DEIM Forum 2016 B2-3

Twitter を用いた駅イベント検出
伊藤 貴明†

遠藤 雅樹††
横山加藤大受†††昌平††††††

江原石川遥††††

廣田 雅春†††††

博††††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2-32-1††† ウイングアーク 1 ｓｔ株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
†††† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6††††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666†††††† 静岡大学大学院 情報学部研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †ito-takaaki2@ed.tmu.ac.jp, ††endou@uitec.ac.jp, †††kato.d@wingarc.com,††††{ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

近年，スマートフォンやソーシャルメディアの普及に伴い，位置情報が付与されたソーシャルメディアへの投稿から実世界におけるイベントを検出する研究が盛んである．位置情報が付与された投稿から，催し物やキャンペーンなどのイベントを検出することがすることで，イベントに対するユーザの評価などの分析を通じて，観光分野への応用が期待できる．イベント検出の典型的な手法では，位置情報が付与された投稿量の増加を検出する．しかし，駅や大型ショッピングモールなどの常に人が多い施設では，イベントに限らず投稿量が増減するために，単純な投稿量の増加からイベントを検出することが難しい．本研究では，特に人の移動が大きい駅に注目し，駅やその周辺での駅イベントの検出を行う．より精緻なイベント検出のため，駅でのイベントと予想される投稿量の増減に対して，その路線にある他の駅の投稿量との比較も考慮して，イベント検出を行うことを目的とする．
キーワード

Twitter, 位置情報, イベント検出

1. は じ め に花火大会が行われている時のみ，投稿が急激に増加するため，イベントの検出が容易である．しかし，混雑施設でのイベント

近年，スマートフォンやソーシャルメディアの普及に伴い，位検出は，常に人が多く滞在すること，大型連休などの要因によ置情報が付与されたソーシャルメディアへの投稿から実世界にり通過客が増加することがあることから，非イベント時でも投おけるイベントを検出する研究が盛んである．その中でも，特稿量が増減するため，単純な増加からイベント検出を行うことに Twitter（注 1）

は，ユーザが近況を気軽に投稿することや，スは難しい．

マートフォンを通じて容易に位置情報を付与した投稿ができる

そこで，本論文では，人の移動が特に多い駅に着目し, 駅やこと，ユーザ数が多いことなどから，広く研究されている [1]．

その周辺でのイベント検出を試みる．提案手法では，まず，本ソーシャルメディア上の位置情報が付与された投稿から，催研究で対象とするイベントの定義のために分類を行い，次に，し物やキャンペーンなどのイベントを検出することで，イベン

駅と駅付近のイベント地点の投稿量の増減から検出を行う．そトに対するユーザの評価などの分析を通じて，観光分野への応の駅の路線にある他の駅の投稿量との比較も考慮して検出行う．

用が期待できる．イベント検出の典型的な手法では，位置情報本研究で対象とする駅周辺でのイベント検出タスクでは，イが付与された投稿量の増加を検出する．ある特定の場所の位置ベントが実際には「なかった」事を示すことが難しいため，誤情報が付与された投稿が多数ある場合，その場所には多くの検出かどうかを判定する事が難しく，手法の評価が難しい．な人々が集まっていることが予想される．さらに，同じ時刻に投ぜなら，駅周辺のイベントを網羅的に調べる事が，次の理由で稿が集中した場合は，何らかのイベントが行われていると予想困難なためである．まず，駅周辺には様々な商業施設があり，される．こういった情報を収集することで，実世界で起こるイイベントは，それぞれの商業施設のウェブサイトに分かれて掲ベントを観測できる．

載されているため，全ての商業施設のウェブサイトを人手で確

しかし，駅や大型ショッピングモールなどの常に人が多い混認することは膨大な労力がかかり，見落としの可能性もある．

雑施設では，イベントに限らず投稿量が増減するために，単純さらに，商業施設によっては，イベントを記載しない場合もあな投稿量の増加からイベントを検出することが難しい．例えば，りえる，もしくは，過去のイベントの情報をウェブサイト上か隅田川沿いの河川敷周辺は，普段は投稿数が少ないが，墨田川らすぐに消去してしまう事もありえる．

