DEIM Forum 2016 B6-4

拡散可能性を用いた流言ツイートの検出
吉田

然†

有次

正義††

† 熊本大学工学部情報電気電子工学科 〒 860–8555 熊本県熊本市中央区黒髪 2 丁目 39 番 1 号†† 熊本大学大学院自然科学研究科 〒 860–8555 熊本県熊本市中央区黒髪 2 丁目 39 番 1 号
E-mail: †zen731@dbms.cs.kumamoto-u.ac.jp, ††aritsugi@cs.kumamoto-u.ac.jp
あらまし

近年，誰もが容易に情報を発信できる場として SNS が注目されている．特に Twitter では投稿文字数が140 文字以内と制限されており，利用者は気軽に情報を発信できる．しかし一方で，その気軽さから多くの流言が発信され，利用者の混乱を招いている．流言による問題が発生するのはその情報が拡散されるためである．本研究では流言と拡散の関係性に注目し，流言ツイートの検出手法に拡散可能性を組み合わせることで流言検出の精度向上を目指す．この目標に向け，投稿内容の拡散可能性を考慮した流言検出手法を提案し，その有効性を検討する．
キーワード

SNS, Twitter, 流言, 情報拡散器を構築する．そしてこの拡散可能性分類器によって分類され1. は じ め にたツイートに対して，流言訂正情報をもとに流言検出を行い，近年，誰もが容易に情報を発信，受信できる場として SNS

拡散可能性を用いる有効性を検証する．

が注目されている．従来の情報発信者はテレビや新聞などのマ

本研究の貢献を以下に示す．

スメディアであったが，SNS が登場したことにより個人でも情•報発信を容易に行うことができるようになった．特に Twitter

拡散する可能性の高いツイートを抽出する拡散可能性分
類器の実装

では投稿文字数を 140 文字以内に制限することで，より気軽に•流言検出に拡散可能性を用いるという手法の提案

情報を発信できる他，リアルタイムな情報の収集源としても利•流言検出に拡散可能性を用いることの有効性を示した検用されている．2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災の際

証結果

も，Twitter を用いた被災者の安否確認や被害情報の収集など

本論文は以下のように構成する．まず第 2 章では本研究と関が行われ，被災地の最新の情報を得るための手段として広く活連のある既存研究について述べる．第 3 章では拡散可能性分類用された [1]．

器の構築と，本研究で提案する流言検出手法を説明する．第 4

しかし，個人が気軽に情報を発信できる一方で，Twitter を章では拡散可能性分類器と提案した流言検出手法の評価のため始めとする SNS 上には多くの流言が拡散されてしまっているの実験内容と実験結果を述べる．第 5 章では実験結果に基づいという問題がある．同じく東日本大震災の際，炎や噴煙をあげた考察を述べる．最後に第 6 章で本論文のまとめと将来研究にる工場の様子から「工場から出た有害物質が雲に付着し，雨とついて述べる．

一緒に降ってくる」という事実無根の内容のツイートが拡散され，人々の混乱を招いたという事例がある [2]．また，2013 年

4 月に起こったボストンマラソン爆弾テロ事件に関するツイー
トでは，デマや噂の情報が全体の 29%を占めていた，という研究結果もある [3]．これら事例の他にも，流言が拡散されること

2. 関 連 研 究
本章では，流言情報の検出に関する先行研究と拡散するツ
イートの傾向に関する先行研究について述べる．

2. 1 流言情報の検出で多くの利用者の混乱を招くような状況は Twitter 上で後を絶村山ら [4] は流言ツイートの傾向を探るための調査を行ってたず，有志によって Twitter 上の流言情報が手動でまとめられいる．調査によって，流言ツイートには他者を騙す目的のもの，る事態にも発展している（注 1）．

根拠のない噂，過去の情報が最新情報として拡散されてしまっ

このように Twitter 上では流言による様々な問題が発生してたもの，など様々な種類が存在することが分かった．このこと

いるが，これらの問題が発生するのは流言が拡散されることでから，ツイートを見ただけではその情報が正しいかどうかを判

多くの人の目に触れてしまうためである．本研究ではこの点に断することは難しい可能性が高いという結論に至っている．

注目し，Twitter 上の流言検出に情報の拡散可能性を組み合わ

一方で宮部ら [5] は，流言を訂正している発言を用いて流言せることで流言検出の精度を向上することを目的とする．本稿

ツイートの自動検出を実現するため，ツイートが本当に流言訂ではまず，拡散されるツイートの特徴を素性とし，拡散される

正情報であるかを分類するための流言訂正情報分類器を構築し可能性が高いと考えられるツイートを分類する拡散可能性分類ている．しかし，流言訂正情報から自動的に流言元のツイートを検出する手法については提案されていない．本研究ではこの（注 1）：デ マ に 関 連 す る 1630 件 の ま と め-

