DEIM Forum 2016 B7-3

Twitter における閲覧期間を考慮した話題構造の抽出と提示手法
大原啓詳†

鈴木優††

灘本明代†††† 甲南大学大学院自然科学研究科 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 〒 630-0192 奈良県生駒市高山町 8916-5††† 甲南大学知能情報学部 〒 658–8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †m1424003@center.konan-u.ac.jp, ††ysuzuki@is.naist.jp, †††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし Twitter には数多くの投稿が行われているが，閲覧者は全ての情報を閲覧しているとは限らない．ところ
が，閲覧者が見落とした期間に投稿されたツイートが大量であるとき，全てのツイートを閲覧することは時間がかかる．この問題を解決するためには，閲覧者が見落としている情報を構造化し提示することによって，効率的に情報を提示できると考えた．そこで本研究では，以下二つの手法 （1) Twitter において発信されている情報を話題ごとに構造化する手法，（2） ネットワークグラフとして閲覧者に提示する手法を提案する．閲覧者が見落とした期間に発信された情報であるかどうかを考慮することにより，閲覧者は見落としたツイートの全体を俯瞰することが可能となる．
本論文では先行研究にて我々が提案した見落とし情報の抽出手法に対し，新たに提示手法について提案する．さらに評価実験において，複数のツイートを構造化する場合に Wikipedia のカテゴリ情報を用いることの妥当性，および閲覧者に提示するネットワークグラフの有用性についての検証を行った．
キーワード

Twitter，トピック抽出，データマイニング

1. は じ め に見落としているのか，話題の一部のみを見落としているかが分からない．そこで本研究では，話題を粒度に基づき構造化し提近年，情報を手軽に送受信するツールとしてマイクロブログ示する手法を提案する．本研究における話題の粒度とは話題のが普及してきている．特に代表的なマイクロブログの一つであ詳細さのことである．しかしもともとのツイートの話題は，構る Twitter においては，世界中から日々大量の情報がツイート造をもつものではない．そこで本研究では，ツイートの話題をと呼ばれる短文として投稿されている．Twitter では閲覧者が抽出し，その話題を概念構造に当てはめることで，話題に粒度興味を持ったツイートの発信者をフォローすることにより，閲を持たせ閲覧者に提示す手法を提案する．

覧者自身のタイムライン上に表示することができる．これによ

本研究において我々は見落としたツイートの話題の粒度と，り，閲覧者は膨大なツイートの中から，興味のある情報を容易

見落とし期間の時間情報の 2 点に着目し，話題の粒度を考慮しに集約することができる．本研究では閲覧者がフォローしていた見落とし情報の抽出と提示を試みている．先行研究 [10] [11]るアカウントをフォロイーと呼ぶ．閲覧者は多くのフォロイー

において我々は，見落とし情報の話題に基づくクラスタリングをフォローしている場合，それだけ多様な情報を得ることがでと，投稿期間に基づく分類を行った．そこで本論文では，先行きる．一方でフォロイー数が増加すると，タイムライン上のツ研究により得られた見落とし情報について，話題の粒度に基づイートも増加する．そのため閲覧者がタイムラインを見ていくネットワークグラフを用いて閲覧者に提示する手法を提案すなかった期間が存在した場合，見落とされる情報の量も増加する．また，本研究で我々は，話題の粒度を表すために，概念構ることになる．このことからフォロイー数の増加は，閲覧者に造を用いている．しかしながら先行研究では，概念構造に対しとって重要な情報の見落としの原因となると考えられる．しかて話題の粒度を当てはめることが妥当であるかについて，実際し一度見落とされた情報の中から，閲覧者自身にとって重要なのツイートを用いた評価を行っていない．そこで本論文では，情報を発見することは，フォロイー数が多いユーザにとっては，実際のツイートを用いた検証実験も行う．

