DEIM Forum 2016 H8-4

ソーシャルメディアを用いた道路の特性理解
西村 拓哉†

西田 京介†

戸田 浩之†宏†澤田† 日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所 〒 239–0847 神奈川県横須賀市光の丘 1-1
E-mail: †{nishimura.takuya,nishida.kyosuke,toda.hiroyuki,sawada.hiroshi}@lab.ntt.co.jp
あらまし

現在の経路検索は，最も移動距離が短い経路など限られた観点において最適化された経路しか提供できな

い．本研究は，「にぎやかな道を通りたい」のような，ユーザが持つ多様な意図に沿った経路を探索可能にするために，道路の様々な地域特性の理解を目的とする．道路に関する直接的な情報は少ないため，まず Point of Interest(POI) 単
位での潜在的な特性を推定し，次に POI の特性から近隣道路の特性を推定した．そして、ユーザの意見・感想などが投稿されるソーシャルメディアのテキストを情報ソースとして用いることで，主観的なものを含む多様な特性の理解に取り組んだ．本研究の主な貢献は，(1) 経路探索に関する要望についての 1000 人規模の調査結果の報告，(2) POIの地域特性を推定した後に道路の地域特性を推定するフレームワークの提案，(3) マルコフ確率場による道路網の構造関係を考慮した道路特性推定技術の提案，である．3 都市の道路各 100 本に対する 25 個の観点での評価者の主観評
価と，実際のソーシャルメディアのデータを用いて推定した結果を比較したところ，提案手法はベースライン手法に比べて有意に高い精度で道路の特性を推定できた．
キーワード

ソーシャルメディア，GIS，トピックモデル，LDA，マルコフ確率場

1. は じ め に出発地から目的地までの移動経路を検索する経路探索サービ

ジオタグ付
テキストデータ

前処理

POI緯度経度データ

道路データ

スが普及して久しい．具体例としては徒歩向けでは goo 経路検

POI単位
テキストデータ

索 （注 1），Google Map（注 2），NAVITIME（注 3） など，車向けではLDAの適用マルコフ確率場による道路の地域特性推定

POIの持つトピック分布

道路の持つトピック分布

トピックの持つ
単語分布

インタフェース，
適合度計算

各種カーナビなどが挙げられる．多くのサービスは移動時間や距離を最小にする最小コスト経路を探索し，ユーザに提示するものである．近年では，上記 goo 経路探索や NAVITIME など
において，移動時間や距離の他に勾配や屋根などの物理的情報を考慮した経路探索も実現されているが，ユーザの「にぎやかな道を通って目的地に行きたい」「おみやげが買える経路を知

入力：
キーワード
出力：
各道路との
適合度

図 1 提案手法のフレームワーク全体を示したもの．

りたい」のような多様な要望を満たすには至っていない．
多様な要望に対応できない原因は，各道路の持つ雰囲気など，

い．これはソーシャルメディアには POI(Point of Interest; 店

近隣の地域的な特徴に関わる特性に関する情報が整備されていや観光地などのスポットのこと) や地域と関連する情報が多いないためである．本稿ではこれを地域特性と呼ぶ．道路はそれが，道路と直接結びついた情報が少ないためである．既存の研ぞれ異なる地域特性を強く持つことは知られている [11] ため，

究 [21] [18] についても，理解できる特性が限定的であるか，多その情報を整備することが出来れば，ユーザの多様な要望に対様な要望に対応するには高コストであり，ソーシャルメディア

応する経路探索を実現できると考えられる．

の有する多様な情報を十分に活かすことができていない．

道路の持つ地域特性を明らかにする既存手法には，人手で付

そこで本研究では，ジオタグ付ソーシャルメディアを用いて，与する手法 [14] [17] や，オープンデータやセンサ情報などの統多様な要望に対応する経路探索の実現に必要な，道路の地域特計情報から推定する手法 [5] [24] がある．しかし，前者はコスト

性理解の実現を目指す．ジオタグ付ソーシャルメディアの例とが高いため様々な要望に広範囲で対応することは難しく，後者

しては，Twitter（注 4），Flickr（注 5），Instagram（注 6） などが挙げらは情報源の種類によって対応可能な要望の種類が限定されるとれる．多様な要望への対応方法として，本研究では要望を表す

いう問題がある．近年ではジオタグ付ソーシャルメディアのテ

キーワードを入力したときに各道路との適合度を出力すること

キスト情報から地域の特性を分析する研究 [25] [6] が行われてを目指す．キーワード入力とした理由は，多様な要望への対応

いるが，道路単位での地域特性理解を目指した研究はまだ少な（注 1）：http://map.goo.ne.jp/route/（注 4）：http://twitter.com（注 2）：https://www.google.co.jp/maps/（注 5）：https://www.flickr.com/（注 3）：http://www.navitime.co.jp/（注 6）：https://www.instagram.com/