http://togetter.com/t/%E3%83%87%E3%83%9E

Togetter ま と め

流言訂正情報分類器を用いて，流言検出に必要な流言訂正情報を抽出する．

流言の自動検出を目的とした研究は他にも数多く行われている．Ma ら [6] は，災害時のツイートについて情報が広がるにつれて起こる文脈や特徴の変化から流言を検出する手法を提案し，最高 89.6%の正解率を得た．また，鍋島ら [7] は，災害時のツ
イートについて，流言訂正表現のパターンをもとに流言訂正情報中に含まれる訂正内容を抽出し，流言元のツイートを検出する手法を提案し，流言の約半数を検出できている．更に，須田ら [8] は，災害時にバーストしたツイートに対して，リツイー
トの深さと感情極性を用いて流言推定を行い，61%の正解率を得ている．このように流言の自動検出実現のために様々なアプ

図1

提案手法の流れローチが試されているが，これらの研究で扱われているのはどれも災害時のデータである．災害時という状況は限定的である
上，平常時と災害時の流言では含まれるフレーズや広がり方に違いがあるという研究結果 [9] もあるため，幅広い流言に対応するためには平常時の流言に対する検出手法が必要である．
平常時も含めた自動流言検出の研究として，Qazvinian ら [10]の研究がある．彼らは特定の流言に関するツイートを網羅的に自動検出し，その噂の信頼度の推定を目指した研究を行っている．そして実験結果として，ツイート本文の特徴量を用いた場
合に F 値が 0.932 という高い精度で自動検出ができたことを示した．本研究ではこの研究とは異なったアプローチとして，拡散可能性を組み合わせた流言の自動検出手法を提案する．

2. 2 拡散するツイートの傾向
興梠ら [11] は，SNS において読者を誘引する要素を定性的に明らかにすべく調査を行っている．調査によって，理由，驚き，得，特別感に繋がる表現が読者の関心を惹きやすいこと，画像の有無，投稿時間，文章の先頭に【】があることなどが情報拡散に寄与する要素であること，そして実際に拡散したツイート
では，文章の先頭から【】，固有名詞，名詞の順に形態素が続く構成が多いことなどが示されている．一方で，安田 [2] は東
日本大震災時の流言を取り上げ，震災時における SNS 上の情
報拡散の分析を行っている．その中で，拡散される流言ツイー
トには「拡散希望」などという拡散を促すフレーズが入っている場合が多く，情報源や地名を含む傾向にあることが分かっている．
また，Nadamoto ら [12] は災害時に拡散されるツイートの傾向について調査している．震災時にリツイートが多かったツ
イートについて本文内容に応じてそれらをジャンルごとに分けたところ，伝聞のツイートが全体の 74.9%を占めていたことが分かった．また，拡散を促すような表現，URL，ハッシュタグ，
数値や場所などの詳細な情報を含んでいたツイートをそれぞれ分析したところ，どれも約 9 割が伝聞のツイートであったことが分かっている．他にも，梅島ら [13] は災害時の流言ツイートとリツイートについての調査を行っている．その中で，流言は行動を促したり，ネガティブだったり，不安を煽る内容である場合が多いことを明らかにしている．またその上で，そのような内容のツイートはリツイートされやすいことを示すことで，災害時に流言は拡散されやすいということを証明した．また一方で Gupta [3] らは，ツイートをフォロワーの多いユーザや著名人のアカウントがリツイートしていることだけでは，そのツイートが正しいかどうかは判断できないことを述べている．
これらのことから，投稿されるツイートの中でも拡散される
ツイートは様々な特徴を有していることが分かる．紹介したこ
れらの研究は，拡散するツイートを検出するための判断材料を見極める上で参考となる．しかし，それらの特徴を用いて拡散しそうなツイートを自動で分類するという試みは未だ行われていない．本研究ではこれらの研究を参考とし，拡散しそうなツ
イートを自動で分類する拡散可能性分類器を構築する．

3. 提 案 手 法
3. 1 概要本研究では 2. 2 節で紹介した，拡散されるツイートに見られる様々な特徴を用いることで拡散される可能性の高い，つまり多くの利用者の目に触れる可能性が高いツイートに的を絞り，それらの中から流言を検出する．図 1 で今回の提案手法の流れを説明する．まず，投稿されるツイートの中から拡散される可能性の高いツイートを予め拡散可能性分類器によって分類する．
そして，流言訂正情報分類器によって取得した流言訂正情報ツ
イートをもとにして，拡散可能性の高いツイートの中から流言ツイートを検出する．流言検出に情報の拡散可能性を組み合わせるという，この新たな手法で流言検出の精度向上を目指す．

3. 2 拡散可能性分類器の構築
本研究では「拡散可能性分類器」という，拡散しそうか否か
でツイートを分類をする分類器を構築する．

3. 2. 1 使用データ
拡散可能性分類器の構築に用いたデータは，2015/12/17∼20のツイートから無作為に抽出されたリツイート数 100 以上のツ
イート 15,000 件と，リツイート数 100 未満のツイート 15,000件の計 30,000 件である．拡散したツイートかどうかはそのツ
イートのリツイート数をもとに判断することとし，閾値については今回は暫定的にリツイート数 100 とした．