情報の膨大さや，見落とした期間における話題の多様性などか

以下，本論文の構成として，第 2 章では先行研究について，ら困難であると考えられる．本研究では，閲覧者がタイムライ

第 3 章では見落とし情報の抽出手法について述べ，第 4 章で見ンを閲覧していなかった期間を見落とし期間，見落とし期間中落とし情報の提示手法について述べ，第 5 章で概念構造と話題に投稿されたツイートを見落とし情報と呼ぶ．の粒度ついての実験について，第 6 章でまとめと今後の課題に見落とし情報には，閲覧者にとって興味のある情報と，不要な情報が混在している．このとき見落とし情報の話題を提示することにより閲覧者は，見落とし期間中に投稿された全てのツイートを確認せずとも，見落とし期間中から興味のある話題をついて述べる．

2. 関 連 研 究
本研究と同様に，閲覧者の有益な情報の見落としの解消を目発見することが可能となる．しかし単純にツイートの話題を提的とした研究は行われている．Ren ら [3] は，時系列変化とユー示するだけでは，閲覧者が見落とした部分が，ある話題全体をザ間のつながりに基づくトピックモデルを提案している．具体

的にはトピック抽出を行い，有益と判断されたツイートに対し閲覧者が見落とした期間とその前後に投稿されたツイートを収

Wikipedia の概要部分を利用し要約と説明を行っている．本研

集する．次にツイートをトピックごとに，短文にも比較的対応

究ではツイート群の文章による要約ではなく話題をトピックグ可能なクラスタリング手法である，Repeated Bisection 法 [7]ラフとして提示することで，ユーザが話題の構造などを理解しによりクラスタリングする．クラスタリングの際に用いる特徴やすくすることを目的としている点が異なる．

語は，各ツイート中に含まれる名詞と未知語を用いる．ここでまた，本研究同様に，ツイートの話題と時間の両方を考慮し未知語を用いる理由は，ツイートには新語や略語といった辞書ている研究として，糸川ら [4] は特定のトピックに対する特徴に登録されていない語が用いられることが含まれることが多い

語の時間経過による変化などから，話題追跡を行っている．糸ためである．この特徴語候補のうち，無意味な単語を取り除く

川らの提案手法では時間ごとに出現する話題を提示している

ため，取得したツイート群のうち，2 ツイート以上に出現するが，本研究は話題の粒度に基づき，話題間の関連性を考慮して単語を用いる．また，一般的に用いられる語などの影響を小さいる点で異なる．藤野ら [1] はダイナミックトピックモデル [8]くするため，特徴語の重みは，1 ツイートを 1 ドキュメントとによるツイートのトピック抽出と，投稿内容の時系列変化に着した際の idf 値により重みづけを行う．これらの特徴後を用い目しユーザの相関関係の発見を行っている．藤野らの研究ではて，本論文では Repeated Bisection 法を用いているクラスタ

ツイートから得られたユーザの特徴をもとに，ユーザのタイプリングツールの一つである bayon（注 1） を用いてクラスタリング分類とユーザ間の相関関係を発見することを目的としている．

を行う．Repeated Bisection 法はハードクラスタリングの手法

時間情報とトピックを用いている点が共通しているが，本研究であるため，本来いずれのクラスタにも属さないようなツイーの目的はユーザの分類ではなく，話題そのものが持つ概念構造トが不適切なクラスタに分類されることや，内容が極端に疎なを抽出することを目的としている点が，藤野らの研究とは異なクラスタが生成される場合がある．そこで，本研究ではクラスる異なる．また，時系列を考慮したトピックモデルに関する研タの中心ベクトルと，ツイートの特徴ベクトルのコサイン類似

究として佐々木ら [2] は Twitter-LDA [9] を話題の時間発展を度の値が小さいツイートは，そのクラスタへの所属度の低いツ考慮することで拡張した手法により，ツイートのトピックモデイートとしてクラスタリング結果から削除する．本論文ではクル化を試みている．本研究では，時間とツイートのトピックモラスタリングの結果として得られた各クラスタを話題クラスタデル抽出のみならず，トピック間の概念構造に対しても着目しと呼ぶ．また，この時クラスタの中心ベクトルを生成する特徴ている点が佐々木らの研究とは異なる．

