DEIM Forum 2016 F1-4

マイクロブログストリーム中の位置参照表現に着目した
実世界イベントの時空間可視化伊藤 正彦†,††

吉永直樹†,††

豊田正史††† 情報通信研究機構ソーシャル ICT 推進研究センター 〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1†† 東京大学生産技術研究所 〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1
E-mail: †{imash,ynaga,toyoda}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

本稿では，マイクロブログ記事の位置参照表現を利用し，投稿中の各単語の時空間的な局所性を単位領域ごとに算出し，これを実世界イベントとしてワードクラウド表現により地理空間中に可視化する手法を提案する．提案手法では，まず，マイクロブログストリーム中の各投稿中に現れる地名や施設名などの位置参照表現を認識する．
次に，投稿中の各単語を，認識した地名や施設名の位置に紐付けて，局所的に観測された単語をローカルイベントとして認識する．地理空間ワードクラウドは時間経過に従って，そのサイズ，位置が変化し，時空間におけるイベントの影響を探索できる．実世界イベントとしては，限定された場所で行われるイベントに加えて，広範囲におよぶイベントなども考えられる．そこで，ローカルイベント群からグローバルイベントを抽出し，それらを 3 次元空間における多層地理空間ワードクラウド表現により可視化する．過去 5 年分からなるツイッターデータを用いて提案システムを構築し，いくつかの応用事例を用いて提案システムの有用性を示す．
キーワード

ソーシャルメディア, テキスト解析, 時空間情報可視化

1. は じ め にでは，まず，マイクロブログストリーム中の各投稿中に現れる地名や施設名などの位置参照表現を認識する．次に，投稿中の東京やニューヨークのような巨大都市では，様々な種類のイ各単語を，認識した地名や施設名の位置に紐付けて，局所的にベント（大規模集客イベント，交通事故，自然災害など）が日々観測された単語をローカルイベントとして認識する．抽出され発生しており，発生する領域，期間および影響範囲は様々であたローカルイベントは，地理空間ワードクラウドとして可視化

る．1 つのイベントの影響が広い領域に及んでいくこともあり，される．地理空間ワードクラウドは時間経過に従って，そのサこのような変化し続けるイベントを理解することは，都市計画，イズ，位置が変化し，時空間におけるイベントの影響を探索で交通管理，防災・災害対応の観点から重要になってくる．

きる．多くの実世界イベントは，野球の試合やコンサートのよ

モバイルデバイスの普及に伴うソーシャルメディアの急激なうな限定された場所で行われるが，地震やマラソンのような広発達により，過去には考えられなかった規模の人々の行動およ範囲におよぶイベントなども考えられる．そこで，ローカルイび考えを直接観察することが可能になっている．特に，Twitterベント群からグローバルイベントを抽出し，それらを 3 次元空などのマイクロブログは，場所と時間に関連する大量かつ詳細間の別レイヤに可視化する．この多層地理空間ワードクラウドなイベント情報をリアルタイムに発信かつ取得可能にし、最近により，個々のローカルイベントおよびグローバルイベントのでは，ほぼすべてのイベントにおいて，誰かしらがそこで何が探索，さらには，イベント間の関係の探索が可能になる．実際起きているかをマイクロブログに投稿している．に，過去 5 年分からなるツイートデータを用いて提案システム

このような投稿から時空間イベントを理解するために，地図上にワードクラウド表現でイベント情報を可視化する手法が提案されている [9], [14]．しかしながら，ユーザにより位置情報をタグ付けされた投稿は全体のうち 1%にも満たず，これらの手法では，本来ならイベントに関係するはずの大量の投稿を見を構築し，いくつかの応用事例を用いて提案システムの有用性を示す．

2. 関 連 研 究
2. 1 マイクロブログの投稿への空間位置関連付け落していることになる．また，イベントが地域限定のものか，既存のマイクロブログ投稿の時空間可視化研究の多くは，投広い領域に影響があるものなのかまで考慮して可視化をしてお稿に用いたモバイル端末の GPS 情報などを直接ユーザが付与らず，それらが時間的・空間的に変化していく様子を視覚的にした投稿のみを解析の対象としている [2], [9], [14] が，そのよう理解することも難しい．