（注 1）：https://twitter.comの商業施設を見つけ，位置情報を用いて，その商業施設内での本論文では，イベントの網羅的なリストを提供している特定投稿のみを対象に分析することによって，誤検出かどうかを判の混雑状況の把握を行う研究である．しかし，本論文では，駅定することを可能とし，手法の評価を可能とした．

ごとに，位置情報が付与された投稿を分析することにより，混雑状況の把握を行う．

本論文の章構成を説明する．第 2 章では関連研究として Twit-ter を用いてイベント検出を行った研究について述べる．第 3

3. 提 案 手 法章では，駅イベント検出のための提案手法について述べ，第４

本章では，人の移動が多い駅に対して，イベントを検出する

章で，評価実験の結果を提示する．最後に，第５章で，本研究手法の手順について述べる．まず，3. 1 節では，検出対象となのまとめと今後の課題について述べる．

るイベントの定義を行う．次に，3.2 節で，日常的にイベントが2. 関 連 研 究発生している地点を推定する．最後に，3.3 節で，実際に，イTwitter に代表されるソーシャルメディアを用いて，実世界ベントを検出する手法について述べる．のイベントを検出する「ソーシャルセンサ」の研究が行われて

3. 1 検出対象となるイベントの定義いる．榊と松尾 [2] は，Twitter を通じて実世界を観測する研

1. 節で述べたように，本研究の目的は，観光分野への応用究の現状を調査し，それらの実世界でのイベントを観測するたを念頭に，Twitter の投稿から，催し物やキャンペーンなどのめの技術として，「情報収集」，「時間的分析」，および「空間「イベント」を検知することであるが，検出のためには，まず，的分析」に大別できるとしている．また，「空間的分析」では，検出対象となるイベントを明確に定義しなければならない．本「geotag 情報」，「location 情報」，「timezone 情報」，
「ツイート

研究では，駅周辺の投稿数に着目してイベントを検知するが，中の地名」，およびこれら組み合せた分析が可能であるとしてこれは，言い換えれば，駅周辺の混雑状況に影響を与える可能いる．Twitter の「geotag 情報」（位置情報）を用いてイベント性のある事象の中から，観光分野への応用が期待できそうな事の検知を行う研究は様々ある [3–5]．中澤ら [6] は，「geotag 情象をイベントとして検知する，ということに相当する．
そこで，本研究では，駅周辺の混雑状況に影響をあたえる可報」の付与された投稿にクラスタリングアルゴリズムの一つで能性のあるイベントを，次のように分類した．

ある DBSCAN を適用し，クラスタリングした投稿の集合に対して，各単語の出現頻度を分析することで，イベント発生場所 （ 1 ） 恣意性のあるものと関連する情報を抽出する手法を提案している．渡辺ら [7] は，（ a ） 催し物「geotag 情報」の付与された投稿が少ないという問題に対して，（ b ） 事件「ツイート中の地名」が含まれている「geotag 情報」の付与さ （ 2 ） 恣意性のないもの（ a ） 自然現象れていない投稿で補うことで，「geotag 情報」付き投稿だけを（ b ） 事故

用いた場合では検出の難しい，小規模なイベントの検出に成功している．

（ 3 ） その他（恣意性の有無が明確でないもの）

駅やイベント会場などの混雑状況の把握を行う研究について

まず，駅周辺の事象は，事象を引き起こすことを意図してい述べる．土屋ら [8] は，鉄道運行トラブル発生時の人々の行動る人間が存在する事を示す「恣意性」の有無で大別できる．例の意思決定支援を目的とし，鉄道運行トラブルの検出および継えば，キャンペーンや催し物では，事象を引き起こすことを意

続時間と連鎖の予測を行っている．新井ら [9] は，運行情報の図している主催者が存在しているので，恣意性があるとみなせより早い提供を行うことを目的とし，鉄道利用者からの投稿る．一方，台風などの自然現象は，事象を引き起こすことを意をもとに各路線の運行情報を推定・配信するシステムを提案し図している者が存在しないため，恣意性がないとみなせる．ている．これらの研究では，駅でのツイートから鉄道運行状況

恣意性のある事象については，催し物などの他にも，人身事の抽出を行っている．一方で，村山ら [10] は，Twitter から駅故による列車の遅延やテロリズムといった社会的に否定的な意の混雑原因の推定を行うため，交通機関で起きた事故や，イベ味合いを持ったものが含まれる．そこで，後者を「事件」としントなどの情報をツイート内容から分類している．また，渡辺て，催し物とは分離した．