語のうち，最も成分の大きい語を，話題クラスタのトピックと本研究ではタイムライン上の話題について，トピックグラフによる可視化を行っている．本研究同様，時間と話題の両方をする．

3. 2 見落とし情報の話題の粒度考慮したトピックグラフの提示に関する研究として，内田ら [5]次に，各話題クラスタについて，話題の粒度の抽出を行う．

は，ウェブログを対象として，話題のクラスタをトピックグラ

図 2 に話題の粒度の例を示す．例えば図 2 において最も小さなフにより提示し，時間的な話題の変化の分析を行っている．内

粒度の話題である「イチロー」「田中将大」といった 2 つの話

田らの提案する手法では，ウェブログの trackback に基づきグ題に着目した場合，これらの話題はいずれも「MLB の日本人ラフを構成しているため，本研究で対象としている Twitter に選手」に関する話題であると考えることができる．さらに「日は直接用いることができない．そこで我々の研究では，話題の本野球リーグの野球選手」の話題なども合わせて考えると，こ概念構造へのマッピングからグラフの構成を試みているというれらはいずれも「野球選手」に関する話題である．そして，さ点が異なる．松尾ら [6] は，ツイートの話題と共起頻度，およらにほかの野球に関する話題も含めて「野球」に関する話題でび話題の時系列変化に着目したグラフの生成と分析を行っていあるととらえることもできる．このような話題の細かさを話題る．松尾らの研究では，時間経過による話題の出現回数や話題の粒度として本研究では取り扱う．本研究では話題の粒度を考間の共起の変化などを読み取る際には有効な手法である．一方慮することで，ある話題クラスタに含まれるツイートが，他ので我々の提案手法では話題の粒度を考慮することにより，話題話題クラスタに対してどのような関係にあるのかを，閲覧者にの詳細度や共起頻度は低いが関連性の強い話題の分析などが可対して効果的に提示することが可能になると考える．

能になると考えている．

3. 見落とし情報の抽出手法

3. 1 節のクラスタリング手法では，特徴語ごとにツイートをクラスタリングしたのみであり，話題の粒度が考慮されていない．
そこで，各話題クラスタのトピックを概念構造にマッピングす

本研究において我々は，見落としたツイートの話題の粒度，ることにより話題の粒度の抽出を行う．本研究では更新頻度が閲覧期間と非閲覧期間の時間情報の 2 点に着目し見落とし情報高く，新語に比較的対応可能な日本語版 Wikipedia のカテゴリの抽出を行う．図 1 に本研究の提案システムのシステムフロー構造を概念構造として用いる．まず各話題クラスタの中心ベクを示す．図 1 では，手順 3 までの内容が見落とし情報の抽出にトルを構成する特徴語を話題クラスタのトピック ci とする．次関する部分である．そして，手順 4 にて閲覧者への見落とし情に全話題クラスタのトピック集合 C = {c1 , c2 , . . . , ci , . . . , cn }報の提示を行う．の要素 ci において，Wikipedia の ci をタイトルとする記事に

3. 1 話題に基づくツイートのクラスタリング
提案手法ではまず対象となるフォロイーのツイートについて，（注 1）：https://code.google.com/p/bayon/

図 1 提案手法のシステムフロー

出する．
例えば，「イチロー」というトピックの話題クラスタが存在した場合，まず Wikipedia 上の「イチロー」の記事に付与されたカテゴリを取得する．そして，記事から取得した「盗塁王(MLB)」や「日本人メジャーリーガー」といったカテゴリを，トピック「イチロー」の上位概念として付与する．さらに「盗塁王 (MLB)」，「日本人メジャーリーガー」といった語についても同様に記事に付与されているカテゴリを上位概念として付与する．この手順を n 回繰り返すことにより，トピック「イチ図2話題の粒度ロー」に対して n 階層上位までの上位概念を付与する．

