DEIM Forum 2016 B2-6

高精度なツイート投稿位置の推定に有効なルールの抽出
宮内

天士†

白川

真澄††

原

隆浩††

西尾章治郎††† 大阪大学工学部 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 2-1†† 大阪大学大学院情報科学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 1-5
E-mail: †{miyauchi.takashi,shirakawa.masumi,hara,nishio}@ist.osaka-u.ac.jp
あらまし 位置情報付きツイートは，ローカルイベントの検出やユーザの行動予測など様々な研究に利用されている．
しかし，位置情報付きツイートは全ツイートに対してごく少量しかなく，位置情報付きツイートを用いた研究ではこのリソースの少なさが問題となる．そこで本稿では，位置情報付きツイートの総量を増やすことを目的とし，ツイートに含まれるスポット名がそのツイートの投稿位置を指すようなケースを高い精度で検出する手法を提案する．提案手法では，スポット名を含む位置情報付きツイートを教師データとして，どのような特徴の組合せ（ルール）をツイー
トが有するときにスポット名に対応する位置情報とツイートに付与されている位置情報とが一致するかを分析することで，ツイートの投稿位置推定に有効なルールを抽出する．また，ツイートの特徴の数は膨大であるため，その組合せを効率よく探索するためのルールマイニング手法を提案する．評価実験により，線形 SVM を用いた手法と比較して，提案手法が高い適合率を達成しつつ，より多くのツイートに対して位置情報を付与できることを確認した．
キーワード

マイクロブログ，Twitter，位置推定，相関ルール

1. は じ め にの位置がスポット名の位置と一致する場合のみを，線形 SVM（線形カーネルを用いた SVM）を用いて検出する手法を提案しマイクロブログの普及により，実世界で起こっている出来事

た．この手法では，ツイート中のスポット名が指す位置情報とや関心事についての情報をリアルタイムに発信することが可能

ツイートに付いている位置情報が一致する場合，一致しない場になった．マイクロブログの代表的なサービスである Twitter

合をそれぞれ正例，負例として，ツイートから抽出可能な様々では，ツイートと呼ばれる 140 文字までのテキストメッセージな特徴量を学習する．学習時には位置情報付きツイートを用いを投稿・共有できる．ツイートはリアルタイム性の高い情報をるため，教師データを自動的に生成できるという利点がある．

多く含んでいることから，Twitter を対象とした研究が盛んにこの手法により，位置情報の付いていないツイートの一部につ行なわれている．また，Twitter は携帯電話やスマートフォン

いて，高い適合率でツイート投稿時のユーザの位置情報を付与と連動させることにより，端末の位置情報（緯度経度情報）をできる．しかし，先行研究の手法では，線形 SVM により各特ツイートに付与して投稿することができる．この位置情報付き

徴量に対する重みを学習できるが，特徴の組合せについては学

ツイートを利用して，地震や祭などのローカルイベントの検出，習できない．特徴の組合せを分析することにより，高い適合率

ユーザの行動予測，各地域のホットトピック抽出など，様々なを維持したまま，さらに多くのツイートに位置情報を付与でき研究が行われている．しかし，位置情報付きツイートは全体にる可能性がある．

対してごく少量しかなく，位置情報付きツイートを利用する研

そこで本研究では，相関ルールマイニングを用いて特徴の組

究では，これらのリソースの少なさが問題となっている [1]．

合せを分析することで，高い適合率を維持しつつ，より多くの

位置情報付きツイートのリソースの少なさに対処する一般ツイートに位置情報を付与することを目指す．具体的には，ス的な方法として，ジオコーディングと呼ばれる技術がある．ツ

ポット名を含む位置情報付きツイートを教師データとして，どイートに対するジオコーディングでは，地名やスポット名を含のような特徴の組合せ（ルール）が該当するときに，そのスむツイートに対してその場所の位置情報を付与する．地名やス

ポット名に対応する位置情報とツイートに付与されている位置

ポット名と同じ文字列が偶然ツイートに含まれている場合や，情報とが一致するかを，可能な限り網羅的に探索する．ここで，それらがニュースの話題語として出現している場合などでは，ツイートの特徴の組合せの数は膨大であるため，有効な特徴の

投稿時のユーザの位置情報とは異なる位置情報を付与すること

組合せを効率よく探索するためのルールマイニング手法を提案になる．しかし，リアルタイムなユーザの位置情報を利用するする．提案手法は，逐次的に特徴を探索しながら有効な特徴のアプリケーションや研究においては，ツイート投稿時のユーザ

組合せを発見することで，処理時間を削減する．

の位置情報と付与したユーザの位置情報が同じである必要がある．

2. 関 連 研 究

そこで筆者らの先行研究 [6] では，位置情報付きツイートの渡辺ら [1]，[5] の研究では，イベント検出の一環として，ツ総量を増やすことを目的とし，ジオコーディングによって位置