3. 2. 2 素性

拡散可能性分類器の構築に用いた素性は表 1 の通りである．
単語の有無を用いた素性では，2. 2 節にて示した興梠ら [11]，安田 [2]，梅島ら [13] の研究を参考とし，理由を示す単語を「背景，理由，秘密，なぜ，何故，裏側，真実，知られざる，実態，とは」，方法を示す単語を「法則，作り方，方法，秘訣」，驚きを示す単語を「すごい，凄，驚，驚き，素敵，びっくり，ビッ表 1 拡散可能性分類器の素性

表2使用したツイートデータと拡散可能性分類器の分類性能

素性

型

次元数

ツイートデータの種類

画像の添付の有無

二値

130,000 ツイート

0.882

0.868

0.905

0.886

URL の有無二値

11,000 ツイート

0.868

0.843

0.904

0.873

ツイートした時間帯

二値

5

ツイートした日 (平日，休日)

二値

2

ツイートの先頭は【か二値

1

最初の形態素は固有名詞か

二値

1

2 番目の形態素は名詞か二値

1使用するデータは次の 2 つである．

場所を示す単語の有無

二値1（ 1 ） 3. 2. 1 節で示した 2015/12/17∼2015/12/20 のツイー

(2〜5，6〜9，10〜15，16〜19，20〜1 時)

Accuracy Precision Recall

F値

今回は「拡散した」の基準をリツイート数 100 以上と暫定的に定めることとする．

4. 1. 2 使用データ

ツイートの形態素数

整数1

ト 30,000 件 (正クラス 15,000 件，負クラス 15,000 件)

ツイートの感情指数（注 2）実数

1（ 2 ） (1) のデータから無作為に抽出したツイート 1,000 件

理由を示す単語の有無

二値

1

方法を示す単語の有無

二値1

驚きを示す単語の有無

二値1

特別を示す単語の有無

二値

1

拡散を促す表現の有無

二値

1!マークの数

整数

12 に示す．表 2 に示した結果から，3. 2 節で構築した拡散可能1

性分類器は 85%以上の正解率で拡散されるツイートとそうでな?マークの数

整数(正クラス 500 件，負クラス 500 件)
4. 1. 3 実 験 結 果
4. 1. 2 節で示した 30,000 件と 1,000 件のツイートデータを用いて，libsvm3.20 による 10 分割交差検定を行った結果を表いツイートを分類できることが分かった．また，30,000 件のツクリ」，特別を示す単語を「特別，スペシャル，とっておき，だけの，得，特，初，重大」，拡散を促す表現を「拡散，広めて，知らせて，RT，リツイート」と定めた．

3. 2. 3 学習アルゴリズム
分類器の学習には SVM(Support Vector Machine) を用いる．今回は，libsvm3.20 を用いてデータのスケーリング，パラ
メータ調整，分類器構築を行った．

3. 3 流言ツイートの検出
流言ツイートの検出は，次のアプローチで行う．
（ 1 ） 流言訂正情報のツイートを形態素解析し，文章中で最初に出てきた「デマ」という単語より前の一般名詞，
固有名詞，動詞を抽出する．
（ 2 ） 検出にかけるツイートを形態素解析し，一般名詞，固有名詞，動詞を抽出する．
（ 3 ） (1) で流言訂正情報から抽出した形態素が (2) で抽出した形態素にいくつ含まれているか数える．
（ 4 ） 検出にかける各ツイートに含まれていた (1) で抽出した形態素の平均個数以上が，ツイート中に含まれていればそのツイートは流言ツイートだと判断する．

イートを用いた場合と 1,000 件のツイートを用いた場合の比較
より，サンプル数の違いによる影響は低いとみられる．このため，以降は 1,000 件の方のデータを用いて実験を行っていく．

4. 2 流言ツイート検出の評価
本節では，3. 3 節で提案した流言ツイート検出方法について評価を行う．

4. 2. 1 実 験 内 容
まず，3. 3 節で説明した流言ツイートの検出方法がどの程度正しく流言ツイートを検出できるかを検証する．流言訂正情報であるツイートと，検出にかけるツイートのデータセットを用意し，それらのツイートに対して提案した検出方法を用いる．
次に，ツイートの拡散可能性を用いることの有効性を検討する．評価は，データセットの全ツイートに対して流言検出を行った場合と，拡散可能性分類器によって拡散されると分類されたツイートのみに対して流言検出を行った場合の 2 つの実験結果の比較により行う．

4. 2. 2 使用データ
本実験では，過去に Twitter 上で実際に拡散された 2 つの流言に関するデータを用いる．今回取り上げる流言は次の 2 つで
ある．