3. 3 話題の粒度を考慮したトピックグラフの生成付与されたカテゴリを Wikipedia のカテゴリリンクデータベー

本節では，3. 2 節により抽出した話題の粒度をもとに，トピッスより取得し，ci の上位概念 Si = {si1 , si2 , . . . , sij , . . . , sim }クグラフを生成する手法について述べる．まず，閲覧者に提示とする．この時，「Wiki」や「〜のスタブ」，「〜であるユーする見落とし情報のグラフ生成のために，以下の 2 種類のノーザ」といった Wikipedia の内容編集に関するカテゴリについドを定義する．ては上位概念になりえないため削除する．また「存命人物」やトピックノード「〜語圏の人名」といった，重要な意味を持たないカテゴリにツイート群から提案手法により抽出したトピックをラベルに持ついても削除する．また，各カテゴリ sij の上位カテゴリ集

ち，ツイートを含むノード

合 Sij = {sij1 , sij2 , . . . , sijk } を Wikipedia のカテゴリリンク

概念ノード

データベースから取得し，これを ci の 2 段階上位の上位概念

クラスタのトピックの上位概念語をラベルに持ち，ツイートを語として付与する．この手法により，n 階層上位までのカテゴ含まないノード

リを各トピックに対して付与することで，トピックの粒度を抽

これらの 2 種類のノードを用いて，各クラスタについて最図 3 最小のトピックグラフ

図5

時間情報による分類

図 6 ツイートの投稿時間と分類た期間との両方で出現している話題である．よって，話題「野球」「研究」は既知の話題である．
具体的な分類の手順として，まず閲覧者の見落とし期間を示
図 4 最小のトピックグラフの結合

す時間情報と，見落とし情報の抽出対象であるツイート群に含まれるツイートの投稿時間を取得する．次に，それぞれのツ小のトピックグラフを各クラスタに対して生成する．最小のトイートが，見落とし期間中に投稿されたツイートであるか，閲ピックノードのイメージを図 3 に示す．

覧していた期間中に投稿されたツイートであるかを分類する．

次に最小のトピックグラフの集合における，共通するラベル

そして，この結果より，それぞれの話題クラスタについて，クを持つノード同士を 1 つにまとめる．これにより粒度を考慮しラスタ中の全てのツイートが見落とし期間中に投稿されたツたトピックグラフの生成を行う．図 4 にノードの結合のイメーイートであるような話題クラスタを，見落とした話題とする．

ジを示す．

一方，ある話題クラスタ中のツイートについて，閲覧済みのツ上記の手順により，話題の粒度を考慮したトピックグラフの生成を行う．

3. 4 閲覧期間に基づく見落とし情報の分類
本研究では話題の粒度構造と合わせて，閲覧期間に基づいたイートと見落とし期間中に投稿されたツイートの両方を含むよ
うな話題クラスタを既知の話題とする．
閲覧期間に基づく見落とし情報の分類の例を図 6 に示す．図6 の例では，話題クラスタ「田中将大」は，含まれるツイート話題の分類を考慮することにより，閲覧者にどの話題を見落とがすべて，見落とした機関に投稿されたものである．そのためしているかをわかりやすく提示する．

「田中将大」は未知の話題となる．一方で話題クラスタ「イチ本研究では，見落とし情報を投稿期間に基づき，以下の 2 種類のタイプに分類する．

•

既知の話題

ロー」は見落とした期間に投稿されたツイートと，閲覧していた期間に投稿されたツイートの両方を含んでいる．そのため「イチロー」は既知の話題となる．上記の手順により，生成し見落とし期間中に存在する話題のうち，閲覧者が閲覧していたたトピックグラフ上の話題について，閲覧期間に基づく分類を期間中ツイートと見落とした期間の両方にツイートが存在して行う．

おり，その話題について閲覧者が部分的に閲覧したことのある話題．

•未知の話題4. 見落とし情報の提示手法
本論文では 3 章にて抽出した見落とし情報の話題の粒度と，見落とし期間中に存在する話題のうち，見落し期間にのみ出現閲覧期間に基づく見落とし情報の分類を用いて，見落とし情報する話題であり，閲覧者が閲覧したことのない話題．の提示を行う．本論文では初めの一歩として，各クラスタに対

