DEIM Forum 2016 B2-4

マイクロブログを用いたユーザの訪問目的と動向の推定
野沢悠哉†

遠藤 雅樹†,††

江原

遥†

石川

博†

廣田

雅春†††

横山

昌平††††† 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†† 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††† 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 情報学部 〒 432-8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †{nozawa-yuya,endo-masaki}@ed.tmu.ac.jp, ††{ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp,†††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

日本国内の旅行者の数の増加傾向に伴い，ビジネスや観光といった旅行者の訪問目的・訪問動向などの観

光マーケティング情報の重要性が増している．現在，政府は旅行者の誘致活動や受け入れ体制整備のため，市場調査を用いてマーケティング情報を収集・公開している．しかし，これらの情報の粒度は大きく，旅行全体の訪問目的などはわかっても，実際のスポットの訪問目的・訪問動向といった，実際に求められる詳細な情報を取得する事は難し
い．一方，近年のマーケティング調査では，Twitter のようなソーシャルメディアからデータ分析を行う手法が利用されている．ソーシャルメディアでは，各ユーザが，即時にその場で投稿を行うため，粒度の細かい情報を得ることができる．そこで，本研究では，各ユーザの訪問におけるマーケティング情報を取得するため，Twitter の各投稿に対して，ユーザの訪問目的と訪問動向の推定，分類を行うことで，より粒度の細かい情報を取得する手法を提案する．
キーワード

Twitter，属性推定，観光調査
制限により，得られるデータの量には限界がある．また，調査

1. は じ め にを行う側が分析したい内容を表現する回答を正確に得ることが近年，観光は，基幹産業として重要な地位を占めている．観

可能な設問を設定することは難しい．さらに，たとえ，正確な光による消費活動は，運輸・宿泊・旅行サービス・飲食・農林設問が設定が出来たとしても，得られるデータは，設問の設定

水産・小売・製造などの産業全体への高い波及効果が期待されに従うため，たとえば，都道府県単位や，月単位の設問で得たている（注 1）．そのため，観光客数を増加させることは重要な課

アンケート結果を観光地単位などのそれより細かい粒度で分析

題であり，現在，様々な取り組み（注 2） が行われている．

することが出来ないことや，分析する対象に対して柔軟に用い観光客を増加させることを目的とした取り組みを効果的に行ることが出来ないなどのデータの質にも限界がある．

うためには，訪問先やその目的などの観光客の情報を正確に把そのため，アンケートによる調査に代わる方法として，観光地

握する必要がある．観光客に関する情報の中でも，観光客の動や商品に対する感想や意見などが投稿されている，ソーシャルメ（注 3）

向を得るために，政府は，旅行・観光消費動向調査や，訪ディアから観光情報を抽出する研究が盛んである [1]，[2]，[3]，[4]．

日外国人消費動向調査（注 4） などの市場調査を行っている．これ

特に，観光情報の抽出に適した情報源のひとつとして，Twit-らの調査では，たとえば，都道府県などの単位で観光客が訪問

ter（注 5） があげられる．Twitter では，ユーザはツイートと呼ばした地域をアンケートによって調査している．アンケートによれる短い文章を投稿する．一度に投稿可能な文字数が少ないこる調査の利点として，対面で調査を行っているなどの理由からとや，携帯端末での投稿が可能なことから，観光地などで体験アンケート結果の信頼性の高さがあげられる．また，調査を行した内容やその感想をユーザがその場で投稿することが多い．

う側が設問の内容を設定することができるため，設問に即した

Twitter から観光客に関する情報を抽出する場合、次のような情報を得やすいことも，アンケートによる調査の利点である．

利点があげられる．まず，調査のために，調査員などを派遣す

しかし，アンケート調査の欠点として，調査員などのコストのる必要がないため，少ないコストで，大量のデータを集めることができる．また，アンケートによる対面調査と比較して．分（注 1）：観光庁 観光立国の実現に向けて：

http://www.mlit.go.jp/common/000138664.pdf（注 2）：観光庁

観光地域づくりhttp://www.mlit.go.jp/kankocho/shisaku/kankochi/index.html（注 3）：観光庁

旅行・観光消費動向調査

析する内容を事前に決定する必要がないため，分析するニーズに合わせて，時間や空間などの粒度を決定することが可能である．
そこで，本研究では，観光客に関する情報を抽出する研究のhttp://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/shouhidoukou.html（注 4）：観光庁