な投稿は例えば Twitter の場合，全投稿の 1%に過ぎないこと

本稿では，マイクロブログストリーム中の投稿から，投稿時が知られており [10] 多くは Foursquare のような位置情報サー間，ジオタグおよび位置参照表現を利用し，ローカルイベントビスを介して発信されたもので，内容に乏しい．そのため，そ群およびグローバルイベントを抽出し，それらを 3 次元多層のような投稿のみを分析の対象とした場合，大多数のローカルワードクラウド表現により地理空間中に可視化する．提案手法

イベントは見逃すことになりかねない．ユーザの投稿位置を自動推定しようという試みもあるが [7]，その精度は 30km 程

地図上にワードクラウドとして可視化し，ユーザの指定した時度 [11] と細かい粒度で投稿の位置を推定することは難しく，本間間隔で更新する．以下で，マイクロブログストリームから一研究で取り扱うような局所性の高いローカルイベント検出に用時的ローカルイベントを検出する手法と，検出したイベントをいるにはまだ発展途上の段階にある．さらに，ユーザは必ずし地図上に可視化する手法をそれぞれ説明する．

も投稿位置に関係する情報を投稿するとは限らないという問題

4. 1 投稿からのローカルイベント検出もある．

Twitter では，位置情報が付与された投稿は全体のわずか

この問題に対し，Watanabe らは Foursquare の投稿から，位1%に過ぎないため，我々は投稿内容を元により多くの投稿を地置的曖昧性の少ない施設名を取り出し，これを用いて投稿に位図上の位置に関連づけることにした．具体的な手順としては，置情報を関連付けることを試みている [17]．我々はこの研究を位置情報を含む地名辞書を用意して，地図が辞書に登録された

参考に，施設名と共起する投稿中の名詞にも位置情報を暫時的地名を含んでいるとき，投稿をその地名の位置に関連付ける．に伝搬することで大規模な位置情報参照表現辞書を構築し，こここで問題となるのは，地名は必ずしも地図上の一点を指すとれを用いて投稿の位置情報を推定することを試みる．

は限らず，より広い範囲や，場合によっては複数の位置を指す

2. 2 ワードクラウド表現によるイベント可視化場合があることである．そこで我々は，地名に限らず特定の位マイクロブログストリームから抽出したイベントを地図上に置と強い関連を持つ位置参照表現を含む位置参照表現辞書を構

ワードクラウド表現で可視化し探索可能にする研究の多くは，築し，これを用いて投稿を特定の位置に関連づけることにした．

グローバルイベントのみに着目している [9], [14], [18]．これら

提案手法では，まず Foursquare のような位置情報サービスに対して、我々の手法では，マイクロブログストリームから局を介して投稿されたツイートを，我々の保持するツイートアー所性の高いローカルイベントと，広範囲に影響がおよぶグロー

カイブから列挙し，その投稿に含まれる施設名と位置を組み合バルイベントを自動抽出し，それらを 3 次元空間の異なるレイわせて位置参照表現辞書を構築した．続いてこの辞書に，特定ヤ上にワードクラウド表現で可視化を行う．の位置と強く関連付けられる名詞を追加することで辞書の規ワードクラウドには様々なレイアウト手法が考案されてい模を拡大する．具体的には，投稿を形態素解析し，テキストかる [8], [12], [15]．Cui および Wu らは，異なるタイムスタンプら名詞を検出したのち，その名詞を投稿中で共起する（上記のからなる複数のワードクラウド間で，同じ単語の位置変化を最辞書に登録されている）施設名の位置と関連付ける．一定頻度小にするレイアウト手法を提案している [4], [16] が，彼らの手現れた名詞について，関連付けられた位置の分散が閾値を下回

法は地理的な制約までは考慮していない．

るとき，その名詞とその平均位置を位置参照表現辞書に追加す

2. 3 2.5 次元表現を用いた多層情報可視化る．このようにして得られた位置参照表現辞書のエントリ数は3 次元空間に複数の可視化平面を重ねる 2.5 次元可視化手法