イートに出現したスポット名から，そのスポットの緯度経度情情報を付与可能なツイートのうち，ツイート投稿時のユーザ

報をツイートに結び付ける手法を提案している．位置情報サービス Foursquare（注 1） を利用し，スポット名と緯度経度情報の組合せからスポット情報データベースを構築する．次に，スポッ
ト情報データベースに登録してある一つのスポット名に対して複数の緯度経度情報が登録してある場合，地理的分散が大きけ

m/:にスポット名が出現していた場合，そのスポット名の緯度経度情報をツイートに付与する．榊 [7] らの研究では，ツイートに対して，形態素解析を行った際の品詞情報やパターンマッチング

p

c

/

h



れば，スポット情報データベースから除去する．そして，スポッ
ト情報データベースからスポット名の辞書を作成し，ツイート

i

o

:
/

.

m

e



/
:

i

p

/

c
:

e

h

:
c

から，スポット名を検出する．そして，Google Maps API（注 2）を用いて，スポット名を緯度経度情報に変換して，ツイートに付与する．これらの研究では，ツイートに結び付けた緯度経度情報がツイート投稿時のユーザの位置情報かどうかの判定を行っていないため，ツイート投稿時のユーザの位置情報を利用するようなアプリケーションでは問題となる．本研究では，この問題に対応するため，付与した位置情報が投稿時のユーザの位置情報かどうかの判定を行う．
また，ユーザの居住地を推定する研究 [2]，[3]，[4] も行われている．これらの研究では，ユーザが投稿した一連のツイートやTwitter におけるユーザ間の関係を利用して，ユーザが普段住んでいる地域を推測する．ユーザの居住地に関する情報は，ツイートの投稿位置の推測に役立つと考えられるが，本研究ではツイート単体の特徴のみからどの程度正確にツイートの投稿位置を推測できるかを検証する．なお今後，ユーザの居住地を考慮した手法についても検討する予定である．

3. 先行研究とその課題
本章では筆者らの先行研究 [6] について説明した後，その課題について触れる．

3. 1 先行研究の手法
先行研究では，教師あり機械学習手法である線形 SVM（Sup-port Vector Machine）を用いて，ツイートに含まれるスポット
名に対応する位置情報から実際にそのツイートが投稿されたかどうかを判定する手法を提案している．先行研究の手法の概要を図 1 に示す．まず，学習フェーズにおいて，位置情報付きツ
イートに対してジオコーディングを行う．ジオコーディングはツイートに含まれるスポット名を CRF（Conditional Random

図 1 先行研究における手法の概要

作成すると，位置情報が付いていないツイートとは異なる特徴を学習し判定の精度が下がる恐れがある．これを緩和するため，
位置情報付きツイートに特有の位置情報サービスやそれと連動したサービスから投稿されたツイートを除去する．
判定フェーズでは，学習フェーズで学習したツイートの特徴による判別器を利用して，実際にユーザがそのスポットからツイートを投稿したか否かを判定する．位置情報が付いていないツイートを入力とし，付与された位置情報が投稿時のユーザの位置情報であると判定された場合のみ，そのツイートに位置情報を付与する．判定に関して閾値を設定することにより，高い適合率で位置情報を付与できるため，これを位置情報付きツ
イートとみなすことで，位置情報付きツイートの総量を増やすことができる．

3. 2 先行研究の課題
線形 SVM を用いた先行研究の手法では，ツイートの各特徴に対してそれぞれ重みを計算し，重みと特徴量の線形和として判定結果を出力する．したがって，重みを分析することにより個々の特徴がどの程度判定に寄与するかを見積ることはできる．
一方，どのような特徴の組合せが判定に貢献するかについて分析できない．適合率を維持しつつ再現率をさらに向上させるためには，スポット名が指す位置情報からツイートが投稿されたか否かを判定するのに有効な特徴の組合せを詳細に分析する必要がある．この分析を行うためには，SVM などの機械学習手法
では困難であるため，より直接的に分析する手法が必要となる．

Field）により検出し，Foursquare から抽出したスポット名と4. 提 案 手 法

位置情報をもとに，対応する位置情報を付与する．付与された

本研究では，先行研究の手法をもとに，ツイート中のスポッ

位置情報と実際のツイートの位置情報との誤差距離から，付与された位置情報が投稿時のユーザの位置情報を表しているかを判定し，正解/不正解のラベル付けを機械的に行う．このときに，ツイートの文字数やスポット名のカテゴリ，ツイート中に出現する自立語など，様々な特徴をツイートの特徴量として，
教師データを作成する．学習するツイートの特徴量は様々なものが考えられ，より多くの特徴を利用すればそれだけ精度向上が期待できる．なお，位置情報付きツイートから教師データをト名が指す位置情報がツイートの投稿位置を表しているか否かを判定するのに有効な特徴の組合せを抽出する手法を提案する．
提案手法は，大きく分けて教師データ作成と特徴の組合せ抽出の二つのフェーズに分割できる．4.1 節で教師データ作成，4.2，