訪日外国人消費動向調査

http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/syouhityousa.html（注 5）：https://twitter.com/

表 1 「観光」と「ビジネス」に該当する行動
観光

周遊観光，温泉，自然鑑賞，博物館・美術館，
コンサート映画演劇鑑賞，イベント参加，植物園，テーマパーク，トレッキング山登り，
海水浴，スポーツ観戦，エコツアー，
キャンプ・体験学習，保養・リゾート，
街歩き，動物園保養・リゾート，水族館，

ビジネス

別 [5]，[6]，[7]，[8]，年齢 [6]，[7]，[8]，[9]，政治的指向 [6]，[7]，[10]，居住地域 [7]，[8]，[11]，[12]，[13]，職業 [14]，[15]，立場 [16] などがげられる．本研究で取り組む，訪問者の訪問動向と，訪問目的の分類も，ユーザの属性の推定に関連する研究のひとつである．
また，Web 上の情報から観光情報を抽出する研究も，近年，釣り・クルーズ，修学旅行，ホームステイ，

盛んに行われている．中嶋ら [17] は，位置情報付きツイートをアマチュアのスポーツ活動，新婚旅行等用いて，観光ルートを推薦する手法を提案している．その際，本社・支店・工場などの訪問，取引先の訪問，収集したツイートを手がかり語や，品詞の特徴から，「食事」，

建設・土木等の監督，研修・セミナーへの参加，「景観」，「行動」の 3 つのカテゴリに分類している．また，新会議・大会・学会・コンベンションへの参加，見本市・展示会への参加，プロのスポーツ活動，
接待旅行・講演や演奏会の開催出演，

井ら [18] は，日本語と英語で記述された旅行ブログエントリを
対象に，
「買う」，
「食べる」，「体験する」，「泊まる」，「見る」，「そ

有給の研究・教育・調査活動・ボランティア活動，の他」の 6 種類のタイプに分類する手法を提案している．その視察取材，インセンティブツアー，ツアー添乗，際，情報利得を用いて各カテゴリ特有の手がかり語を収集し，その他業務目的のすべての活動等

その有無と転移学習を用いて SVM を行っている．
ユーザの属性の推定の際に用いられる手法は多岐に渡る．そひとつとして，Twitter のユーザから訪問者とその訪問期間をの中でも，教師あり学習を用いて属性を分類する場合は，特抽出し，訪問者の観光地での訪問動向や，その訪問目的を推定に，SVM (Support Vector Machine) が用いられることが多する．提案手法では，ユーザの各ツイートに対して訪問者の訪い．西村ら [12] は，Twitter のユーザに対し，プロフィールの問動向を訪問時におけるツイート群に対してユーザの訪問目的

Location に含まれる都道府県名をラベルとし，ツイート内の名を分類する．ここで，本論文において，日頃は，特定の地域で詞に基づいて作成した特徴量によるマルチクラス分類を用いてツイートをしているが，観光や，ビジネスなどの理由により，ユーザの居住地の推定を行っている．池田ら [8] は，Twitter の

短期間のみ別の地域でツイートするユーザを訪問者とする．訪ユーザのプロフィールに含まれる情報を用いて，AIC（赤池情

問期間とは，訪問者がその地域に滞在していた期間を表す．次報量基準）に基づいてプロフィール推定のためのキーワードリに，訪問目的とは，ユーザが訪問を行う理由を表し，「観光」とストを自動的に構築し，さらに，SVM を用いて，プロフィー「ビジネス」の 2 種類を本研究の推定対象とする．また，本研

ルごとのキーワードの出現傾向を学習することで，ユーザの性究において，「観光」と「ビジネス」に該当する行動は，観光庁

別，年齢，居住地の推定を行っている．榊ら [14] は，Twitterの旅行・観光消費動向調査の旅行目的を参考に作成した表 1 にのユーザの自己紹介文，投稿内容，被リスト名から，tf-idf を特従うとする．訪問動向は，ユーザがそのツイートの時点で何を徴量として SVM により，職種別にユーザの職業の推定を行っ行っているかを表す．本研究では，「観光」，「ビジネス」，「食事」，ている．野呂ら [16] は，ブログの記事本文の単語の出現頻度におよび「購買」の 4 種類の行動を推定対象とする．訪問動向を基づく特徴量を用いて SVM により分類する手法と能動態・受別に推定するのは，訪問目的のみでは，訪問者の行動の詳細が動態の出現頻度に基づいて作成した行為極性辞書を用いて分類わからないためである．たとえば，ビジネスで出張したユーザする手法から，著者がブログの記事に記載されたイベントにおが仕事の合間に観光や食事に該当する行動を行うことなどが予いて，主催者か参加者かの推定を行っている．

