DEIM Forum 2016 B3-3

マイクロブログユーザの地域による嗜好の違いの分析
高橋一希†

加藤大受††,†††

遠藤 雅樹††,††††

横山 昌平††††††

江原遥††

廣田 雅春†††††

博††

石川

† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191-0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 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††† ウイングアーク１ｓｔ株式会社 〒 150-0031 東京都渋谷区桜丘町 20-1 渋谷インフォスタワー
†††† 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: †takahashi-kazuki@ed.tmu.ac.jp, †††kato.d@wingarc.com, ††††endou@uitec.ac.jp,††{ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp,
あらまし 近年，Twitter をはじめとするマイクロブログサービスの急速な普及に伴い，マイクロブログを用いてユーザの嗜好を抽出・推定しようとする研究が多く行われている．マイクロブログは，スマートフォンなどを利用することにより，その場で即時に投稿する事が可能であり，ユーザの嗜好を反映しやすいため，こうした研究に適している．
この時，ある事柄に対するユーザの嗜好は日本全国で等しいとは限らず，ユーザの居住地や環境などで異なる事が想定されるため，地域差を考慮してユーザの嗜好を抽出する事が重要である．しかし，我々の知る限り，こうした研究は従来行われていない．そこで，本研究では，Twitter から収集した情報を用いて，Twitter ユーザの嗜好の地域差を分析する．各ユーザの一連のツイートからユーザの居住地を推定し，地域による嗜好の違いを推定する．
キーワード

感情分析，Twitter，位置情報

1. は じ め に高

近年，Twitter（注 1）などのマイクロブログの普及によって，一般の人々の様々な投稿を，大量に取得することが容易になった．

Twitter では，ユーザは，ツイートと呼ばれる短い文章を投稿する．一度に投稿可能な文字数の少なさや，携帯端末での利用が可能であることから，投稿が容易であることが特徴である．とが多いと考えられる．そのため，Twitter から，ユーザの嗜抽出・推定することは，観光を計画している人への情報提供や，商品のプロモーションを行う際に，有用であると考えられる．

感情スコア 高関心度 高関心度 高

感情スコア 低

感情スコア 高

関心度 低

関心度 低

関心度

したがって，様々な事柄についての感想をその場で投稿するこ
好を抽出・推定する研究が盛んである [1], [2]．ユーザの嗜好を

感情スコア 低

低
低

感情スコア

高

ユーザの嗜好を推定する際に，ある事柄に対するユーザの嗜好は，居住地や年齢，性別などのユーザの属性によって異なる

図 1 感情スコアと関心度を用いた分析ことが予想される．例えば，うどんが有名な香川県に住む人々
は，うどんに対する関心が他の地域よりも高いなど，特産品や郷土料理などに対する嗜好は，地域によって異なると考えられる．また，海に面している都道府県と内陸の都道府県では海に対する関心が異なるなど，気候や地形などの環境に対する嗜好も，地域によって異なると考えられる．住んでいる地域によって，ある事柄に対する人々の嗜好に違いがある場合，適切な観光情報の提供のためには，居住地を考慮した嗜好の分析を行う必要がある．

そこで，本研究では，Twitter に投稿されたツイートから，ユーザの居住地ごとに，ユーザの嗜好を，ユーザの「感情スコア」と「関心度」の２つの観点から分析する手法を提案する．
ここで，感情スコアは，ユーザのある事柄に対する感情がポジティブ (肯定的) であるか，ネガティブ (否定的) であるかを表す値である．また，関心度は，ユーザのある事柄に対する関心の程度を表す値である．
適切な観光情報の提供のために，ユーザの嗜好を感情スコアと関心度を用いて分析する理由を図 1 を用いて説明する．例え（注 1）：https://twitter.com/

ば，ある商品のプロモーションのために，ある商品に対する嗜好を分析することを考える．ある商品に対して，感情スコアが地域ごとに，ある事柄に対する嗜好を分析する．

高く，関心度も高い地域では，人々のその商品への好感は高く，マイクロブログを用いた情報抽出に関する研究として，以下関心も高いと考えられる．したがって，その地域において，適の研究が挙げられる．齋藤ら [7] は，ソーシャルブックマーク切な商品提供が可能であると言える．一方，ある商品に対して，サービスで使われるタグを用いて類語辞書を構築し，Twitter感情スコアが低く，関心度も低い地域では，人々のその商品へユーザの興味抽出とユーザ推薦を行っている．風間ら [8] は，の好感は低く，関心も低いと考えられる．したがって，その地

