年 9 月 30 日には，時間帯によって大きく N F が変動していた．

末文字の分析において非返信・返信の区別を考慮すれば，さら文末表現の正規化出現頻度 N F は，単位時間あたりの投稿件数に詳細なユーザ間のコミュニケーションの理解に有用であるとにかかわらずに分析することができる．2012 年 9 月 30 日にお考えられる．

ける「た」「の」の大きな変動は，直接的には投稿件数の増加

6. お わ り に
本稿では，Twitter における文末文字に着目し，モダリティ分析への応用可能性を検討するための基礎的な分析を行った．

2012 年 7 月 1〜28 日および 2012 年 9 月 30 日の Twitter デー
タを用いて，83 種類の平仮名と 5 種類の記号を含む 88 種類の文末文字を抽出した結果，88 種類すべての文末文字が Twitterにおいて実際に使用されていること，および，各文末文字が使用される件数がべき分布になっていることがわかった．正規化
出現頻度 N F を導入して分析した結果，N F は文末文字ごとに異なる推移をしていることが明らかになった．異なる期間のデータを比較した結果，出現する文末文字の比率や順位はほとんど変わらないが，時間帯による N F の変動が通常とは異なる文末文字を検出できた．これらの結果から，モダリティ分析において文末表現の正規化出現頻度 N F が一定の有用性を持つことが示唆される．
今後，より長期にわたる分析や分単位での分析，メッセージの返信・非返信を区別した詳細な分析，大域的および局所的なトレンドの可視化，メッセージやユーザの自動分類などを行う予定である．

文

献[1] 鳥倉広大，小町 守，松本裕治：Twitter を利用した評価極性辞書の自動拡張，言語処理学会第 18 回年次大会論文集，pp.
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[2] 谷本融紀，太田 学：評価表現辞書を用いた評判情報の極性値計算，第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム，D2–3 (2012).
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[4] 徳久雅人，村上仁一，池原 悟：テキスト対話コーパスからの発話対と情緒の分析 (言語とコーパス, 思考と言語一般)，電子情報通信学会技術研究報告.TL, 思考と言語，Vol. 108, No. 50, pp.
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