言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

政治イデオロギーによる小説・映画の嗜好の違いの特徴分析
DENG JUNFU

樋口 心

掛谷 英紀

筑波大学

概要

本研究は、政治的イデオロギーの異なりによって、政治と直接的に関わらないジャンルにおける嗜好に差異性があるかどうかについて調べることを目的とする。保守派とリベラル派の高評価したビデオ作品の概要を形態素解析して機械学習を行った結果、保守派とリベラル派のどちらが好む作品の概要かが高確率で判定された。素性の出現頻度から、保守派は名作や人間ドラマを好み、リベラル派は刺激性の強い映画を好む傾向が見られた。また、両派の高評価した小説作品について調べたところ、保守派は文芸作品と文学賞受賞作家の作品を好む一方、リベラル派はライトノベルを好むことが分かった。

1 はじめにそうでない商品も含んでいるため、嗜好の差異を細かく調

自然言語処理の手法を使い、上院議員や最高裁判事のイデオロギーの傾向を分析する研究[1,2]や、政党の特徴をべるには分析対象および内容を絞って考察する必要があると考えられる。

分析する研究[3]が多く行われ、政治的イデオロギーにより言葉遣いが異なることが明らかになっている。

研究の一貫性を保つため、本研究は樋口らの収集したデータベースを利用し、保守派とリベラル派の高評価した作

橋本らは政治家に対するレビューと電子書店のレビュー品の内容に重きを置き、その特徴にどのような差異があるを最大エントロピー法で学習した結果を利用した書籍推薦かを分析する。研究対象は樋口らが 2018 年 12 月 17 日からシステムを提案している[4]。東らは web 上の言語資源に9 日間の期間に収集したカスタマーレビューのユーザーの基づき自己組織化マップで国会議員の分類と可視化の研究高評価した作品とする。

を行っている[5]。掛谷らは国会議事録に基づき短命大臣

本論文の構成は以下の通りである。まず、第 2 章で映画の発言の特徴を分析している[6]。また、Dupree らは、普概要サイトなどから抽出したビデオ作品の概要を用いた分

段差別に反対しているはずの米国リベラル派が、相手の人類実験の手法、目的、結果を説明する。第 3 章では、保守種によって違った言葉遣いをする傾向があることを見出し派とリベラル派の高評価した小説について、ジャンル、作ている[7]。

品、作家など共通点と差異性を調べる。最後に第 4 章でま最近、人々が持つイデオロギーの違いは、言葉遣いだけとめを行う。

ではなく政治と直接関連の無い趣味についても異なる傾向を示すことが明らかになっている。樋口らは Amazon のブ

2 ビデオコンテンツの概要を用いた分類実験

ックレビューから、保守派とリベラル派を分類したところ、

2.1 目的と手法

政治以外のジャンルの本についても、読む本の傾向に違いがあることを見出している[8]。

本章では、保守派とリベラル派のアマゾンユーザーが高評価したビデオ作品(DVD, Blu-ray)の特徴の差異を検証す

そこで、本研究では樋口らの研究を踏まえ、イデオロギる。保守派とリベラル派の定義は、過去 15 年間の年間ベーの異なりによって政治と直接的に関係のないジャンルにストセラー上位 20 位の書籍のうち、保守派・リベラル派おける人の嗜好の差異性を掘り下げることを目的とする。と広く認知されている著者の作品に高評価、またはその反樋口らは保守派ユーザーとリベラル派ユーザーの全レビュ対の作品に低評価をつけたユーザーを、それぞれ保守派・ー及びレビューした商品名を用いて、それぞれの特徴を分リベラル派ユーザーとするという樋口の基準を踏襲する。

析したが、高評価も低評価も、レビューの集中する商品もこの基準に適合した本のリストを表１に示す。

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表 1 保守・リベラル派を分ける基準とする書籍

ら対応形態素の分散表現ベクトルを取得する。単語の重要

保守派
リベラル派
タイトル
著者タイトル
著者
儒教に支配されたケント
官僚の責任古賀茂明
中国人と韓国人の悲劇 ギルバード
人間の分際
曽野綾子
母-オモニ姜尚中
大放言
百田尚樹 しがみつかない生き方 香山リカ
呆韓論室谷克実
悩む力姜尚中人間にとって成熟とは何か 曽野綾子 おひとりさまの老後 上野千鶴子
老いの才覚曽野綾子
国家の品格藤原正彦
美しい国安倍晋三度および稀少性の影響も調べるため tf-idf 法で処理したパターンとそうでないパターンの 2 パターンでそれぞれ 4種類のベクトルを作成する。
機械学習の手法として、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト(ExtraTreesClassifier)、ナイーブベ
イズの 3 種類を用いて、上述した 4 種類の埋め込みベクトルと組み合わせて分類実験を行う。以上述べた手法の概要

