DEIM Forum 2013 C2-5

トピックモデルを用いたブロガー・コミュニティの収集と俯瞰
牧田

健作†

鈴木

浩子†

小池

大地†

河田

容英††† 神門鄭

立儀†

宇津呂武仁††

典子††††† 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 知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† (株) ログワークス 〒 151-0053 東京都渋谷区代々木 1-30-15 天翔代々木ビル 6F†††† 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
あらまし

本論文では，ブログ記事の書き手であるブロガーに注目し，数百人規模のブロガー集合のブログ記事を対象としてトピックモデルを適用することにより，ブロガー集合をコミュニティへと分類する．そして，トピックモデルによって推定されたトピックを利用することにより，ブロガー・コミュニティの俯瞰を行う方式を提案する．実際に，「にほんブログ村」に登録されているブロガーを収集し，コミュニティに分類・俯瞰した結果を報告する．さらに，推定されたトピックモデルの情報を利用して，「にほんブログ村」に未登録のブロガーの収集を行い，コミュニティを拡張した結果，約 3,300 ブロガーをコミュニティに追加できたことを報告する．
キーワード ブロガー，ブログ，コミュニティ，話題分布，俯瞰，トピックモデル，トピック

Collecting and Overviewing Bloggers’ Communities
based on a Topic Model
Kensaku MAKITA† , Hiroko SUZUKI† , Daichi KOIKE† , Liyi ZHENG† , Takehito UTSURO†† ,Yasuhide KAWADA††† , and Noriko KANDO††††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering，University of Tsukuba，Tsukuba 305-8573 Japan†† Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan††† Logworks Co., Ltd. Tokyo 151-0053, Japan†††† National Institute of Informatics, Tokyo 101-8430, Japan
Abstract This paper ﬁrst studies how to apply a topic model to blog posts collected from a few hundred bloggers
and then to classify bloggers into communities. Then, we study how to exploit the estimated topics in the taskof overviewing the bloggers’ communities. In the evaluation, we collect a few hundred bloggers from a well-known
blogger community service “Nihon Blog Mura” in Japan, and then automatically generate 36 communities andoverview them based on a topic model. Furthermore, we collect about 3,300 bloggers outside “Nihon Blog Mura”
and then expand the 36 bloggers’ communities by classifying the 3,300 bloggers into the 36 communities.
Key words blogger, blog, community, distribution of topics, overview, topic model, topic

1. は じ め に
現代の情報社会においては，情報の氾濫，すなわち，いわゆる情報爆発が起こっている．そして，そのように爆発する情

人々がそれぞれインターネット上で個人の意見や評判を発信することが可能になった．それに伴い，様々な情報がブログに記載され，様々な人々の意見や評判がウェブ上に氾濫するようになった．

報の集約や，俯瞰をするための技術の開発が強く望まれてい本論文では，効率的な俯瞰を実現するために，ブログの書きる．中でも，情報爆発が最も顕著に現れているのはウェブであ手であるブロガーに注目し，同一の興味を持つブロガーのコる．ウェブ上の情報の一例として，近年，一般個人が自由に情

ミュニティを作成し，俯瞰を行う．ブログ記事を直接俯瞰する

報を発信するツールであるブログが世界中で普及し，各地域ののではなく，ブロガーという情報発信者の単位で俯瞰を行うこ(a) ブロガー・コミュニティの生成(b) ブロガー・コミュニティの拡張
図 1 ブロガー・コミュニティの生成及び拡張とで，人々の話題への関心の度合いを考慮した，効率的な俯瞰

ミュニティに対して大規模に自動登録する機能は提供できていが実現できると考えられる．

ない．

ここで，人手で作成されたブロガー・コミュニティの代表的（注 1）

なものとして，「にほんブログ村」

が挙げられる．しかし，「にほんブログ村」
そこで，本論文では，図 1 に示すように，に所属するブロガーのブログ記事集合を用いて種コミュニティ「にほんブログ村」においては，登録を希望するブロガーが最大を自動生成し，種コミュニティと密接に関連するブロガーを3 個までのコミュニティへの登録を手動で行うだけにとどまっ「にほんブログ村」外から自動収集し，種コミュニティに追加ており，「にほんブログ村」外のブロガーを自動的に収集し，コすることにより，コミュニティの自動拡張及び俯瞰を行う方式
を提案する．