38,504 であった．

としては様々なものが提案されており，関連する情報の可視化，続いてこの位置参照表現辞書を用いてマイクロブログスト

時間変化の可視化，もしくは異なる可視化表現を用いた比較

リームの投稿中の地名と施設名を認識する．もし投稿が登録さ探索を可能にしている [1], [3], [6], [13]．VisLink [3] の手法では，れた位置参照表現を含んでいたら，その投稿はその位置参照表

ワードクラウド層と地図層との間にリンクを張ることによりそ現に紐づけられた位置に関連付ける．このようにして地図上のれらの間の関係性の探索を可能にするが，地理空間での単語出位置に関連付けられた投稿を，位置情報が直接付与されたツ現位置を考慮した複数ワードクラウド表現およびそれらの時間イートと区別して，関節的位置情報付きツイートと呼ぶ．

変化までは考慮していない．

3. データセット

我々が収集した位置参照表現辞書はマイクロブログストリー
ムで未来に発生するイベント名は含んでいないため，一時的なローカルイベントを位置情報付きツイートから以下の手順で検本研究ではマイクロブログデータとして，東京大学，喜連川・出する．我々はまず，形態素解析を用いて投稿中の名詞と未知豊田研究室で 2011 年 3 月 11 日から Twitter API を用いて収語を検出する．検出した語句 wi は，投稿の位置と関連付けら集したツイートデータを用いている．ツイートの収集は，30 人れる．ユーザが指定した位置グリッド集合 G と時間間隔についの著名 Twitter ユーザを初期ユーザセットとして過去の投稿をて， tf-igf (term frequency-inverse grid frequency) と呼ぶ取得するところから開始している．その後，彼らのタイムライスコアを計算し，特定の時空間グリッド gj ∈ G に特有の語句ン上でリツイートやメンションが行われたユーザを新たな対象を一時的ローカルイベントとして検出する:としてユーザセットに加え，同様に過去の投稿を取得する．このように，ユーザセットの拡大とタイムラインのトラッキング

freq(wi )|{g ∈ G}|
tf-igf(wi , gj ) = ∑log.
|{g∈
G : wi ∈ g}|freq(wi )を繰り返すことで，2015 年の時点で 200 万以上のユーザから約 250 億ツイートを蓄積している．

4. 提 案 手 法
提案手法では，マイクロブログストリーム中の投稿から，ユーザの指定した時空間粒度でリアルタイムにイベントを検知し，wi ∈gj

ここで，igf を過去の時間間隔にまたがって計算することでイベントのバーストを検知する．各グリッドごとに tf-igf スコ
アの top-n を一時的なローカルイベントとして可視化エンジンに入力する．

(I)

(II)
ྍど໬ᖹ㠃2
ྍど໬ᖹ㠃1

ྍど໬ᖹ㠃1

スタ数が閾値を超えた場合，その語句をグローバルイベントして扱う．（注 2）•

位置分散: クラスタ数は少ないが広い領域にわたって出現している語句も存在しており，これらをグローバルイベントとして抽出するために，各語句の出現位置の分散を計算している．分散の値が閾値を超える場合，その語句をグローバルイベントして扱う（注 3）．

Top-1 から top-k イベントまでスコア降順にグローバルイベン
ྍど໬ᖹ㠃1

ྍど໬ᖹ㠃0

トか否かを判断する．グローバルイベントと判断された場合，

図 1 複数の大規模集客イベント発生時における多層地理空間ワード

新たな可視化平面をローカルイベント群を表示する地表面の上クラウド可視化事例（2013 年 8 月 10 日，コミックマーケットに追加し可視化する．さらに，残りの上位イベント（を表す語と東京湾大華火祭が東京湾周辺で同日に行われた．
）句）が抽出されたグローバルイベント（を表す語句）と共起するかを確認する．共起する場合は，それらのイベントを抽出さ4. 2 多層地理空間ワードクラウド可視化れたグローバルイベントの可視化平面に追加し，以降，それら抽出された語句は地図上に多層ワードクラウドとして可視化のイベントに関してグローバルイベントかどうかの確認は行わされる．我々の開発している可視化エンジンは，限定された場ない．