想される．しかし，観光を目的としたユーザと比較すると時間

これらの研究に対し，本研究では，Twitter を対象に，SVMの制約が考えられるため，ビジネスを目的としたユーザには短を用い，訪問者の訪問目的を「観光」，「ビジネス」に，訪問動

時間で楽しむことができる観光や食事を勧める必要があると考向を「観光」，「ビジネス」，「食事」，「購買」にそれぞれ分類

えられる．そのため，本研究では，訪問目的より詳細な訪問動する手法を提案する．１度の訪問に対して，観光とビジネスと向も推定する．

いった訪問目的で分類し，さらに，その中でも訪問中に訪問者

本論文の構成は以下の通りである．2 章では，関連研究につが行っている動向にも着目し，分類をすることで，ビジネス目

いて述べる．3 章では，Twitter を用いた訪問者の訪問目的と的の訪問者が観光をしていること等を発見できる点に新規性が

訪問動向を推定する手法について述べる．4 章では，実験を行ある．また用いる SVM に関しても，ツイートの本文には，複う手法について述べる．5 章では，提案手法により分類された数のクラスに属するものがあると予想し，マルチラベル SVM

結果を基に，評価実験を行い，比較，考察を行う．6 章では本を用いる点でも区別できる．

研究のまとめを述べる．

2. 関 連 研 究

3. 提 案 手 法
本章では，Twitter を用いた訪問者の訪問目的と訪問動向を

マーケティングなどに応用するため，ユーザの属性を推定推定する手法について述べる．本研究では，Twitter から取得する研究が盛んである．推定の対象となる主な属性は，性したツイートから，訪問期間のツイートを抽出し，訪問先での訪問動向の推定と訪問目的の推定を行う．

提案手法において，訪問動向の推定では，訪問中のそれぞれるという特徴があるため，MeCab の辞書に，新語に対応するのツイートごとに推定を行う．訪問動向のクラスは，前述したために ipadic を拡張した mecab-ipadic-NEologd（注 9） を利用し

4 つのクラス「観光」，「ビジネス」，「食事」，「購買」と，それ以た．次に，形態素解析された本文の集合に対して，tf-idf を適外のツイートを表す「その他」の 5 つである．

用し，ベクトル化する．そして，tf-idf の次元数を削減するた

訪問目的の推定では，ユーザの訪問全体に推定を行う．また，訪問目的の推定では，訪問動向の推定の結果を用いた推定手法と，SVM を用いた推定手法の 2 種類を提案する．訪問目的のクラスは，1 つの訪問期間に対して，「観光」，「ビジネス」と，それ以外の「その他」の 3 つである．

めに，LSA (Latent Semantic Analysis) [19] を用いた．同様の手順で，訪問期間文書もベクトル化する．

3. 4 「その他」のフィルタリング
本節では，クラスとラベルの中でノイズとなる「その他」の処理を行う手法について述べる．本研究において，訪問動向の3. 1 前 処 理

分類では，
「観光」，
「ビジネス」，「食事」，「購買」に属さない訪

本節では，ツイートの取得や，ツイートに対する前処理に問ツイートと，訪問目的の分類では，「観光」，「ビジネス」に属ついて述べる．Twitter からのツイートの取得には，Twitter

さない訪問期間文書を「その他」としている．そして，実際の，（注 6）を用いた．その際に，ツイートに付与され訪問期間中のツイートの集合にも，「その他」扱いとなるツイー

た位置情報に基づいて，日本国内で投稿されたツイートを取トが含まれていると考えられる．これ以降の手法では，訪問動得するように設定した．また，取得したツイートの中で，位置向の分類は 4 クラスを対象に行うため，事前に，「その他」にStreaming API（注 7）

情報共有サービスの FourSquareを経由して投稿されたと該当するツイートをフィルタリングする必要がある．また，訪思われる，本文中に「I’m at 地名 url」を含むツイートは削除