（注 1）：http://www.blogmura.com/

以下に，本論文の流れについて述べる．

まず，2. 節において，「にほんブログ村」から，ブロガー・コ

表 1 「にほんブログ村」のカテゴリー数およびブロガー数

ミュニティ作成のためのブロガーおよびブログ記事を収集してカテゴリー数

サブカテゴリー数

ブロガー数「にくる手順について説明する．具体的には，2. 1 節において，

121

約 5,500

681,041

ほんブログ村」についての基本情報について説明し，2. 2 節に

表 3 分析対象ブロガー数およびブログ記事数

おいて，具体的なブロガーおよびブログ記事収集手順について述べる．

「にほんブログ村」から次に，3. 節において，2. 節において収集したブロガーに対し収集したブロガーて，トピックモデル (本論文においては，LDA (Latent Dirichlet「にほんブログ村」外から

Allocation) [2] を用いた) の推定によるブロガー・コミュニティ収集したブロガー

ブロガー数

ブログ記事数

240

7,708

8,552

145,015の生成手法について述べる．（注 2） 具体的には，まず，3. 1 節において，本論文におけるブロガー・コミュニティの定義につい2. 2 「にほんブログ村」に属するブロガーおよびブログ記事て述べる．次に，3. 2 節で LDA についての基本的な説明を述の収集

べ，3. 3 節で LDA によって推定されたトピックに対するブロ

本研究では前節で述べた「にほんブログ村」から，ブロ

グ記事の割り当て手法について述べる．そして，3. 4 節においガーを収集する手順について述べる．本研究では，「にほんブロて，トピックへのブログ記事の割り当ての精度評価と，トピッ

グ村」のカテゴリーの中から，「企業」，「ベンチャー」，「経営」，

クに割り当てられたブログ記事の話題のまとまりについて分析「経済」の 4 カテゴリーに着目し，それぞれのカテゴリーに属する．最後に， 節において，ブロガー・コミュニティの作成手するブロガーを収集した．まず，各 4 カテゴリーにおけるブロ

順を述べ，「にほんブログ村」のカテゴリーに対して，より詳細

ガーの人気ランキングの上位ブロガーから，日本語ブログホスなブロガー・コミュニティが生成されていることを示す．

ト大手 6 社（注 3）のドメインを対象として，各カテゴリーにつき

最後に，4. 節において，生成したコミュニティに関わるブロ

100 ブロガー，合計で 400 ブロガーを選定した．その後，各ブガーを「にほんブログ村」外から収集し，ブロガー・コミュニ

ロガーごとに，最新の記事から記事が書かれた日付の降順に最ティを拡張する手法について述べる．まず，4. 1 節で，コミュ大 50 記事収集し，その結果，記事が正しく収集され，分析対ニティ拡張のためのブロガーおよびブログ記事の収集手順につ象となったブロガーは表 3 の「「にほんブログ村」から収集しいて述べる．次に，4. 2 節において，収集したブロガーをブロたブロガー」の欄に示すように，240 ブロガーとなり，収集さガー・コミュニティに追加する手順について述べる．最後に，れたブログ記事数は 7,708 記事となった．この 240 ブロガーの4. 3 節で，ブロガー・コミュニティの拡張性能の評価を行い，本集合を B ，収集されたブログ記事集合を D と置く．

手法によって，ブロガー・コミュニティの拡張が容易に達成できることを示す．

2. 分析対象のブロガー及びブログ記事の収集
2. 1 「にほんブログ村」「にほんブログ村」とは，日本最大級のブロガー・コミュニティであり，表 1 に示すように，多数のブロガーが多様なカテ
ゴリーに登録されている．

3. トピックモデルを用いたブロガー・コミュニティの俯瞰
3. 1 概要

本節では本研究における「ブロガー・コミュニティ」の定義について述べる．
本研究においては，前節において収集したブロガーが書いたブログ記事集合に対して，トピックモデルを推定すること「にほんブログ村」は，まず，ブロガーが属する一番大きなで，コミュニティを作成する．具体的には，ブロガーのブロ

