DEIM Forum 2016 B2-3

ソーシャルビューイングにおけるトピックを考慮したツイート集約化手法
大田垣

翔†

角谷

和俊††

牛尼

剛聡†††

† 九州大学大学院芸術工学府 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1†† 関西学院大学総合政策学部メディア情報学科 〒 669-1337 兵庫県三田市学園二丁目一番地††† 九州大学大学院芸術工学研究院 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †2DS14087T@s.kyushu-u.ac.jp, ††sumiya@kwansei.jp, †††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし 近年，Twitter 等の SNS を利用して視聴中の TV 番組の感想を投稿し，他者の投稿を読みながら TV 番組を観る「ソーシャルビューイング」という新たな視聴形態が注目されている．Twitter においては，ハッシュタグを使って目的の番組に関するツイートを収集し行われ，「TV 実況」と呼ばれ親しまれている．実況タイムラインでは，複数のユーザが様々な番組でソーシャルビューイングを行っているが，短時間に大量のツイートが投稿されるため，それら全てを読むことは困難である．この問題を解決するために，本研究では，実況タイムラインを適切に集約化してユーザに提示することによりユーザが快適にソーシャルビューイングを楽しめるようにすることを目的とする．本論
文では，実況タイムラインから盛り上がっているトピックを検出し，トピックを伝える代表ツイートのみをユーザに提示することで，ユーザに盛り上がりを効果的に提示可能な集約化手法を提案し，プロトタイプシステムを利用した被験者実験により，有効性を評価する．
キーワード

SNS, ソーシャルビューイング, Twitter, クラスタリング, 要約, bigram

1. は じ め に
近年，ソーシャルネットワークサービス (SNS) が世界的にる TV 番組が多くのユーザに注目されていると，取得される実況ツイートの量が多くなってしまい，視聴中にタイムラインを閲覧するユーザはツイートの全てを読むことが困難になる．

普及した．現在では様々な SNS が利用されており，Twitter [1]は世界中で多くのユーザを持つ代表的な SNS の一つである．

Twitter の投稿記事はツイートと呼ばれ 140 文字以内の短文であり，気軽に投稿できるために．ユーザが見たり感じたりした
リアルタイムな情報が投稿される事が多い．こうした特徴から

Twitter は現在コミュニケーションや情報収集など，様々な目的で利用されている．

番組開始

ある登場人物の登場 　 　userA 　 　はじまったー！

 　 　userE 　 　○○きた！！

 　 　userB 　 　始まった！

 　 　userF 　 　○○ｷﾀ━(ﾟ∀ﾟ)━!!

 　 　userC 　 　はじまた 　 　userG 　 　○○キター！！

 　 　userD 　 　はじまたー！

 　 　userH 　 　○○ｷﾀｰｰｰｰｰ!!!!

Twitter にはハッシュタグという機能が存在する．ユーザはツイートにハッシュタグを付与することで，投稿の分類を行う
ことができる．イベント等の際はユーザ間でハッシュタグを決めて投稿する事で，イベント関連ツイートをユーザ間で共有す

図 1 盛り上がっているツイート例

ることができる．
また，SNS の登場により新たな TV の視聴形態である「ソーシャルビューイング」が登場した．ソーシャルビューイングとは，SNS を利用し同じ番組を視聴しているユーザと感想を共有しながら TV 番組を視聴するものである．これによりユーザはパブリックビューイングと同様に，同じ嗜好を持つ者と，盛り上がりを共有しながら TV 番組の視聴という一つのイベントを体験する事ができる．Twitter においてソーシャルビューイン
グを行う場合は，ユーザは番組毎に特定のハッシュタグツイー
トに付与し投稿を行い，またハッシュタグを検索することで同様の番組を視聴しているユーザの投稿を収集し行う．Twitter
におけるソーシャルビューイングは「TV 実況」と呼ばれ，そのツイートを「実況ツイート」，取得されたツイートのストリー
ムは「実況タイムライン」と呼ばれている．しかし，対象とす

この問題を解決するために，本研究では，実況タイムライン
において同一事象に対するツイートが，複数のユーザによって集中的に投稿される現象 (図 1) に着目する．この現象を，同一トピックに対しての「盛り上がり」と呼ぶ．本論文では，盛り上がりの発生をリアルタイムに検出して，トピック毎に要約することでタイムラインの内容を集約する手法を提案する．本
手法では実況タイムラインに対して一定期間毎にツイートの収集解析を行う．期間中の全てのツイートに含まれる bigram の出現頻度を利用して，盛り上がりを検出する．その後，同一トピックに含まれやすい bigram 同士は期間中の出現頻度の時間
推移のパターンが類似する点に着目し，トピック毎に，それを表す高頻出 bigram の集合を得る．その時の実況ライムライン
から，トピック毎に，それを表す bigram を最も純度高く含んでいるツイートを代表として 1 つ選び，トピックの要約とする．