問目的の分類の SVM は 2 クラスを対象に行うため，事前に，した．また，リプライ，リツイートも排除した．それ以外のツ「その他」に該当する訪問期間文書をフィルタリングする必要

イートについては，取得したツイートの本文の url 部分と絵文がある．

字を削除した．

ここでは，「その他」をフィルタリングするため，SVM を用

3. 2 訪問先でのツイートの抽出

いて，2 クラス分類を行う．訪問期間ツイート，または，訪問

本節では，ユーザのツイートから，訪問者とその訪問の期間

期間文書に対して，人手により「その他」と「その他以外」にのツイートを抽出する手順について述べる．本論文では，日頃，クラスを付与したものをトレーニングデータとして，SVM を

東京都以外に滞在しており，観光や，ビジネスなどにより東京適用する．以降は，「その他以外」に属すると推定されたものを都に訪れた訪問者を推定し，推定された訪問者を対象とする．

対象に提案手法の説明を記す．

はじめに，ユーザのツイートを投稿時間順にソートする．次3. 5 訪問動向の推定手法に，訪問先の範囲の緯度経度を設定し，それぞれのツイートの本節では，それぞれの訪問ツイートを「観光」，「ビジネス」，

位置情報に基づいて，ユーザが訪問先で投稿した全ツイートを「食事」，「購買」の 4 つのクラスに分類する手法について述べ取得する．その後，訪問先で投稿した全ツイート数と，ユーザる．分類には，3. 3 節で作成したベクトルを特徴量としたマルの全ツイート数から，訪問先でのツイート数の割合を算出する．

チラベル SVM を適用する．訪問期間ツイートの中には「仕事その割合が閾値未満である場合，そのユーザを訪問者とする．

おわたー。風で散り始めてきたから板橋行って桜見に行こ。そ閾値は，0.1，0.2，... 0.5 のそれぞれを設定し，目視で確認しいえば現場でこんなの居た (; д)」のように，1 つのツイートて，0.3 とした．また，訪問者が訪問先で投稿したツイートをの中に，「観光」や，「ビジネス」などの複数の訪問動向を含むツ

訪問ツイートとする．

イートも存在する．そのため，訪問動向を推定するための方法

次に，訪問者の全ツイートの中で，訪問ツイートが連続してとして，マルチラベル分類が有効であると考え，1 つのツイーいる場合，その連続しているツイートの集合を１度の訪問期間

トに対して，「観光」，「ビジネス」，「食事」，「購買」，それぞれにおける訪問期間ツイート集合とする．訪問期間ツイート集合

が適切であるかを分類した．マルチラベルによる分類は，各クのそれぞれのツイートの本文を１つにまとめたものを訪問期間

ラスに該当するか否かの 2 値分類の SVM を組み合わせること文書とする．訪問ツイートは，訪問動向の推定に用いる．また，によって，実装した．

訪問期間文書は，訪問目的の推定の SVM に用いる．

3. 6 訪問目的の推定手法

3. 3 ベクトル化

本節では，訪問者の訪問期間における，訪問目的を推定する

本節では訪問ツイートの本文をベクトル化する手法について

手法について述べる．訪問目的のクラスは，
「観光」，
「ビジネ

述べる．はじめに，3. 2 節で抽出された，全ての訪問ツイート

ス」，それ以外の「その他」の 3 つである．本研究の訪問目的

本文に対し，形態素解析を適用し，名詞，動詞，および形容詞の推定では，訪問動向の推定の結果を用いた推定手法と，訪問（注 8）を抽出する．本研究では，形態素解析器として MeCabを用いた．しかし，ツイートの本文には，新語が多く含まれてい期間文書とマルチクラス SVM を用いた推定手法の 2 種類の手法を用いて実験を行う．
まず，訪問動向の推定の結果を用いた訪問目的の推定につい（注 6）：https://dev.twitter.com/overview/documentationて述べる．訪問動向推定の推定結果を用いて，訪問期間のクラ（注 7）：https://ja.foursquare.com/（注 8）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html（注 9）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd

表2

訪問ツイートと訪問期間文書のそれぞれのクラス，ラベルの件数
観光

ビジネス 食事

訪問ツイート 1,073

702

訪問期間文書

468

381

928

購買

その他

合計

659

1,754

5,107

349

1,198

ゼၥືྥ䛾᥎ᐃ
ゼၥ┠ⓗ䛾᥎ᐃ
䝟䝍䞊䞁ϭ

䝟䝍䞊䞁Ϯ

䝟䝍䞊䞁ϯ

ゼၥ䝒䜲䞊䝖䝟䝍䞊䞁ϰゼၥᮇ㛫ᩥ᭩

スを以下の手順で設定する．
（ 1 ） 訪問期間ツイート集合の中で，訪問動向の分類の結䛂䛭䛾௚䛃䝣䜱䝹䝍䝸䞁䜾

䛂䛭䛾௚䛃䝣䜱䝹䝍䝸䞁䜾

果が「ビジネス」のものが存在する場合，訪問期間のクラスは，「ビジネス」とする．これは，観光が目的で訪れた訪問者は，ビジネスに該当する行動をしないが，ビジネスが目的で訪れた訪問者は，仕事が終わった後などに，観光に該当する行動をする䝬䝹䝏䝷䝧䝹^sD䝟䝍䞊䞁ϭͲϭ᥎ᐃ⤖ᯝ䝟䝍䞊䞁ϮͲϭ᥎ᐃ⤖ᯝ

可能性があると考えられるためである．
（ 2 ） 1 以外の場合のビジネスと分類されなかった訪問期間䛂䛭䛾௚䛃䛸
᥎ᐃ䛧䛯䜙ᾘཤ

について，訪問動向の分類の結果が「観光」のものが存在する
場合，訪問期間のクラスは，「観光」とする．

ゼၥືྥ䛾᥎ᐃ⤖ᯝ䛛䜙ゼၥ┠ⓗ䜢᥎ᐃ

䝬䝹䝏䜽䝷䝇^sD（ 3 ） 1，2 の以外の場合は，訪問期間のクラスは「その他」とする．

䝟䝍䞊䞁ϭͲϮ᥎ᐃ⤖ᯝ䝟䝍䞊䞁ϮͲϮ
᥎ᐃ⤖ᯝ

䝟䝍䞊䞁ϯ
᥎ᐃ⤖ᯝ

䝟䝍䞊䞁ϰ
᥎ᐃ⤖ᯝ

その後，設定した訪問期間全体の推定クラスと正解クラスから訪問目的の推定結果を計算する．

図 1 実験全体図と実験のパターン

次に，訪問期間文書とマルチクラス SVM を用いた推定手法について述べる．訪問期間文書は 3. 2 節で述べたものであり，はじめに，本論文で行った実験の全体図を図 1 に示す．訪問3. 3 節においてベクトル化されている．それらを「観光」，「ビ

動向の推定では，訪問ツイートに対し「その他」のフィルタリ

ジネス」，「その他」でマルチクラス SVM により訪問目的の分ングを適用し，マルチラベル SVM を用いて訪問動向の推定を類を行う．

4. 実 験 方 法

行うパターン 1-1 と，適用せずにマルチラベル SVM を用いて
訪問動向の推定を行うパターン 2-1 の 2 種類の実験を行った．
訪問目的の推定では，訪問動向の推定で行ったパターン 1-1

本章では，Twitter のデータに対して，提案手法である訪問の結果から，「その他」であると分類された訪問ツイートを消去

動向と訪問推定の複数の組み合わせについて評価実験を行う．

し，訪問目的の推定を行うパターン 1-2 と，パターン 2-1 の結4. 1 実 験 条 件

果から訪問目的の推定を行うパターン 2-2，訪問期間文書に対実験に用いる Twitter のデータは，2015 年 3 月 11 日からし「その他」のフィルタリングを適用し，マルチクラス SVM

2015 年 10 月 28 日までの期間内に日本国内で投稿された，を用いて訪問目的の推定を行うパターン 3，適用せずにマルチ

105,610,964 件のツイートを用いた．3. 1 節，3. 2 節で述べた処クラス SVM を用いて訪問目的の推定を行うパターン 4 の 4 種理により，得られた東京への訪問者は 68,588 人，訪問ツイー

類の実験を行った．

トは 706,221 件，訪問期間文書は 218,052 件である．実験に用いる正解データを作成するため，訪問ツイートに「観光」，
「ビ
ジネス」，
「食事」，
「購買」，
「その他」のラベルを訪問期間の文書に「観光」，「ビジネス」，「その他」のクラスを人手により付与した．それぞれの件数を表 2 に示す．

