日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

原著論文

Twitter 上のバースト現象とコンテンツとの関係分析―テレビドラマを例として―
佐藤 由将†1

大竹 恒平†2生田目 崇†2

概要：本論文ではテレビドラマを対象に，放送期間に市場においてどのようにその番組について話題が盛り上がるかを分析する．分析対象は Twitter であり，特に急な盛り上がりを示すバースト現象に注目する．対象とするテレビドラ
マは 1 クール 3 カ月にわたって毎週放送されるものであるが，放送されていない時間においてもツイートおよびリツイートが観測され，またバースト現象も複数回観測された．さらに，各時点でのツイート内容について自然言語処理を通じた頻出単語の抽出を行い，どのような単語がバーストに結び付くのかについて分析する．こうした分析を通じて，市場におけるバースト現象の解明とともに，番組評価の理解につながることが期待される．
キーワード：テレビドラマ，バースト検知，Twitter，自然言語処理，ランダムフォレスト

1. はじめについてまとめる．
水沼 [2] は Twitter 上のバースト現象を統計的見地からインターネットおよびスマートフォンや PC などの情報各種手法を用いて比較している．具体的には，ROKU，統端末の普及により，一般消費者による情報発信が広く行わ計的分布に基づく棄却検定（3𝜎法と増山の検定），MAD 法れている．ウェブサイト作成やブログサービスを介した情を用いて比較した．結果として，統計的分布に基づく棄却報発信から，現在では SNS（Social Networking Service）の検定における 3𝜎法によるバースト検知が適切であると提ようなネットワーキングサービスまで広がっている．

言した．3𝜎法は，データ集合の平均値と標準偏差を用いた

その中で，SNS 上で投稿された製品やサービスに対する外れ値の閾値により各データが外れ値かどうかを検出するユーザの意見やクチコミが，消費者の率直な意見を反映す手法である．また，発生したバースト現象を類型化し，イるものとして注目を集めている．近年では，製品のみならベントの特徴把握を行うことで，各バーストを 5 種類のタず政治活動や災害時の情報媒体，映画のプロモーション活イプに分類した．

動など SNS を活用する業態は多岐に渡っている．テレビ業

前川ら [3] は，単語の共起関係を用いたマイクロクラス界においては，テレビ番組に対する視聴者の反応を示す指タリングとバースト検知を行った．さらに，各クラスタの標として広く利用されている．本論文で対象とするテレビ単語数やバースト度などを特徴量とした決定木分析を行う

ドラマについても視聴者の SNS 上の行動が注目を集めてことで，クラスタを構成する Tweet の興味深いトピックをいる．SNS 上のドラマに関する投稿の分析は，視聴者が評特定する手法を提案した．また，中原ら [4] は，ソーシャ価しているシーンやコンテンツを直接特定することができ，ルビューイングにおけるツイートを対象に，バースト時のテレビ局，制作会社，スポンサーなど多方面のマーケティ投稿内容とリアルタイムのセリフの一致性を検証した．まング戦略に有益な知見をもたらすことが期待される．このた，興味対象のツイートを抽出する手法を提案し，ツイーような状況の下，短時間で話題が急激に盛り上がるようなトの内容を効率的に把握することを可能にした．さらに，現象はバースト現象と呼ばれ，注目を集めている [1]．バー

深沢ら [5] は，スポーツ中継中の Twitter 上のバースト検スト現象の生起は特定の話題に関して急激に興味が増加し知を行い，テレビ番組のイベント検出に優れた方法の開発たことを表しており，対象に対する評価においても大変重及び検出精度の検証を行った．

要と考えられる．

これらの研究においては，放送時のリアルタイムのバー

本論文では，テレビドラマを対象に Twitter 上に発信されスト現象に注目して分析している．これに対して本論文でたテレビドラマに関するツイートとそのリツイートを収集

は，数カ月にわたって連続して放送されるテレビドラマをし，放送期間でのバースト現象の抽出とその原因について対象とする．大きな違いとしては，リアルタイムのツイーツイート内容や属性などから評価することを試みる．