開始終了 CM 等々についてであったり様々である．これを本研以上の手順で，ユーザに提示する為の実況タイムラインの要約

究では実況タイムライン上における，あるトピックに対する盛をリアルタイムに生成する．そして，提案手法の有効性を被験り上がりと定義する．

者実験により評価する．

2. 関 連 研 究

また，複数のトピックの盛り上がりが短期間に集中する状
況もある．図 2 にそのような状況の具体例を示す．これは TV
番組「ガンダムビルドファイターズトライ」(2015 年 2 月 4 日

近年，Twitter を用いたソーシャルビューイングが注目され18:00〜18:30 放送分) の冒頭 1 分間の実況タイムラインのツるに従い様々なサービスが登場している．SONY 社の液晶 TV

イートを 5 秒間毎に集計したものである．更にその中から定義「BRAVIA」は，Twitter 連携 [3] を提供し，ユーザは TV 画面

によるトピック毎の盛り上がりで主要なものを人手で発見し，上で番組と Twitter を同時に閲覧することができる．また PC

各トピックに分類したツイートの記事数を同じく 5 秒間毎にプなどのブラウザから利用可能な Livetter.com [4]，スマートフォ

ロットしてある．期間中の実況タイムラインでは開始 15 秒間

ン・PC 両環境で利用できる「つぶあに」[5] 等の SNS においに置いて番組開始ついて言及するツイートが増え，「はじまた」て実況投稿を気軽に行え，また閲覧できるアプリケーション

等のフレーズが多く見られた．また開始から 20 秒後から番組や Web サービスが提供されている．これらによりソーシャル内の状況についてのツイートが増え，「修羅場」のキーワードをビューイングの利用が容易になっているが，どのサービスの機含むツイートが多く見られた．それぞれトピック「はじまた」，能も実況タイムラインをそのまま表示するものであり，ツイー「修羅場」の盛り上がりとしている．

トの大量取得によるユーザの負担に配慮した機能は実装されてツイート数の時間推移	

いない．

50"
45"

した研究も多くある．中澤ら [6] は TV 番組の放送に合わせて

40"

リアルタイムに行われるユーザの実況ツイートは番組の放送内

35"

容と関連性が高いと考え，TV 番組に関するツイート数の変動から重要なシーンを検出し，ツイート内容から各シーンのイベ

ツイート数	

SNS の世界的な普及に伴い，ソーシャルビューイングに着目

30"
25"
20"

ント内容を表すラベルを生成する手法を提案している．しかし

15"

この手法は，放送終了後の番組に適応することを前提としてい10"るためリアルタイム性は考慮されていない．

5"

またストリームからツイート数の増大期間に着目し，リア
ルタイムに要約の生成を行っている研究に，久保ら [7] と坂本ら [8] の研究がある．久保らは増大期間のイベントを最も適切に表現しているユーザのツイートを，事前に用意した説明性の高い単語を登録した辞書を基に見つけ出し，期間の要約として速報という形でユーザに提示する手法を提案している．この手法はリアルタイム性を考慮しているが，事前に用意した辞書の適用範囲のみにしか有効ではない．坂本らはツイート数の増大期間に対して，ユーザの投稿速度が一定でないために過去の増大期間のイベントの情報が現在のイベント情報にも混在してる可能性を考慮した，期間の適切な重要語群を要約として生成する手法を提案している．しかし，これらの研究はツイート数の増大に着目しており，ツイートの内容の盛り上がりの検出とその要約が目的である本研究とは異なる．
これらを踏まえ，本研究ではリアルタイム性を考慮した，ス
トリームから盛り上がっているトピックを検出，要約を目的とし，且つ対象となる番組を限定しない手法の開発を目指す．

3. 実況タイムラインの特徴
実況タイムラインには，不特定多数のユーザによって TV 番
組内の出来事に対しての感想がリアルタイムに投稿されている．
そのような実況タイムラインでは，複数のユーザが同一の事物

ツイート全体	
トピック「はじまた」	
トピック「修羅場」	

0"
18:00:00	

時間	

18:01:00	

図 2 TV 番組「ガンダムビルドファイターズトライ」2015 年 2 月 4
日放送の番組開始 1 分間のツイートの 5 秒間ごとの時間推移グラフ

本研究では関連研究のようなツイート数の増大期間ではなく，
このトピック毎の盛り上がりの発生期間をリアルタイムに検出する．また盛り上がりが短期間に集中した場合でもトピック毎に検出可能な手法を提案する．

