九州・沖縄地区

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

Twitter におけるアイコン画像の色彩とツイートの感情極性値の相関
Correlation Between Icon Image Color andEmotion Polarity of Tweets on Twitter
社領 一樹*1, 金城 篤史*1, 鈴木 大作*1
Kazuki SHARYO*1, Atsushi KINJO*1, Taisaku SUZUKI*1*1 沖縄工業高等専門学校*1National Institute of Technology, Okinawa College
Email: ac214702@edu.okinawa-ct.ac.jp
あらまし：SNS は拡散力に優れ，多くの個人・組織・団体が活用する一方で，ネガティブな投稿によりフォロワーの減少やネット炎上に陥るリスクがある．SNS では，アカウントにアイコン画像を設定することができ，ユーザが個性を表現するための 1 つの手段である．色彩は人間の心理に影響を与えることが知られているが，アイコン画像の色彩についても投稿者の感情に影響を及ぼすと考えられる．本研究では，
Twitter のユーザを対象に，アイコン画像の色彩とツイートの感情極性値の関係性について分析を行い，相関があるという結果を得た．
キーワード：Twitter, アイコン画像, 色彩, 感情分析, 相関分析

1.

はじめに

2.2 アイコン画像の主要 3 色の取り出し

近年，情報拡散力に優れる SNS を商品や活動の発信に活用する個人・組織・団体が増えている．一方
で，SNS にはネガティブな投稿によりフォロワーの減少やネット炎上という状況に陥るリスクもある．
また，色彩には好まれやすさやポジティブ・ネガテ
ィブな言葉のイメージがあることが，仁科 (1)や稲浪ら(2)の研究で示されている．多くの SNS では，アカウントのプロフィールにアイコン画像を設定できることから，アイコン画像の色彩が投稿者の感情に影響を及ぼし，投稿内容に変化を生じさせることが考えられる．アイコン画像の色彩と投稿の感情極性に有意な関係があれば，ネガティブな投稿を抑制する効果がある色を示せる．これは，SNS アカウントの運用の一助になると考える．
本研究では，Twitter の日本語投稿を行うユーザを対象に，アイコン画像の色彩とツイートの感情極性値の関係性について分析する．

2.

取得 し た 各 ユ ーザ の ア イ コン 画 像 に つ いて ，K-means++法による画素値のクラスタリングを行い，主要な 3 色の取り出しを行う．次に，取り出した 3色の画素値について，人間が理解しやすい色相・彩度・明度のパラメータであらわすために，RGB カラーモデルから HSV 色空間へ変換する．
2.3 ツイートの感情極性値の算出

手法

2.1 データの収集・前処理
Twitter REST API を用いて, 日本語投稿を行う
Twitter ユーザのアイコン画像，ツイートを収集する．
次に，取得したツイートについて，ハッシュタグやURL などの特殊文字列を除外，2 文字未満の投稿の除外，日本語が含まれない投稿の除外を行う．さらに，1 つのアイコン画像が使われる期間に行われるツイートを 180 件と考え，各ユーザの最新ツイート最大 180 件のみを選定する．この処理を経て，有効なツイートが残っていないユーザと日本語以外のツイートのみのユーザを除外し，残ったユーザを分析対象とした．これにより，有効データは 74,461 人のユーザ，11,020,490 件のツイートとなった．

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取得した各ユーザのツイートについて，asari，BERT，oseti という 3 つの感情分析ツールを用いて，ポジティブ度合を 0～1 の値であらわす感情極性値(positive ratio, 以降 pr 値)の算出を行う．
asari は，Python の日本語の感情分析パッケージで，文章の感情極性値をポジティブラベル，ネガティブラベルの両方について 0～1 のスコアで返す．ここでは，スコアを式(1)に基づいて pr 値とする．
(1)
𝑝𝑟 = 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑎𝑠𝑎𝑟𝑖 (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙: 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒)
BERT は，Transformer ベースの自然言語処理の事
前学習用モデルである．ここでは，日本語感情分析用モデル「daigo/bert-base-japanese-sentiment」(以降daigo/bert)を用いる．daigo/bert は，文章がポジティブかネガティブか判定し，0.5～1 のスコアを返すた
め，スコアを式(2)に基づいて pr 値とする．
𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑏𝑒𝑟𝑡 (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙: 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒)(2)
𝑝𝑟 = {
1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑏𝑒𝑟𝑡 (𝑙𝑎𝑏𝑒𝑙: 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒)oseti は，日本語極性辞書を用いた Python の日本語感情分析ライブラリである．辞書には，東北大学の乾・鈴木研究室が公開している「日本語評価極性辞書（用言編）」(3)および「日本語評価極性辞書（名詞編）」(4)を用いる．oseti は，文章の感情極性を句点区切りの 1 文ごとに-1～1 のスコアで返すため，n 個の句点区切りの文章についてスコアを式(3)に基づいて pr 値とする．