は選択式では難しく，また現在 Siri（注 7） などの対話式エージェにそのスコアを付与する手法である．彼らの手法は道路に特性ントを用いた経路探索サービスが普及しつつあることから，自を付与している点は本研究と同じであるが，対象とする範囲が然な形でキーワード形式での移動経路に対する要望が取得可能広い場合にはクラウドソーシングで評価させる対象が増加するになると考えるためである．出力として各道路のキーワードにため，コストが大きくなる．また，彼らは Flickr 上のタグデー

対する適合度を取得できれば，経路探索のコストとして距離にタから人手で相関があるものを抜きだしそこから推定する手法

加えてその他の要素を考慮可能な既存の経路探索アルゴリズも提案している．しかし，こちらには精度面で課題が残り，まム [3] を用いて多様な要望に対応できる経路探索を実現できる．

た付与する情報種別の増加のためには人手でタグの選定を行う

また，汎用的な経路探索サービス実現のためには，広範な地域必要がある．

の道路の地域特性を網羅的に，かつ低コストで理解する必要が画像による理解: Quercia らは [17] で収集した画像へのスコア

ある．

を基に，画像特徴量とスコアの関係性の分析を行っている [16]．

以上を整理し，以下を本研究で満たすべき要件として掲げる．

•

要件 (1): 要望を表すキーワードと道路の適合度が高精度に取得できる•

要件 (2): 道路及びキーワードに対して，網羅的に適合度を取得できる•

要件 (3): 多様な要望，広範な地域への対応を人手を介さずに行える本研究では上記要件達成のため，ジオタグ付ソーシャルメディ
アから取得できるテキストデータを，POI 単位で一つの文書とみなして LDA(Latent Dirichlet Allocation) [2] を適用した後，マルコフ確率場 [1] を用いて POI のトピック分布から各道路のトピック分布を推定する手法を提案する．提案手法の全体像を
図 1 に示す．得られたトピック分布と道路分布を用いたベクト
ル空間モデル [19] の適用により，キーワードと道路の適合度を高精度に算出可能になり要件 (1) が満たされる．マルコフ確率場を用いて各道路のトピック分布を推定することで，近傍にテキストの存在しない道路についても扱えるようになり要件 (2)が満たされる．これらをジオタグ付ソーシャルメディアを用いて自動的に行うことで，要件 (3) も満たすことが出来る．
本研究の貢献は (1) 経路探索に関する要望についての 1000
人規模の調査結果の報告，(2) POI の地域特性を推定した後に道路の地域特性を推定するフレームワークの提案，(3) マルコ
フ確率場による道路網の構造関係を考慮した道路特性推定技術の提案，の三つからなる．
本稿の構成を述べる．2 章にて関連研究を示し，本研究の位置づけについて整理する．3 章にて，移動経路に対するユーザの要望に関する事前調査の結果について述べる．4 章にて，POI
単位の地域特性を推定した後，道路網の構造関係を考慮して道路の地域特性を推定する提案手法について説明する．5 章にて評価実験の結果を示し，6 章にて結論を述べる．

2. 関 連 研 究
2. 1 道路の地域特性理解
人手による情報付与: Quercia らは幸せさ，静けさ，美しさについてのスコアを道路に付与する手法を提案している [17]．対象となる地域をメッシュで区切り，各メッシュで撮影された写真に対して，幸せさ，静けさ，美しさの観点でのスコアをクラウドソーシングで評価させる．次に各メッシュに含まれる道路（注 7）：http://www.apple.com/jp/ios/siri/

分析している特性は [17] と同じく三種類と限定的である．
テキストによる理解: Skoumas らは旅行関係のブログから POIの空間的関係についての表現を抽出し，確率的モデリングにより道路に対して人気度を付与している [21]．この手法では，人気度以外の情報を付与することは難しい．Querica らは匂いに関係する単語についての研究成果とアンケート調査結果を用いて，ジオタグ付ソーシャルメディアのテキストから情報を抽出
し道路に付与する手法を提案した [18]．この手法では知りたい
地域特性情報に関する単語を事前に調査する必要がある．
統計情報による理解: Quercia らは政府の公開しているオープ
ンデータや Open Street Map，Flickr，Foursquare のデータを用いて，道路の歩きやすさ (Walkability) を安全さ，歩道の幅と質，美しさなどの 8 観点から総合的に評価する手法を提案している [15]．Galbrun らは犯罪発生地点のオープンデータからカーネル密度推定を用いて各座標での犯罪発生確率を算出し，それを道路にマッピングする手法を提案している [5]．Yang らは排気ガスの排出量について限られたデータから各道路での排出量を推定する手法を提案している [24]．これらの手法は理解できる地域特性が限定的である．

2. 2 道路以外を対象としたテキストによる地域特性理解
Yin ら [25] や Hong ら [6] は，地理的に近いテキストではト
ピック分布が類似する，という制約の下でトピックモデルを用
いて地理的な特徴の分布を分析する手法を提案している．Mei
らは文書をノードとみなし，地理的な距離が近い文書間にエッジを張ったグラフを用いてその制約を考慮してトピックの分析を行う手法を提案している [13]．
エリアの特性を理解するものとしては，ブログを情報源に地名表現と情報を結びつけることでエリア単位の話題を発見する
手法 [26] や，緯度経度を持つ文書の Bag of Words をベクトルとみなして主成分分析を行い，低次元に写像することで地域の特徴を理解する手法 [20] がある．