4. 提 案 手 法
本研究では大量のツイートが流れるタイムラインを読むユー
ザの負担軽減を目的とする．そのために 3. で述べた「盛り上がり」に着目し，リアルタイムに「盛り上がり」を検出，要約しユーザに提示する実況タイムラインの集約手法を提案する (図3)．本手法は一定期間ごとに Twitter からハッシュタグを利用し番組の実況ツイートを収集し，以下大別して 2 段階の処理を実行する．

a. 収集ツイートからのトピック別の盛り上がりの検出
b. 盛り上がり別の要約の生成
4. 1 トピック別の盛り上がり検出に対しての投稿をし，それが短期間に集中することがある．そ本研究では実況タイムラインにおいて盛り上がっているト

れは番組内のシーンセリフに対しての言及であったり，番組のピックを，リアルタイムに発見する．そのため実況タイムライフレーズやキーワードに含まれやすい bigram は類似した推移

ツイート群	

波形をとる．これを利用し，対象時間区間中の実況タイムライ
ンからトピックの盛り上がりの検出を行う．

トピックA

{
}
n 番目の対象時間区間中のツイートを Tn = t1n , t2n , ..., tkn{}
する．また Tn に存在した Bigram を Bn = b1n , b2n , ..., bln とする．それぞれの bigram の n 番目の時間区間中 の出現頻度を

f reqn (bln ) とする．まず期間中にトピックの盛り上がりが発生

トピックBしているかどうかを検出するために，出現頻度が閾値 Amin 以
上の bigram を得る．

図3{}
Bn′ = x|x ∈ Bnl , f req(bln ) >= Amin提案手法の概要(1)|Bn′ | > 0 であった場合に盛り上がりが発生していると判定す
ン上のトピック抽出とトピックの変遷を把握する必要がある．

る．それらから推移パターンが類似している bigram のクラス

従来，ドキュメント集合からトピック抽出を行うには TFIDF

タを発見し，トピックを表す bigram の集合とする．bigram の法による重要単語の抽出や潜在的ディリクレ配分法（LDA:

系列データ x[k], y[k](k = 1, 2, ..., n) があるとして，推移パター

Latent Dirichlet Allocation）によるトピック抽出が行われてンの類似性を，ピアソンの相関係数を利用して下記の式 (2) のきた．これらを利用し特定期間毎に生成されたトピックの追跡ように定める．

を行いトピックの変遷を把握する研究は，TFIDF 法を利用しdistance = 1 − P earson(x, y)た手法では水落ら [9]，LDA を利用した手法では芹澤ら [10] の(2)

研究等がある．しかし，これらの手法では特徴語となる単語を式 (2) を利用し，高頻出の bigram 集合 Bn′ を DBScan [11] を抽出する必要があり，そのために MeCab などを利用した形態

用いてクラスタリングを行う．これにより，一つの要素が盛り

素解析を行う必要がある．しかし，Twitter におけるツイート
は表記ゆれが多い，加えてソーシャルビューイングにおけるツ上がっているトピックを表す bigram のクラスタである，クラ{}スタ集合 Cn = c1n , c2n , ..., chn を得る．通常の DBScan では

イートでは，キャラクター名や作品内造語等々の辞書に無い単条件から外れたノードを，クラスタに含めない外れ値 Border語が多く存在する可能性が高い為，適用することが難しい．

Point として扱う．しかし，実況タイムラインでは 2 文字のフ本手法では上記の理由から，文字 bigram を用いたトピック

レーズで盛り上がりが発生することもあるため為，本手法ではの盛り上がり抽出とその変遷の把握を行う．そのために対象時

Border Point として判定された bigram も単独でトピックを表

間区間ごとに以下の 2 つの処理を行う．

す bigram のクラスタとして扱う．DBScan における到達可能

a. 対象時間区間中の頻出度の高い bigram を，DBScan を

半径 Eps 及び最低密度 M inP ts の最適値に関しては後の章で利用してトピック毎にクラスタリングする

検証を行う．

b. コサイン類似度を利用して，複数の時間区間をまたぐ
同一トピックの盛り上がりを示す bigram クラスタを追跡

N-gram毎の出現頻度の時間推移	

7"

する

6"

4. 1. 1 対象とする時間区間中の bigram のクラスタリング
盛り上がりを発見する為に，本手法では時間区間中のツイートに bigram の出現頻度の時間変化に着目する．実況タイムライ

出現頻度	

対象とする時間区間中の実況タイムラインからトピック別に

「また」

5"

「はじ」
「修羅」

4"

「羅場」

3"
「じま」

ンにおいて，あるトピックについての盛り上がりが発生してい2"る場合，そこには集中的に使用されているフレーズやキーワー

1"