トを分析する場合は，その時点までに放映された映像に限定されたコンテンツが主にツイートされる場合がほとんど

2. 既存の研究と本論文の目的
本節では，SNS やミニブログデータを対象とした，バース現象に関する既存の研究について論じ，本論文の目的に†1 中央大学大学院†2 中央大学（連絡先：otake@indsys.chuo-u.ac.jp）ⓒ2018 Japan Social Data Science Societyであるのに対して，期間内に連続したコンテンツが放送されるものの，1 週間のインターバルがありその間にも番組に関する直接的及び間接的な情報の両者が継続的に発信さ投稿：2017 年 11 月 30 日
採択：2018 年 3 月 1 日

32日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）れている点である．したがって，リアルタイムな反応とは異なる情報発信の特徴がある可能性を指摘できる．そこで本論文においては，Twitter データを対象として，放送期間中のツイート並びにリツイートを取得し，その間に観測されるバースト現象とそのコンテンツの関係について分析することを目的とする．

4. 分析
本論文では，まず，ドラマ別のツイート及びリツイートデータについて 1 週ごとに区切る．そしてさらに 1 時間ごとに分ける．そのデータを用いて Kleinberg のバースト検知モデルによる各時間のバーストレベルの評価を行う．また，各時間のツイートの文章について，自然言語処理による特徴語抽出を行う．

3. データ概要

これら 2 つのステップを合わせ，バーストが起こるとき

分析対象は 2017 年 4 月～6 月に関東地方の民放局で放送された 4 つの連続ドラマであり，Twiiter データは Twitter 社が公開している API（Application Program Interface）を用い，の特徴語が何であるかを分析することで，どのようなツイートがバーストに結び付くのかについて評価する．
これらの分析のフレームワークを図 1 に示す．

放送期間内を対象に各タイトルのハッシュタグによるクローリングを行っている． その結果表 1 に示すデータを得ツイートデータの収集た．なお，データ取得期間は，初回ドラマ放映時間から最終回の放映日の 1 週間後までである．例えば，4 月 1 日の22 時に放映開始，6 月 10 日に最終回を迎えた場合，4 月 1

Step 1
Kleinbergのアルゴリズムによるバースト検知

Step 2
自然言語処理によるコンテンツ評価

日の 22 時から 6 月 16 日 23 時 59 分までのデータを取得した．このデータについて，本論文では各週を 1 ケースとし

Step 3
ランダムフォレストによるバーストとコンテンツの関係評価てデータを分割している．すなわち各週の放送開始時間を区切りとして，1 週間（168 時間）ずつ区切って週次のデー

図1タとしている．最終回に該当するデータのみ 168 時間に満たないデータである．
各ドラマについて，分析に用いたデータ件数を表 1，各ドラマの内容などの概要を表 2，3 にまとめる．なお，ドラマ B のみ 11 話，それ以外は 10 話の放送があった．
表1

4.1 Step1 バースト検知
トラフィック解析の分野では，短期間に大量のトラフィックが観測されるような場合をバーストと呼んでいる．バーストの状態は，通常のトラフィックをはるかに超えたトラフィックを観測した場合に抽出されるべきであり，こう

データ件数

ドラマ名

ツイート・リツイート件数

A

182,673B

754,819

C

383,306

D200,369

表2

分析フレームワーク

したバースト検知のためのアルゴリズムがいくつも提案されている．
本論文では，そのうち代表的なバースト検知手法である
Kleinberg の手法 [6] を用いた．Kleinberg の方法では，低頻度にランダムにイベントが発生するなかで，集中的に高頻度にイベントが発生するような状態について，通常とは各ドラマの内容及び放送期間別の状態から発生したと考えた複数状態を考える．そして，これらの状態間の遷移をオートマトンとして表現したモデ

ドラマ名

内容

放送期間A

恋愛ドラマ

2017/04/18~2017/06/20

B

推理ドラマ

2017/04/17~2017/06/26

時間ごとのツイートおよびリツイート件数と検知したバー

C

推理ドラマ

2017/04/14~2017/06/16

ストレベルの比較である．左の縦軸がツイート・リツイー

Dヒューマンドラマ2017/04/16~2017/06/18

ト件数であり，右の縦軸がバーストレベルである．通常のルを提案している．
図 2 は，本論文で対象としたドラマのうち，ある週の 1

状態はバーストレベル 1 であり，この例では，最大バース
表3

各ドラマの放送曜日及び放送時間帯

トレベルは 7 である．おおよそ，実際のツイート・リツイ

ドラマ名

放送曜日

放送時間帯

ート件数の変化と併せてバーストが観測されているが，多A

毎週火曜22:00~23:00

少件数が増えてもバーストと判定されないこともある．まB

毎週月曜

21:00~22:00

た，放映中もしくは放映直後と，次週の放映直前の件数はC

毎週金曜

22:00~23:00

多く，バーストレベルも高くなる．

D

毎週日曜

21:00~22:00ⓒ2018 Japan Social Data Science Society

33

7

1.