Twitter における返信や非公式リツイート，本文中の URL を用

域において，適切な商品提供は見込めず，他の地域での商品提いて情報伝播ネットワークを抽出する方法を提案し，抽出した供を考える必要がある．

情報伝播ネットワークを分析して，興味深い議論を発見するた

重要なこととして，商品のプロモーションを考えた際，感情めに有用と思われる特徴について述べている．池田ら [9] は，ツスコアと関心度のどちらが低いかで，対策が分かれることが考イートからプロフィール推定のためのキーワードリストを構築えられる．ある商品に対して，感情スコアが高く，関心度が低し，SVM (Support Vector Machine) を用いて，プロフィールい地域では，人々のその商品への好感は高いが，関心は低いとごとのキーワードの出現傾向を学習することで，Twitter ユー考えられるため，その商品への関心を高くするためのアプロー

ザのプロフィール推定を行っている．これらの研究は，Twitterチが必要であると言える．具体的には，その商品についての広を用いて情報抽出を試みているという点で本研究と類似してい告や商品を増やすなどの方法が挙げられる．また，ある商品にるが，ツイートに付与されている位置情報を考慮していないと対して，感情スコアが低く，関心度が高い地域では，人々のそいう点で，本研究とは異なる．の商品への好感は低いが，関心は高いと考えられるため，その地理情報に注目して情報を抽出する研究として，以下の研究

商品への好感を高くするためのアプローチが必要であると言えが挙げられる．Kotera ら [10] は，デジタルマップサービスとる．具体的には，その商品についての特徴や良さを詳細に説明

検索サービスにおいて，ユーザに適切な地理情報とカテゴリのするなどの方法が挙げられる．

推薦を行うため，ユーザの地図操作やカテゴリ選択履歴に基づ

以上では，簡単な例として，商品のプロモーションを挙げた

いて，ユーザの興味度モデルを提案している．奥ら [11] は，語が，本研究の分析手法は他の利用可能性もある．例えば，旅行句の地域限定性に着目することで，旅行先などの現地ならでは者に対して，「雪」などの季節が関連する事柄について情報提供の語句を自動的に抽出している．地域限定語句を抽出するためを行う場合，季節・地域ごとの嗜好の地域差を分析し，これをの尺度として，IDF および地域関連重みとよばれる尺度の組合提供することが可能である．

わせにより定義された，地域限定性スコアを提案している．遠本論文の構成は次のとおりである．2 章では本研究の関連研

山ら [12] は，都道府県単位で Twitter の位置情報付きツイート

究について述べる．3 章では感情スコアと関心度を用いた嗜好を収集し，局所的単語と普遍的単語を識別することで，偏在性の分析方法を述べる．4 章では嗜好の分析結果とそれに対する及び遍在性の可視化を行っている．本研究では，ツイートに付考察を述べる．5 章では季節を考慮した可視化の結果とそれに与された地理情報に基づいて，その地域に住む人々のさまざま対する考察を述べる．6 章では本論文のまとめと今後の課題をな事柄に対する嗜好を分析する．

述べる．

2. 関 連 研 究

3. 提 案 手 法
本章では，ある事柄に対するユーザの嗜好を，地域ごとに分テキストの極性分析に関する研究として，以下の研究が挙げ析する手法について述べる．本研究では，ユーザの嗜好として，られる．山本ら [3] は，中村明の感情表現辞典 [4] で分類されたある事柄に対するユーザの感情スコアと関心度をそれぞれ分析「喜」，「好」，「安」，「哀」，「厭」，「怖」，「怒」，「恥」，「昂」，「驚」する．の 10 軸を参考に，ツイートの感情分析に適した Twitter 感情

3. 1 ツイートの取得とユーザの居住地推定軸の提案を行っている．若井ら [5] は，感情表現辞典と Yahoo!