2. 3 まとめと本研究の解くべき問題
道路の地域特性を理解する既存手法では，コストや理解できる特性の種類に問題があり，1. で挙げた要件 (2) と (3) を同時に満たす手法は存在しない．道路以外の地域特性理解に取り組むものでは当然ながら要件 (1) を満たすものは存在しない．本研究では緯度経度付のテキストデータから，現実の道路網の構造関係を考慮する形で道路単位の地域特性を理解する技術に取り組み，要件を満たすことを目指す．

表1

クラウドソーシングの被験者の割合情報

10 代 8 人，20 代 113 人，30 代 341 人，
40 代 395 人，50 代 124 人，60 代以上 19 人
性別
男性 542 人，女性 458 人
徒歩 573 人，自転車 376 人，バイク 76 人，
普段の移動手段車 585 人，電車 68 人，バス 27 人，その他 84 人
年齢

4000
3500

累積回答数

3000
2500
2000

表 2 クラウドソーシングで得られた各交通手段での経路探索に対する要望と回答者数
徒歩での移動コンビニがある道 226 人
平坦な道 172 人
信号が少ない道 155 人
交通量が少ない道 120 人歩道がある道 112 人
景色がきれいな道 106 人
安全な道 106 人
店がある道 106 人
渋滞がない道 92 人
広い道 91 人

自転車での移動平坦な道 233 人
専用レーンのある道 217 人
交通量が少ない道 204 人
コンビニがある道 189 人
坂がない道 172 人
信号が少ない道 132 人
安全な道 107 人
広い道 106 人
景色がきれいな道 94 人
店がある道 72 人

車・バイクでの移動信号が少ない道 261 人
渋滞がない道 209 人
コンビニがある道 186 人
広い道 158 人
ガススタンドのある道 146 人
景色がきれいな道 102 人
近道 84 人交通量が少ない道 82 人
道路が広い道 73 人
店がある道 68 人

1500
1000

路の物理的な性質に関する情報も整備されつつある．例えば，

500
0
0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

要望ID

図2

徒歩での移動に関する要望の累積グラフ

政府は歩行空間ネットワークデータとして，道路の勾配や幅員など歩行者が必要とする情報を整備する取り組みを行っている（注 8）．それ以外では [5] が犯罪発生地点情報から犯罪の発生件数の少ない道を推定するように，都市に関わる統計情報が示されるオープンデータを用いて解決できる要望もある．このよ3. 予 備 調 査
3. 1 調 査 概 要
ユーザが経路探索に対してどのような要望を持っているか調査を行った．クラウドソーシングを用いて 1000 人の被験者を集め，以下の質問を行った．

•

問１〜３：被験者の年齢，性別，普段の移動手段につい

ての質問

•

問４：経路探索サービスを利用して移動することを想像してください【徒歩での移動】．出発地と目的地以外にも要望を入力できるとしたら，どのような道を通りたいと思いますか（例：〇〇な道，〇〇がある道，〇〇が出来る道，など）．思いつくものを 4 つ答えてください

•

問５〜６：
【自転車での移動】，【車・バイクでの移動】について問 4 と同様に質問
問１〜３への回答の分布を表 1 に示す．被験者の属性に大きな偏りはなかったことが確認できる．
次に，問４・５・６に対する回答のそれぞれトップ 10 を表 2に示す．同一内容の回答については人手で名寄せを行ったものになっている．自転車専用レーンの有無のような交通手段独自の需要が一部にはありつつも，基本的にはどの交通手段についてもコンビニの有無や信号の有無，道路の広さなど共通した需

うに，必要なデータが定量的に取得しやすい要望に関しては既に解決が図られつつあり，今後様々な経路探索サービスが対応
していくことが予想される．
一方で，従来道路に紐付けて整備されて来なかった主観的な要望も多く存在することも確かめられた．例えば徒歩での移動において「景色がきれいな道」を挙げたユーザは 104 人，「休憩できる場所がある道」を挙げたユーザは 47 人に達した．また
少数回答を見ると「にぎやかな道」と回答したのが 5 人，
「紅葉のきれいな道」と回答したのが 3 人など様々な要望が存在する
ことが分かる．
既存サービスや先行研究ではこのような様々な主観的な要望には応えきれていない．既存サービスにおいては，道路の物理的性質に関わる情報の整備に伴い，物理的な要望には応えられるようになっているが，主観的な情報は未整備のため要望に応えられない．先行研究では，2. に示したように，要望を追加するコストが高いか，対応できる要望が限定的であり，様々な要
望に応えることは出来ない．一方，本研究の目指す要件を満たすことが出来れば，自由なキーワードとして入力された要望に対して対応可能な経路探索システムを低コストで構築することが可能になる．