図 5 に既知の話題と未知の話題の例について示す．図 5 では，して 1 階層上位の上位概念語のみを用いてトピックグラフを生「サッカー」についての話題は見落とした期間にのみ出現して成し提示する．

いる話題である．よって，話題「サッカー」は未知の話題であ

4. 1 話題の粒度を考慮した見落とし情報の提示

る．
「野球」「研究」といった話題は見落とした期間と，閲覧し我々の提案するトピックグラフは，トピックノードと概念ノーラフ全体の例を示す．

5. 実

験

本研究では話題の粒度を考慮するために，ツイートを話題の概念構造へとマッピングしている．しかしながら，本来のツイートは概念構造をフォロイーが意識して投稿したものではな
図 7 トピックグラフ提示の例

い．そこで本論文では我々の提案する話題の粒度に概念構造を用いる手法が，どのような話題に対して効果的であるかを求め

ドの 2 種類のノードと，上位下位概念構造を表すエッジによりる実験を行った．

構成される．この時トピックノードの大きさは，そのノードに5. 1 実 験 手 順含まれるツイート数を表す．

具体的な実験の手順について以下に示す．

図 7 にトピックグラフ提示の例を示す．図 7 の例では，閲覧（ 1 ） 2000 件のツイートをクラスタリングし，話題クラス者が話題の粒度について，下位概念となるノードと上位概念とタ毎のトピックを抽出．

なるノードがグラフ上に混在することから，話題の粒度を把握（ 2 ） トピックの上位概念を概念構造より取得し，その話題しにくい場合がある．そこで我々の提案する提示手法では，図クラスタのタグとする．

8 上部の表示切替部により，概念ノード，トピックノードの 2（ 3 ） 同じタグを持つ話題クラスタを対とし，クラスタ対と種類のノードについて表示，非表示を切り替える．これにより，呼ぶ．

話題全体の情報の粒度を閲覧者が容易に理解できるようになる（ 4 ） ユーザにタグとクラスタ対を提示し，クラスタ対のタと考える．

グとして適切であるかを 5 段階 (5:適切である，4:やや適切で閲覧者は，提示したグラフについて，ノードのラベルを参照ある，3:どちらともいえない，2:やや不適切である，1:不適切することで，閲覧者自身が興味を持った話題を発見する．そしである) で評価する．て閲覧者は任意のノードをトピックグラフ上から選択すること（ 5 ） (1)〜(4) を５つの話題ごとに行う．

で，選択したノード自体とそのノードと隣接するノード，及び実験では 2 つの話題クラスタ中のツイートに対し，タグが連ノード間のエッジを表示することができる．これにより閲覧者想可能であるかという指標に基づき適切であるかの判断を行

は，選択したノードの粒度を容易に把握できる．また，閲覧者

う．例えば「イチロー」「田中将大」の 2 つの話題クラスタがが興味を持った話題についてはより詳細な情報を提示する必要「MLB の日本人選手」という共通のタグを持っていた場合，「イがある．しかしながら本研究で提示するトピックグラフはノーチロー」と「田中将大」のクラスタ対，そしてタグ「MLB のドごとに含まれる情報が異なる．そこで閲覧者が指定したト日本人選手」を提示する．この時，クラスタ対に対して「MLBピックノードがリーフノードである場合，ノードに含まれるツの日本人選手」というタグは連想すること可能であるため適切イートと選択したノードのラベルを提示する．また閲覧者が指なタグと判断する．一方で話題クラスタ「田中将大」と「読売定したトピックノードがリーフノードではない場合，ノードに巨人軍」が，「日本のプロ野球チーム」といった共通のタグを含まれるツイートと選択したノードのラベル，そして下位概念持っていた場合，「読売巨人軍」と「田中将大」のクラスタ対ととなるトピックノードのラベルを提示する．そして閲覧者が概タグ「日本のプロ野球チーム」の組を提示する．このときタグ念ノードを指定した場合，下位概念となるノードのラベルを提「日本のプロ野球チーム」はクラスタ対共通のタグとしては連示する．