本節では，分析に用いるツイートの取得方法と，ツイートに映画（注 2） のレビューを用いて感情語辞書を構築することによっ付与された位置情報を用いた，ユーザの居住地の推定手法にて，Twitter 特有の表現を考慮した感情を抽出する方法を提案

ついて述べる．はじめに，分析に用いるツイートの取得方法にし，映画の実況ツイートを時系列毎に分析している．池川ら [6]ついて述べる．Twitter からのツイートの取得には，Twitter

は，ツイートの感情極性を正しく推定するために，中村の感情Streaming API （注 3） を用いた．その際に，ツイートに付与され表現辞典に含まれる感情語を参考に positive と negative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得を表す 2 次元ベクトルの感情極性値を割り当てた感情語辞書をするように設定した．日本国内でツイートを投稿したユーザに作成し，顔文字の感情極性を推定している．これらの研究では，ついて，ユーザが最も多くツイートを投稿している都道府県を，極性を分析する際に，ユーザの属性を考慮していない．しかし，そのユーザの居住地であるとみなし，ユーザの居住地をそれぞ居住地などのユーザの属性によって，感情極性には差異があるれ推定する．ユーザが住んでいる地域ごとに，ある事柄に対すことが予想される．そこで，本研究では，ユーザが住んでいるる，その地域に住むユーザ全体の感情スコアと関心度を求める．

（注 2）：http://movies.yahoo.co.jp/（注 3）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

3. 2 単語極性辞書の作成

トの本文には，通常の形態素解析器ではうまく抽出することが本節では，ツイートに含まれている単語から，ツイートごとできない単語が多く存在するため，MeCab の辞書に，新語ににある事柄に対する感情スコアを分析するために用いる，単語対応するために IPAdic を拡張した mecab-ipadic-neologd（注 6）

極性辞書について述べる．本論文では，奥村らが作成した単語を追加した．ツイートに含まれる単語をすべて基本形にした後，（注 4）

感情極性対応表を用いることで，ある事柄に対する印象を単語極性辞書に含まれている形容詞を抽出した．

分析するために用いる単語極性辞書を作成する．感情極性とは，次に，ある事柄について言及しているユーザについて，あるその単語が一般的に良い印象を持つか，悪い印象を持つかを表事柄に対する感情スコアをユーザごとに求める．ここで，ユーした二値属性である．例えば，「良い」，「美しい」などはポジ

ザのある事柄に対する感情スコアは，ユーザがある事柄についティブな極性，「悪い」，「汚い」などはネガティブな極性を持って言及したツイートの感情スコア Ftweet の平均を，0 から 1 のている．奥村らの単語感情極性対応表は，語彙ネットワークを値をとるように，正規化したものである．

利用して，これらの感情極性の値を自動的に計算されたもので，次に，地域ごとに，ある事柄に対する感情スコアを求める．

−1 から 1 までの範囲で実数値が付与されている．極性値が −1

ここで，地域ごとのある事柄に対する感情スコアは，その地域に近いほどネガティブであり，1 に近いほどポジティブである．に住んでいるとされるユーザの，ある事柄に対する感情スコア

本研究では，単語感情極性対応表から，ポジティブであるか，の平均である．本論文では，日本を北海道，東北，関東，中部，ネガティブであるかが明白であると考えられる形容詞を人手で関西，中国，四国，九州・沖縄の 8 つの地域に分けた場合と，選択し，単語極性辞書を作成する．単語感情極性対応表から形

都道府県ごとに分けた場合の 2 つの場合について，地域ごとに容詞を選別するため，単語感情極性対応表にある語を形態素解ある事柄に対する感情スコアを求める．地域ごとのある事柄に析し，分割されず形容詞であると判断された語のみを抽出した．

対する感情スコアは，0 から 1 の値をとり，値が 1 に近いほど，（注 5）

このとき，形態素解析器として，MeCabを用いた．次に，抽出した形容詞について，感情極性が明白である形容詞を 10

その地域に住むユーザ全体の，ある事柄に対する感情スコアが高いことを示す．

人の実験協力者に協力してもらい，人手で選択する．実験協力

3. 4 ある事柄に対する関心度の算出手法

者には，形態素解析によって抽出した形容詞 305 語のうち，ポ本節では，ある地域のある事柄に対する関心度を算出する手ジティブであるか，ネガティブであるかが明白であると考えら法について述べる．ある事柄に対して関心のあるユーザは，それるものを選択してもらう．これらの実験協力者が選択した形の事柄を示す単語を含めてツイートを投稿すると考えられる．

容詞のうち，半数以上の実験協力者が選択した形容詞のみを用

そこで本研究では，地域のある事柄に対する関心度を，ある事いて単語極性辞書を作成した．このとき，単語感情極性対応表

柄について言及しているユーザの，その地域に住んでいるユーにおいて，正の値を持つ形容詞の感情スコアを表す値を 1 に，ザに対する割合であるとする．地域のある事柄に対する関心度負の値を持つ形容詞の感情スコアを表す値を −1 に設定した．