ら [11] は，混雑原因の推定を目的に，東京ゲームショウでの混雑しているブースを示唆するツイートを検出している．
文献 [6] の研究では，常にツイート数が多い駅などの地点をイベント候補地として抽出する対象から除外している．駅構内

恣意性のない事象については，台風などの自然現象の他にも，車両故障や脱線など，自然現象ではないが意図されているわけでもない事象が存在する．これらを「事故」として，自然現象とは分離した．

で投稿されたツイートから混雑状況を把握する上記の研究では，その他，恣意性の有無が明確でない事象もあり，これらは「そ駅構内で行われている催し物などのイベントについて分析をの他」に分類した．例えば，お盆の時期の帰省時の混雑といっ行っていない．文献 [7] の研究や，文献 [11] の研究では，位置た慣習・風習が該当する．これらは，催し物における主催者の情報の付与されていない投稿を用いているため，そのイベントような，事象を引き起こすことを意図している個人が存在しての発生地点を特定することは困難であると考えられる．そこで，いるわけではないという点で自然現象に近いが，人間によって本論文では，駅でのイベントと，そのイベントの発生地点の検引き起こされる事象であることを考えれば自然現象には分類で出手法を提案することで，より精密なイベント検出を行う．文

きない．そのため，「その他」に分類した．

献 [8–11] の研究は，ツイート分析により駅やイベント会場など上記の５種類の事象のうち，本研究の目的である観光分野への応用として，抽出し，市場分析などに活用できる事象は，催し物のみである．そこで，提案手法では，催し物のみを検出対象のイベントとする．

ある駅の増減 =ある日のある時間帯における投稿ユーザ数
ある時間帯のある曜日の平均値

そして，比較対象とする駅の増減の平均値を算出し，対象とす

3. 2 混雑状況にある駅の抽出る駅の増減との比較を次式で行う．ただし，n は比較対象とす

本研究の課題は，駅において，混雑状況を考慮して，イベンる駅の総数である．

∑

トの検出を行うことであるため，そもそも，当該の駅で混雑状況が発生していることを前提にしている．
そこで，混雑状況にある駅を次のように抽出した．まず，Twitter の Streaming API （注 2） を用いて，東京都にて位置情報が付与された投稿を収集する．収集した投稿に対して，イベント地点を特定するため，東京都の各駅を対象に，各駅の位置から 1km 以内の場所で，1 日毎に，位置情報付きの投稿を行ったユーザ数を数え上げる．各駅の位置は Google Map API （注 3）より取得した．1 日毎の平均投稿ユーザ数が多い駅を，特に人の移動が多い駅，すなわち，イベントが日常的に発生している地点と推定する．本研究では，ユーザの投稿平均が多い上位 6駅を対象とした．上位 6 駅を以下に示す．
（ 1 ） 秋葉原駅
（ 2 ） 新宿駅
（ 3 ） 渋谷駅
（ 4 ） 東京駅
（ 5 ） 池袋駅
（ 6 ） 上野駅

3. 3 イベント検出
本研究では，駅における，催し物以外のイベントを混雑要因とし，それを加味したイベント検出を行う．具体的には，催し物以外のイベントによるユーザ数の増加は，他の路線駅にも影響が及ぶと仮定し，他の駅との増減と比較することで，催し物の検出精度を上げる．
本節では，イベント検出手法について，詳述する．以下の手順を行う．まず，測定する地点と期間，時間帯をあらかじめ定max (対象とする駅の増減,比較対象とする駅の増減)n

手順 (3) では，対象地点の投稿ユーザ数に対して，手順 (2) で比較した結果に対し，ある日の各時間帯毎に重み付けをする．
重み付けに関しては，対象駅の増加の方が大きい場合は，イベント時であると仮定し，対象とする駅の増減を掛け合わせ，投稿ユーザーが増えやす．反対に，比較対象とする駅の増減の平均値が大きい場合は，イベント時でないと仮定し，比較対象とする駅の増減の逆数を掛け合わせ，ユーザ数を減らす．重み付
けした投稿ユーザ数が，手順 (1) で求めた閾値を超えた時間帯については，イベントが行われていたとして検出する．