形態素解析による品詞分解

7000

6

2.

tf-idf 法による単語への重みづけ及び特徴語の特定

53.

特徴語によるコンテンツの把握

6000
5000

4

4000
33000

22000

バーストレベル8000

分析には，期間中に行われた前述の 4 ドラマについてのツイート（表 1 を参照）を用いる．なお，分析には R 言語

1000

1を用い，形態素解析エンジンにはオープンソースである

00

MeCab [7]を使用した．

08
1624
32
40
4856
64
7280
8896
104
112120
128
136
144
152
160

ツイート・リツイート数（件）

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

ツイート．リツイート数

図2

バーストレベル4.2.1 形態素解析による品詞分解

バーストの推移

はじめに，各ドラマについてのツイートを対象に，形態素解析を行った．形態素解析とは，自然言語（テキストデ

なお，レベル 2 以上のバーストと判定された時間を各ドラータ）から文を構成する最小要素である形態素に分割し，マ・各週に分けて集計したものが表 4 である．

それぞれの形態素の品詞を判別する解析手法である．解析には，文法や辞書に定義される単語の品詞などの情報を用

表4

ドラマ毎に各週でのバーストした時間数用いられる．

ドラマ

週いる．形態素解析は自然言語処理を行う前段階として良くA

BCD

なお，品詞毎に出現頻度の集計を行った結果，名詞，動1191285

詞，形容詞の 3 品詞が全体の 6 割以上を占めている事が分

213172010かった．それぞれのドラマについて，名詞，動詞，形容詞

312142013の出現頻度の集計結果を表 5 に示す．本論文では，これら411779の 3 品詞に着目し，以後の分析を進める．

514111314613823971372214811151812910991310656511

表 5 各ドラマについての名詞，動詞，形容詞の出現頻度の集計結果
ドラマ
AB

C

D

名詞

868,696

3,654,999

1,495,514

1,034,940

動詞

139,263596,795

290,149

170,723

形容詞

34,957142,176

67,33038,303

品詞

8

全体としておよそ 7%の時間にバーストが観測された．
全ドラマに共通するパターンは観測されず，それぞれのドラマによって異なるバーストパターンとなっている．
なお，最終週が少ないのは，該当する時間数が少ないためである．

4.2.2 tf-idf 法による単語への重みづけ及び特徴語の特定各ドラマには，そのドラマを特徴的に表現する語（特徴語）が存在すると考えられる．そこで，本論文では語に対して，ドラマを特徴的に表現する度合い（重み）を求め，特徴語の特定を行う．特徴語の特定には，tf-idf 法を用いる

4.2 Step2 ツイートコンテンツの特徴分析
次に，ツイート及びリツイートの内容に着目し，自然言語処理解析によりツイートコンテンツの特徴を明らかにする．具体的には，はじめに，あるドラマについて行われた[8]．tf-idf 法は，単語に対する重み付けの指標の一種であり，単語の出現頻度 (𝑡𝑓 と逆文書頻度 (𝑖𝑑𝑓 の積により求める．
ここで，𝑡𝑓は文章中に出現する回数が大きいほど重要度

ツイートを，そのドラマに関する文として捉え，ドラマをが高いことを，𝑖𝑑𝑓は複数の文書で横断的に使われている単特徴的に表現することを期待した単語（特徴語）を，tf-idf語は特定の文書に特有のものではないとするペナルティを法により特定する．次に，特定した特徴語をカテゴリに分表す．本論文では，tf-idf 値を各ドラマについて特徴的な語類し，コンテンツの特徴について把握を試みる．

（特徴語）を特定する際の指標として用いる．なお，各ド分析の手順を以下に示す．

ラマについての 1 ツイートを 1 文，ツイート群を 1 文章として捉え，全ての名詞，動詞，形容詞に対して tf-idf 値の算出を行い，tf-idf 値が上位 50 位までを特徴語と定めた．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society34