ドが存在する．その期間の bigram の出現頻度の時間推移を 1

0"
18:00:00	

秒間毎に集計すると図 4 の様になる．これは図 2 で用いた TV

時間	

18:01:00	

番組「ガンダムビルドファイターズトライ」の期間中の実況タ

図 4 TV 番組「ガンダムビルドファイターズトライ」(2015 年 2 月 4

イムラインのツイートに含まれていた bigram の 1 秒間毎の出日 18:00〜18:30 放送) の番組開始 1 分間の実況タイムライン上

現頻度を集計し，過去 5 秒間のデータを用いた移動平均で平のツイートに含まれる bigram について，1 秒間毎にその出現頻滑化したものである．トピック「はじまた」の盛り上がりではbigram「はじ」「じま」「また」の推移波形が大きく変化しており，トピック「修羅場」でも同様であるが，こちらは 2 つのbigram の波形が完全に一致している．このように盛り上がりが発生するとその期間は，特定の bigram の出現頻度が上昇し，度を集計し，過去 5 秒間の移動平均をとり平滑化した時間推移グラフ

Cn の各トピックを表す bigram のクラスタに対して，各 bi-

4. 1. 2 時間区間をまたぐ盛り上がりの追跡
提案手法 4. 1. 1 で，n 番目の時間区間における 実況タイムラ

gram の区間中の出現頻度を利用した以下の式 4 による，ツイー

インから，トピックの盛り上がりを検出し，トピック毎にそれ

ト tjn のスコアリングを行う．この時，tjn に含まれる bigram をを表す bigram クラスタの集合 Cn を得た．しかし，設定した

btj とする．
n

時間区間を超えて，トピックの盛り上がりが発生することがある．クラスタリング結果 Cn は時間区間毎に独立しているため，

nある．そのために本手法では，ひとつ前の対象時間区間のクラf reqn (x) (4)x∈b j ∩cmn

長く盛り上がっているトピックが存在する場合は，各時間区間の Cn 中から同一のトピックを表すクラスタを発見する必要が∑mmscore(tjn , cmn ) = −|btj ∪ cn −cn |+tn

これにより各トピックに対して，それを表す bigram をより多く含み，且つその他の bigram を含まないツイートのスコアがスタリング結果 Cn−1 を利用し，トピックの追跡を行う．

高くなる．式 4 が最大となるツイートを，各トピックを端的に

n 番 目 の 対 象 時 間 区 間 に お け る ク ラ ス タ リ ン グ 結 果 Cn{}のトピック毎の bigram 集合を Cn = c1n , c2n , ..., chとし，n表す代表ツイートして選択する．また cm
n が n − 1 番目の時間

含 ま れ る bigram の 個 数 は |chn | と す る ．こ の 時 ，Cn−1 ={ 1}
cn−1 , c2n−1 , ..., cin−1 の各クラスタに対して Cn の各クラスタに選択された代表ツイートとスコアを比較し，処理時点で最大とコサイン類似度で集合類似度を得る．

のものを cm
n のトピックの代表ツイートとする．
以上を対象時間区間ごとに実行し，リアルタイムに盛り上|chn ∩ cin−1 |sim(chn , cin−1 ) = √区間において既に検出されていたトピックであるならば，過去(3)|chn | ∗ |cin−1 |がっているトピックを発見し，トピック毎に内容を端的に表す
ツイート 1 つを要約として抽出する．

これを組み合わせ毎に行い，閾値 Bmin 以上かつ式 (3) が最大5. 実値になる cin−1 と chn 組を，同一のトピックを示す bigram のク

提案手法の有効性を評価するために，以下の 2 つについて検ラスタとして同定する．また，cin−1 と同一トピックと判定され

験

証実験を行った．

た Cn の要素が複数ある場合は，それら Cn の要素の和集合をa. 提案手法 4. 1 の手法が，実際にトピックの盛り上がり

とる．図 5 のように Cn の各要素を修正した結果を，n 番目 のを検出できるのか．その妥当性の検証と最適な手法内パラ

時間区間において盛り上がっているトピックを表す bigram の{}クラスタ集合 Cn = c1n−1 , c2n−1 , ..., cm
n−1 とする．

メータの最適値の発見．

b. 実験 (a) により得た最適なパラメータを用い，生成された要約の妥当性の検証．

n番目(現行処理)