4. 提 案 手 法

要が多いことが分かる．
次に，要望の全体像について述べる．ユニーク回答数は問４，
５，６でそれぞれ 938，798，952 であった．問４への回答数の累積グラフを示したものを図 2 に示す．問５，６の回答の累積
グラフもほぼ同様の形状を描いた．全体のうち 1 割程度の回答
が全回答数の 75 ％を占め，残りの 9 割が全回答数の 25 ％ほどを占めるという内容になっている．

3. 2 結 果 分 析
表 2 に示す通り，いずれの移動手段についても，基本的な要望は重複していた．これらの一部は既に実サービスで対応されている．例えば「混雑のない道」については多くのカーナビやGoogle Map などで探索可能である．またサービスレベルでな
くとも，道路の幅員や勾配情報，信号や POI の有無などの道

本章では，ジオタグソーシャルメディア上のテキストデータを用いて，LDA(Latent Dirichlet Allocation) とマルコフ確率場を適用することで道路の地域特性を推定する手法を提案する．
まずジオタグの情報を元に，POI 単位のテキストデータを特定する．そして各 POI に結び付けられたテキストデータを一文書とみなして LDA を適用し，POI の持つトピック分布を推定する．次に，POI について得られたトピック分布を元に，各道路のトピック分布をマルコフ確率場を用いて推定する．その際，現実の道路網の構造関係をマルコフ確率場のパラメータとして考慮することで高精度な推定が可能になる．得られた各道路の（注 8）：http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/soukou/

seisakutokatsu soukou tk 000026.html

記号一覧

成過程を Algorithm 1 に示す．Flickr や Twitter のように投稿

記号定義されたテキストに緯度経度情報が付与されている場合は，緯度

K

トピック数

P

POI 数

Dp

ある POI p に紐付けられた投稿の数

Nd

ある投稿 d 内の単語数

Np

ある POI p に紐付けられた投稿中の単語数の合計

表3

V

語の種類数

ϕk

あるトピック k の持つ単語分布

θp

ある POI p の持つトピック分布

ηrある道路 r の持つトピック分布

R

全道路の集合G

経度を用いてクラスタリングする [9] ことで POI 単位でまとめることが出来る．また，Instagram のように投稿先の POI が明示されている場合はそのまま用いればよい．

Algorithm 1 各 POI に投稿されたテキスト中の単語の生成
過程
for トピック k = 1 to K do
トピック k における単語分布を生成 ϕk 〜 Dirichlet(β)

道路 r をノードとして接続関係にある

end for

道路同士の間にエッジの張られたグラフ

for POI p = 1 to P do

AGr

ある道路 r と隣接した道路の集合Prある道路 r を最近傍とする POI の集合

ψr

ある道路のトピック分布についての観測値

γr

ある道路 r についての観測値の信頼度

σ

道路のトピック分布の事前分布δ

道路のトピック分布の事前分布の影響の大きさ

POI p におけるトピック分布を生成 θp ∼ Dirichlet(α)
for POI に紐付けられた投稿 d = 1 to Dp dofor 投稿中の単語 n = 1 to Nd do
トピックをトピック分布から生成 zpdn ∼ Categorical(θp )単語を単語分布から生成 wpdn ∼ Categorical(ϕzpdn )end forend for

トピック分布と各トピックの単語分布を用いることで，ベクト

end for

ル空間モデル [19] でのキーワードと道路の適合度算出が可能になる．このことから，トピック分布を POI や道路の地域特性とみなすことが出来る．表 3 に用いる記号の一覧を示す．

トピック分布と単語分布は崩壊型ギブスサンプリング [10] で求める．p 番目の POI に紐付けられた d 番目の投稿中の n 番

4. 1 LDA を用いた POI の地域特性推定

目の単語 wpdn が属するトピック z のサンプリング確率は下式

テキストデータとキーワードの適合度を算出する単純な手法

により計算できる．

は，キーワードが出現した回数をカウントする方法である．しかし，この方法では同義語や類語に対応できない事から意味的には関連があっても対応付けが出来ず，精度と網羅性が低くなり要件 (1) と (2) を満たさない．そこで，LDA を用いて単語とテキストデータの適合度算出にベクトル空間モデル [19] を利用可能にすることを提案する．

LDA はトピックという概念を用いて文書の特徴を発見する
確率的生成モデルである [2]．同一トピック中では関係する単語の共起確率が高いことを利用し，文書が各トピックを生成する
確率の分布であるトピック分布と，トピックが各単語を生成する確率である単語分布の最適化を学習データセットを用いて行うことが出来る．得られたトピック分布と単語分布は，それぞれ文書とトピックの性質を説明するものとして利用できる．