4. 評 価 実 験
4. 1 データセット
Twitter の Streaming API を用いて，2015 年 8 月 1 日から2015 年 10 月 31 日までの 3 か月間の期間に，ユーザーの投稿平均数が多い上位 6 駅の周辺で，位置情報が付与された投稿を収集し，実験データとした．イベントが多く発生すると予想される，12 時から 15 時，15 時から 18 時，18 時から 21 時の 3
つの時間帯に注目した．データを以下の表 1 に示す．
表 1 2015 年 8 月から 10 月の各駅の時間帯別合計ユーザー数

PP
PP 時間帯PP
駅名
PP

12 - 15

15 - 18

18 - 21新宿

14,667 件 15,738 件 21,199 件

渋谷

16,503 件 17,936 件 21,416 件

池袋

7,552 件秋葉原

18,117 件 19,765 件 22,718 件（ 1 ） ユーザ数の平均値を算出し閾値とする．

東京

11,432 件 10,529 件 12,739 件（ 2 ） 対象とする駅の増減と比較対象とする駅の増減を比較

上野

5,435 件める．

8,521 件5,229 件9,723 件5,477 件する．
（ 3 ） 対象地点の投稿ユーザ数に対して，(2) を用いて重み付けを行い，イベントを検出する．
手順 (1) では，対象地点と対象期間における，日毎の投稿ユーザ数の各時間帯毎についての平均値を算出する．この平均値をある時間帯の閾値とし次式で表す．
ある時間帯の投稿ユーザの総数
ある時間帯の閾値 =対象期間の日数

イベントの有無の検出性能を測定するためには，駅 1 以内にあり，当該期間中のイベントを全て列挙する事が可能な地点を定める必要がある．このような地点として，ホームページ上に店内で行われた全イベントが列挙されている，タワーレコード新宿店を用いた．タワーレコード新宿店が所在する範囲で，同様に投稿の収集を行った．また，タワーレコード新宿店は，新宿駅における投稿情報を反映していると考え，新宿駅とタワー次に，対象とする駅に対して，同様に平均値を求める．ここで，レコード新宿店の相関を調べた．相関関係を図 1，図 2，図 3

駅での投稿は，対象地点に比べて多いので，駅に対しては，曜に，相関係数を表 2 に示す．これらの結果から，タワーレコー日毎という条件を加えて算出を行う．手順 (2) では，手順 (1)ド新宿店の投稿ユーザ数と，新宿駅の投稿ユーザ数は，正の相で求めた曜日毎の平均値を用いて，それぞれの駅の増減を次式関があることを確認した．

で算出する．
（注 2）：https://dev.twitter.com/streaming/overview（注 3）：https://developers.google.com/maps

2015 年 8 月 1 日から 2015 年 10 月 31 日の 3ヶ月間の期間

4. 2 イベント検出と評価

新宿駅の投稿ユーザ数

300
250

提案手法では，表 3 の時間帯別の平均値を閾値とする．また，200対象とする駅として新宿駅を選び，比較対象とする駅として，150

秋葉原駅，新宿駅，渋谷駅，東京駅，池袋駅，上野駅の 5 駅を100選んだ．
検出結果に対して，イベントと予測したかつ実際にイベント50が行われていたものを True Positive（TP），非イベントと予

00

2

4

68

10121416

タワーレコードの投稿ユーザ数

図1測したかつ実際にイベントが行われていなかったものを True

Negative（TN），イベントと予測したかつ実際にイベントが新宿駅とタワーレコード新宿店の投稿ユーザ数の関係（12-15）

行われていたものを False Positive（FP），非イベントと予測したかつ実際にイベントが行われていたものを False Negative（FN）と定義する．これらの関係を，表 4 に示した．