上記基準に基づいて定義した保守派とリベラル派のユーザーについて、高評価レビューが多い作品を調べる。具体的には、以下の基準に基づいて作品を抽出する。

を図 1 に示す。その上、両カテゴリの素性から出現頻度に大きく異なる名詞と形容詞を抽出し、両カテゴリの特徴を分析する。

(1) 保守派とリベラル派のそれぞれについて、平均の評価が星 4 以上で評価者数 2 人以上のものを抽出する。

表 2 保守派・リベラル派が好むビデオ作品(2) 上記基準で両カテゴリに重複するものは除去する。

保守派
いま、会いにゆきます(3) ストーリー性のない作品は除去する。
(4) 上記基準では保守派の作品が偏って多くなりすぎる
ので、保守派については評価者数 2 人の作品は、評価が星 4.3 以上の作品以外を除去する。
以上の基準に基づき、樋口らの収集したデータベースから「保守派の高評価したビデオ作品」および「リベラル派の高評価したビデオ作品」を抽出した結果を表 2 に示す。
保守派には人間ドラマ作品、リベラル派には猟奇性やエロティシズムを感じさせる作品が並んでいる。
抽出した作品について、「映画.com」と「ウィキペディ
ア」などから作品の概要を収集する（映画.com にない作品のみウィキペディアなどから収集する）。いずれも、2019

おくりびと
ALWAYS 続・三丁目の夕日
俺は、君のためにこそ死ににいくセッション
モアナと伝説の海県庁おもてなし課
硫黄島からの手紙
紅の豚
結婚できない男
Mr.＆Mrs.スミス
ヒトラー最期の12日間
アウトレイジ 最終章
アイアンクロスヒトラー親衛隊《SS》装甲師団
シン・ゴジラサウンド・オブ・ミュージック
かもめ食堂
おやすみなさいを言いたくて
下妻物語
A2
15時17分、パリ行き
007 ロシアより愛をこめて007 リビング・デイライツ

リベラル派
22年目の告白
私が殺人犯です
エロマンガ先生3
ベルリン・天使の詩
クライマーズ・ハイ
L.A.コンフィデンシャル
好色 元禄(秘)物語
ちはやふる 上の句
エロマンガ先生4
白い肌の異常な夜
サヨナラCOLOR
歩いても 歩いても太陽を盗んだ男
エロマンガ先生6
相川結 結歩道〜 美ら風 memories〜
エロマンガ先生5
危険な情事

年 11 月に収集したもので、収集した作品概要の平均文字数（形態素解析後の素性数）は 359(67)、標準偏差はそれぞれ 141(26)と 279(52)である。形態素解析については、
2019 年 8 月に更新された新語辞書 neologd の適用したMeCab を用い[8]、名詞と動詞の基本型を素性としている。
作品中に頻出する人名、時間を表す言葉、作品名など内容に関わらない名詞はストップワードとして除去し、Bagof Words と fasttext[9]で作成した分散表現 2 種類のベクトルを作成する。分散表現の場合は Wikipedia2019 日本語版のダンプデータを使い、cbow 方式、epoch 数 15、デフォ
図 1 システム概要
ルトの学習率で 300 次元の分散表現辞書を作成し、辞書か― 974 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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2.3 分類実験の結果と考察

く異なる素性を抽出する。特定の映画のみに頻出する単語

図 1 の流れに従い、leave-one-out 法を用いて合計 12 種類の学習モデルにおける分類実験を行った。結果を図 2 にを特徴として誤認されないように、ビデオコンテンツ 2 本以上に出現する素性のみ選択する（表 4）。

示す。
表 4 両カテゴリの特徴的な名詞と動詞

保守派
回 リベラル派 回
ある日
8 犯人
8
受賞
6 事件
8計画
6 刑事
6回
5部
6
脚本
5 担当
4ほか
5 生徒
4
公開
5 様子
3
彼ら
4私
3
ドラマ
4 それぞれ3アカデミー賞 4 映画化
3目
4 警察
3

保守派 回 リベラル派 回
ある
9 くる
8知る
9 せる
5描く
9 殺す
5続ける
6 ある
5られる
6 持つ
4出会う
5 抱く
4言う
5 描く
3務める
4 見る
3感じる
4 誘う
3やってくる 4 つける
3生まれる 3 会う
3

図 2 実験結果の比較(上位 6 種のみ) 。svc は SVM(Bag Of

表 4 から、保守派の好まれるコンテンツに「受賞」「アWords)、svc_wk_tf は SVM（tfidf 付き wiki 分散表現）、カデミー賞」の名詞や、「ある日」「ドラマ」などが多く現

svc_wk は SVM（wiki 分散表現）、et_wk はランダムフォレ

れ、元の概要テキストから確認すると保守派はアカデミースト(wiki 分散表現)、nb_m はナイーブベイズの多項分布賞などの受賞作品やヒューマンドラマを好む傾向が見られモデル(Bag Of Words)、et_wk_tf はランダムフォレスト