LDA では文書長が短すぎる場合には精度が下がるという問題がある．これは，同一トピックの単語が同一文書内で共起しやすいという特徴を LDA が利用するためである．文書長が短い例としては，Twitter などのソーシャルメディアに投稿されたテキストが挙げられる．そのため，ソーシャルメディアに対して LDA を適用する場合には同一ユーザの投稿を一つの文書とみなす [23] [7]，著者毎にトピックを持つと仮定するモデルを用いる [22] などの工夫が行われる．本研究においてもこの問題があるため，一投稿を一文書とみなす以外の手法をとる必要がある．
本研究では同一の POI に投稿されたテキストをひとまとめにし，一つの文書とみなして LDA を適用することを提案する．
本研究における，各 POI に投稿されたテキスト中の各単語の生p(zwpdn = k) ∝ (Npk + α)

Nkv + βNk + βV(1)

ここで，v は単語 wpdn の語の種類，Npk は POI p におけるト
ピック k が割り当てられた単語数，Nkv はトピック k における単語 v の出現回数，Nk はトピック k の単語数を示す．なお，
上記のカウント N については，単語 wpdn を除いた時の回数
もしくは変数を表す．最適化後，トピック k の単語分布 ϕk は
Nkv +β
各語の種類 v について Nを計算することで求められる．
+βV
k

N

+α

POI p のトピック分布 θp は各トピック k について Nppk
を+αK計算することで求められる．
得られた各トピックの単語分布を用いて，ある単語と各 POIのトピック分布を用いると，ベクトル空間モデルでの入力キー
ワードと POI の適合度を算出できる．このことから，トピック
分布は POI の地域特性を表すものだといえる．

4. 2 マルコフ確率場を用いた道路の地域特性推定
4. 2. 1 提案モデル概要
前節で得られた POI の地域特性を用いて道路の地域特性を理解する方法としては，各 POI のトピック分布を最近傍の道路に割り当てる方法がある．道路の地域特性は近隣の POI に影響を受ける [11] ため，この方法で道路の地域特性の推定は可能であると考えられる．しかし，実際にこの方法を単純に用いるには POI 数が不足している．例えば 5. 1 に示したエリア内の道路数が 106899 本であるのに対し，半数以上の 59265 本には情報が全く付与されず，網羅性に問題がある．また，ある道路の地域特性と近傍の POI の地域特性は完全には同一でない
ため，近傍に POI を考慮するだけでは精度にも問題がある．こRoad1の観測値（LDAで得られたPOIのトピック分布の重み付平均）
POI-A

θPOI-A

POI-B

Road 1
Road 2

マルコフ
確率場の
適用

4. 2. 2 道路のトピック分布推定モデル

観測値と真の値の相関アルゴリズム概要: マルコフ確率場を用いて各道路のトピック

θPOI-CθPOI-B

平均のトピック分布の観測値 ψ r を，近隣の POI のトピック分布の，ΨRoad1ΨRoad3

単語数を重みとした重み付き平均を計算して求める．また，それを道路の持つトピック分布 η r の初期値とみなす．次に，η r

σ*diff(ηRoad1, ΨRoad1)の更新を全ての道路について一定回数繰り返すことで η を求めΨRoad2
ηRoad1
Road 3

ηRoad3

ることが出来る．

ηRoad2

POI-C

実世界の
位置関係

分布を求める擬似コードを Algorithm2 に示す．まず各道路 r

平均weight(Road1,Road2) *マルコフ
diff(ηRoad1, ηRoad2)
Road1の真の値（道路のトピック分布）

隣接ノード
との類似度

確率場の
模式図

Algorithm 2 道路のトピック分布の推定
for 道路 r∑in R dop∈Pr Np θ plen(Pr )ψr ←ηr ← ψr
図3

マルコフ確率場を道路の特性推定に用いる方法を示した図．θ はend for

POI のトピック分布，η は道路のトピック分布を示す．ψ は道

while 推定が完了するまで do路近傍の POI のトピック分布の重み付き平均であり，マルコフ

for 道路 r in R do

確率場の観測値に相当する．

η r ← updateηr (η r , ψ r , G)
end forのように，各 POI のトピック分布を最近傍道路に割り当てる

end while

方法は要件 (2) の観点で問題がある．
そこで本研究では，4. 1 で得られる POI 毎のトピック分布を

コスト関数と最適化式: 各ノードの真の値を引数として持つコ

基に，マルコフ確率場を用いて道路のトピック分布を推定する

スト関数を定義することで，真の値の更新式を得られる．本研

手法を提案する．マルコフ確率場は，画像のノイズ除去 [1] な究における，η r を引数として持つコスト関数を式 (2) に示す．

どに用いられる手法である．グラフの各ノードが何らかの真の値を保持しているが直接観測することは出来ないときに，真の値を求めるのに用いられる．適用する対象が以下のような性質

c(η r , ψ r , G) = δ||η r − σ||2∑+
weight(r, r′ )||η r − η r′ ||2を持つと仮定し，それを利用して各ノードの真の値を推定する．