n-1番目	

5. 1 データセット

類似判定	

c1n−1

c1n

2
n−1

2
n

c

3
n−1

c

c

Twitter の UserStreamingAPI の filter [2] を利用して番組の

修
正

3
n

c

処理結果	

ハッシュタグを検索し，下記の 2 つの TV 番組の実況タイムラ

c1n ∪ cn3

インを収集した．更にその中からツイート量が多かった 10 分

cn2
cn4

4
cn−1

cn4
図 5 4. 1. 2 の処理の流れ間を選び，実験用データセット (表 1) を用意した．
表1

実験用データセット

番組名ハッシュタグ

収集期間

総ツイート数

下町ロケット#下町ロケット

2015/12/20(日)21:28〜22:38

2376

ワンパンマン #onepunchman, 2015/12/21(月)#ワンパンマン
01:05〜01:15

6675

プレビューを稼ぐ目的等で注目度の高いハッシュタグを大量に付与して投稿されている検索妨害ツイートや，番組内容に同期しない可能性のあるツイートは，解析に際しノイズとなる．

4. 2 盛り上がり別の要約生成

データセットでは，それらのノイズを除去するために，以下の4. 1 で n 番目 の対象時間区間における実況タイムラインか条件に該当するツイートを収集の際に除去している．

ら，トピックの盛り上がりを検出し，トピック毎にそれを表す・ ハッシュタグが 5 つ以上付されているツイート

bigram のクラスタの集合 Cn を得た．これを利用してユーザ・ リツイート (他ユーザのツイートを再投稿する機能で投に提示するための盛り上がりの要約を生成する．要約には n 番

稿されたツイート)

目の対象時間区間 の実況タイムラインに存在するツイート Tn

また収集の際に以下の条件でツイートを解析用の文字列に変換からトピックを端的に示すツイートを一つ代表として抽出し，する処理を行っている．

そのツイートをトピックのラベルとする方法をとる．

・ ハッシュタグ，URL，空白，改行の除去

・ 半角を全角カナへ変換，ひらがな，カタカナ共に大文字

Fn =

へ統一
・ 英数字は半角に統一，英字は小文字に統一

m∑|apn |

Nn
p=0

max Fnmp(8)p

これにより対象時間区間毎の F-尺度を算出し，対象時間区間
毎のデータ量 Nn に対して，重み付き平均をとることで，ある

5. 2 パラメータ試行実験
提案手法 4. 1 で生成されるトピック別の頻出 bigram のクラス

パラメータで実行した提案手法 4. 1 におけるクラスタリング

タリング結果がどれだけ人の直感に適合するかを検証した．こ

結果の F-尺度 F とした．この時，対象時間区間毎のデータ量の時 4. 1. 1 における DBScan における Eps 及び M inP ts の適

Nn = 0, 1 の時は計算から省いている．

切な値と，4. 1. 2 におけるコサイン類似度の適切な閾値 Bmin

F =を変化させ，よりよいクラスタリング結果を得るパラメータの最適値を検討した．

n
∑
n=0

N
∑n n

n=0 NnFn(9)

これを各条件，各サンプルにおいて，パラメータを変化させな

5. 2. 1 実 験 手 順

がら算出し，クラスタリング結果を評価した．最も良い評価と検証にあたって以下の 2 条件を設定した (表 2)．Amin は盛なるパラメータとそのクラスタリング精度をした．

り上がっている bigram の検出力に関わり，条件 A，B は盛り上がりの判定条件が緩いものと厳しいものの 2 条件を，予め決5. 2. 2 結果
表 3 パラメータ試行実験結果

定し，用意した．各条件，各サンプルに対してクラスタリング

下町ロケット ワンパンマン
表2

設定条件

条件 A

Amin

実験条件
条件 B

DBScan の Eps

2 秒に 1 度以上出現 1 秒に 1 度以上出現

処理間隔
対象時間区間

条件 A

条件 B

0.7

0.1

DBScan の M inP ts

番組開始から 5 秒間隔

Bmin

処理時点から過去 10 秒間

F-尺度

1
0.3〜0.4
0.869240.894201

結果の精度を F-尺度により評価する．そのために，各条件で各サンプルにおいて最も良い結果となったパラメータ群を下生成された対象時間区間毎の高頻出 bigram のリストを，サン記に示す (表 3)．最適なパラメータで実行した提案手法 4. 1 に

プル毎に被験者に，トピック毎に人手でクラスタリングしてもよるトピックのクラスタリング結果は，両サンプルとも F-尺らった．これを提案手法の結果と比較する正解データとした．

度による評価が 0.9 近い高い精度で行えていた．しかし，両サ

まず提案手法 4. 1. 1 における DBScan の M inP ts と Eps の最ンプルに効果的な Amin の値と Eps の値の最適値は一致しな適値を求めた後に，4. 1. 2 の Bmin を求めるという形でクラスかった．図 6 は各時間区間毎に，正解データと最適なパラメー