まとまりとして，「カテゴリー」があり，さらに，ひとつのカテ

グ記事に対して，(本論文においては，LDA (Latent Dirichlet

ゴリー内で「サブカテゴリー」として細かく分類されている．

Allocation) を適用することによってトピックを推定し，トピッ

特に，「企業」「ベンチャー」「経営」「経済」カテゴリーにおけクに対してブログ記事を分類する．このとき，各トピックに対るサブカテゴリーを表 2 に示す．そして，カテゴリーおよびサ

して，同一トピックへのブログ記事のまとまりから，トピック

ブカテゴリーにおいて，属するブロガーへのアクセス数によっの話題を人手で同定し，トピックに対する話題のラベル付けをて，人気ランキングが提示されている．

行う．そして，あるブロガーの記事が一定数以上，同一トピッ「にほんブログ村」においては，このように「カテゴリー」

クに張り付いたときに，ブロガーをそのトピックに貼り付ける．

と「サブカテゴリー」の階層構造としてブロガーを分類するこ以上の手順によって生成されるトピックごとのブロガー集合とで，利用者が関心のある話題について言及しているブロガー

を，「ブロガー・コミュニティ」と定義する．このとき，トピッ

への効率の良いアクセスを実現している．

クにおける話題ラベルが同様に，ブロガー・コミュニティの話
題を示す話題ラベルとなる．

（注 2）：先行研究 [6] においては，1 ブロガーのブログ記事集合に対して個別にトピックモデルの推定を行うことで，複数ブロガーの話題分布の分析を行なっていたが，本研究では，約 8,500 ブロガーを対象に，同一のトピックモデルを用い（注 3）：fc2.com，yahoo.co.jp，ameblo.jp，goo.ne.jp，livedoor.jp，hatena.

て，話題分布の推定を行なっている．

ne.jp

表 2 ブロガー・コミュニティの収集において用いた「にほんブログ村」のカテゴリー
カテゴリー

サブカテゴリー酪農・畜産業，林業・漁業，農業，鉱業，建設業，製造業 (食料品・飲料)，製造業 (繊維・衣服)，製造業 (木材・紙・印刷)，製造業 (化学・金属)，製造業 (機械・電気通信機械)，製造業 (電子部品・デバイス)，製造業 (その他)企業

電気・ガス・水道・熱供給，情報通信業，運輸業，卸売・小売業，金融・保険業，不動産業，飲食店・宿泊業，医療・福祉業，
教育・学習支援業，その他サービス業，ベンチャー企業
海外起業・海外独立，海外起業・海外独立支援，農林水産業，建設業，製造業，情報通信業，卸・小売業，飲食店・宿泊業，ベンチャー

サービス業，その他業種，起業・独立支援，合同会社・合同会社設立，ベンチャー社長，社会起業家，
シニア起業家，女性起業家，学生起業家，ベンチャーキャピタル，エンジェル投資家，ベンチャーの基礎知識，ベンチャー情報会長，オーナー社長，零細企業社長，中小企業社長，女性社長，若手社長，学生社長，老舗社長，二代目社長，三代目社長，
後継者，IT 社長，経営者，役員・経営幹部，秘書・アシスタント，マネジメント，経営企画，組織・人材，人事労務・総務，
財務・経理，法務・知財，生産・在庫，広報・IR，M ＆ A，コーポレートガバナンス，企業 節税・税金対策，
海外進出支援・海外支援，コンサルタント，カウンセラー，コーチ，ビジネスボイストレーニング，

経営

会話・コミュニケーション，ビジネスマナー，モチベーション，仕事術，営業，広告・マーケティング，
フランチャイズ，オフィス・事務所，自営業・個人事業主，ファイナンシャルプランナー，
慈善事業・社会貢献，経営哲学・経営理念，経営学，MBA・MBA 取得，ビジネススクール・セミナー，異業種交流会，
ロータリークラブ・ライオンズクラブ，倫理法人会，法人会，青年会議所・商工会議所，経営情報
世界経済，アメリカ経済，ヨーロッパ経済，アジア経済・中国経済，日本経済，