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
4.2.3 特徴語によるコンテンツの把握

ラマによって話題となる内容が異なることが推察される．

次に，tf-idf 値により定めた特徴語を用い，コンテンツのそこで，次節では，ツイートの内容によりバースト現象に内容の把握を試みる．はじめに，それぞれのドラマの上位与える影響が異なるという考えの下，特徴語を用いたバー

50 単語を，その単語の内容に基づき，「登場人物_主要」，ストレベルへの影響について分析を行う．

「登場人物_その他」，「役者_主要」，「役者_その他」，「地名・表7場所」，「タイトル」，「ポジティブ感情」，「ネガティブ感情」，頻出特徴語の集計結果「主要トピック」，「放送トピック」，「放送属性」，「放送局」，

A

BCD「他番組」の 13 カテゴリに分類し，これらを特徴語とし登場人物_主要

0.068

0.043

0.120

0.110

た．なお，単語の内容を判断する際には，それぞれのドラ

登場人物_その他

0.021

0.000

0.005

0.000

マについての公式 Web サイト，フリー百科事典（Wikipedia

役者_主要0.099

0.068

0.192

0.144など）を参考にした．表 6 に，各ドラマについての，13 カ

役者_その他

0.029

0.007

0.020

0.010

テゴリに分類した特徴語数を示す．

地名・場所

0.000

0.000

0.000

0.004

タイトル

0.572

0.730

0.429

0.449

ポジティブ感情

0.072

0.060

0.053

0.080

ネガティブ感情0.0290.007

0.012

0.004

表6

特徴語として取り上げた単語数
ドラマ
AB

C

D

主要トピック

0.018

0.016

0.014

0.055

登場人物_主要

4

6

6

5

放送トピック

0.054

0.037

0.021

0.092

登場人物_その他

2

0

1

0

放送属性

0.033

0.031

0.134

0.038

役者_主要

7

5

10

11

放送局

0.006

0.000

0.000

0.000

役者_その他

4

1

3

3

他番組

0.000

0.000

0.000

0.013

地名・場所

0

0

0

1

タイトル

4

2

2

1

ポジティブ感情

10

14

910

本節では，バーストに対して影響を与える内容の発見をネガティブ感情

4

5

4

2

目的に，ランダムフォレストによる特徴語カテゴリの重要

主要トピック2

31

4

度の把握を試みる．ランダムフォレストとは，アンサンブ

放送トピック912

311

ル学習手法の一つであり，複数の決定木を弱識別機として放送属性

68167

用い判別を行う [9]．ここでは，Step1 にて求めた時間毎の放送局

1100

バーストレベルが 2 以上を 1，レベル 1 を 0 にカテゴリ化他番組

0002

した値を目的変数に，Step2 にて求めた各ドラマについてカテゴリ

4.3 Step3 バーストの要因分析の 13 の特徴語カテゴリの出現頻度を時間毎に集計した値
次に，表 6 に分類された特徴語を用い，各ドラマについを説明変数として，ドラマ毎に判別モデルを作成した．表て，カテゴリ毎の特徴語の出現比率をまとめる．なお，出8 に判別モデルの Accuracy（正答率），Recall（再現率），現数の算出には，ある特徴語について，1 ツイート中に 1 回Precision（適合率），F-value（F 値）を，表 9 に判別モデル以上出現していた場合をカウントし，特徴語が属するカテ中において重要度が高い説明変数を示す．なお，重要度とゴリについて集計した値である．

しては該当変数を除いた際の正解率の減少についての平均

表 7 より，全体の傾向として「タイトル」の構成比率が値をもとに算出した．

高いものの，他のカテゴリについてはドラマ毎に構成比率が高いカテゴリが存在することが分かる．例えばドラマ C

表8では，ドラマ中の主要な登場人物についての特徴語である

判別精度の比較

ドラマABCD

Accuracy

0.937

0.952

0.908

0.951

Recall

0.738

0.736

0.508

0.791

Precision

0.267

0.371

0.221

0.343

F-value

0.392

0.494

0.308

0.479

「登場人物_主要」や，そのキャストを演じている芸能人に分類精度ついての特徴語である「役者_主要」，「放送属性」についてのカテゴリの出現比率が，他のドラマに比べて高い．これに対し，ドラマ D では，ポジティブな感情（楽しい，面白い，幸せなど）に関する特徴語である「ポジティブ感情」
についての特徴語カテゴリの出現比率が他のドラマに比べて高く，また，他の番組名に関する特徴語である「他番組」が唯一出現している．これらの特徴語の集計結果から，ドⓒ2018 Japan Social Data Science Society