4.3 節でそれぞれ適合率，エラー率の高い特徴の組合せの抽出について述べる．

4. 1 教師データ作成
教師データの作成は，先行研究 [6] の手法を基に行う．まず，
位置情報付きツイートに対しジオコーディングを行う．位置情（注 1）：https://ja.Foursquare.com/（注 2）：https://developers.google.com/maps/

報付きツイートに含まれる固有名詞をスポット名の候補とし，

あらかじめ作成しておいたスポット情報辞書を用いてスポット名に対応する緯度経度情報をツイートに付与する（実験で実表1

ツイートの文字数（URL，＠部分，#を除去）

ジオコーディングにより付与された緯度経度と位置情報付きツツイートの文字構成

イートが持つ緯度経度との実空間上での距離をヒュベニの公式ツイートの文字構成（URL，＠部分，#を除去）

を用いて計算し，誤差距離が 1km 以内であれば正解，10km 以

ツイートの品詞構成

上であれば不正解のラベルを付与する．なお，先行研究より，投稿時の時間帯ツイート

投稿クライアントの種類

ない．

URL の出現回数

ラベル付与の際，表 1 に示す各特徴に対して該当していればメンションの出現回数

1，そうでなければ 0 の特徴量を持つ教師データを作成する．先#の出現回数行研究と異なる点として，表 1 においてツイートの文字数など

RT かどうかのバイナリ値でないものについては，複数の閾値を用いてバイ

スポット名自体

ナリ値に変換した特徴を生成する．例えば，ツイートの文字数する．全ての特徴量をバイナリ値とすることにより，後述する

スポット名の文字数
スポット名の文字構成
スポット名 ツイート内で検出したスポット名の数
スポット名のカテゴリ

ルール抽出を可能とする．ツイートからスポット名が複数抽出

最初から何語句目かされた場合，それぞれのスポット名に対し位置情報を付与し，最後から何語句目か別々のツイートとみなして教師データを作成する．

スポット名の 1 文字前の語句の品詞

位置情報付きツイートを用いることにより，大量の教師デー

スポット名の 1 文字前の語句自体

タを機械的に作成できるが，位置情報付きツイートは位置情報

スポット名の 1 文字後の語句の品詞が付いていないツイートとは異なる特徴を持っている．その例

スポット名の 1 文字後の語句自体先頭の語句の品詞として，位置情報連携サービスから投稿されたツイートやそれらに特有の定型文を持つツイートが挙げられる．このような位置情報付きツイートに特有なツイートをあらかじめ除去することで，教師データとする位置情報付きツイートと位置情報の付いていないツイートの特徴の差異を減らすことができる．なお，
これを実現する方法としてはいくつか考えられるが，本研究では，5.1.2 項で示すように，自動的に投稿が行われにくいと考

投稿日の曜日
投稿日が平日か休日か

解／不正解の判定が困難であるため，教師データとして使用しの場合，10 文字以下（以上）かどうか，といった特徴量に変換

特徴
ツイートの文字数際に使用したスポット情報辞書については 5.1.1 項で述べる）．

誤差距離が 1km 以上 10km 以内であるツイートに関しては正

特徴一覧

対象

語句

先頭の語句自体
末尾の語句の品詞
末尾の語句自体
スポット名の係り受け先の語句自体
スポット名の係り受け先の文字構成
スポット名の係り受け先の品詞構成
頻出語の語句自体えられる Twitter クライアントを絞り込むことで実現する．

4. 2 適合率の高い特徴の組合せの抽出作成した教師データを直接分析することで，単独の特徴よりもツイート投稿位置の付与における適合率が高くなる複数の特徴の組合せを抽出する．ツイートの特徴は，表 1 をすべてバイナリ値で表現したとき，約 12, 000 次元となった．この高次元の中から特徴の組合せを抽出しようとした場合，それらの組合せの数は膨大なものとなる．そこで，適合率が高くなる特徴の組合せを効率的に抽出する手法を提案する．以下では具体的なアプローチとアルゴリズムについて説明する．