想し難いため，適切なタグではないと判断する．

特定のトピックノードを選択した際の出力例を図 8 に示す．
これらの機能を提示手法として用いることで，閲覧者に対して話題の粒度を提示する．

実験の際にはクラスタ対とタグに対する評価の例を 10 件づ
つ被験者に提示し，被験者は例に基づき評価を行う．

5. 2 実 験 条 件

4. 2 閲覧期間を考慮した見落とし情報の提示

実験データ

本節では 3. 4 節にて分類した，閲覧期間に基づくノードのタ

話題数：5

イプをグラフ上で表示する手法について述べる．まず，トピッ

話題の内容：「政治」，「音楽，芸能」，「コンピュータ」，「スポークノードについて，閲覧期間に基づく 2 種類の分類に基づき，ツ」，「アニメ，ゲーム」

2 種類の色を用いて提示する．しかし既知の情報については，

ツイート数：2000 件/話題

ツイートの大半を見落としているのか，あるいは一部のみを見ツイート対数：50 対/話題落としているのかで提示方法を変える必要があると考える．そ被験者

こで提案手法ではクラスタ中のツイート全体に対し，トピック各話題について，話題ごとの内容を理解できる被験者 4〜11

ノード中の見落としたツイートの割合をノードの色の混色によ名を対象とする．各話題に対する被験者数を表 1 に示す．

り示す．図 9 に時間情報に基づくノードの提示のイメージを示

諸条件す．上記の機能により，トピックノード中の閲覧期間に基づく対象の概念構造：日本語版 Wikipedia のカテゴリ構造 DB

話題の分類を閲覧者に提示する．図 10 に提示するトピックグ

略称などについての対応：Wikipedia のリダイレクト情報を用

図 8 ノード選択時の出力

表2

図9

各話題の適合率
話題

適合率

政治

0.72

音楽，芸能

0.56

コンピュータ

0.44

スポーツ

0.42

アニメ，ゲーム

0.52

時間情報に基づくノードの提示
表 1 各話題の被験者数
話題被験者数

政治

8(仮説 2) 話題「音楽，芸能」は，アーティスト名や番組名など比較的詳細度の高い話題を多く含むため，話題の粒度に概念構造を用いる手法が効果的である．

音楽，芸能

11

(仮説 3) 話題「コンピュータ」は，概念構造上に存在する専コンピュータ5

門的な用語についての話題が多いため，話題の粒度に概念構造

スポーツ

5を用いる手法が効果的である．

アニメ，ゲーム4(仮説 4) 話題「スポーツ」は，スポーツ選手や競技の開催地といった話題には，話題の粒度に概念構造を用いることは困難

いて元の記事タイトルを引用できるもののみ対応
話題クラスタ生成には，先行研究において比較的高いクラスである．一方で競技名やスポーツ用語などの話題については，話題の粒度に概念構造を用いる手法が効果的である．

タリング精度が確認された，以下のツールおよびパラメータを(仮説 5) 話題「アニメ，ゲーム」は，キャラクター名や略称な用いる．

どの詳細度が極端に高い語が話題になりやすいため，話題の粒クラスタリングツール：Bayon度に概念構造を用いることは困難である．

クラスタ数：Bayon の分割ポイントにより自動で決定

Bayon の分割ポイント：1.0
クラスタリング結果に対する cos 類似度の閾値：0.5

5. 4 結果と考察
それぞれのデータセットについて，評価知の平均が 3.0 以上であったものをタグが適切に付与されたクラスタ対とする．そして，50 件のデータの内，適切なタグが付与されたクラスタ対