4. 実

験

本論文では，2 種類の実験による評価を行う．

4. 1 拡散可能性分類器の性能評価
本節では，3. 2 節で構築した拡散可能性分類器の評価を行う．

4. 1. 1 実 験 内 容
3. 2 節で構築した拡散可能性分類器が，どの程度正確に拡散したツイートを分類できるかについて libsvm3.20 による 10 分
割交差検定を用いて評価を行う．3. 2. 1 節でも説明した通り，（注 2）：感情指数の算出には，日本語評価極性辞書 (名詞編)ver.1.0 [14] [15] を用いた．

流言 1 「スマートフォンの発信画面で 110 を押して発信すると通信速度が速くなる」
流言 2 「年金運用失敗で損失額 21 兆 5000 億円」
それぞれの流言について「拡散した流言」「拡散しなかった流言」「流言に関連するジャンル」「その他の内容」のツイートを含む 40 件のツイートデータと，5 件の流言訂正情報を用意す
る．表 3 に流言 1 の流言訂正情報，表 4 に流言 2 の流言訂正情報，表 5 に 40 件のツイートデータの内訳を示す．

4. 2. 3 用いる流言の背景
4. 2. 2 で示した，本実験で用いる 2 つの流言の内容について詳しく説明する．

表3

表 6 流言 1 における流言検出の結果 (全ツイート対象)使用する流言 1 についての訂正情報

訂正情報番号
番号 ツイート本文

1
2
3
4

5

拡散流言 非拡散流言 流言関連

その他

1

0/2

1/4

2/4

4/30

110 にかけたら通信制限解除するていうデマの情報のやつがテ

2

1/2

2/4

2/4

4/30

レビのニュースであってた

3

1/2

2/4

2/4

4/30

「110 を入力すると通信速度が速くなる」のデマ拡散 22 府警

4

1/2

0/4

2/4

7/30

に影響

5

2/2

4/4

4/4

4/30

110 にかけると通信速度が向上する的なデマに騙される人って本当にいるんだなぁと

表 7 流言 2 における流言検出の結果 (全ツイート対象)

実際にやってて気が付かないものなのかな。110 なんて日時

訂正情報番号

生活では入力しないのでピンとこないのか。〜 通信制限を

1

3/3

5/5

3/4

2/28

解除できる裏ワザ広まる。実際は 110 番通報してしまうデマ

2

3/3

5/5

3/4

1/28

http://……

3

3/3

5/5

3/4

1/28

iPhone で 110って押して通話すると通信速度が速くなるって

4

3/3

5/5

4/4

9/28

いうデマが出回ってるようだけどこれ騙される人いるのか…？

5

0/3

0/5

0/4

0/28

表4

拡散流言 非拡散流言 流言関連

その他

表 8 拡散可能性分類器によって流言 1 のデータセットから省かれた使用する流言 2 についての訂正情報

ツイート数とその種類別件数
番号 ツイート本文

1

ツイート種類ツイッターで拡散されてた『年金損失 21 兆 5 千億円』ってデマだった。

拡散流言 非拡散流言 流言関連

その他

全ツイート (40 件)

2

4

4

30

抽出後 (23 件)

2

1

3

18

2

年金損失 21 兆 5 千億円デマの勢いが衰えない省かれたツイート数

0

3

1

12

3

年金損失 21 兆円のデマ、本当のところどうなってる？ なぜ

省いた拡散ツイート数

-

0

0

3

拡散したの？:

省いた非拡散ツイート数

-

3

1

9

正解率

-

1.0

1.0

0.75

私たちの公的年金に 21 兆 5000 億円の損失が出ているという話がネットで広がっています。これはツイッ
ターで拡散した人の誤解であり、... http://……

4

去年の段階で、最悪で 21 兆 5000 億円の損失が出る恐れがある
ことは分かっていたことじゃないか。それが伝言ゲームで断定調になったらしい。 年金損失 21 兆円のデマ、本当のところどうなってる？ なぜ拡散したの？ — THE PAGE http://……

5

大きな芸能ニュースの裏で 21 兆の話はデマ。短期に 7 兆マイナスだったことはマジ。
表 5 流言検出の実験で使用したデータの種類別件数
流言の種類 拡散流言

その他

計

流言 1

2

非拡散流言 流言関連

4

4

30

40

流言 2

3

5

4

28

40

表 9 拡散可能性分類器によって流言 2 のデータセットから省かれたツイート数とその種類別件数
ツイート種類

拡散流言 非拡散流言 流言関連

その他

全ツイート (40 件)

3

5

4

28

抽出後 (22 件)