所で起こるローカルイベント群から広範囲に広がるグローバル

図 1 は，二つのグローバルイベントが発生した日における多イベント群を区別し抽出する．抽出されたグローバルイベント

層ワードクラウド可視化の例である．一つ目のイベントは東京およびローカルイベント群は，3 次元空間における異なる可視ビッグサイトで行われるコミックマーケット（コミケ）で，50化平面上にそれぞれワードクラウドとして可視化される．可視万人以上が日本中から集まる（注 4）．コミケの開催日には，さま化平面は 3 次元空間の高さ方向に堆積され，3 次元多層ワードざまな場所で連動イベントが行われたり，コミケの行き帰りのクラウドを構成する (図 1)．一つの可視化平面にすべてのイベ人々およびそれを目撃した人々が様々な場所でコミケに関連しントを重ならないように可視化すると，レイアウトの都合上実た投稿を行う．そのため，朝の早い段階からグローバルイベン際の位置とは離れた場所にイベントを表示する必要が生じる．

トして抽出され，可視化平面 1 上に表示されている（図 1 (I)）．

そこで，複数の可視化平面を用いることで各可視化平面内でのまた，真夏に大量の人がビックサイトに集まったことによる気場所のずれを最小限に抑えた表示が可能とする．これにより，温上昇が話題になったことを表す関連イベントが可視化平面 1

異なるワードクラウド間でのイベントの位置関係の比較も容易上に追加されていることが確認できる．二つ目のイベントは晴になる．一方，これにより，重なり合った可視化平面間でのイ海埠頭で行われた東京湾大華火祭で，夕方過ぎからグローバルベントが重なって表示される問題が生じるが，この問題への対イベントとして抽出されている．そのため，図 1 (II) では二つ応として，可視化平面の表示／非表示の選択，および堆積するの可視化平面上にそれぞれのグローバルイベントが可視化され高さの変更をインタラクティブに行える．また，3 次元空間にていることが分かる．また，地表面である可視化平面 0 上には，おいてはユーザは視点を自由に変更できるため，重なりの少なローカルイベントである “ビル” “落書き” “取り壊し” などがい角度での探索を行える．イベントの時間変化は多層可視化平表示されていることが確認できる（図 1 (I) および (II)）．

面内のワードクラウド群をアニメーションさせることにより可

各イベントの規模や位置，特に，マラソンや竜巻のような移視化する．これにより，地図上に実際の雲が動いているような動するイベントの規模や位置を追跡するため，ワードクラウド表現を実現している．

表現を応用しそれらの可視化を行う．各語句クラスタは一つの可視化エンジンでは，まず，ユーザが選択している表示領域円として表現される．そして，その語句が円の中心に表示され内において可視化対象となる top-k イベントを決定する．そのる．クラスタの中心は，スコアと時間減衰を考慮した出現位置ために，表示領域内の各グリッドにおいて，それぞれの語句にの加重平均により求める．円と語句の表示サイズはクラスタに関する時間減衰を考慮した tf-igf スコアの合計を求め， top-k

含まれる出現の合計スコアの平方根で定義する．また，語句出イベントを決定する．

現のばらつき具合を観測するために，語句の各出現も小さめのグローバルイベントを抽出するために，ユーザが自由に設定可能な二種類の閾値を用意した：•円として表示している．各円のサイズはスコアを表し，透明度は時間減衰を表す．

クラスタ数: ある語句が特定の位置（緯度および経度）複数のイベントがほぼ同じ場所に出現した場合，それらが重においてのみ関連付いて投稿されているか，複数の位置に関連なり合うことを防ぐ必要がある．今回，スコアの小さな語句を付いて投稿されているかを確認する．そのために，過去 T 期間

スコアの大きな語句の下方もしくは上方に移動することで重なにおけるその語句の出現位置を密度ベースのクラスタリング手法である DBSCAN [5] によりクラスタリングを行う（注 1）．クラM inP ts) はユーザが自由に設定可能である．
（注 2）：本稿の事例ではクラスタ数閾値は 6 に設定している．
（注 3）：本稿の事例では位置分散閾値は 0.006 に設定している．