5. 3 仮説の個数から適合率を求めた．各話題の適合率を表 2 に示す．ま

本論文では 5 つの話題について，それぞれユーザ 3 名程度のた各話題について，評価値の平均について 1.0 以上〜2.0 未満，アカウントを対象とした予備実験を行った．そして予備実験に2.0 以上〜3.0 未満，3.0 以上〜4.0 未満，4.0 以上〜5.0 以下の基づき立てた仮説の検証を行うことにより，どのような話題に4 段階での分布を図 11 に示す．

提案手法が有効であるかの検証を行った．

仮説 1(仮説 1) 話題「政治」は，話題の内容が専門的であり話題の表 2 の結果から，話題「政治」については，0.72 という高い幅が限定的であるため，話題の粒度に概念構造を用いる手法が適合率が得られていることが確認された．話題「政治」のデー効果的である．

タセットで，特に評価値が高いデータには「社会問題」や「政図 10

トピックグラフ全体の出力が極端に高いものと，評価が極端に低いものがデータ全体に対し，多くを占めていることがわかる．また，評価の分散についても話題「政治」同様に低くなることが確認された．この原因として，人物の名字や地名，企業名などの多義性を持つ語が話題クラスタのトピックとなった場合に，適切なタグと，不適切なタグの両方が同一のクラスタに付与されていたことが確認された．実験の結果，得られた適合率と評価値の高いデータに付与されていたタグより，仮説 2「話題「音楽，芸能」に関するツイートは，アーティスト名や番組名など比較的詳細度の高い話題を多く含むため，話題の粒度に概念構造を用いる手法が効
図 11

評価値の平均の分布治」，「憲法」といったタグが付与されていることが確認された．
また評価値がある程度高いデータとして，「北海道の地名」，「名護市の地名」のような比較的詳細な内容についてのタグも確認された．話題「政治」について適合率が高くなった要因として，トピックの多義性が少ないことと，話題の内容が専門的であり，話題の幅が限定的であることによるものであると考えられる．
以上の考察より仮説 1「話題「政治」は，話題の内容が専門的であり話題の幅が限定的であるため，話題の粒度に概念構造を用いる手法が効果的である」は真であると判断する．また話題「政治」については，分散が大きくなったデータのタグは，「政治」「日本の国会」といった，比較的大きな粒度の話題を示すタグであった．これはタグが極端に大きな話題を指す場合に，クラスタとの関連が薄いと判断し低評価をつけた被験者が存在したことが原因であると考えられる．
仮説 2
話題「音楽，芸能」については表 2 の結果から，0.56 というやや高い適合率が得られた．話題「音楽，芸能」のデータセッ
トで，特に評価値が高いデータには「日本の俳優」や「関西テレビのバラエティ番組」といったタグが付与されていることが確認された．一方，評価が低いデータとして「日本の地名」や「身分」，「和製漢語」といったタグが付与されていることが確認された．
「音楽，芸能」の話題については，図 11 より，評価果的である」は真であると判断する．
仮説 3
話題「コンピュータ」については表 2 の結果から，0.44 というやや低い適合率が得られた．話題「コンピュータ」のデータセットで，特に評価値が高いデータには「プログラミング」や「コンピュータのデータ」，「コンピュータ」といったタグが付与されていることが確認された．一方，評価が低いデータとして「独占」や「参照方法」，「年齢」，「哲学の概念」といったタグが付与されていることが確認された．また図 11 より，他の話題に比べて，評価の平均の分布にまとまりがないことが確認された．
このことから話題「コンピュータ」については，提案手法が適用できる場合と適用できない場合が混在していると考えられる．
今回対象としたコンピュータに関するツイートは，トピック抽出の段階で適切なトピックの抽出が抽出されていないことが確認された．以上の考察より，仮説 3「話題「コンピュータ」に関するツイートは，概念構造上に存在する専門的な用語についての話題が多いため，話題の粒度に概念構造を用いる手法が効果的である」は偽であると判断する．
仮説 4
話題「スポーツ」については表 2 の結果から，0.42 というやや低い適合率が得られた．また図 11 より，他の話題に対して，評価値の平均が 2.0 未満となるデータが最も多いことが確認された．話題「スポーツ」のデータセットでは，特に評価値が高いデータには「FIFA 年間最優秀選手賞受賞者」や「野球のユニット」，「バロンドール受賞者」といったタグが付与されていることが確認された．一方，評価が低いデータとして「日本のし情報とその構造を抽出する手法を提案した．また，見落とし地名」や「青山」，「北海道の島」といったタグが付与されていた情報について，ネットワークグラフを用いることにより閲覧ることが確認された．話題「スポーツ」については，スポーツ者に提示する手法を提案した．また，話題の粒度に対して語の選手の名字に対して「日本の地名」のような不適切なタグが付概念構造を用いることが適切であるかについて，5 つの話題に与されているデータが多数存在していた．一方で少数ではある対して仮説検証を行い評価した．