経済

地域経済，実体経済，金融経済，消費経済，経済学

3. 2 トピックモデル

評価に際しては，各 D(zn ) について，確率の降順に 5 記事選

本研究では，トピックモデルとして潜在的ディリクレ配分

定し，人手でブログ記事の内容を判断し，5 記事中，3 記事以上

法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation) [2] を用いる．LDA

同一の話題があったトピックを，正解とした．その結果，推定を 用 い た ト ピック モ デ ル の 推 定 に お い て は ，語 w の 列 にされた 50 トピックのうち，約 70%の 36 トピックが正解と判定

よって表現された文書の集合と，トピック数 K を入力としされた．ここで，人手によって同定された話題が，トピックにて，各トピック zn (n = 1, . . . , K) における語 w の確率分布

おけるブロガー・ミュニティにおける話題を示すラベルとなる．

P (w|zn ) (w ∈ V ) ，及び，各文書 b におけるトピック zn の確同定されたブロガー・コミュニティの話題ラベルを，表 4 （注 5）

率分布 P (zn |b) (n = 1, . . . , K) を推定する．これらを推定するにおける「ブロガー・コミュニティの話題」の欄に示す．なお，（注 4）

ためのツールとしては，GibbsLDA++を用いた．LDA の「にほんブログ村」中のカテ
これらの 36 個のコミュニティを，ハイパーパラメータである α，β には，GibbsLDA++の基本

ゴリー・サブカテゴリーと比較したところ，すべてのコミュニ設定値である α = 50/K ，β = 0.1 を用いた．LDA ではトピッ

ティに対して，内容的に対応するカテゴリーもしくはサブカテ

ク数 K を人手で与える必要があるが，今回はもっともトピック

ゴリーが存在した．このことから，本論文で作成したコミュニ

における記事のまとまりが良かった 50 を採用した．なお，こティの範囲においては，「にほんブログ村」中のカテゴリーもしのツールは推定の際に Gibbs サンプリングを用いているが，そくはサブカテゴリーは十分網羅性があることが確認できた．

の反復回数は 2,000 とした．

3. 5 ブロガー・コミュニティへのブロガーの割り当て

3. 3 文書に対するトピックの割り当て

本節では，前節で話題がまとまっていると判定されたされ本研究では，ブロガーの書いた各ブログ記事に対してトピッ
クを一意に割り当てることで，ブログ記事を分類することとした．ブログ記事集合を D，トピック数を K ，1 つの文書をた 36 トピックに対して，ブロガーを割り当てることで，ブロガー・コミュニティを作成する手法について述べる．
まず，評価対象のブロガー集合 B について，B 中のブロガー

d (d ∈ D) とすると，トピック zn (n = 1, . . . , K) のブログ記事

を b (b ∈ B) とする．そして，トピック zn におけるブロガー b

集合 D(zn ) は以下の式で表される．

の記事集合を D(zn , b) とする．ここで，D(zn , b) が 5 記事以上

D(zn ) =d ∈ D  zn =argmaxzu (u=1,...,K)P (zu |d)

これはつまり，文書 d におけるトピックの分布において，確率が最大のトピックに，文書 d を割り当てていることになる．

3. 4 トピックにおける話題の分析
本節では，各ブロガーのブログ記事集合に対して，トピック
モデルにより推定されたトピックについて，各トピックに割り当てられたブログ記事の話題がどの程度まとまっているのかの評価を行う．

となるような，トピック zn に対して，ブロガー b を割り当てる．そして，B 中のすべての b について，トピックへブロガーの割り当てを行い，トピックごとのブロガー集合 B(zn ) を，以下のように定義する．

B(zn ) =








b ∈ B  |D(zn , b)| >=5

各トピックに対する B(zn ) におけるブロガー数の一覧を，表 4の「「にほんブログ村」のみのブロガー数」の欄に示す．また，各コミュニティに対する，「にほんブログ村」の各カテゴリーの（注 5）：4. 3 節の評価実験においては，ID1〜ID7 のトピックを対象とした予備（注 4）：http://gibbslda.sourceforge.net/