は，0 から 1 の値をとり，値が 1 に近いほど，その事柄につい作成した単語極性辞書の中で，感情スコアを表す値が 1 であるて言及しているユーザの割合が大きく，地域全体の関心が高い

形容詞の数は 87，感情スコアを表す値が −1 である形容詞の数ことを示す．

は 183 であった．

4. 可視化と考察

3. 3 ある事柄に対する感情スコアの算出手法
本節では，ある地域に住むユーザ全体の，ある事柄に対する本章では，3 章で述べた手法を用いて，複数の事柄に対する感情スコアの算出手法について述べる．作成した単語極性辞書

感情スコアと関心度を地域ごとに算出し，可視化と考察を行う．

を用いて，ある事柄について言及したツイートの感情スコア

本研究では，分析に用いるデータとして，2015 年 5 月 1 日

Ftweet を求める．ここで，ある事柄を示す単語を含むツイートから 2016 年 1 月 31 日までの期間に，日本国内で投稿された，を，その事柄について言及したツイートであるとする．ある事位置情報が付与されたツイートを用いた．日本国内で投稿され柄について言及したツイートの感情スコア Ftweet の算出は，式たツイートは，21,514,316 件であった．また，この期間に日本(1) を用いて行う．

国内において，位置情報が付与されたツイートを投稿したユー

Ftweet =∑word∈tweetsword
nwordザは，505,248 人であった．それぞれに地域について，感情ス(1)

ここで，sword は，ツイートに含まれる単語のうち，作成したコアと関心度を算出し，可視化を行う．地図上への可視化については，ウイングアーク１ｓｔ株式会社の MotionBoard（注 7）を用いた．

単語極性辞書に含まれる形容詞に付与されている値である．ま「富士山」に対する，日本を 8 地方区分に分割した場合の，た，nword は，ツイートに含まれる単語のうち，作成した単語地域ごとの感情スコアと関心度を図 2 に示す．図 2 において，極性辞書に含まれる形容詞の数である．このとき，ツイートに地域に塗られた色は，その地域の「富士山」に対する感情スコ含まれる単語を抽出するため，感情極性辞書を作成する際と同アを表しており，感情スコアが高いほど地域の色は赤に近づき，様に，MeCab を用いて形態素解析を行った．その際に，ツイー（注 4）：http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pubs/pn_ja.dic（注 6）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd（注 5）：http://mecab.sourceforge.net/（注 7）：http://www.wingarc.com/product/motionboard/図 2 「富士山」8 地方区分可視化結果

図 4 「スキー」8 地方区分可視化結果

図 3 「富士山」47 都道府県可視化結果

図 5 「スキー」47 都道府県可視化結果

感情スコアが低いほど地域の色は青に近づく．また，地域の上「台風」に対する，日本を 8 地方区分に分割した場合の，地に描写された黄色い棒の長さは，その地域の「富士山」に対す域ごとの感情スコアと関心度を図 6 に，都道府県ごとの感情スる関心度を表しており，関心度が高いほど，棒の長さは長くなコアと関心度を図 7 に示す．図 6，図 7 より，日本の西側の地る．図 2 より，中部地方において，「富士山」に対する感情スコ域ほど，「台風」に対する関心度は高くなり，その中でも特に，アが高く，関心度は最も高くなった．都道府県ごとの，「富士山」沖縄県において，「台風」に対する関心度が高くなった．また，に対する感情スコアと関心度を図 3 に示す．図 3 より，山梨県

図 6 より，西に存在する地域ほど，「台風」に対する感情スコアと静岡県において，「富士山」に対する関心度が特に高くなった．

が低くなった．これらのことから，「台風」が接近することが多「富士山」は山梨県と静岡県をまたいで存在する山であるため，い地域ほど，「台風」に対する関心度は高く，感情スコアは低くこれらの県において，特に関心度が高くなったと考えられる．

なることがわかった．

「スキー」に対する，日本を 8 地方区分に分割した場合の，「うどん」に対する，日本を 8 地方区分に分割した場合の，地域ごとの感情スコアと関心度を図 4 に，都道府県ごとの感情地域ごとの感情スコアと関心度を図 8，都道府県ごとの感情ス