5. 実 験 結 果
本章では，提案手法の有効性を検証するため，各実験パター
ンの結果を述べ，比較，考察を行う．

5. 1 「その他」のフィルタリングについて

その後，3. 3 節で述べた処理により，訪問ツイートと，訪問

はじめに「その他」のフィルタリングについて述べる．
「その期間文書をそれぞれベクトル化した．その際，LSA の次元数

他」のフィルタリングは，パターン 1-1，パターン 3 で用い，パは，100 次元から 500 次元までを 100 次元ずつ増やして，マルターン 1-1 では，訪問ツイートに対して，パターン 3 では，訪チクラス SVM を適用し，Accuracy が最も高かった 400 次元

問期間文書に対して適用される．訪問期間ツイートと訪問期間を以下の実験では用いる．

文書に対する「その他」のフィルタリングの分類結果を表 3 に，実験に用いる全ての SVM は，カーネル関数にガウスカーネ
ルを用いた．また，ハイパーパラメータである c と，γ は，5 交

分類によって消去された訪問ツイート，訪問期間文書の数とその割合を表 4 に示す．

差検定を行い，それぞれの実験で，最も Accuracy が高いもの

表 3 より，訪問期間ツイート，訪問期間文書のどちらに対しを用いた．分類結果を比較する為，評価指標として，Accuracy，ても，「その他」の Recall は低いことがわかる．これにより，「そ

Precision，Recall，F 値を用いる．

の他」フィルタリングでは，「その他」消去が十分でないことを

4. 2 実験パターン

示している．また，「その他以外」の Recall は高いため，誤消去

本節では，本論文で行った実験のパターンについて述べる．

が少ないこともわかる．また，表 4 より，訪問ツイートの「そ表5

表 3 「その他」のフィルタリングの適用結果：評価指標

パターン Accuracy
適用対象

Accuracy

訪問ツイート0.742

訪問期間文書0.730

属性名

Precision Recall

F値

1-1

0.544

訪問動向の分類結果
属性名

Precision Recall

F値

ビジネス

0.758

0.646

0.698

その他

0.852

0.326

0.472

観光

0.642

0.556

0.596

その他以外

0.722

0.97

0.828

購買

0.788

0.666

0.722

avg / total

0.770

0.744

0.700

食事

0.744

0.652

0.694

その他

0.442

0.228

0.266

その他

0.616

0.572

0.592

その他以外

0.752

0.940

0.834

avg / total

0.698

0.612

0.648

avg / total

0.664

0.730

0.670

ビジネス

0.718

0.650

0.676

観光

0.638

0.536

0.582

購買

0.724

0.676

0.696

消去割合 (%)

食事

0.728

0.644

0.684

2-1

0.570

表 4 「その他」のフィルタリングの適用結果：消去数
適用対象

属性名

適用前

適用後 消去数

訪問ツイート

ビジネス

702

665

37

5.270

その他

0.710

0.706

0.710

観光

1,073

1,038

35

3.262

avg / total

0.704

0.646

0.672

購買

659

643

16

2.428

食事

928

917

11

1.185

その他

1,745

1,177

568

32.550

ビジネス

468

447

21

4.487

ビジネス

432

53

16

70

88

79

観光

381

351

30

7.874

観光

42

579

52

78

206

155

その他

349

269

80

22.922

購買

19

42

430

49

49

90

食事

71

89

44

598

85

113

その他

78

175

42

81

671

212

訪問期間文書表 6 パターン 1-1 の提案手法によるラベルの推定結果とその正解
XXX
推定属性
XX
ビジネス 観光 購買 食事 その他 ラベルなし
XXX
正解属性
XX
X

の他」は，約 33%消去されている．それ以外のクラスの誤消去
は，数%にとどまっている．これらのことより，完全ではない
ものの，「その他以外」の数を保持したまま，「その他」の数を減らすことができているといえる．
次に，表 3 において，「その他」の Recall が低い原因につい

表 7 パターン 2-1 の提案手法によるラベルの推定結果とその正解
XXX
推定属性
XX
ビジネス 観光 購買 食事 その他 ラベルなし
XXX
正解属性
XX
X
ビジネス