4. 2. 1 アプローチ
提案手法のアプローチとして，相関ルール [8] をベースとした手法を考える．相関ルールとは，前提部となるある事象 Xの下で，結論部となるある事象 Y が発生するという関係を表す．本研究においては，ある特徴の組合せを持つという事象の下，正解のフラグが付与されているという事象，つまりスポッ
ト名の位置情報と投稿時のユーザの位置情報とが一致するという事象が起こる確率が高くなるルールを，適合率が高くなる相関ルールとして抽出する．
教師データが大規模で且つ特徴の組合せの数が膨大であるため，厳密手法による探索は困難である．一般に大規模なデータ
では近似手法 [9] を用いることで，効率よく探索を行える．本
研究では，大規模かつ高次元な教師データから，判定に有効な特徴の組合せを発見する近似手法を提案する．提案手法は，適合率が高くなる特徴の組合せを効率的に抽出するため，適合率の高い特徴から順に特徴を一つずつ追加しながら組合せを探索する．ある特徴の組合せに別の特徴を追加する際には，追加する前より適合率が増加する場合にのみ追加する．これにより，特徴を一つずつ追加したときに適合率が単調増加するような特徴の組合せを網羅的に発見できる．なお，三種類以上の特徴を組み合わせてはじめて有効に機能するような組合せを発見できないが，線形 SVM を用いた判定がうまく機能していたことを考えると，逐次的に特徴を追加する手法でもある程度うまく機能すると考えられる．また，組合せの出現回数（サポート値）に閾値を設けることで，処理を高速化しつつ，ルールとして信頼できるもののみを抽出する．最終的に，指定した適合率以上となる特徴の組合せをルールとして得る．ルールに合致するツ
イートに対して位置情報を付与することで，高い適合率でツイート投稿時のユーザ位置推定を行える．
提案手法で用いる適合率，エラー率，およびサポート値について定義する．次元数 n の特徴 f1 , · · · , fn に対して，特徴の組合せ（あるいは単体の特徴）C における適合率 P (C)，エラー率

E(C)，およびサポート値 SP (C) を以下の式により定義する．
T PC
T PC + F P C
F PC
E(C) == 1 − P (C)T PC + F P C
P (C) =SP (C) = T PC

Algorithm 1 適合率の高いルールの抽出アルゴリズム
入力: サポートの閾値 s，単独の特徴での適合率の閾値 λ，
ルールの適合率の閾値 θ

1: [F1 , · · · , Fm ] ⇐ [f1 , · · · , fn ] SATISFYING SP (fk ) >=sand P (fk ) >=λ

2: List = [F1 , · · · , Fm ] SORTED BY P (Fk )3: BUILD ListIN DEX [fk ] MEANS Index of Fk in List
4: A ⇐ List，R ← []5: loop6:
7:

Y ⇐ []

for C in A do

T PC はすべての fi ∈ C についての特徴量の値が 1 かつ正解の

8:

Nmax = max(ListIN DEX[Fc ] ) : Fc is any feature in C

9:for i = Nmax + 1 to n − 1 doの fi ∈ C についての特徴量の値が 1 かつ不正解のフラグが付

10:

フラグが付与されているツイートの数であり，F PC はすべて与されているツイートの数である．P (C) は特徴の組合せ C 内のすべての特徴に対し該当する（特徴量の値が 1 の）ツイート

if P (Cnew ) > P (C)+ϵE(C) and SP (Cnew ) >= s thenY ⇐ Y ∪ Cnew

12:

if P (Cnew ) > θ then

13:のうち，実際に正解のフラグが付与されているツイートの割合

14:を，E(C) は不正解のフラグが付与されているツイートの割合15:を意味している．また，サポート値 SP (C) は T PC として表さ

Cnew ⇐ C ∪ List[i]

11:

A⇐Y

R ← R ∪ Cnew

出力: ルール集合 R

れる．

4. 2. 2 アルゴリズム
4.2.1 項のアプローチに基づくアルゴリズムの擬似コードを
Algorithm 1 に示す．まず，n 個の特徴（f1 , · · · , fn ）からサポー

説明する．

4. 3. 1 アプローチ
SVM により正解と判定されたツイートのうち，エラー率がト SP (fk ) が閾値 s 以上でかつ適合率 P (fk ) が λ 以上の特徴 m

高い特徴の組合せに該当するツイートをフィルタリングするこ個（F1 , · · · , Fm ）にフィルタリングする．ここで，λ は単独のとによって，同等の適合率を達成しつつ再現率を向上させるこ

特徴での適合率の閾値であり，その特徴が含まれることで適合とができると考えられる．SVM では個々の特徴量と重みの線率が上がる可能性が高いもののみを候補とする目的で導入して形和による判別を行うため，単独の特徴では有効に機能するもいる．m 個の特徴を P (Fk )（1 <=k<= m）が高い順に並び替え
た List を作成し，Fk が List において先頭からどの位置に格納のの，他の特徴と組み合わさることによってエラー率が高くなされたかを参照できるように ListIN DEX[fk ] を構築する．これ単独で適合率が高い特徴と，その他の特徴との組合せを網羅的単独の適合率が最も低くなる特徴が ListIN DEX[fk ] = m − 1