タリング結果の評価とその最適値の発見を行う．

タで実行した提案手法 4. 1 が発見したトピッククラスタの数でF-尺度による評価は以下の手順で行う．n 番目 の対象時間区ある．Amin は盛り上がりの検出する閾値であり，DBScan の間における，あるパラメータで実行した提案手法によるクラス{}
タリング結果 Cn = c1n , c2n , ..., cmと正解のクラスタリング結
n
{ 1 2
}
p
果 An = an , an , ..., an がある．各トピック要素に含まれる

Eps はクラスタリングを行う上での，bigram の出現頻度の推pbigram の個数はそれぞれ |cm
An 内に存在n |, |an | とする．Cn ，する全 bigram の数は共に データ量 Nn = |Bn′ | である．このp時手法により得られたクラスタ cm
n と正解クラスタ an に対する再現率 Rmp と精度 Pmp を以下のように求める．

ト」は，ツイート量と盛り上がっている話題数が全体的に「ワンパンマン」より少なかった為に，Amin はより盛り上がりを検出できる様に低く，Eps はクラスタリングの過分割が減るよ
うに大きく設定する必要があった．
トピックの追跡に関しては，それぞれのサンプルにおいて最|ap ∩ cm |mpRn
= n k n|an |(5)

|ap ∩ cm |Pnmp = n m n
|cn |

(6)

p
これら Rmp と Pmp の調和平均をとることで，cmn と an に対する F-尺度 Fnmp が求まる

2Rmp P mp
Fnmp = mpn nmp
Rn + Pn

移パターンが類似していると見なす閾値である．
「下町ロケッ

適なパラメータで実行した提案手法 4. 1 において，「下町ロケット」で 28，「ワンパンマン」で 127 のトピックを発見できた．

5. 3 評 価 実 験パラメータ試行実験 5. 2 により得た結果を元に，要約を生成する提案手法 4. の実行パラメータを以下に定めた (表 4)．各サ
ンプルに対して，提案手法 4. を適用し，対象時間区間毎にト(7)

ピック毎の要約として選ばれたツイートが，区間の実況タイム
ラインの要約として妥当かを被験者実験により評価した．また

さらに n 番目 の対象時間区間のクラスタリング結果に対するツイートを用いる要約の提示形態がどの程度効果的なのかを，

F-尺度 Fn は，apn に対して，Fnmp が最大になるような ｍ を求

坂本ら [8] 等が用いている要約としてキーワード群を生成する

めて Fnmp を算出し，各 p に対して重み付き平均をとったもの

提示形態を，ベースラインとして比較評価する.

で表される．

12"

下町ロケット	

10"

5. 3. 3 結

ワンパンマン	

4"
2"

6"

イン上の盛り上がりの要約として，提案手法により選ばれた代

4"

表ツイートが妥当かどうかの評価に対して，全てのサンプルで

2"

0"

21:28:00	

平均 4 以上の評価を得た．評価値の平均は，「下町ロケット」で0"
21:38:00	
 01:05:00	

時間	

果

それぞれのサンプルについての結果を示す (図 7)．タイムラ

8"

6"

正解データ

時間	

01:15:00	

提案手法 	

は 4.57，「ワンパンマン」では 4.94 だった．またベースライン
手法によるキーワード群の提示が盛り上がりの要約として妥

図 6 サンプル毎に各対象時間区間において存在したトピッククラス

当かどうかの評価はに対して，全てのサンプルで平均が提案タの数の推移グラフ．黒い線がサンプル毎に最適なパラメータ群

手法を下回った．評価値の平均は，「下町ロケット」では 3.36，

で実行した提案手法 4. 1 が生成した結果，青い線が正解データ「ワンパンマン」では 3.4 だった．全てのサンプルに対して，提表 4 各サンプル毎に設定した，提案手法 4. の各種パラメータ
下町ロケット

処理間隔

p < 0.001 以下の有意差があった．

番組開始から 5 秒間隔
処理時点から過去 10 秒間

0.1

Bmin

0.3

6
5
1

1

5. 3. 1 ベースライン手法

2

2

1

4

0.7

M inP ts

**	

5

Eps

ワンパンマン	*	
6

2 秒に 1 度以上 1 秒に 1 度以上

下町ロケット	3

対象時間区間Amin

ワンパンマン

4

パラメータ＼サンプル

案手法とベースラインの間にマン・ホイットニーの U 検定で評価値	

クラスタ数	

8"3

10"

提案手法と同様の処理間隔と時間区間を与える．
処理間隔： 番組開始から 5 秒間隔
時間区間： 処理時点から過去 10 秒間
時間区間内の全ツイートに対して MeCab [12] による形態素解析を行い，名詞，動詞，形容詞の形態素を抽出する．この1
ベースライン	