452

47

25

79

115

82

観光

48

577

57

76

232

169

購買

て考察する．本実験において，「その他」に属するのは，訪問ツ

23

49

444

52

68

94

食事

85

82

49

597

105

127

イートでは，「観光」，「ビジネス」，「食事」，「購買」以外の訪問

その他

64

186

76

92

1,230

213

ツイート，訪問期間文書では，「観光」，「ビジネス」以外の訪問
期間文書である．そのため，「その他以外」に比べ，多様な内容のツイートが含まれており，特徴量のベクトルにばらつきがあることが原因と考えられる．

光の F 値が他の属性に比べ，低くなっていると考えられる．
また，パターン 1-1，パターン 2-1 の提案手法によるラベルの推定結果とその正解を対応させた結果を表 6，表 7 に示す．

「その他」を消去することで，「その他」を含むデータセット

表 6 と表 7 では，正解属性は人手によって付与されたラベルをは，本研究の目的に適した「その他」を含まないデータセット

表し，推定属性は，提案手法によって推定されたラベルを表す．

に近づくと考えられる．一方，「その他以外」を誤消去している

表 6，表 7 の両方において正解属性が「購買」の訪問ツイート

が，誤消去は僅かである．これらのことより，「その他」のフィが，他の属性に比べ，誤分類が少ないことがわかる．これは，ルタリングを行うことで，これ以降の推定の性能が向上するこ「購買」に属する訪問ツイートの本文には「買う」や「おみやとが期待される．

げ」などの単語が多く出現することが要因となり，他の属性に

表 3，表 4 より，「その他」のフィルタリングでは，「その他」

比べ，訪問ツイートのベクトルの多様性が少ないと考えられる．

の全てが消去されてはいないので，これ以降の実験でも，分類また，正解属性が「観光」の訪問ツイートが「その他」の属性に「その他」を含めている．

に多く推定されていることもわかる．これは，「観光」と「その5. 2 訪問動向の推定について他」に属する訪問ツイートのベクトルが，他の属性に比べ，ど次に，訪問動向の推定の性能について述べる．訪問動向の推

ちらもばらつきがあることが原因と考えられる．この問題につ定は，4. 2 節で述べた 2 種類の実験パターンがある．それぞれいては，観光を複数の属性に細分化するなどの対処が必要と考のパターンについての実験結果を表 5 に示す．

えられる．さらに，それぞれのラベルにおいて，「ラベルなし」表 5 において，パターン 1-1 とパターン 2-1 の全クラスの Fと推定される結果も多いことがわかる．本実験でのマルチラベ

値の平均はいずれも約 0.65 である．それぞれの属性ごとの F

ル SVM は，各属性において二値分類の SVM が構成されるた値を比較すると，パターン 1-1，パターン 2-1 いずれも，観光

め，どの属性にも属さない，「ラベルなし」の推定結果が生じる．

の F 値が低いことがわかる．ここで，表 1 において，ビジネス

たとえば，本来，「ビジネス」である訪問ツイートが，マルチラに比べ，観光に該当する行動の種類が多いことがわかる．そのベル SVM では「ラベルなし」と推定される可能性がある．こため，観光は，他の属性に比べ，訪問ツイートのベクトルにばのことから，マルチラベルの構成を「ラベルなし」が出現しな