••+ γr ||η r − ψ r ||2

ノードについて観測された値があるとき，それと真の値

は似た値を取る
隣接したノード同士の真の値は似た値を取る(2)r ′ ∈AGr

ここで，G は道路をノードとして，接続関係にある道路同士の間にエッジが張られたグラフである．エッジは重み weight(r, r ′ )各道路が何らかの値を持ちそれを推定したいとき，道路をノーを持ち，これは各道路のトピック分布の類似度を意味する．類

ド，接続された道路同士を隣接ノードとみなすとマルコフ確率似度については後述する．また，AGr は r と隣接したノード場を適用できる [4]．本研究では道路のトピック分布を真の値との集合を示す．

し，道路の近傍 POI のトピック分布の平均を観測値として道コスト関数の各項の説明を以下に述べる．

路の地域特性の推定にマルコフ確率場を用いる．

•

図 3 の例を用いて，実際に道路のトピック分布推定にマルコフ確率場を適用する流れの概要を述べる．Road1 は近傍に POI-Aと POI-B が存在しており，Road2 と接続されている．マルコフ

第 1 項は事前分布との類似度の項である．道路 r のト

ピック分布 η r が道路全体について想定される事前分布 σ と異なるほど，コストが δ に比例して大きくなる．

•

第 2 項は隣接道路の特性との類似度に関する項である．

確率場を用いて Road1 の持つトピック分布 η Road1 を求める際

道路 r の特性 η r が隣接道路 r ′ の特性 η ′r と異なるほど，コスには，Road1 を一つのノードとしてみなし，η Road1 をそのノー

トが weight(r, r ′ ) に比例して大きくなる．

ドの持つ真の値とみなす．このノードの観測値は，近傍に存在•

第 3 項は各道路に割り当てられた観測値に関する項であする POI-A と POI-B のトピック分布 θ P OI−A ，θ P OI−B の平る．道路 r の特性 η r が割り当てられた仮の特性 ψ r と異なる均を用いることで算出された ψ Road1 となる．また，Road2 をほど，コストが γr に比例して大きくなる．γr は，道路 r にお表すノードと隣接関係となる．ここでマルコフ確率場を用いる

ける観測値 ψ r の信頼度を示し，どれほど観測値と真の値が近と，ψ Road1 ，η Road2 との関係を考慮しながら，η Road1 を求めいと期待できるかを示す．信頼度については後述する．

ることが出来る．これによって，単純に ψ Road1 を割り当てる

コ ス ト 関 数 が 式（2）で 与 え ら れ る 時 ，Algorithm2 中 のよりも高い精度で η Road1 を推定できる．また，Road2 には近update 関数は式 (3) に示す µ を平均，式 (4) に示す σ 2 を傍に POI がないため，単純な割り当てでは η Road2 を推定する分散としたガウス分布から ηr をサンプリングすることに相当ことが出来ない．しかしマルコフ確率場を用いると，η Road1 とする．

η Road3 との関係を考慮することで推定することが可能になる．

δσ +
µ=

∑

δ+

′
′
r ′ ∈AGr weight(r, r )ηr + γr ψr∑′r ′ ∈AGr weight(r, r ) + γr

(3)

σ2 =

δ+

∑

r ′ ∈AGr

1weight(r, r′ ) + γr

(4)

観測値の信頼度: 式 (1) における γr は，道路 r の近傍の POIから得られたトピック分布の信頼度を表し，高いほど道路近傍

POI から得られたトピック分布と道路のトピック分布の類似度が高いことを示す．道路近傍の POI について得られたデータ量が多い場合は，近傍 POI のトピック分布と道路のトピック
分布の異なりが小さく，データ量が少ない場合は異なりが大きいと考えられる．そこで道路近傍の POI に投稿されたテキス
ト中の単語数から，γ を以下のように定義した．

γr =

∑

Np

(5)

p∈Pr

接続した道路の類似度: 式 (1) における weight(r, r ′ ) は，接続

図 4 本研究で分析・評価の対象としたエリア．緑色の四角形内が評価した道路の地域特性の類似度である．道路はその関係性によっ

実験の対象エリアである．赤い長方形内が正解データ作成のたて，接続していて似た地域特性になることもあれば，全く違うめのアノテーション作業の対象エリアで，数字がエリアのナンこともある [11]．例えばまっすぐにつながった同じ太さの道路

バリングを示す． (C)Open Street Map Contributors

は似た雰囲気になり，太い道路に遮られていれば異なった雰囲
気になる，などが考えられる．そこで，道路間の規模の関係，

①

②

③

④

道路間がより大きな道路に遮られていないか，道路の角度関係を考慮して類似度を決定した．具体的な式は以下のようになる．

weight(r, r′ ) = ( 1 − scaleDiﬀ(r, r′ ) ∗ 0.2) ∗( 1 − biggerRoad(r, r′ , G) ∗ 0.7) ∗(6)′

max { 1 − (180 − angle(r, r )/90, 0.2}
式中の各関数について述べる．scaleDiﬀ(r, r ′ ) は r と r ′ の規模を比較する関数で，同じであれば 0，最も異なれば 4 と定義した．biggerRoad(r, r ′ , G) は，規模の大きな道路に遮られてい図 5