図 7

2
提案手法	

1
ベースライン	

2
提案手法	

提案手法とベースライン手法の評価値比較．ボックス内の太い
バーは第 2 四分位点を表し，ボックスの上辺は第 3 四分位点，下辺は第 1 四分位点を表す．マン・ホイットニーの U 検定により，*，**の p 値共に 0.001 以下の有意差が確認された．

時，ストップワード等の除去を行っていない．n 番目の対象時
間区間中に発生した単語集合を Wn とする．この時各単語は{}
Wn = wn1 , wn2 , ..., wnm で表される．何かのトピックが盛り上れた代表ツイートが，実際の実況タイムラインの盛り上がりのがっている場合，そこに含まれるフレーズやキーワードの数が要約として妥当であると示された．また簡便なベースライン手

提案手法 4. によって生成された盛り上がりの要約として選ばm
多くなると考え，区間内の全ツイートから wn
を含むツイート

法よりも提案手法のほうが有効であるという結果が得られた．

の数を求めた．量が多い順に 10 件の単語を抽出し，それを n

こちらは，ベースライン内でキーワードの選別のために「する」

番の時間区間を要約したキーワード集合とした．

等々の要約として取得するべきでない言葉を除去する等を行っ

5. 3. 2 実 験 手 順
表 4 のパラメータを用いて，サンプル毎に提案手法 4. を適用した．生成された対象時間区間毎の要約で，「ワンパンマン」の要約の一部を付録に示している．サンプル毎に対象時間区間をランダムにトピックの要約として選ばれたツイートが，各対
象時間区間の実況タイムラインの要約として妥当かどうかを，下記の手順で評価してもらった．被験者数は 20 代の男女 20 名である．

(1) サンプル別に実況タイムライン上から，提案手法による盛り上がり検出と要約が行われている，重複しない数十ていないので，より洗練された手法との比較を行う必要がある．
また本手法の盛り上がり検出及び要約の生成は，リアルタイム
用いる事が可能な処理の流れで実装している．言語は python を使用している．OSX(10.10.5)，プロセッサ 2.5GHz Intel Core

i5，メモリ 4GB の環境で，表 4 のパラメータ設定で，それぞれの対象時間区間毎に要約を生成するのに下記の時間を要している．これはリアルタイム処理が現実的に行える可能性を示している．
表 5 サンプル毎の，対象時間区間の盛り上がり検出と要約生成に要した平均処理時間 (s)秒間を無作為に 5 つ選び，被験者に閲覧してもらう．

下町ロケットワンパンマン(2) その期間に含まれる連続した 2 つ対象時間区間の要約

1.4104181

0.7930074

を，ベースラインと提案手法別に，被験者に提示する．

(3) 被験者は提示された要約が，自身が閲覧したタイムラ
イン上の盛り上がりの要約として適切かどうかを，上は「6:適切である」，下は「1: 適切でない」の 6 段階で評価してもらう．

ピックの盛り上がりに着目し，そのリアルタイムな検出，要約

6. プロトタイプシステム

によって実況タイムラインを集約化する手法を提案した．被験

実験 5. により得たサンプル別の適切なパラメータを用いて者実験によって手法がトピック毎の盛り上がりを高い精度で取提案手法を実装し，生成された各時間区間の要約を生成した．

得でき，トピックの効果的な要約が生成できていることが確認生成されたトピック毎の盛り上がりの要約をユーザに視覚的にさてた．今後は，実装したプロトタイプシステム 6. を使用した伝える為のプロトタイプシステムを作成した (図 8)．

被験者実験を行い，実際にユーザの負担を軽減できるかどうか生成された時間区間毎の盛り上がりの要約が，その時間の映を検証していく予定である．

像とともに一覧できるインターフェイスを実装している．再生本手法は提案手法のパラメータを全てのテレビ番組に対して時間を変更すると，変更された時間に相当する要約が自動的に一般的に適用しうるパラメータを発見できなかった．しかし，可視化される．

盛り上がっている bigram をどの程度検出しうるかの Amin，
またクラスタの粒度を調節しえる Eps 等は最終的なプロトタ
イプシステムにおいて，ユーザが任意で調整できるパラメータとして実装し得るものである．ユーザが視聴したい番組のソーシャルビューイングに合わせてシステムパラメータを可変することで，より良い結果をもたらすかどうかも今後の研究で検討する必要がある．