提案する．なお，単独での適合率が低い特徴同士の組合せを探る特徴の組合せを直接的に分析することができない．そこで，は，単独の適合率が最も高くなる特徴が ListIN DEX[fk ] = 0 に，に探索し，エラー率が高くなる特徴の組合せを抽出する手法をになるような関数である．組合せ C 内の特徴 fc ∈ C で最大索しないのは，そのような特徴のみを持つツイートは SVM にの Nmax = ListIN DEX[fc ] の値を求めることにより，C に追よって正解と判定されず，フィルタリングする必要がないため加しうる特徴の候補を List[Nmax ] 以降の配列要素とすることである．

ができ，探索領域の削減を行える．各ループ内では，特徴の組適合率が高い特徴を含む組合せのうち，エラー率が高くなる

合せ C ∈ A について，特徴を一つだけ C に追加したときに，特徴の組合せを抽出するため，単独での適合率が閾値以上とな

P (Cnew ) > P (C) + ϵE(C) かつ SP (C) >= s を満たす場合のる特徴と，その他の特徴との組合せを探索する．問題の性質上，み，特徴を追加した新たな組合せを配列 A の要素とする．な

エラー率が高い特徴の組合せは，適合率が高い特徴の組合せよ

お，ϵE(C) を加算して適合率を比較しているのは，エラー率がりも圧倒的に数が多いため，本研究では，二種類の特徴の組合

ある程度改善された場合にのみ，適合率が増加したとみなすたせ（特徴のペア）のみを網羅的に探索する．そして，指定しためである．これがない場合，特徴を追加することで適合率に実エラー率以上となる特徴のペアをルールとして抽出する．得ら

質的な変化がない場合でも，ごくわずかに適合率が上昇する場

れたルールに合致するツイートを，SVM により正解と判定さ合が頻出するため，探索領域が大きくなる．各ループで A 内のれたツイートから除去する．

全ての組合せを処理していき，Cnew の適合率が閾値 θ を超える場合に Cnew をルール集合 R に追加する．最終的に，R に含

エラー率の高い特徴の組合せの抽出では，サポート値を以下により定義する．

まれる特徴の組合せはすべて閾値 θ よりも高い適合率となる．

4. 3 エラー率の高い特徴の組合せの抽出

SE (C) = F PC

4.2 節と同様に教師データを分析することで，適合率が高い

これは，不正解とラベル付けされたツイートの数をサポート値

特徴を含む組合せのうち，エラー率が高くなる特徴の組合せをとすることを意味している．また，適合率，エラー率は 4.2.1

抽出する．以下で具体的なアプローチとアルゴリズムについて

項と同じ定義である．

4. 3. 2 アルゴリズム
4.3.1 項のアプローチに基づくアルゴリズムの擬似コードを
Algorithm 2 に示す．まず，n 個の特徴（f1 , · · · , fn ）から P (fk )Algorithm 2 エラー率の高いルールの抽出アルゴリズム
入力: サポートの閾値 s，単独の特徴での適合率の閾値 λ，
ルールの適合率の閾値 θ

が単独の特徴での適合率の閾値 λ 以上の特徴 m 個（F1 , · · · , Fm ）1: [F1 , · · · , Fm ] ⇐ [f1 , · · · , fn ] SATISFYING SE (fk ) >=s

みに絞り込む．m 個の特徴と，自身を除く n − 1 個の特徴と2: R ← []を抽出する．λ によって，単独の特徴での適合率が高いもののand P (fk ) >=λの組合せを網羅的に探索し，エラー率が閾値 θ を超える場合に

3: for Fk in [F1 , · · · , Fm ] doのみ，組合せ C として保持する．各ループ内では，特徴 Fk に5:

特徴 fk （Fk =| fk ）を組み合わせた C に対して，E(C) > θ か

つ SE (C) >= s を満たす場合にのみ，C を R に追加する．最終的に，R に含まれる特徴の組合せはすべて閾値 θ よりも高いエ
ラー率となる．

5. 評 価 実 験

4:

6:
7:
8:

for fk in [f1 , · · · , fn ] do
if Fk =
| fk thenC = Fk ∪ fk

if E(C) > θ and SE (C) >= s thenR←R∪C

出力: ルール集合 Rるツイートのみを対象とし，それ以外のツイートをノイズとし特徴の組合せに関するルールを用いた判定結果と SVM によて除去した．2015 年 10 月 1 日から 2016 年 1 月 26 日に投稿る判定結果との比較評価を行い，抽出したルールの有効性を検されたツイート 7, 949, 313 件から，ジオコーディングにより緯証した．また，実際に抽出したルールについて分析を行った．