アノテーション作業の被験者に示した画像．左側は道路の位置と道路上の風景写真の撮影方向である．右側は矢印の向きに沿って撮影された，道路上の写真である．

ないかを見る関数で，r と r′ の接続点にあたる交差点に，より規模が大きな道路が存在する場合には 1，そうでない場合には0 とした．angle(r, r′ ) は r と r′ の角度を意味する．

に関するデータを収集した．
正解データはアノテーションによって収集した．評価者は二年間以上そのエリアに勤務，通学ないし居住している 15 人に

5. 評 価 実 験
5. 1 評価データ
図 4 に緑色の四角で示した，16km 四方のエリアにおいて，データを収集し実験を行った．提案法により地域特性を推定し，依頼した．評価対象の道路は，対象エリアから以下の三つのエリアを選定し，それぞれから道路を 100 本ずつ選定した．
（ 1 ） 浅草エリア (図 4 中のエリア 1)（ 2 ） 新宿エリア (図 4 中のエリア 2)

人手のアノテーション結果を用いて作成した正解データと比較（ 3 ） 渋谷・明治神宮エリア (図 4 中のエリア 3)することでその精度を検証した．評価に用いた道路に対する要Open Street Map から取得したデータでは，道路は全ての交

望は，3. で得られた要望の上位から既存サービスでは対応が難しいと考えられる要望を 25 個抽出して用いた．
推定のために収集したデータについて述べる．まず，テキス
トデータは実際のソーシャルメディアから取得し，テキストに付与された緯度経度を用いて 4. 1 で説明した方法に従って POI
単位にテキストを集計した．その後，MeCab [8] を用いて形態素解析を行い，POI 毎に 2 回以上出現する名詞，動詞，形容
詞を Bag of Words の単語として利用した．道路のデータは，
オープンソースの道路データである Open Street Map（注 9）から取得した．以上の結果，238, 285 個の POI，106, 899 本の道路
（注 9）：https://openstreetmap.jp/

差点で区切られた形式である．しかし，これは人手で評価す
るには短すぎる．そこで，アノテーションは道路データを手動で複数本単位に連結したものに対して行った．この連結処理
は，道路の端点となる交差点が，規模が Open Street Map の定義（注 10） において secondory 以上の道路が入り込んでいるものになるように行った．
アノテーション手順について述べる．評価者に要望と道路の組を提示し，道路が要望にどの程度適合しているかを各組について評価してもらう．評価の形式は（１．まったく当てはまらない，２．あまり当てはまらない，３．どちらともいえない，（注 10）：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/JA:Key:highway

***
0.7
0.6

0.547

0.597

LDA-Assign

LDA-MRF

nDCG

0.5
0.4
0.3
0.2

0.081

0.1
0

Word Match

図7

各手法の nDCG スコアによる比較．提案手法である LDA-MRF
が最も良い精度を示した．
（***:p < .001;paired t-test）

図6

渋谷エリアでの「にぎやかな道」という評価基準でのアノテーショ

表 4 実験結果から得られたトピック-単語分布の一例

ン結果の可視化結果．明るい緑色ほど，評価基準に当てはまるとトピック ID 17
花見 0.0516
目黒川 0.0280
満開 0.0260
さくら 0.0253
夜桜 0.0231
綺麗 0.0144

評価されたことを示す．(C)Open Street Map Contributors

４．やや当てはまる，５．とても当てはまる）の五段階から一トピック ID 35
卒業 0.0224
最後 0.0197
みんな 0.0144
学校 0.0134
走る 0.0120
楽しい 0.0108

トピック ID 42
原宿 0.0790
買う 0.0609
表参道 0.0210
ハート 0.0204
笑顔 0.0166
可愛い 0.0162

つを選択してもらうものとした．評価者には，道路についての情報として図 5 のように道路の位置を示す画像と，その道路上

1.0の一連の風景画像 4 枚を提示する．道路の位置を示す画像に描0.8

ものであるかを示したものである．評価者はこれらの情報と自0.6

らの知識を基に各道路に対して評価を行う．
アノテーションの標準偏差の平均は 0.54 となった．これは，各道路へのアノテーションの 90%以上が，ある値の ±1 に収まっていることを意味する．このことから，アノテーション結果を一貫性のある，基準となる正解データとして利用可能と判断した．結果の一例として，「にぎやかな道」という評価基準での渋谷近辺の道に対するアノテーションを可視化したものを図6 に示す．明るい色ほど高い評価を得たことを示す．

Squared Error

かれている矢印は，一連の風景画像がどちら向きに撮影された

0.4
0.2
0.0

−0.2
−500

0

500

1000

1500

2000

2500

Word Count per Road

3000

3500

4000

図 8 LDA-Assign で得られた「にぎやか」というキーワードの適合度の正確さと投稿単語数の関係を示す散布図．

5. 2 評価と分析
比較手法として，以下の三つの手法で，アノテーションの要
望に対応するキーワードと，各道路の適合度を算出しアノテー
ション結果と比較した．なお，LDA 実行時のトピック数は 100，
ハイパーパラメータの α と β はそれぞれ 0.1 とした．