2

5

2

13

省かれたツイート数

1

0

2

15

省いた拡散ツイート数

1

-

1

0

省いた非拡散ツイート数

0

-

1

15

正解率

0.0

-

0.50

1.0

流言 2: 年金運用失敗で損失額 21 兆 5000 億円
流言 1: スマートフォンの発信画面で 110 を押して発信する

2016 年 1 月下旬に Twitter 上で拡散された流言である．国が年金資金の運用を失敗してしまい 21 兆 5000 億円の損失がと通信速度が速くなる

2015 年 8 月下旬に Twitter 上で拡散された流言である．ス

出てしまった，という流言である．事実は，年金資金運用失敗

マートフォンのキーパッドで「1」を 2 回押した後に「0」を 1により想定される「最大損失額」が 21 兆 5000 億円になるとい

回押し，その 0.5 秒以内に通話ボタンを押すと通信制限が解除

うものであった（注 4）．流言を最初に発信した人がニュース中のされる，という流言である．110 番と書かずに 1 を 2 回，0 を「最大損失額」を実際に損失した額だと誤解して Twitter 上に

1 回と分かりにくく書いている点や，0.5 秒以内に通話ボタン

投稿してしまったことで，21 兆 5000 億円の損失が出てしまっを押すという制約をつけ，通話前に考える隙を与えないよう工たという流言が拡散されることになってしまったと考えられる．

夫されている点から，最初から他人を騙す目的をもって発信さこの流言の発端となった投稿者は既に当該ツイートを削除し，れた流言であると考えられる．この流言の拡散により，22 府県

Twitter 上で謝罪している．

（注 3）において 110 番への誤通報の増加が確認され，社会的混乱を招いた．

4. 2. 4 実 験 結 果
提案手法を用いて，4. 2. 1 節に示した流言検出の実験を行った結果を表 6，表 7 に示す．次に，40 件のツイートデータに対（注 4）：年金損失 21 兆円のデマ、本当のところどうなってる？ なぜ拡散し（注 3）：デマで 110 番誤通報急増 22 府県、ツイッターで拡散: 日本経済新聞

たの？—THE PAGE(ザ・ページ)

http://www.nikkei.com/article/DGXLASDG26H6F W5A820C1000000/

00000001-wordleaf

http://thepage.jp/detail/20160121-

表 10

流言 1 における流言検出の結果 (拡散すると思われるツイート
のみ対象)

訂正情報 No

拡散流言

非拡散流言

流言関連

その他

1

0/2 (± 0)

0/4 (-1)

1/4 (-1)

1/30 (-3)

2

1/2 (± 0)

1/4 (-1)

0/4 (-2)

1/30 (-3)

3

1/2 (± 0)

0/4 (-2)

1/4 (-1)

1/30 (-3)

4

1/2 (± 0)

0/4 (± 0)

2/4 (± 0) 7/30 (± 0)52/2 (± 0)

1/4 (-3)

3/4 (-1)

表 11

1/30 (-3)

流言 2 における流言検出の結果 (拡散すると思われるツイート
のみ対象)

図 2 メタデータを用いた素性に当てはまるツイートの分類結果ごと

訂正情報 No

拡散流言

非拡散流言

流言関連

その他

1

2/3 (-1)

5/5 (± 0)

2/4 (-2)

1/28 (-1)

2

2/3 (-1)

5/5 (± 0)

2/4 (-2)

1/28 (± 0)32/3 (-1)

5/5 (± 0)

2/4 (-2)

0/28 (-1)

4

2/3 (-1)

5/5 (± 0)

2/4 (-2)

5/28 (-4)

5

0/3 (± 0)

0/5 (± 0)

0/4 (± 0) 0/28 (± 0)の割合

して 3. 2 節で構築した拡散可能性分類器を用い，拡散すると思
われるツイートを抽出した結果とその内訳を示したのが表 8，
表 9 である．そして，拡散可能性分類器によって抽出された，
拡散すると思われるツイートに対して流言検出の実験を行った
結果を表 10，表 11 に示す．表中，括弧内に記されている数字
は表 6，表 7 にて示した全ツイートを対象とした結果からの検図 3 ツイート中の単語を用いた素性に当てはまるツイートの分類結
果ごとの割合出数の変化である．
表 8，表 9 から分かる通り，拡散可能性を用いることで拡散されていないツイートの一部を検出対象から省くことができた．
表 10，表 11 を見ると拡散可能性分類器によってツイートを省いた分，誤検出の数を抑えることができていることが分かる．
この結果から，誤検出を抑えるという観点において，流言検出に拡散可能性を用いることは有効であると考えられる．しかしながら流言 2 については，拡散している流言のうち 1 つが拡散可能性分類器によって省かれてしまったために検出できていな
い．この点については課題が残る．
一方，提案手法が正しく流言ツイートを抽出できるかについては，まだまだ改良の必要があると考える．表 6，表 7 の結果からも分かる通り，用いる訂正情報によっては検出すべきである拡散した流言ツイートが検出できなかった．今回提案した手法は本文の単純なマッチングのみで構成されていたが，それでは判断材料として不十分であったことが窺える．検出できなかったツイートについては次章の考察にて述べる．