る。一方、リベラル派には「犯人」、「事件」、「刑事」の名（tfidf 付き wiki 分散表現）

詞や、「殺す」の動詞がよく現れ、リベラル派は凶悪事件や、犯罪に関わる作品を好む傾向が窺える。

結 果か ら Bag of Words 方 式で ベクト ル化 して SVM(kernel="linear")での分類は最もよい精度および f1 値を3 小説作品の差異分析得た。一方、分散表現を使ったランダムフォレストの学習

本章では、保守派とリベラル派の高評価した小説作品をは 74.4%(f1 値 71.2%)の結果を出したにも関わらず、Bag中心に、ジャンル（ここのジャンルはアマゾンの書籍ジャof Words を使った場合は全く学習できなかった。

ンル）、作家、作品などの差異を調べることを目的とする。

名詞、動詞によって保守派かリベラル派かを言い当てる

具体的には、以下の基準に基づいて作品を抽出する。

正解率が最高 82%に達した結果（表 3）から、イデオロギ(1) 保守派とリベラル派のそれぞれについて、平均の評価が星 4 以上で評価者数 2 人以上のものを抽出する。

ーの異なりによって、ビデオ作品における人の嗜好の差異(2) 対立派の高評価数が 1/3 未満である場合、保守派、性が、その作品概要からも判断できることが分かる。

リベラル派の好む作品とする。
(3) (2)に当てはまらない場合、両派が好む作品とする。

表 3 SVM(bag of words)の判定結果

これらの基準に従うと、保守派の高評価した作品は 76、リベラル派の高評価した作品は 111、両派とも高評価した作品は 35 冊抽出された。各分類における本の各ジャンルが占める割合を図 3 に示す。
次に、各カテゴリにおいて名詞と動詞の出現頻度に大き― 975 ―抽出結果から、保守派のユーザーは文芸作品と文学賞受Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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賞作家の作品を好み、リベラル派はライトノベルを好むこで分類実験を行った。結果から、最高 82%(81%)の正解率とがわかる。また、両派ともに好まれているのは文学賞受(f1 値)で分類でき、ビデオ作品の内容を表す名詞と動詞の賞作品が多い。さらに、各カテゴリに高評価された作家をみ、保守派とリベラル派のどちらかに好かれるかをある程作品数順にリストして表５に示す。

度の確度で判定することが確認された。また、素性の出現頻度から、保守派は名作や人間ドラマを好み、リベラル派は刺激性の強い映画を好むことが分かった。
次に、両派の高評価した小説作品について調べた。保守派は文芸作品と文学賞受賞作家の作品を好むが、リベラル派はライトノベルを好むことが分かった。また、両派ともにも好かれる作家は、池井戸潤と東野圭吾ということがわかった。現在、世界中で保守派とリベラル派の分断が起きているが、両者に共通して支持される作品を分析することで、社会の分断を抑制するためのヒントが得られる可能性もある。
今後は、池井戸潤や東野圭吾のように、保守派とリベラル派の双方に支持される作品について、保守派とリベラル

図 3 各カテゴリが高評価した本のジャンル派でレビューの内容に違いがあるかを分析する予定である。
また、海外においても、保守派とリベラル派で好む映画や表 5 各カテゴリの高評価した作家
保守派
池井戸潤
百田尚樹
東野圭吾
篠田節子
西村賢太
村上春樹

作品
1210
93
33

リベラル派
東野圭吾
池井戸潤
村上春樹
吉田修一
宮部みゆき

小説に同様の違いがあるかを調べることも今後の課題であ

作品
両派作品
10
池井戸潤
88
東野圭吾
65中島京子
23重松清
23
司馬遼太郎
2る。

参考文献
[1]DanielDiermeieretal.,

BritishJournalof

Political Science, 2011.
[2]Benjamin E. Lauderdaleet al., American Journal of

池井戸潤と東野圭吾の作品は両派とも多く好評されてい
Political ScienceVolume, 2014.
る。その内訳をみると、「下町ロケット」と「容疑者 X の[3]畑中允宏 他, 言語処理学会第 15 回年次大会, 2009.
献身」は、保守派、リベラル派とも高評価をした人数が多[4]橋本悠 他, 言語処理学会第 16 回年次大会, 2010.
いことが分かった。
[5]東宏一 他, 言語処理学会第 17 回年次大会, 2011.
[6]掛谷英紀 他,知能と情報 Vol.31(2), 2019.

4 まとめ[7]樋口心 他, 日本選挙学会, 2019.

本研究は、政治的イデオロギーの異なりによって、政治[8]MeCab, taku910.github.io/mecab/と直接的に関わらないジャンルにおける嗜好に差異性があ[9]Piotr Bojanowski et al., Trans. of the Association
るかどうかについて、ビデオ作品および小説を対象に検証
for Computational Linguistics, vol.5, 2017.
を行った。
まず、保守派とリベラル派の高評価したビデオ作品の概要を形態素解析して、名詞と動詞のみ使い、4 種類の埋め込みベクトルと 3 種類の分類器で合計 12 種類の学習モデル― 976 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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