度経度情報を付与し，誤差距離から正解/不正解のラベル付け

5. 1 データセットができたツイート 275, 641 件（注 7） を教師データとして用いた．

5. 1. 1 スポット情報辞書

教師データの内，実際の位置情報との誤差が 1km 以下で正解

Yahoo! Open Local Platform（YOLP）（注 3）が提供する Ya-のラベルを付与した回数は 17, 656 回，10km 以上で不正解のhoo! ローカルサーチ API から取得した POI（Point Of Inter-

ラベルを付与した回数は 257, 985 回であった．正解のラベル付est）情報からスポット名と緯度経度情報を抽出し，Yahoo!スけを行ったツイートは位置情報付きツイートの約 0.22%に当たポット名としてスポット情報辞書を作成した．このスポット情る．また，テストデータとして 2016 年 1 月 27 日から 2016 年

報辞書は，チェーン店名とその店舗名をスペース区切りで繋げ

1 月 31 日に投稿されたツイート 380, 530 件のうち，ジオコー

たスポット名が多く登録されていた．この形式のスポット名は，ディングにより緯度経度情報を付与し，正解/不正解のラベル

スポット名をスペースで分割した後半部分の「〜店」の「〜」付けができたツイート 10, 069 件を用いた．テストデータの内，部分は，スポット名となっている場合が多かったため，「店」の正解のラベルを付与した回数は 596 回，不正解のラベルを付与

表記の部分を削除したスポット名を分割スポット名としてスした回数は 9, 473 回であった．

ポット情報辞書に登録した．また，国土交通省国土地理院の位
置参照情報ダウンロードサービス（注 4）から，範囲が狭い街区レ

5. 2 適合率が高い特徴の組合せの評価
5. 2. 1 提案手法により抽出された特徴の組合せ

ベルの地名と代表点の緯度経度情報を取得し，街区スポット名

提案手法により教師データに対して適合率を高く判定できるとしてスポット情報辞書に追加した．また，Yahoo! ローカル

特徴の組合せを抽出した後，テストデータにおいて，抽出した

サーチ API では駅名を網羅的に取得することができなかった

組合せが該当するツイートに対して位置情報を付与したときのため，駅.jp（注 5） が提供する API から各路線毎の駅名と緯度経適合率の評価を行った．単独の特徴での適合率の閾値 λ を 0.1，

度情報を取得し，駅スポット名としてスポット情報辞書に追加

サポート値の閾値 s を 100 または 10 として抽出した組合せにした．作成したスポット情報辞書から，各スポット名に対応す

おいて，指定した閾値 θ 以上の適合率となる特徴の組合せに対る緯度経度情報とそのカテゴリを取得できる．

する評価結果を図 2，3 に示す．なお，各特徴の組合せに該当

5. 1. 2 位置情報付きツイートするツイートの重複を含む場合，含まない場合についてそれぞ

Twitter Streaming API（注 6） を用いて，2015 年 10 月 1 日かれ適合率を求めた．

ら 2016 年 1 月 31 日に日本を含む矩形領域内で投稿された位サポート値が 100 の場合と 10 の場合での適合率を比較する

置情報付きの日本語のツイートを取得した．bot による自動と，サポート値が 100 の場合の方が総じて適合率が上回ってい

投稿や携帯端末以外からの投稿，位置情報付きツイートに特る．これは，サポート値が 100 の場合の方がより信頼性の高い有の位置情報サービスやそれと連動したサービスから投稿さルールを抽出できたことを意味している．また，重複を含む場

れたツイートを除去するため，Twitter クライアントによる絞合，各ルールの教師データにおける適合率はすべて指定した閾

り込みを行った．Twitter for Android，Twitter for iPhone，

値以上となるため，サポート値が十分に大きく，抽出したルー

Janetter for Twitter on iOS など計 21 件のクライアントによルとしての信頼性が高ければ，テストデータにおける適合率は（注 3）：http://developer.yahoo.co.jp/webapi/map/

その閾値より大きくなる可能性が高いといえる．

（注 4）：http://nlftp.mlit.go.jp/isj/index.html（注 5）：http://www.ekidata.jp（注 7）：ツイート内に複数のスポット名が出現している場合，それぞれのスポッ（注 6）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

ト名について 1 ツイートとカウントしている．

1.00

図2














1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0



0.95
0.90
0.85
0.80
 

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0.0

0.1

0.2

0.3

サポート値:100 における適合率の評価  100
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

0.4

0.5


0.6

0.7

 10

0.8

0.9

1.0

SVM

図 4 適合率が高い特徴の組合せの抽出の評価結果たルール（特徴の組合せ）を用いることで，より多くのツイー








トに対して位置情報を付与できる．特に適合率 1.0 のときは，


先行研究と比較しサポート値の閾値を 100 と高く設定すること
で，線形 SVM を用いた比較手法に対し 2 倍近い再現率を達成できた．また，適合率が 0.9 程度の場合でも，線形 SVM では