5. 考

察

5. 1 拡散可能性分類器による分類結果
5. 1. 1 ツイートのメタデータをもとにした素性の有効性
ツイートのメタデータをもとにした素性 (画像の添付，URLの有無，投稿時間帯，投稿日は平日か休日か) に当てはまるツ
イートの割合を分類結果ごとにまとめたグラフを図 2 に示す．
図 2 より，分類結果が tp,fn のツイートに多く画像が添付されていることが分かるので，画像の有無はツイートが拡散するかどうかに大きく関わっているといえる．これは興梠ら [11] の研究結果に矛盾していない．一方で，URL の有無については画像添付ほどの傾向は見られなかった．また，ツイートの投稿時
間帯については，20∼1 時に投稿されたツイートに拡散された
ツイートが多く含まれており，他の時間帯と比較しても fn に含まれるツイート数と比べて tp に含まれるツイート数が多いことから，20∼1 時に投稿されたツイートは比較的高い割合で拡散したツイートを分類できていることが分かる．しかし，6∼9時に投稿されたツイートについては，tp に含まれるツイート
数に比べて fn に含まれるツイート数が圧倒的に多いことから，拡散したツイートをあまり分類できていないことが分かる．このことから，時間帯によって拡散するツイートの傾向は変化している可能性がある．このため，拡散したツイートをうまく捉えられていなかった朝の時間帯のツイートについて更に調査を行い，その傾向を究明する必要がある．投稿日が平日か休日かについても時間帯と同じことが言える．平日のツイートについては拡散したツイートを比較的よく分類できているが，休日のツイートについては拡散したツイートを捉えられていない．平日か休日かによっても拡散する要因は変化している可能性があることが窺える．

5. 1. 2 ツイートに含まれる単語をもとにした素性の有効性
次に，ツイート中で使用されている単語を用いた素性に当てはまるツイートの割合を分類結果ごとにまとめたグラフを図 3に示す．
図 3 より，まずどの素性についても当てはまるツイートの数が少なかったことが分かる．理由，方法，驚き，特別，拡散を示す単語については 3. 2. 2 節でも説明したように，こちらで用

表 12

分類結果ごとのツイートの形態素数平均値

tp

tn

fp

fn

43.23 21.62 23.19 38.02

で誤検出数を抑えることができている．この結果から流言検出に拡散可能性を用いることは誤検出抑制の観点から有効であると考える．
一方，拡散可能性を用いることによる正しい流言検出数の意したいくらかの単語に当てはまる単語があるかで判断を行っ変化を見る．表 10，表 11 に示す拡散した流言の検出数についたため，類義語を取りこぼしてしまっている可能性もある．同て，流言 1 については変化は見られないものの，流言 2 についじような意味を示す単語でよく使われている単語が他に有るか，ては減少してしまっていることが分かる．これは表 9 からも分

また拡散に大きく寄与するような表現などが他にもないか，調かる通り，拡散可能性分類器が拡散した流言を誤って省いたこ

査する必要がある．しかし，中でも拡散を促す表現については，とが原因である．これは拡散可能性を用いる欠点といえる．拡

その表現が入っているツイートが非常に高い可能性で拡散され散可能性分類器の分類精度は 4. 1. 3 節より，1,000 件のツイーていることが分かった．このことから拡散を促す表現についてトを用いた場合で 86.8%の正解率であり，90.4%の再現率であはツイートの拡散に大きく寄与していることが分かるので，分る．より取りこぼしの少ない正しい流言検出を実現するために類の際にこの素性に重みをつけるなどすると更に拡散されるツは，拡散可能性分類器の性能において再現率を向上させる必要

イートを的確に分類することができると考える．

がある．

5. 1. 3 分類を誤ったツイート

5. 2. 2 検出できなかったツイートの分析

まず，分類結果ごとのツイートの形態素数の平均値を表 12

今回の実験での流言検出結果において検出できなかったツに示す．表 12 より，拡散されているツイート (tp,fn) は形態素

イートについて考察する．流言 1 における流言検出について，数が比較的多い傾向にあることが分かる．しかし，fn のツイー

表 6 に示す結果からは，用いる訂正情報によっては流言ツイー

トを確認すると画像付きで文章が短いツイートが多く見つかっトが検出できていない場合があったことが分かる．今回用意した．このように，分類を誤ったツイートの中には，短文で拡散た，流言 1 に関する拡散した流言ツイート 2 件のうちの片方していたツイートが存在していた．形態素数 20 個以下の拡散は「書き直した笑 iPhone の人めっちゃいいやん」という本文されていたツイートは，今回用いたデータの中で拡散されていで，添付されている画像に流言の内容が明記されていたものでるツイート 500 件中，81 件であった．また，形態素数 20 個以あった．訂正情報 1,2,3,4 はこのツイートを検出できていなかっ下の拡散されていたツイートの中で画像が添付されていないもた．この結果より，本文のみの解析では流言検出手法としてはのは 81 件のうち 14 件のみであった．これより，短文で拡散さ不十分であることが窺える．この例の他にも，画像だけではな