実験の結果を報告する．そのため，表の表記として，ID1〜ID7 を強調している．

表 4 ブロガー・コミュニティの一覧
ブロガー・「にほんブログ村」

ブロガー・コミュニティ

ブロガー・コミュニティ拡張後のブロガー数

コミュニティの話題

のみのブロガー数 |B(zn )|拡張のためのクエリ|B(zn ) ∪ Bout (zn )|

1

政治

10

政治

336

2

東日本大震災

7

東電

219

3

親子・家族

5

子供

126

4

経済

14

経済

137

5

保険・収入・家計

12

収入

90

6

企業運営

8

企業

22

7

起業支援

2

起業

19

8

IT

7

インターネット

636

ID

9

メディア・娯楽

3

映画

320

10

国際・外交

8

海外

272

11

人生論・ライフハック

20

人生

238

12

レストラン・グルメ

11

料理

221

13

法律・制度

10

課税

211

14

事件・時事・社会問題

6

事件

186

15

スポーツ

7

選手

181

16

社会学・思想

4

研究

134

17

建築・住宅

8

工事

128

18

就職・転職

5

採用

113

19

株式市場

9

為替

102

20

ネット通販

5

ネットショップ

90

21

工業

9

板金

85

22

勉強・スキルアップ

2

試験

84

23

電気・通信

1

発電

81

24

起業家向けの勉強会

7

セミナー

80

25

農業

15

収穫

70

26

貿易

7

貿易

70

27

インテリア

3

インテリア

51

28

仕事論・人生論

10

仕事

44

29

出版

4

原稿

41

30

経営戦略

3

コンサルティング

30

31

財政

2

税金

28

32

セミナー・勉強会

3

コーチング

26

33

融資・金融・経営

3

経営

22

34

物流業界

4

物流

11

35

ボディージュエリー

1

エアーブラシ

15

36

接客業

1

サービス

5

合計 (延べ数)

236

—

4,524

合計 (異なり数)

158

—

3,507

ブロガーの分布を，表 5 の「企業」，「ベンチャー」，「経営」，「経済」の欄に示す．

コミュニティの拡張を行う．
なお，ここで，本節の手法によってブロガーをコミュニティ

この結果から，「企業」「ベンチャー」「経営」「経済」の 4 カに割り当てた結果を，「にほんブログ村」において各ブロガーがテゴリーのブロガーに対して，36 のブロガー・コミュニティが手動で登録を行ったカテゴリー・サブカテゴリーと比較して，そ作成されており，より細かい粒度でのコミュニティ生成ができの重複度合いの評価を行った．まず，36 個のコミュニティのうていることがわかる．これは，「企業」などのカテゴリーに関す

ち少なくとも一つのコミュニティへ割当てられたブロガーを無る話題が主であるブロガーであっても，「東日本大震災」や「レ

作為に 50 ブロガー選定した．そして，それらのブロガーが「にストラン・グルメ」など，日常的な関心事項をブログ記事に書

ほんブログ村」において所属している合計 105 のカテゴリー・

くことも多いため，それらのブロガーの主題とは異なる話題をサブカテゴリーを，本節の手法で割り当てを行った 66 個のコ含む，幅広いコミュニティが生成できたのだと考えられる．こミュニティと比較したところ，内容的に対応するコミュニティ

れらのコミュニティを種コミュニティとして，次節でブロガー・「にほんブログ村」のカの数は 16 個となった．この結果から，

表 5 ブロガー・コミュニティにおける「にほんブログ村」のブロガー数の分布「にほんブログ村」におけるカテゴリー

ID

ブロガー・コミュニティの話題

企業

ベンチャー

経営

経済

1

政治

0

0

1

9

2

東日本大震災

1

0

0

6

3

親子・家族

0

4

1

0

4

経済

0

0

1

13

5

保険・収入・家計

4

1

2

5

6

企業運営

1

1

4

2

7

起業支援

0

2

0

0

8

IT

0

3

1

3

9

メディア・娯楽

0

0

2

1

10

国際・外交

1

3

0

4

11

人生論・ライフハック

0

6

11

3

12

レストラン・グルメ

7

1

2

1

13

法律・制度

3

3

2

2

14

事件・時事・社会問題

2

0

0

4

15

スポーツ

1

1

4

1

16

社会学・思想

0

0

0

4

17

建築・住宅

5

1

2

0

18

就職・転職

1

3

1

0

19

株式市場

0

0

0

9

20

ネット通販

0

3

1

1

21

工業

7

0

1

1

22

勉強・スキルアップ

1

1

0

0

23

電気・通信

0

0

0

1

24

起業家向けの勉強会

0

4

3

0

25

農業

14

0

1

0

26

貿易

2

0

0

5

27

インテリア

0

2

1

0

28

仕事論・人生論

0

2

7

1

29

出版

1

2

1

0

30

経営戦略

0

0

3

0

31

財政

0

0

0

2

32

セミナー・勉強会

0

2

1

0

33

融資・金融・経営

1

1

1

0

34

物流業界

3

0

1

0

35

ボディージュエリー

0

0

1

0

36

接客業

0

0

1

0

合計 (延べ数)