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𝑛1
𝑝𝑟 = ∑{(1 + 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒𝑜𝑠𝑒𝑡𝑖𝑖 ) ÷ 2}𝑛

3.2 連関規則分析

(3)

𝑖=1

asari，daigo/bert，oseti で算出したツイートごとのpr 値の平均値をとり，ユーザごとの pr 値を決定する．
2.4 相関分析
取得したアイコン画像の主要な 3 色の HSV パラメータ(h1，s1，v1，h2，s2，v2，h3，s3，v3)と，ユーザごとの pr 値について，決定木分析と連関規則分析を行う．

3.

分析結果

3.1 決定木分析
R 言 語 の rpart ラ イ ブ ラ リ を 用 い て ， CARTRegression による回帰木を作成した(図 1，図 2，図3)．目的変数は pr 値で，説明変数はアイコン画像の主要な 3 色の HSV パラメータである．いずれの場合においても，根の分岐に明度のパラメータが出現し，閾値を基準に明度が明るい側に分類されたアイコン画像のユーザの pr 値が高い傾向があった．

図 1 回帰木の結果

R 言語の arules ライブラリを用いて，Apriori による連関規則分析を行った．ルールの条件部には，アイコン画像の主要な 3 色の HSV パラメータ，結論部には pr 値を指定した．結果を表 1 から表 3 に示す．
無彩色，彩度が低く明度が高い色，彩度と明度が高い色のときや，彩度が低く明度が高い色と彩度が高い色の組み合わせのときに pr 値が高い傾向がある
ことが読み取れる．
表 1 連関規則の結果(asari)
条件部
v1=[0,54)s2=[10,31)
v1=[86,100]v3=[75,100]
h1=undefined
s1=[0,8)v1=[0,54)v3=[0,52)

結論部[0.00586,0.731)

支持度
0.04089389

信頼度0.3519011

リフト値
1.055717[0.809,1]

0.04472140

0.3516739

1.054993[0.809,1]

0.03686494

0.3510679

1.053175[0.00586,0.731)

0.03883912

0.3500363

1.050123

表 2 連関規則の結果(daigo/bert)

条件部
s1=[0,8)v1=[86,100]s2=[31,100]s1=[0,8)s2=[31,100]
h1=undefined
s1=[0,8)s3=[33,100]v3=[75,100]

結論部[0.882,0.994]

支持度
0.03268825

信頼度0.4052614

リフト値
1.215752[0.882,0.994]

0.03797961

0.3866557

1.159936[0.882,0.994]

0.03933603

0.3746003

1.123771[0.882,0.994]

0.03638146

0.3736552

1.120935

条件部
s1=[0,8)v1=[86,100]s2=[31,100]s1=[0,8)s2=[31,100]v1=[86,100]v3=[75,100]s1=[0,8)s3=[13,33)

結論部[0.592,1]

支持度
0.03063349

信頼度0.3797869

リフト値
1.139330[0.592,1]

0.03656948

0.3722997

1.116869[0.592,1]

0.04590322

0.3609674

1.082873[0.592,1]

0.03442070

0.3604275

1.0812534.

表 3 連関規則の結果(oseti)

考察・おわりに

決定木分析と連関規則分析の結果から，アイコン画像の明度と，主要な色同士の組み合わせが，感情極性値と結びつきがあると考えられる．
本研究では，日本語投稿を行う Twitter ユーザを対象に，アイコン画像の色彩とツイートの感情極性値の関係性について分析を行った．その結果，相関があることが示された．
図 2 回帰木の結果(daigo/bert)

参考文献

図 3 回帰木の結果(oseti)(1) 仁科恭徳:“若者の色彩感覚に関する実態調査”, 明治学院大学教養教育センター紀要 : カルチュール, 明
治学院大学教養教育センター, Vol.9, No.1, pp.55-62（2015）(2) 稲浪正充, 栗山智子, 安部美恵子:“色と感情について”, 島根大学教育学部紀要(人文・社会科学), 島根大学, Vol.28, pp.35-50（1994）(3) 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊
一:“意見抽出のための評価表現の収集”, 自然言語処
理, Vol.12, No.3, pp.203-222（2005）(4) 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治:“述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得”, 言語処理学会第 14回年次大会論文集, 言語処理学会, pp.584-587（2008）

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