らつきがあることが考えられる．結果として，分類の際に，観い構成に再構築する必要があると考えられる．

表8パターン Accuracy

1-2

2-2

3

4

0.760

0.720

0.654

0.652

合も，その期間の訪問目的を決定する要因は 1 つのツイートで訪問目的の分類結果
属性名

Precision Recall

F値ある．そのツイートを発見することが，訪問期間文書を用いる手法に比べ，訪問ツイートを用いる手法の方が容易であるため，

ビジネス

0.830

0.770

0.800

観光

0.740

0.720

0.730

その他

0.700

0.780

0.740

avg / total

0.760

0.760

0.760

ビジネス

0.790

0.740

0.760

次に，パターン 1-2 とパターン 2-2，パターン 3 とパターン

観光

0.750

0.640

0.690

4 をそれぞれ比較すると，「その他」を消去することで，訪問目

訪問動向の推定結果を用いる手法が分類性能が良いことが考え
られる．

その他

0.620

0.770

0.690

的の推定の分類性能が向上することがわかる．これは，「そのavg / total

0.730

0.720

0.720

他」を消去することで，他のクラスの分類性能が向上すること

ビジネス

0.704

0.796

0.744

と，訪問期間中に「ビジネス」と「観光」を行っていない訪問

観光

0.664

0.640

0.650

その他

を「その他」の訪問目的としていることが要因であると考えら

0.554

0.452

0.482

avg / total

0.654

0.654

0.646

ビジネス

0.654

0.852

0.742

観光

0.682

0.546

0.602

以外」と推定されたものを改めて「その他」と推定することは

その他

0.634

0.504

0.556

難しいことも確認した．しかし，訪問目的における「その他」

avg / total

0.658

0.654

0.642

は訪問動向における「購買」，「食事」と「その他」の集合であれる．5. 2 節では，あらかじめ「その他」を消去することで，他の属性の分類性能が向上することを確認した．同時に，「その他ると考えられるため，相対的に，訪問目的における「その他」
次に，表 5 においてパターン 1-1 とパターン 2-1 を比較するの分類性能が向上したと考えられる．このことから，訪問目的と，「その他」をフィルタリングした結果であるパターン 1-1 のの推定においては，「その他」を消去することが有用であると言評価指標の値が低下していることがわかる．また，パターン 2-2

える．

に比べ，
「その他」をフィルタリングしたパターン 1-1 では，「そ6. お わ り にの他」の全ての評価指標の値が低いこともわかる．一方，それ以外の属性については「その他」フィルタリングを適用したパ

本論文では，観光客に関する情報を抽出する研究の 1 つとし

ターン 1-1 の方が評価指標の値が高い．この結果は，「その他」て，Twitter に投稿されたツイートの位置情報と本文を用いるのフィルタリングの分類性能が良く，その分類で，「その他」とことで，ユーザの観光地での訪問動向と訪問目的を推定する手推定したものを消去したことが要因となっている．ここで，訪法を提案した．提案手法では，ユーザの中から観光地を訪れる

問動向の推定で用いる「その他」以外の 4 つのクラスのトレー

訪問者を発見し，訪問者のツイートを tf-idf と LSA に基づく

ニングデータを 1 つにしたものをフィルタリングの「その他特徴ベクトルを用いて，マルチラベル SVM により，訪問動向以外」のトレーニングデータとして SVM を行っている．そのを「観光」，「ビジネス」，「食事」，「購買」，「その他」に分類しため，訪問推定による SVM とフィルタリングの SVM によるた．その後，SVM の推定結果より訪問目的を「観光」，「ビジ「その他」の分類能力に大きな差はないと考えられる．結果とネス」，「その他」に分類した．評価実験では，訪問動向，訪問

して，フィルタリングによって，誤って「その他以外」と判定

目的の F 値は共に約 0.65 となった．

されたものを訪問動向の推定において改めて「その他」と分類

今後の課題として，訪問動向の推定の性能の改善がげられる．

するのは難しい．この問題については，今後の課題とするが，one-class-SVM などの，外れ値検知の手法を「その他」フィル

フィルタリングと，訪問動向の推定に用いる手法のどちらかをタリングに用いることや，マルチラベル SVM の「ラベルなし」

変更することで改善すると考えられる．

の推定結果に対処し，必ずラベルが振られるように SVM を構

5. 3 訪問目的の推定について築すること，「観光」に属する行動の種類を細分化し，「観光」の次に，訪問目的の推定の性能について述べる．訪問目的の推サブクラスを作ることなどから，訪問動向の推定の性能が改善

定は，4. 2 節で述べた 4 種類の実験パターンがある．それぞれすることが考えられる．また，提案手法による分類結果を可視のパターンについての実験結果を表 8 に示す．

化することもげられる．訪問目的別に，それぞれの訪問動向とパターン 1-2 とパターン 3，パターン 2-2 とパターン 4 をそれぞれ比較すると，訪問期間文書を使い，マルチクラス SVM
で訪問目的を推定する手法よりも，訪問動向の推定結果を用い

動向時の位置を可視化し，分析することで，観光客数の増加に有効な情報を得られることが考えられる．

謝

辞た手法が分類性能が良いことがわかる．これは，訪問期間文書を用いた手法では，訪問期間中の全てのツイートを 1 つの文書本研究（の一部）は傾斜的研究費（全学分）学長裁量枠戦略にまとめ，その文書からクラスを推定するのに対し，訪問動向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の推定結果を用いた手法では，訪問期間中の全てのツイートのタの分析・応用のための学術基盤の研究」による属性からクラスを推定していることが要因であると考えられる．
訪問期間文書を用いる場合も，訪問動向の推定結果を用いる場

文

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