1.00

0.95
0.90
0.85
0.80
 

図 3 サポート値:10 における適合率の評価

再現率が約 0.11 であったのに対し，サポート値が 10 の場合に
約 0.22 の再現率を達成できている．
一方で，適合率が 0.8 以下の低い値のとき，提案手法における再現率は線形 SVM と比べて著しく低下していることがわかる．これは，高い適合率を達成したい場合にのみ特徴の組合せ

一方，ツイートの重複を含まない場合，すなわち，ルール集

が有効に機能するためであると考えられる．適合率と再現率の合全体として位置情報を付与したツイートについて適合率をバランスを重視したい場合は，線形 SVM を用いて個々の特徴算出した場合，閾値の適合率よりも下がる傾向にあることがわの重みを最適化させた判別器を用いるほうが有効であるといえかった．これは，位置情報を正しく付与できたツイートはルーる．サポートの値を 10 として抽出した適合率 0.9 以上の特徴

ルが重なっていることが多かったためである．このことから，の組合せを持つツイート集合と，線形 SVM によって 0.9 以上

ルール集合全体としての適合率を指定した閾値以上とするための適合率で正解と判定したツイート集合とを比較する．テストには，教師データを分割し，ルールについて交差検証を行うな

データの正解ツイート 596 件，不正解ツイート 9, 473 件に対どの工夫が必要である．

し，提案手法では 153 件のツイートを正解と判定し，139 件の5. 2. 2 提案手法と線形 SVM を用いる手法の比較

ツイートが実際に正解であった（139/153 = 0.908）．また，線

次に，テストデータにおいて線形 SVM を用いる手法 [6] と形 SVM では 80 件のツイートを正解と判定し，72 件のツイー比較したときの適合率および再現率を評価した．線形 SVM のトが実際に正解であった（72/80 = 0.900）．したがって，提案評価には，liblinear[10] を用いた．ツイートの特徴量はス

手法と線形 SVM によって得られたそれぞれのツイートの和集

パース性が高いため，正則化手法は L1 正則化を使用した．ま合は 192 件となり，そのうち実際に正解であったツイート数は

た，liblinear の機能であるグリッドサーチを用いて，最適なコ

171 件（171/192=0.891）であった．提案手法と線形 SVM とスト c を 0.0625 とした．図 4 に評価結果を示す．提案手法の各を組み合わせることにより，適合率を 0.9 前後に維持したまま，点は，指定した適合率の閾値を 1.0 から 0.01 ずつ変化させたと位置情報を付与できるツイートの数を増やすことができる．

（注 8）

きのテストデータに対する適合率，再現率をプロットしたもの

抽出した具体的な特徴の組合せについて考察する．表 2 に適である．また，比較手法（線形 SVM）の各点は，正解判定に合率が高い特徴の組合せと該当するツイートの例を示す．提案おける重みのスコアの閾値を，0.025 ずつ変化させたときのテ手法により抽出した特徴の組合せで教師データにおける適合ストデータに対する適合率，再現率をプロットしたものである．

率 0.9 以上かつサポート値 10 以上の例として，（単語の数が 3

適合率が約 0.82 以上のとき，提案手法はいずれも比較手法

つ，スポット名が 1 文字目，URL の数が 1 つ以上），（スポッと比べて再現率が向上している．このことから，高い適合率でト名が ‘羽田空港’，スポット名が分割スポット名に合致，URL

位置情報を付与しようとした場合には，提案手法により抽出しの数が 1 つ以上，スポット名の 1 単語後が ‘で’），（スポット名が ‘赤羽 ，スポット名の 3 単語後が ‘より ，自立語 ‘店 を含（注 8）：https://www.csie.ntu.edu.tw/ cjlin/liblinear/む）などの組合せを抽出した．抽出した組合せの傾向から，個表 2 適合率が高い特徴の組合せと該当するツイートの例
ツイート

特徴の組合せ大阪城公園到着！ https://t.co/Jjgp0vpi5m（単語の数 3 つ，スポット名が 1 文字目，URL の数 1 つ以上）

赤羽 2 号店より本日日替りは US 産ポークソテー 930 円！

（スポット名’ 赤羽’，スポット名の 3 語句後スペシャルプライスです。

自立語

中央公園なう!つくば駅 A2 出口すぐそば，

店

より ，

を含む）

（駅スポット名，自立語’ なう’，URL の数 1 つ以上）

交番裏の白いテントがもっくんカフェです
まじで、いまやっと宇都宮駅着いた（駅スポット名，スポット名の 1 語句後’ 着い’）模試が 6 時までっていう鬼畜なことしてきた
ほんと病みそうだったテスト何にもわからなかったぜ もううちは受けなくていいや笑笑
羽田空港でアンケート受けたらいただいた。 本気で買おうか迷っていたし記念になるからいいねー！ https://t.co/x0lxc92jrK（スポット名’ 羽田空港’，分割スポット名，URL の数 1 つ以上，
スポット名の 1 語句後’ で’）