が「クリスティアーノ・ロナウド」や「メッシ」のように，フ今後の課題は，話題の粒度構造の抽出について，不要な上位ルネームや人物が一意に定まるニックネームなどをトピックと概念が抽出されてしまう場合や，適切な上位概念が付与されなするクラスタについては，適切なタグが付与されていた．またいケースについて，改善を行う予定である．さらにインタフェー「打線」や「先発」，「バッティング」などスポーツのルールや役スについてもユーザ評価を行い，改善を行う予定である．また職に関連するクラスタ対については適切なタグが付与されやす

提案手法の評価について，ツイートの話題のみならず，ユーザいことが確認された．以上の考察より，仮説 4「話題「スポーのツイート傾向やフォロイー数とフォロワー数の比などに基づツ」に関するツイートは，スポーツ選手や競技の開催地といっき，提案手法が適用可能であるかの評価を行う予定である．

た話題には，話題の粒度に概念構造を用いることは困難である．

謝辞

一方で競技名やスポーツ用語などの話題については，話題の粒

本論文の一部は JSPS 科研費 26330347，23700113 及び，私度に概念構造を用いる手法が効果的である」は真であると判断

学助成金（大学間連携研究補助金）の助成によるものです． こ

する．

こに記して謝意を表します．

仮説 5
話題「アニメ，ゲーム」については表 2 の結果から，0.52 という適合率が得られた．話題「アニメ，ゲーム」のデータセット
で，特に評価値が高いデータには「3D シューティングゲーム」や「娯楽」，といったタグが付与されていることが確認された．
一方，評価が低いデータとして「東証一部上場企業」や「日経平均株価」といったタグが付与されていることが確認された．
また図 11 より，話題「アニメ，ゲーム」は話題「音楽，芸能」「コンピュータ」「スポーツ」に比べて，評価の平均値が 2.0 未満となるデータが少ないことが確認された．そのため，比較的適切なタグが付与されていたと考えられる．本論文では，略称やキャラクター名といった小さな粒度の話題が，話題の粒度に概念構造を用いる際に問題となると仮説を立てたが，Wikipediaのリダイレクト情報を用いることにより，提案手法は多義性の少ない略称などについては対応可能であることが実験より確認された．以上の考察より，比較的高い評価値が得られていたことから仮説 5「話題「アニメ，ゲーム」に関するツイートは，キャラクター名や略称などの詳細度が極端に高い語が話題になりやすいため，話題の粒度に概念構造を用いることは困難である」は偽であると判断する．
以上の結果から，話題「政治」については提案手法が効果的であり，話題「音楽，芸能」「スポーツ」「アニメ，ゲーム」については限定的ではあるが効果的である，話題「コンピュータ」については適切な特徴語，および上位概念が概念構造から取得できるように改善が必要であることが確認された．また今回の実験において用いた 5 つの話題については，極端に適合率が低くなるものが存在しなかったことから，概念構造を話題の粒度に用いる手法は，語の多義性の問題などが存在するが，比較的多様な話題に適用可能であると考えられる．

6. まとめと今後の課題
本研究では，閲覧者が見落としたタイムラインにおける，ツイートの話題の粒度と，閲覧期間の時間情報に着目し，見落と

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