（注 1）：DBSCAN における二つのパラメータ (距離 ϵ および 最小ポイント数（注 4）：http://www.comiket.co.jp/archives/Chronology.html

りを防止する，という単純な方法を用いている．ほとんどの語句においては，語句の幅よりも高さの方が小さいため，左右よ6. ま と め

りも上下に移動する方が移動量が小さくすむ場合が多く，イベ

本稿では，マイクロブログストリーム中の投稿に対し，位置ント間の相対位置関係を維持できるため，このような手法を用

参照表現等を利用することで空間位置を関連付けし，ローカルいた．

イベントおよびグローバルイベントを抽出し，多層地理空間

5. 探 索 事 例

ワードクラウドによりその時間変遷を探索するための可視化手法を提案した．また，東京マラソンと有楽町駅火災という東京

5. 1 東京マラソン 2012

都内で発生した二つの大規模イベントを事例として時空間イベ

図 2 は東京マラソン 2012（注 5） が開催された 2012 年 2 月 26

ントの探索を行い，提案手法の有用性を示した．

日におけるイベント変遷を可視化した例である．
東京マラソンでは毎年約 35,000 のランナーが参加しており100 万人以上の人々が沿道から観戦をしている．東京マラソンのコース（注 6） は東京の西から東への移動，さらに南北間での 2度の折り返しを含む（図 2 (II) における A → B → C → B →D → B → E）．完走する多くのランナーは約 3 時間から 6 時間でゴールしており，各主要観戦ポイントにおける通過時間は表 1 のようになっている．また，多くの人々がランナーを応援するために主要観戦ポイント間を移動し，状況をツイッターなどに投稿している．
図 2 (I) から (VI) では，“東京マラソン” という大きなグローバルイベントとそれに関連する様々なイベントとそれらの時間変遷を観測できる．それぞれの時間のスクリーンショットにおけるイベントのサイズと場所は，その時間におけるランナーの走行位置を反映している．関連イベントのサイズと場所からイベントの詳細状況を探索することが可能である．

4. 1 節の手法により取得した間接的位置情報付きツイート数は 11,927 になり，ユーザにより直接に位置情報が付与されたツイート数 2,338 を大きく上回る．

5. 2 有楽町火災
図 3 では，2014 年 1 月 3 日における JR 有楽町駅の沿線火災
発生後のイベント時間変遷を可視化している．火災は午前 6 時半ごろに発生し，有楽町駅周辺が煙に包まれた影響で，東海道新幹線，JR 山手線などが長時間にわたり運転を見合わせた．1
月 3 日はまだ正月休みであり，多くの人々が寺社に初詣に訪れる期間であることもあり，多くの人々の移動に影響を及ぼした．
図 3 (I) においては，まだ早朝で人々の移動が始まっていな
いこともあり，“火災” イベントはローカルイベントの一つである．図 3 (II) においては，多くの人が移動を開始し各所で移動できないトラブルに巻き込まれたため，“火災” イベントはグローバルイベントして検出されていることがわかる．さらに，
図 3 (III) の可視化平面 2 上には，主要な寺社周辺に “初詣” イベントが出現していることが確認できる．

4. 1 節の手法により取得した間接的位置情報付きツイート数
は 22,482 になり，ユーザにより直接に位置情報が付与されたツイート数 3,070 を大きく上回る．

（注 5）：http://www.marathon.tokyo/info/past/2012/（注 6）：http://www.marathon.tokyo/info/course/文