文
図 8 サンプル「ワンパンマン」を用いたプロトタイプシステムの動
作例

6. 1 盛り上がりの可視化
動作プロセスを図 9 に示す．可視化の方法については，ト
ピック毎にボールド体の文字列を生成している．対象となる時間区間におけるトピック毎の盛り上がりの割合によって，生成される文字列の大きさを変えている．これにより，今何が盛り上がっているか，どの盛り上がりが多く発生しているかという事を視覚的に提示する．上記の処理を実現するために，提案手法より新たな処理層を設けている．期間中の盛り上がりの中で
式 4 により得たスコアの高いツイートが選ばれているトピック
ほど文字の大きさが大きく現れる処理を行い，文字列を生成している．

TwitterAPI 	

プロトタイプシステム	

1. 実況タイムラインの収集

database	

2. 時間区間毎に盛り上がり抽出

ユーザ 	
3. 盛り上がり毎に要約生成
5. ユーザに提示
4. 映像と同期した可視化

図 9 プロトタイプシステムの処理プロセス

7. ま と め
本稿では Twitter におけるソーシャルビューイングに参加するユーザの支援を目的に，実況タイムライン上で発生するト

献[1] Twitter, https://twitter.com/[2] Twitter Developers,
Public API POST statuses/
filter , https://dev.twitter.com/streaming/reference/post/
statuses/filter (2016-01-9)[3] SONY, ”Twitter 連携｜ネットサービスを楽しむ｜液晶テレ
ビ BRAVIA ブラビア｜ソニー”, http://www.sony.jp/bravia/
technology/internet/twitter.html (2015-12-26)[4] Livetter.com, ”Twitter で実況しよう” , http://livetter.com/(2015-12-26)[5] tomstay, ”つぶあに - アニメの視聴管理・実況アプリ”, https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tsubuani.android2(2016/01/09)[6] 中澤昌美, 帆足啓一郎, 小野智弘, ”Twitter による TV 番組の重要シーン検出及びラベル付加手法”, 全国大会講演論文集
vol.2011,no.1,pp.517-519, 2011-03-02[7] 久保光証, 笹野淳平, 高村大也, ” 良い実況者 に着目した Twitter からのスポーツ速報生成”, 言語処理学会第 19 回年次大会,
2013-03[8] 坂本翼, 廣田雅春, 横山昌平, 福田直樹, 石川博, ”Twitter ス
トリームの断続性に着目したキーワード抽出”, DEIM Forum2012 C7-3, 2012[9] 水落大史, 井上悦子, 吉廣卓哉, 村川猛彦, 中川優, ”新聞記事集
合に対する時系列のトピック抽出”, DEIM Forum 2010 D6-3,
2010[10] 芹澤翠, 小林一郎, ”文章内のトピック数を考慮したトピック追跡の試み”, 言語処理学会第 18 回年次大会, 2012-03[11] M.Ester, H.-P.Kriegel, J.Sander, and X.Xu ”A DensityBased Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial
Databases with Noise”, KDD1996[12] MeCab, http://mecab.sourceforge.net/

付録「ワンパンマン」のサンプルに対して，提案手法 4. を適用
し，生成された要約の一部を掲載する．
表6

ワンパンマンのサンプルに提案手法 4. にかけて生成した，時間区間の要約を表すツイートの一部．同一のトピックと判別されたものには通し番号を振り分けている．

01:09:26〜01:09:35 57 なかなか楽しませてくれるじゃねか
01:09:31〜01:09:40 58

爺さん生きてた59

肩こりが取れたぜ

01:09:36〜01:09:45 58

じいさん生きてた59

肩こりが取れたぜ60

どこを見ている61

おい

01:09:41〜01:09:50 59

肩こりとれた60

どこを見ている62

アトミック斬01:09:46〜01:09:55 62

アトミック斬63
01:09:51〜01:10:00 62
63
01:09:56〜01:10:05 62
01:10:01〜01:10:10 64
62

生意気なアトミック斬斬！
アトミック斬ある！
アトミック斬01:10:06〜01:10:15 64

ある！

65

王手じゃ

66

くそおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお

01:10:11〜01:10:20 65
66

01:10:16〜01:10:25 65
66

王手じゃ
くそおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお
王手じゃ
くそおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおおおおおお
おおおおおおおおお

67

かっこ e

01:10:21〜01:10:30 65

王手じゃ

67

かっこ e

68

余計なことするんじゃねえよ

01:10:26〜01:10:35 67

かっこいい

68

余計な事するんじゃねえぞ69爺さん強かった

01:10:31〜01:10:40 67

かっけえ・
・
・

70

ひとまず勝利だ

01:10:36〜01:10:45 70

ひとまず勝利だ

01:10:41〜01:10:50 70

ひとまず勝利

01:10:46〜01:10:55 71

無免ライダー

01:10:51〜01:11:00 72

無免さん一行71

無免ライダー

01:10:56〜01:11:05 73

なにしてんだ74

op

71

無免ライダー