スコアと関心度を図 5 に示す．図 4 より，北海道，東北地方，コアと関心度を図 9 に示す．図 9 より，香川県において，特に中部地方において，「スキー」に対する関心度は高くなった．北「うどん」に対する関心度が高くなった．これは，香川県のう海道，東北地方，中部地方は他の地域と比べて，雪が多く降る

どんの生産量や消費量が特に多いことから（注 8）（注 9），うどんにため，スキーをする機会が多く，関心度が高くなったと考えら関するツイートを投稿しているユーザの人数が多いためである

れる．また，図 5 より，長野県，新潟県，群馬県において，「スと考えられる．

キー」に対する関心度は高くなった．長野県，新潟県，群馬県
では，大きなスキー場があるため，関心度が高くなったと考えられる．これらのことから，「スキー」をすることが多い地域ほど，「スキー」に対する関心度は高くなることがわかった．

（注 8）：農林水産省 米麦加工食品生産動態等統計調査：

http://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/beibaku_kako/（注 9）：総務省統計局 家計調査報告（家計収支編）：

http://www.stat.go.jp/data/kakei/sokuhou/nen/index.htm

図 6 「台風」8 地方区分可視化結果

図 8 「うどん」8 地方区分可視化結果

図 7 「台風」47 都道府県可視化結果

図 9 「うどん」47 都道府県可視化結果

以上の結果から，感情スコアや関心度に地域差がある事柄がとに分けて可視化を行った．日本を 8 地方区分に分割した場合存在することがわかった．特に，地域の関心度は，対象が地域の，「雪」に対する夏の地域ごとの感情スコアと関心度を図 10，に存在するかどうかや，対象が地域に対して影響を及ぼしてい秋の地域ごとの感情スコアと関心度を図 11，冬の地域ごとの感るかどうかよって，変化することがわかった．また，本研究で情スコアと関心度を図 12 にそれぞれ示す．

は，2015 年 5 月 1 日から 2016 年 1 月 31 日までに投稿された

図 10，図 11，図 12 より，北海道を除く全ての地域において，位置情報が付与されたツイートを用いて実験を行ったが，言及夏は「雪」に対する感情スコアが高いが，冬は感情スコアが低しているユーザの人数が少なく，感情スコアや関心度を算出すくなった．また，北海道，東北地方，中部地方においては，感ることができない地域や事柄が多く存在した．これらの問題に情スコアの変化が少なかった．北海道，東北地方，中部地方でついては，実験に用いるツイートの数を増加させることや，地は，毎年多くの雪が降るため，雪に対する新鮮さがなく，夏で域の分割の方法を変更することで，改善されると考えられる．

も感情スコアが高くならなかったと考えられる．また，全ての地域において，冬の関心度が夏の関心度よりも高くなった．こ5. 季節を考慮した可視化
本章では，3 章で述べた手法を用いて，季節を考慮した嗜好の可視化と考察を行う．分析に用いるデータは，4 章と同じく，2015 年 5 月 1 日から 2016 年 1 月 31 日までの期間に，日本国内で投稿された，位置情報が付与されたツイートである．本論

れは，雪は夏には降らず，冬に降る地域が多いことから，冬になって「雪」に対する関心が高まったためだと考えられる．以上の結果より，特定の事柄については，季節によってユーザの嗜好が変化することがわかった．

6. お わ り に

文では，2015 年 5 月 1 日から 2015 年 7 月 31 日までを「夏」，

本論文では，Twitter に投稿されたツイートに付与された位2015 年 8 月 1 日から 2015 年 10 月 31 日までを「秋」，2015 年

置情報を用いて，ユーザの居住地を推定し，ある事柄に対する11 月 1 日から 2016 年 1 月 31 日までを「冬」として，3ヶ月ご

ユーザの嗜好を，地域ごとに分析した．その結果，感情スコアや関心度に地域差がある事柄が存在することがわかった．また，季節によって感情スコアや関心度が変化する事柄があることを確認した．
今後の課題として，提案する分析手法の信頼性の評価が挙げられる．また，ある事柄に対する感情スコアの算出手法の改良が挙げられる．本論文では，ツイートごとに感情スコアを分析する際に，係り受けや顔文字などを考慮していない．これらを考慮することで，さらに正確な感情スコアの算出が可能になると考えられる．

謝辞

本研究（の一部）は傾斜的研究費（全学分）学長裁量枠戦略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
タの分析・応用のための学術基盤の研究」による．
文
図 10

夏における「雪」可視化結果

図 11

秋における「雪」可視化結果

図 12

冬における「雪」可視化結果

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