献[1] Brooks, S., and Whalley, J. L. Multilayer Hybrid Visualizations to Support 3D GIS. Computers, Environment andUrban Systems 32, 4 (2008), 278–292.
[2] Chae, J., Thom, D., Bosch, H., Jang, Y., Maciejewski, R.,Ebert, D. S., and Ertl, T. Spatiotemporal Social Media
Analytics for Abnormal Event Detection and Examination
using Seasonal-trend Decomposition. In VAST (2012), 143–152.
[3] Collins, C., and Carpendale, S. VisLink: revealing relationships amongst visualizations. IEEE Trans. Vis. Comput.
Graph. 13, 6 (2007), 1192–1199.
[4] Cui, W., Wu, Y., Liu, S., Wei, F., Zhou, M. X., and Qu, H.
Context Preserving Dynamic Word Cloud Visualization. In
PacificVis (2010), 121–128.
[5] Ester, M., Kriegel, H., Sander, J., and Xu, X. A DensityBased Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial
Databases with Noise. In KDD (1996), 226–231.
[6] Itoh, M., Yoshinaga, N., Toyoda, M., and Kitsuregawa, M.
Analysis and Visualization of Temporal Changes in Bloggers’ Activities and Interests. In PacificVis (2012), 57–64.
[7] Kinsella, S., Murdock, V., and O’Hare, N. ”i’m eating asandwich in glasgow”: Modeling locations with tweets. In
SMUC (2011), 61–68.
[8] Koh, K., Lee, B., Kim, B. H., and Seo, J. ManiWordle:
Providing Flexible Control over Wordle. IEEE Trans. Vis.
Comput. Graph. 16, 6 (2010), 1190–1197.
[9] MacEachren, A. M., Jaiswal, A. R., Robinson, A. C.,
Pezanowski, S., Savelyev, A., Mitra, P., Zhang, X., andBlanford, J. SensePlace2: GeoTwitter Analytics Support
for Situational Awareness. In VAST (2011), 181–190.
[10] Middleton, S., and Middleton, L. Real-time crisis mappingof natural disasters using social media. IEEE Intelligent
Systems 29, 2 (2014), 9–17.
[11] Schulz, A., Hadjakos, A., Paulheim, H., Nachtwey, J., , andMühlhäuser, M. A multi-indicator approach for geolocalization of tweets. In ICWSM (2013), 573–582.
[12] Seifert, C., Kump, B., Kienreich, W., Granitzer, G., andGranitzer, M. On the Beauty and Usability of Tag Clouds.
In IV (2008), 17–25.
[13] Shen, Z., Ogawa, M., Teoh, S. T., and Ma, K.-L. BiblioViz: a System for Visualizing Bibliography Information.
In APVis (2006), 93–102.
[14] Thom, D., Bosch, H., Koch, S., Wörner, M., and Ertl, T.
Spatiotemporal Anomaly Detection through Visual Analysis of Geolocated Twitter Messages. In PacificVis (2012),41–48.
[15] Viégas, F. B., Wattenberg, M., and Feinberg, J. Participatory Visualization with Wordle. IEEE Trans. Vis. Comput.
Graph. 15, 6 (2009), 1137–1144.
[16] Wu, Y., Provan, T., Wei, F., Liu, S., and Ma, K. SemanticPreserving Word Clouds by Seam Carving. Comput. Graph.
Forum 30, 3 (2011), 741–750.

表 1 東京マラソン 2012 におけるランナーのおおよその通過時刻

A
トップランナー

9:10

3 時間ランナー
6 時間ランナー→ B→ C→ B→ D→ B→ E

9:40

9:55

10:13

10:34

10:55

11:17

9:11

9:53

10:15

10:41

11:10

11:40

12:11

9:24

10:49

11:32

12:24

13:22

14:22

15:24

(I)

(II)

(III)

A. ᪂ᐟ(䝇䝍䞊䝖)

D. ὸⲡ
B. 㖟ᗙ/᪥ẚ㇂

C. ရᕝE. 䝡䝑䜾䝃䜲䝖
(䝂䞊䝹)

(IV)

(V)

(VI)

図 2 多層地理空間ワードクラウドによる東京マラソン 2012 開催日におけるイベント変遷の可視化(I)

図3(II)

多層地理空間ワードクラウドによる，2014 年 1 月 3 日有楽町駅における火災発生日におけるイベント変遷の可視化例[17] Watanabe, K., Masanao, M., Okabe, M., and Onai, R.
Jasmine: A Real-time Local-event Detection System basedon Geolocation Information Propagated to Microblogs. In
CIKM (2011), 1091–1102.
[18] Bosch, H., Thom, D., Heimerl, F., Puttmann, E., Koch, S.,
Kruger, R., Worner, M., Ertl, T. ScatterBlogs2: Real-time
Monitoring of Microblog Messages through User-guided Filtering. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 19, 12 (2013),
2022–2031.

(III)