55

46

57

78

合計 (異なり数)

41

31

39

47

テゴリー・サブカテゴリーに対する再現率は，15.2% (16/105)となった．一方，本節の手法によって，「にほんブログ村」において述べる．
まず，前節において生成した各トピック zn における語 w のいては登録されていなかったブロガー・コミュニティ間の新規出現確率 P (w|zn ) の上位 50 語から，そのトピックをできるだの所属関係を同定した割合は 75.8%(50/66) となった．この結けうまく表すようなキーワード w0 をクエリとして人手で選定

果から，提案手法によって，ブロガー自身によるカテゴリー登する．各トピックから選定したクエリを，表 4 の「ブロガー・

録結果とは異質なコミュニティ所属関係が同定できることが分

コミュニティ拡張のためのクエリ」の欄に示す．

かった．

4. ブロガー・コミュニティの拡張

次に，クエリ w0 を含むブログ記事を収集する．クエリ w0
を含む日本語ブログの収集においては，Yahoo! Search BOSS

API（注 6） を利用し，日本語ブログホスト大手 6 社（注 7）のドメイ

4. 1 「にほんブログ村」外からのブロガーおよびブログ記事の収集
本節では，評価の対象としたブログ記事集合の収集方法につ（注 6）：http://developer.yahoo.com/search/boss/（注 7）：fc2.com，yahoo.co.jp，ameblo.jp，goo.ne.jp，livedoor.jp，hatena.

ne.jp

図 2 1 ブロガーに割り当てられたトピック数の分布

ンを対象としてブログ記事の収集を行った．収集の際には，複数のドメインを一度に指定して検索し，1,000 件の記事を取得

表 6 ブロガー・コミュニティの拡張における追加先コミュニティの同定性能 (%) (評価対象 100 ブロガー)
適合率

再現率

F値

88.7 ( 55 / 62)

64.7 ( 55 / 85)

74.8

する．そして，収集したブログ記事を書いているブロガーをブ
ロガー・コミュニティ拡張のためのブロガーとする．
上記の手順をすべてのクエリに対して行い，その後，収集されたブロガーをごとに，最新の記事から記事が書かれた日付のれたブロガー集合とする．以上の手順で拡張された，各ブロ降順に最大 20 記事収集する．

「にほんブ
ガー・コミュニティの総ブロガー数（Badd (zn ) と，以上の手順によって，すべてのキーワードに対してブロガー

ログ村」から収集したブロガーにおける，トピックごとのブロの収集を行った結果，正しく記事が収集されたブロガー数おガー集合 B(zn ) の和集合の要素数）を，表 4 の「ブロガー・コ

よびブログ記事数を表 3 の「「にほんブログ村」外から収集しミュニティ拡張後のブロガー数」の欄に示す．表から分かる通

たブロガー」の欄に示す．表から分かるように，収集したブロ

り，「にほんブログ村」の 158 ブロガーで生成した種コミュニ

ガー数，ブログ記事数はそれぞれ 8,552 ブロガー，145,015 記

ティに対して，約 22 倍の 3,507 人のブロガー・コミュニティ

事となり，もともとの「にほんブログ村」から収集した 240 ブを生成することができている．

ロガー，7,708 記事に対して，約 40 倍のブロガーと，約 20 倍のブログ記事を収集することができた．

4. 3 評価及び分析
本節では，ブロガー・コミュニティ拡張の性能について評価

ここで，新たに収集したブロガー集合を Bout , ブロガーが書を行う．
具体的には，前節で定義された，Bout (zn ) について，ブロ

いたブログ記事集合を Dout と定義する．

4. 2 ブロガー・コミュニティへのブロガーの追加

ガー集合中のブロガー b(zn )(∈ Bout (zn )) が，zn に属するブロ

本節では，前節で収集したブロガーを，ブロガー・コミュニガーとして適切であるか否かの判定を行う．
評価対象として，表 4 に示す，ID1〜ID7 のトピック（注 8）か