越後中里駅目の前の湯沢中里スキー場で無料休憩室に使われている旧客たち。 （駅スポット名，スポット名が漢字 5 文字，URL の数が 1 つ以上
全部で 17 両ぐらい置いてあります https://t.co/6k626LMdU2

スポット名が 1 文字目）

人の一般ユーザがスポット名に関連した投稿をするものに加えて，「赤羽 2 号店より 本日日替りは US 産ポークソテー 930 円！
スペシャルプライスです。」のように飲食店などのアカウント
た，ルールによって位置情報を付与できたツイートについて線
形 SVM と比較すると，文字数の多いツイートについて正解と判定できている割合が多かった．線形 SVM で学習した特徴の重みを分析すると，ツイートの文字数が少ない場合には重みが大きく，文字数が多い場合には重みが小さくなっていた．このことから，SVM では文字数の大小で重みの差が大きく，文字から投稿されるツイートに当てはまるルールを確認できた．ま

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0


数が多いツイートは重みの影響により正解と判定されにくくなる．提案手法では，抽出したルールに含まれる特徴のみを考慮するため，組合せに入っていない特徴についてはその影響を受けない．したがって，文字数が多いツイートに関しても，適合率が高い特徴の組合せを含むツイートは正解と判定できたと考えられる．

5. 3 エラー率の高い特徴の組合せの抽出
正解データに対してエラー率が高くなる特徴の組合せについても評価を行った．サポート値が 10，単独の特徴での適合率
が 0.3 以上の特徴と他の特徴との組合せを網羅的に探索し，特徴を組み合わせた時のエラー率が 0.9 以上となる特徴のペアを627 件抽出した．テストデータから，抽出した特徴の組合せに該当するツイートを除去すると，正解ツイートの 19 件，不正解ツイートの 185 件がそれぞれ除去された．図 5 に，ツイートを除去せずに SVM による判定を行ったもの（先行研究による手法）と，除去した後に SVM による判定を行ったものについての評価結果を示す．提案手法によりエラー率が高くなる特徴の組合せを除去したものの，適合率の向上は見られなかった．
特徴を 2 つまでしか考慮しない現状の探索手法では，エラー率の増加に寄与する特徴の組合せを効果的に探索できていない可能性が高い．

6. ま と め
本稿では，位置情報付きツイートの総量を増やすことを目的



図5



エラー率の高い特徴の組合せ抽出の評価とし，できる限り正確に位置情報を推測できるツイートのみをうまく判別してツイートの投稿位置を付与する手法を提案した．
提案手法では，位置情報付きツイートから機械的に教師データを作成し，位置推定に有効なツイートの特徴の組合せ（ルール）を，膨大な数の組合せから効率よく探索する．提案手法により，適合率の高いルールに該当するツイートのみを判別することで，高い適合率を維持しつつ，線形 SVM を用いた比較手法よりも再現率を向上させることができた．また，線形 SVM と提案手法を組み合わせて使用することにより，より多くのツイートに位置情報を付与できた．
今後の研究課題として，エラー率の高い特徴の組合せの抽出の改善が挙げられる．本研究では，組み合わせる特徴の数を 2つに絞って探索を行ったが，エラー率を削減できるような有効なルールは抽出されなかった．組み合わせる特徴の数を増やし，より網羅的に探索を行うことで，有効なルールが抽出できる可能性がある．これを行うためには，エラー率の高い特徴の組合せを効率的に探索する手法が必要となる．また別の課題として，
本研究では位置情報付きツイートに対してのみ評価を行ったが，今後，位置情報が付いていないツイートにおいて，抽出したルールがどの程度有効に機能するかを評価する予定である．

謝

辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金・基盤研究(A)(26240013)，JST 国際科学技術共同研究推進事業（戦略的国際共同研究プログラム），文部科学省国家課題対応型研究開発推進事業−次世代 IT 基盤構築のための研究開発−「社会システム・サービスの最適化のための IT 統合システムの構築」の研究助成によるものである．ここに記して謝意を表す．
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2011.
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2012[4] C. Davis, G.-L. Pappa, D.-R.-R. de Oliveira, and F. de L.
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A Real-time Local-event Detection System Based on Geolocation Information Propagated to Microblogs”, Proc. of
CIKM, pp.2541-2544, 2011.
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研究報告，Vol.2013，No.26，pp.1-8，2013[7] 榊剛史，松尾豊，“ソーシャルメディアからの人物目撃情報抽出システムの試作”，人工知能学会全国大会 2011 論文集，Vol.25，
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[8] R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami, “Mining Association
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Wang, Chih-Jen Lin, “LIBLINEAR: A Library for Large
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