れたツイートのほとんどには画像が添付されていたことになる．

く本文中の URL などに流言情報が含まれている場合やリプラ

図 2 にて確認した，画像の添付がツイートの拡散に寄与していイを使ってリプライ先の流言情報を訂正している場合なども考ることがこの結果からも分かる．このことから，画像の添付はえられる．また，社会情勢の様々な変化や流行の移り変わり，

ツイートの拡散可能性を見極める重要な要素であることが窺え

Twitter 上のトレンドの変化など，流言かどうかを判断するたる．そのような拡散可能性に大きく寄与する素性とそうでないめに活用できそうな要素は多く存在する．このことから，更に素性に対してそれぞれ適切な重み付けを行なうことで誤検出を正確な分類を実現するためには，検出に用いる判断材料を増や更に抑えられる可能性があると考えられる．

すことで幅広い流言ツイートに対して対応できるよう改良する

また，画像添付無しの短文にも関わらず拡散されていたツイートの投稿主はほとんどが著名人や企業の公式アカウント必要がある．
また，流言 2 における流言検出について，表 7 に示す結果かであった．このことから，投稿ユーザによって拡散の規模が変らは，訂正情報 5 が 1 つもツイートを検出できていないことがわってくることが確認できる．ユーザ間の拡散の規模の違いに分かる．流言ツイートを全く検出できなかった原因として，訂大きく関わっていると考えられるのは投稿主とリツイートした

正情報 5 中に抽出の対象となる流言関連の情報が存在しなかっユーザのフォロワー数である．フォロワーの数が多いほど，そたことが挙げられる．訂正情報 5 は表 4 にも示す通り「大きなの人のツイートやリツイートを見る人の母数は大きくなる．安芸能ニュースの裏で 21 兆の話はデマ。短期に 7 兆マイナスだっ田 [2] の研究では，解析したデータセットにおいて 20 回以上リたことはマジ。」というものであった．提案手法では「デマ」とツイートされているツイートは全て拡散されていく過程で 500いう単語以前の一般名詞，固有名詞，動詞のみを抽出するため，人以上のフォロワーを持つユーザにリツイートされていたとい

この訂正情報 5 から抽出される単語は「芸能ニュース，裏」のう調査結果がある．これより，投稿主やリツイートしたユーザみであった．数詞は抽出単語に含めていないため「21，兆」はのフォロワー数を新たに判断材料として取り入れることでよりこれに含まれていない．これをもとにして検出を行っていたた

良い分類ができるようになると考えられる．

めにどのツイートともマッチしなかったのだと考えられる．

5. 2 提案手法による検出結果

この考察に基づけば，数詞を抽出単語に加えればこのような

5. 2. 1 拡散可能性を用いたことによる流言検出結果の変化

ツイートも検出できそうであるが，新たな問題が発生した．数

まず，拡散可能性を用いることによる誤検出数の変化を見る．

詞を抽出対象に加えて全ツイートを対象に流言 2 のデータセッ

表 10，表 11 より，流言 1 については訂正情報 1,2,3,5，流言 2

トに対して行った流言検出結果を表 13 に示す．数詞を抽出対については訂正情報 1,2,3,4 において拡散可能性を用いること

象に加えた場合，流言ツイートは取りこぼしなく検出できたが，

表 13

流言 2 における数詞を加味した場合の流言検出の結果 (全ツ字数が多い訂正情報を用いた検出を苦手とすることが分かった．

イート対象)

そしてこの弱点より，長い文中から的確に訂正情報を抽出する

訂正情報 No 拡散流言

非拡散流言 流言関連

その他

性能がまだ不足していることが窺える．今回の提案手法の改善

1

3/3

5/5

4/4

4/28

すべき点の一つとして，文脈の情報を用いるなどして，流言訂

2

3/3

5/5

4/4

1/28

正情報が何を訂正しているのかを更に正確に抽出できるように

3

3/3

5/5

4/4

1/28

4

3/3

5/5

4/4

9/28

5

3/3

5/5

4/4

0/28

その一方で流言に関係したことを述べているツイートについても，流言ではないのに全て流言であると誤検出されてしまう結果となった．また，数詞は様々な場面で用いられる一般的な単語であるため，関係のないツイートを多く検出してしまう危険性も増える．このため，数詞を抽出する単語に追加するという手段とは違った方法によって解決する必要があると考える．

5. 2. 3 誤検出してしまったツイートの分析
次に，今回の実験での流言検出結果において誤検出してしまったツイートの傾向について考察する．誤検出の中で傾向として目立っていたのが，表 6 中の訂正情報 1,2,3,5 において，それぞれその他のツイートから 4 件が誤検出されてしまっていることである．これら 4 件はどれも同じツイートを誤検出してしまっており，それらのツイートには共通して「する」という単語が含まれていた．一方で，流言訂正情報 1,2,3,5 についても「デマ」という単語より前の本文中，つまり提案手法によって抽出の対象となった文章中にも「する」という単語が含まれていた．これが訂正情報 1,2,3,5 という多くの訂正情報で共通のツイートが誤検出されてしまった理由と考えられる．本来，流言情報を特定するための単語が入っているべきところに一般的な単語が入ってしまっていたことが，このような誤検出を引き起こしてしまった．このような事態を防ぐためには，訂正情報から抽出した形態素に含まれる一般的な単語を省く必要がある．