ティに追加する手順について述べる．
まず，ブロガーの書いた各ブログ記事 d (d ∈ Dout ) に対して，3. 節によって推定したトピックモデルを用いて，ブログ記ら選定したキーワードをクエリとして収集したブロガーの中から，100 ブロガー，1945 記事を選定（注 9）した．

事のトピックを推定する．このとき，ブログ記事 d に対して，

そして，100 ブロガーそれぞれの記事について，記事が属す

各トピックに対する出現確率 P (zn |d) (n = 1, . . . , K) が推定るトピックが適切であるかどうかを，手動で判定し，また，誤っされる．
（ただし，3. により，K = 50）．

たトピックが記事に張り付いていた時には，その記事に対して

次に，3. 3 節と同様に，以下の定義に従って，各ブログ記事

正解のトピックを人手で付与した．ここで，ブロガー b(∈ Bout )d に対してトピックを一意に割り当てることで，トピック zn にrにおける記事集合を Dout (b) とし，Bout(zn ) を，以下のようにおけるブログ記事集合を定義する．

定義する．



Dout (zn ) = d ∈ Dout  zn =argmaxzu (u=1,...,50)

P (zu |d)

そして，3. 5 節と同様に，トピック zn におけるブロガーrBout(zn ) =b ∈ Bout  Dout (b) 中，5 記事以上

b(∈ Bout ) のブログ記事集合を Dout (zn , b) とし，トピックごとのブロガー集合 Bout (zn ) を以下のように定義する．

Bout (zn ) =






b ∈ Bout  |Dout (zn , b)| >5=

この Badd (zn ) を，ブロガー・コミュニティに新たに追加さ（注 8）：3. 4 節で述べたように，ここでは，ID1〜ID7 のトピックを対象とした予備実験の結果を報告する．現在，他トピックを対象とした本実験による評価を進めている．
：コミュニティに所属しているブログ記事のトピックへの出現確率の和の（注 9）
降順で 100 ブロガーを選定
が zn に属すると判定

たブロガー・コミュニティである「にほんブログ村」に対して，
コミュニティへの大規模なブロガーの追加による，ブロガー・

そして，以下のように適合率・再現率を定義し，評価を行った．


適合率 =

zn

r
|Bout (zn ) ∩ Bout(zn )|

|Bout (zn )|

再現率 =

zn

んブログ村」から，特定のコミュニティに属するブロガーおよびブログ記事を収集し，収集したブロガーのブログ記事集合に対し，トピックモデルを推定し，ブロガー・コミュニティを作成した．そして，生成したコミュニティと密接に関連するブロzn

コミュニティの自動拡張を実現した．具体的には，まず，「にほガーを「にほんブログ村」外から収集し，ブロガー・コミュニr|Bout (zn ) ∩ Bout(zn )|

r|Bout(zn )|zn

ティに追加した．以上の方式の有効性の評価を行ったところ，「にほんブログ村」の 240 ブロガーのブログ記事集合に対して，

36 のコミュニティを自動生成することができ，さらに，これらのコミュニティと密接に関連する「にほんブログ村」外の約

その結果を，表 6 に示す．結果から，F 値が約 75%の性能で，3,300 ブロガーを 36 のいずれかのコミュニティに追加し，ブブロガーの拡張ができていることが分かる．

ロガー・コミュニティの拡張及び俯瞰が行えることを実証した．

また，各ブロガーにおける，所属コミュニティ数の割合を図 2

なお，本論文の評価実験の範囲においては，作成した 36 個に示す．このグラフから，自動判定ではどこのコミュニティにのコミュニティは，いずれも，「にほんブログ村」のいずれかのも属さないと判定されたブロガーが半数にのぼるが，手動でのカテゴリー・サブカテゴリーに対応することが確認できたが，判定では 3 割程度となり，再現率の低さが最も顕著に現れてい今後の課題として，「にほんブログ村」内外のブロガー収集結果た．また，1 ブロガーが複数のコミュニティに属している割合