•

Word Match 単純なキーワード検索を行い道路近傍でのキーワードの出現回数を適合度とする手法•

LDA-Assign 4. 1 で述べた手法だけを適用したものにあたる，LDA によって得られたトピック分布の平均を近傍の道路に付与する手法•

LDA-MRF 提案手法にあたる，現実の道路網の構造関係を考慮した重み付きグラフを用いたマルコフ確率場で道路のトピック分布の推定を行う手法
エリア毎にキーワードとの適合度について道路のランキングを作成し，その正しさを評価した．文書検索の評価指標である

nDCG [12] を，道路を文書とみなして適用することで評価した．
正解データは複数連結した道路に対する評価となっているが，各手法による適合度算出は個々の道路毎に行われている．そこ
で，連結した道路に含まれる個々の道路についての適合度の平均を用いてランキングを作成した．

nDCG の関連度スコアを，アノテーション結果の平均値が 3

以上の 4 未満の道路について 1，4 以上の道路について 3 として，nDCG で評価した結果を図 7 に示す．これはエリア・キー
ワード毎に得られた nDCG スコアを各手法について平均したものである．提案手法である LDA-MRF が最も高いスコアであることが確かめられる．各エリア・キーワードの組み合わせ
毎の nDCG スコアを用いて，対応のある t 検定を行ったとこ
ろ，p < 0.01 で LDA-MRF のスコアが全ての手法を有意に上回っていることが確認できた．これは，道路の地域特性理解について提案手法がベースライン手法よりも高い精度を実現した
ことを示している．その他の手法については，Word Match ではほとんど全ての道路に対して適合度を算出することが出来ず，非常に低い結果となった．LDA-Assign でも適合度が算出できない道路があるために，提案手法よりも低い精度となっている．

LDA を用いた地域特性理解の有効性について述べる．一部
トピックの単語分布を表 4 に示す．地域特性に関するトピックと，主観的な単語を含む単語が抽出出来ており，LDA を用いて正しく地域特性の推定を行えていたことが分かる．
マルコフ確率場における，道路構造を用いた重みの設定の妥
当性について述べる．図 6 は「にぎやかな道」という基準で評価された渋谷付近の正解データを可視化したものである．規模が同一でまっすぐ接続されている道路では評価結果が類似する傾向にあることが分かる．また，図中に四角形で示した A のエ

[5]

リアでは丁字路になっている交差点が三か所存在するが，いず
れも道路の接続が 180 度に近い組み合わせにおいて評価結果が[6]

類似している．これらから，4. 2. 2 において述べた，規模が同一で 180 度に近い角度で接続されている道路では地域特性が類[7]

似するという仮定が正しいことが分かる．
マルコフ確率場における，確信度の設定の妥当性について述[8]

べる．LDA-Assign で得られた，「にぎやか」というキーワードと道路の適合度の正確さと，単語数の散布図を図 8 に示す．縦[9]

軸は LDA-Assign で得られた適合度と五段階の正解データを 0
から 1 に正規化し，その二乗誤差を計算したものである．横軸
はその道路近傍のテキストデータ内の単語数の合計である．単[10]

語数が多くなると誤差が小さくなる傾向がある．このことは，

4. 2. 2 で述べた，各道路のトピック分布の確信度と投稿単語数[11]に正の相関があるという仮説が正しいことを示している．
[12]

6. お わ り に本研究では多様な要望に対応できる経路探索の実現をめざ[13]

し，ソーシャルメディア上の緯度経度付テキストデータを用いて道路の様々な地域特性を推定する手法を提案した．提案手法[14]

は (1)POI 単位のテキストを文書とみなして LDA を適用する

POI の地域特性推定手法 (2)POI の地域特性に対してマルコフ[15]

確率場を用いる道路の地域特性推定手法，の二段階から構成される．話題が集まる POI を文書とみなして LDA を適用するこ[16]とと，マルコフ確率場のパラメータとして情報の信頼性や現実での道路網構造を推定に利用することで，高い精度で道路の特[17]性を推定できる．
実際のソーシャルメディアと道路ネットワークデータを用い[18]

た評価において，提案手法は nDCG の観点で 0.57 の精度を達成し，ベースライン手法から 0.4 以上精度が向上したことが確かめられた．また，LDA のみ利用した場合よりも有意に精度が向上したことも確かめられた．しかし，大幅な精度向上には

[19]
[20]

至っていないため，マルコフ確率場の適用方法についてはさらなる改善が必要なことが示唆された．

[21]

今後は，ソーシャルメディア以外のデータを用いることでより高い精度を実現したい．また，ユーザによって評価が分かれる主観的な要望の実現については，経路探索アルゴリズムと併[22]せて研究を行うことでユーザが満足するようなシステムの構築を目指したいと考えている．
文

[23]
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