新宿駅の投稿ユーザ数

350
300

表 4 予測と正解の関係250

イベント有り200

イベントと予測150

非イベントと予測 False Positive

100

また，評価尺度として，Accuracy（正解率），適合率，再現
0

5

10

1520253035

タワーレコードの投稿ユーザ数

新宿駅とタワーレコード新宿店の投稿ユーザ数の関係（15-18）350
新宿駅の投稿ユーザ数

True Positive

500

図2

イベント無しTrue Positive False Positive率，F 値を以下の式で定義した．

Accuracy =TP + TNTP + FP + FN + TN

P recision =TP
TP + FP300
250200Recall =150

TPTP + FN

10050

F 値=0051015

2 × Reacll × P recision
Recall + P recision20

タワーレコードの投稿ユーザ数

実験の評価については，正解データに対する，検出結果の Ac-curacy によって行った．ベースラインとして，バースト検知
図3

新宿駅とタワーレコード新宿店の投稿ユーザ数の関係（18-21）

表 2 新宿駅とタワーレコード新宿店の投稿ユーザ数の相関係数の代表的アルゴリズムである，Kleinberg のバースト検出アルゴリズム [12] を用いた．Kleinberg のバースト検出アルゴリズ
ムは，時系列データがどの期間にどの程度バーストしているか時間帯相関係数12-150.580を自動的に検出するアルゴリズムである．各時間帯に対して，

15-180.477

Kleinberg のバースト検出を用いた場合と，提案手法を用いた

18-210.244

場合の Accuracy を表 5 に示した．表 5 から，提案手法によるAccuracy の向上がわずかながらも確認できた．さらに，適合で，タワーレコード新宿店では，分割した 3 つの時間帯に 121率と再現率，F 値を求めた結果を表 6 に示した．表 6 から，手件のイベントが行われていることを人手で確認し，正解データ

順 (1) のみの検出に比べて，提案手法による検出は，すべてのとした．この正解データの詳細を以下の表 3 に示す．

値が上昇している．これにより，催し物以外のイベントによるユーザ数の増加は，他の路線駅にも影響が及ぶことが確認で

表 3 タワーレコード新宿店での，2015 年 8 月から 10 月の時間帯別合計ユーザー数と 1 日毎の平均ユーザ数とイベント数
時間帯

12 - 15 15 - 18 18 - 21

合計

213 件

366 件

481 件

平均値

2.3 件

3.9 件

5.2 件

イベント数

25 件

25 件

71 件

きた．しかしながら，再現率及び，F 値は，提案手法よりも，Kleinberg のバースト検出アルゴリズムの方が高かった．これは，正しくイベントと検出できた件数が，Kleinberg のバースト検出アルゴリズムよりも，提案手法の方が少なかったためである．これに関しては，重み付けの仕方を改良する必要があると考えられ，今後の課題としたい．適合率に関しては，提案手法の方が Kleinberg のバースト検出アルゴリズムより高かったため，提案手法は，誤検出の少ない検出方法と言えるだろう．

表 5 Accuracy
検出方法

Accuracy

Kleinberg のバースト検出アルゴリズム

0.677

手順 (1) のみによる検出

0.670

提案手法による検出

0.684

表6

適合率，再現率，F 値

検出方法

適合率 再現率

F値

Kleinberg のバースト検出アルゴリズム

0.59

0.818 0.689

手順 (1) のみの検出

0.656

0.520 0.580

提案手法による検出0.663

0.570 0.613

5. まとめと今後の課題
本論文では，観光分野への応用を念頭に，混雑状況でのイベント検出の一例として，Twitter を用いて駅周辺でのイベント検出を行った．評価実験の結果，提案手法はベースラインより，わずかながらも Accuracy の高い検出を行うことができた．駅の混雑状況の要因が，催し物であるのか，それ以外の要因であるのかを判定するためには，日常的に投稿ユーザ数の平均が高い他の駅を参照すればよいという仮定が正かったと言えるだろう．しかしながら，再現率に関しては，6 割未満であったため，改善の余地が多々あると考えられる．また，今回，正解データとして，タワーレコードのイベントを用いたが，タワーレコードのイベントはチケット制であることや，イベントを行うアーティストの人気度といったことにより投稿ユーザ数が左右されたことも原因と考えられる．
今後の課題としては，イベント検出性能の向上が挙げられる．
さらに詳細に駅の混雑状況を把握するためには，比較対象とする駅を増やすことや違った路線を用いるが考えられる．また，
今回は 3ヶ月といった期間で実験を行ったが，さらに対象期間を長くしていく事も考えられる．加えて，本研究では，イベン
ト内容の把握については行っていないが，今後は，観光分野への応用のためにも，イベント内容の分析も行っていきたいと考えている．

謝辞

本研究（の一部）は傾斜的研究費（全学分）学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデー
タの分析・応用のための学術基盤の研究」による文

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