から自動的にコミュニティ生成を行い，「にほんブログ村」にはが 16%程度であり，ブロガーの所属コミュニティ数が少ない傾

登録されていないコミュニティを発見することが挙げられる．

向にあった．

特に，その過程においては，新規に収集したブロガーに対して，

5. 関 連 研 究「にほんブログ村」の全カテゴリー・サブカテゴリーとの所属

ウェブページの検索結果に対して，観点を付与し，クラスタ

しないことを自動で検出する方式の実現が不可欠であり，このリングを行う手法の研究 [1, 3, 8] としては，ウェブページの検索結果を分類し，各分類に対して適切な要約文を付与する手法 [3]，検索された個々のウェブページに対してラベルの付与を行い，付与されたラベルに基づいて分類を行う手法 [1, 8] 等が提案されている．ただし，これらの方式においては，分類対象のウェブページの情報のみを用いて分類を行っているため，分類対象のデータの規模が十分でなければ，分類が容易でなくなる，という問題がある．
また，本論文に関連して，文献 [5] においては，震災に関するニュース記事・ブログ記事を収集し混合した文書集合に対してトピックモデルを適用し，ニュース・ブログの間での話題の相関，および，時系列での話題の変遷の様子を分析している．
特に，ニュース・ブログ間の相関が高いトピック，ニュース記
事特有のトピック，ブログ記事特有のトピックなどの違いを容易に発見することができることを示している．文献 [7] においては，時系列ニュースに対してトピックモデルによりトピックを推定した後，トピック単位でのバーストを検出する手法を提案している．一方，文献 [4] においては，同様の手法により日
本語・中国語二言語の時系列ニュースを対象として，トピック
モデルによりトピックを推定した後，二言語間でのトピックの対応を同定する手法を提案している．

6. お わ り に
本論文では，多数のブロガーのブログ記事集合におけるトピック分布を推定することで，同一の話題を持つブロガー・コ
ミュニティを作成する方式を提案した．特に，人手で作成され関係を同定し，いずれのカテゴリー・サブカテゴリーにも該当
方式の確立について重点的に取り組む予定である．
文

献[1] 馬場康夫, 黒橋禎夫. キーワード蒸留型クラスタリングによる大規模ウェブ情報の俯瞰. 情報処理学会論文誌, Vol. 50, No. 4,
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[2] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent Dirichlet
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pp. 993–1022, 2003.
[3] 原島純, 黒橋禎夫. PLSI を用いたウェブ検索結果の要約. 言語処理学会第 16 回年次大会論文集, pp. 118–121, 2010.
[4] 胡碩, 高橋佑介, 牧田健作, 横本大輔, 宇津呂武仁, 吉岡真治. 日
中時系列ニュースにおけるトピックの推定と二言語間対応付け.
言語処理学会第 18 回年次大会論文集, pp. 179–182, 2012.
[5] 小池大地, 横本大輔, 牧田健作, 鈴木浩子, 宇津呂武仁, 河田容
英, 吉岡真治, 神門典子, 福原知宏, 中川裕志, 清田陽司, 関洋平.
ニュース・ブログにおける話題の相関と変遷の分析 — 震災に関する話題を例題として —. 第 4 回 DEIM フォーラム論文集,
2012.
[6] 牧田健作, 横本大輔, 鈴木浩子, 宇津呂武仁, 河田容英, 神門典子,
福原知宏, 中川裕志, 吉岡真治, 清田陽司. ブロガーの話題分布の俯瞰と分析. 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—DEIM フォーラム— 論文集, 2012.
[7] 高橋佑介, 横本大輔, 宇津呂武仁, 吉岡真治, 河田容英, 神門典子,
福原知宏, 中川裕志, 清田陽司. 時系列トピックモデルにおけるバーストの同定. 第 4 回 DEIM フォーラム論文集, 2012.
[8] 戸田浩之, 中渡瀬秀一, 片岡良治. 特徴的な固有表現を用いたラベル指向ナビゲーション手法の提案. 情報処理学会論文誌：デー
タベース, Vol. 46, No. SIG 13(TOD 27), pp. 40–52, 2005.