35日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）
表9ランダムフォレストから得られた重要度

しくはマイナスとなっている．これは，「タイトル」以外のドラマ

特徴語カテゴリでは，判別が困難であることを示している．
ABCD

登場人物_主要1.493

8.408-4.315

3.361の作成において，学習が十分に行われていない可能性もあ

登場人物_その他

2.347

6.099-11.393

0.000

る．

役者_主要

7.818

8.848

-8.65318.507

ドラマ D では，「役者_主要」がバーストに対して高い影

カテゴリ

表 8 の結果と合わせると，ドラマ C については判別モデル

役者_その他

4.976

6.097-14.172

1.874

響を与えている．一方で，「登場人物_主要」の重要度は特地名・場所0.000

6.526

0.000

-1.151

筆して高いわけではない．ドラマ D は，実力派俳優を主演タイトル

0.178

4.338

1.690

6.539にキャスティングしている．また，他のドラマと比べて最ポジティブ感情

3.780

5.329

-11.073

1.770

ネガティブ感情

4.387

5.138

-3.017

3.149

主要トピック

0.528

7.480

-0.061

4.956

放送トピック-0.5395.907-7.480

0.694

放送属性

10.6975.898-8.626

0.144

放送局

2.338

0.000

0.000

0.000

他番組

0.000

0.000

0.000

2.369

表 8 より，すべての判別モデルにおいて，Accuracy の値も登場人物が多く，1 話辺りに出演する役者数も多い．過去の出演作も多いことからも，作中の登場人物よりも実際の役者についての話題が，バーストが起こる際のきっかけとなっていると推察できる．これは，ドラマ B とは対照的といえる．また，他のドラマにはない「他番組」との比較が行われているという特徴もある．これは，前述の通り，俳優が出演した過去の作品との比較が主な話題となっていると推察される．

5. 考察が 90 %を超えていることが分かる．ただし，バーストレベ

時間別のツイート・リツイート数については，概して夜ルをカテゴリ化した際，目的変数の比率は 1:1 ではなく，0中の時間帯の投稿数が少ない．また，放映前後の時間につに偏ったデータセットになっている．F 値の値に注目する

いて投稿数が大きく増える．また，すべての週でバーストと，ドラマ A，ドラマ B，ドラマ D については概ね 40%～を検知しており，放映されていない時間も何らかの話題の50%であった．一方，ドラマ C については 30%であり，最盛り上がりが観測された．このようにバーストが検知されも判別精度が低かった．

る理由については，番組オフィシャルのアカウントによる

表 9 より，特徴語カテゴリの重要度は，ドラマによって情報提供や，俳優が別番組で番宣を行うといったことも考異なることが分かった．それぞれのドラマの特徴語カテゴえられるが，実際に投稿を行ったアカウントに注目するとリの傾向について，以下に述べる．

一般消費者のアカウントも多くみられた．

ドラマ A では，「放送属性」，「放送局」といった，ドラマまた，頻出特徴語を見ると，ドラマごとに大きく様子がの制作側に関する特徴語カテゴリが，バーストに対して影異なっていることもわかり，ドラマそのものの内容の差異響を与えていることが分かった．また，「タイトル」に関すもさることながら，プロモート方法の違いも反映しているる特徴語カテゴリの重要度が他のドラマと比べて低い．こものと思われる．

れにより，単純にドラマのタイトルに関するキーワードをバーストに影響を与える特徴語カテゴリについては，各含んだ話題の集計値だけではなく，制作側や登場人物を演ドラマによって大きく異なることが分かった．全体の傾向

じる役者（「役者_主要」）や，ポジティブ・ネガティブな感としては，主演俳優（役者_主要）並びに主演俳優が演じる想（「ポジティブ感情」，「ネガティブ感情」）を含んだ話題