5. 2. 4 流言の種類ごとの検出率の違い
最後に，拡散された流言ツイートの検出率について流言の種類ごとに比較する．表 6，表 7 より，流言であるツイートについては流言 1 よりも流言 2 の方が正しく検出できていることが分かる．この検出率の違いは，文字数の違いによるものであると考える．流言自体を短い言葉で表しやすい内容であった流言

2 に比べて，手順を踏んで説明しなければならない流言 1 は流言自体の文字数が比較的多かった．
これに関連する結果として，表 6，表 7 中の訂正情報 4 による検出結果がある．流言 1,2 の訂正情報 4 は，表 3，表 4 から分かる通り，「デマ」という単語がツイートの後ろの方にあるという特徴を持つ．そして流言 1,2 共に訂正情報 4 を用いた検出において，その他のツイートの誤検出が他の訂正情報による検出よりも多いことが分かる．
「デマ」という単語が後ろの方にあることは，抽出対象の文字数がそれだけ多くなることを意味す
る．抽出対象が長い分，流言と直接関係ない単語もより抽出されてしまい，その影響でその他ツイートの誤検出が増えたと考えられる．
これらのことから今回提案した検出手法では，抽出対象の文改良する必要があるという点が挙げられる．

6. ま と め
本論文では，誰もが情報を発信できることで現在注目を集めている SNS から Twitter を取り上げ，Twitter 内で投稿された流言ツイートが利用者の混乱を招いているという問題に目を向けた．SNS 上で発生する流言による問題は情報が拡散されて初めて発生するものであり，拡散されない流言については被害が少ない分，大きな問題とはならない．本研究ではこの点から流言と拡散の関係性に注目し，流言検出の精度向上のために，流言検出と拡散可能性を組み合わせて用いるという新たな手法を提案した．今回提案した手法は，拡散される可能性が高いと判断されたツイートの中から，流言訂正情報に基づいて流言ツイートを検出するというものであった．そして提案手法の実現のために拡散可能性分類器を構築し，流言訂正情報を用いた流言ツイート検出がどの程度できるか実験を行った．
拡散可能性分類器については，ツイート 30,000 件を用いて訓練させた時に 88.2%の正解率，90.5%の再現率を得ることができた．また，ツイートの投稿時間帯や，投稿日が平日か休日かによって分類結果に差がみられた．このことから投稿時間帯や投稿日に応じて拡散に寄与する要因は異なっている可能性があることが分かった．他にも，画像添付の有無や形態素数といった複数の素性において，拡散されたツイートとされていないツ
イートの間にはっきりとした関係性が見られた．
流言ツイート検出の手法については，現段階では検出のための判断材料が本文しかなかったため正確な検出を行う上ではまだ不十分であったと考える．しかし，拡散可能性を用いることについては，拡散可能性分類器によって拡散しないと思われるツイートを対象から省くことにより，誤検出数を抑えることができるという点で有効性を見出すことができた．
これらの実験結果を踏まえた上で，本研究の貢献を以下に示す．

•

拡散する可能性の高いツイートを抽出する拡散可能性分
類器の実装

•

流言検出に拡散可能性を用いるという手法の提案•

流言検出に拡散可能性を用いることの有効性を示した検証結果

流言検出に拡散可能性を組み合わせるという新たな観点からの流言検出が有効であることを示すことができたため，流言が引き起こす SNS 上での実際の問題を解決することに貢献できたと考える．しかしながら，検出精度については従来の研究以上の結果は出せていないため，より正確な自動検出という点においては課題が残っていると言える．一方で，今回実装した拡散可能性分類器は，拡散するツイートを 9 割弱の正解率で抽出できたため，この分類器は流言検出に留まらず，様々な Twitter上の問題を解決する際に活用できると期待している．
今後は，情報拡散分類器と流言ツイート検出手法の実験結果から得られた傾向や問題点をもとにしてそれぞれに改良を加えることで，より正確な流言の自動検出の実現を目指す．また，平常時と災害時の違いを始めとし，社会情勢の変化や，愉快犯，
特定人物への嫌がらせ，ビジネス，誤報などといった流言を投稿する目的の違いなどによって流言ツイート自体の特徴や傾向も変化すると考えられる．今回取り扱った 2 つの流言についても，4. 2. 3 節で述べたように流言が投稿された目的はそれぞれ異なっていた．幅広い内容の流言に対応するためにも，そのような特徴や傾向を究明し，それに応じた検出法を考案することも必要であると考える．

文

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