登場人物（登場人物_主要）に関する特徴語カテゴリが，バを用いることにより，より精緻なバースト検知モデルが作ーストに対して影響を与えていることが分かった．また，成されていると推察される．

ポジティブ感情についての特徴語カテゴリは，ネガティブ

ドラマ B では，「登場人物_主要」や「役者_主要」の特徴感情についての特徴語カテゴリに対して，必ずしも重要で語カテゴリの重要度が，バーストに対して影響を与えていあるわけではないことが分かった．むしろドラマ A，ドラることが分かった．ドラマ B は主演として，有名アイドル

マ D については，ネガティブ感情を有する特徴語カテゴリグループのメンバーや，人気女優をキャスティングしていの方が，重要度が高い．これは，ドラマ B に比べ，ドラマる．そのため，ドラマ内のキャスト並びにそのキャラクタA, D はシリアスなテーマを主題としている点に起因するーを演じている役者に関する話題が，バーストが起こる際ものであると考えられ，特徴語カテゴリによるコンテンツのきっかけとなっていると推察できる．また，主に撮影場の把握は，各ドラマの特徴の一端を正確に捉えられている所に関する「地名・場所」が特徴語として抽出され，バーと考える．また，先行研究では，ある放送や事象に対するストへの影響を与えている．

リアルタイムな状況把握としてバースト検知を試みたもの

ドラマ C においては，「タイトル」以外の重要度が 0，若ⓒ2018 Japan Social Data Science Societyが多いが，本論文においては数カ月にわたって連続して放36

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）送された，4 つのテレビドラマを対象とした．期間中に行われた全てのツイートデータを用いたことで，多様なカテゴリからコンテンツの評価を行うことができたと考える．
例えば，限定的に出演した役者の，次回放送回への出演報

A

4

告の投稿や，情報番組・バラエティー番組での番組宣伝にB関する投稿，出演者同士の舞台裏について語った記事・番たドラマのデータを用いることで，各週におけるストーリーの盛り上がりを加味した，より精緻なモデルの作成を行

20

モデルの作成においては，10 ないし 11 週連続で放送されD-2が確認された．加えて，バーストの要因分析における判別C
視聴率変化 (%)

組に関する投稿など，放送前後の事象についてのツイート

6. まとめと今後の課題-4

うことができたと考える．

本論文ではテレビドラマを対象として，Twitter における5バースト検知とバーストが検知された時点におけるツイー

101520

バースト時間（時間）トのコンテンツに関する分析を行った．バーストは放送前後に観察されたが，それ以外の時間についてもかなりの時

図3

バースト時間と視聴率変化の関係間検知された．また，本論文の分析結果から，ドラマごとのバーストについて，特定の特徴語との関係があることが示唆された．バーストに関係する特徴語をもとに，市場において興味を持たれる情報を発信することで，ドラマ放映時でなくても市場の興味を喚起する可能性がある．
本論文ではバースト検知について Kleinberg の指標を用いた．ただし，この指標は，各ケースについて個別に行うため，同じレベルでもツイートの絶対数が異なるといった欠点もある．また，オートマトンを個別に構築するため，サンプルサイズが増えると計算効率が大きく下がる．バー
スト検知に関する簡便的な方法もいくつか提案されている
ため，どのような検知方法が適しているのかを今後議論する必要がある．
さらに，本論文のデータについてバースト時間と視聴率の変化について分析した（図 3）．図 3 の縦軸は，各週の視聴率とその前週の視聴率の差分を，視聴率の変化として表している．また，横軸は，表 4 に示した各週のバーストした時間数を表している．しかしながら，図 3 において，全データを通しての明らかな関係は見いだせなかった．ただし，図 3 を見てわかるように図の左上及び右下の少数のデータを除くとバースト時間と視聴率変化について正の関係があるようにも見えることから，バースト状態が頻出することにより，ドラマへの注目が集まりそのことで次回の放映時の視聴率が上昇するといったことも考えられる．ただしバースト状態とドラマへの注目のどちらが先かといった

謝辞 本研究において株式会社ルーター様には，データ収集の協力と有意義なディスカッションをいただきました．
こ こ に 謝 意 を 表 し ま す ． ま た ， 本 研 究 は JSPS 科 研 費
JP16K03944，JP17K13809 の助成を受けたものです．

参考文献[1] 大竹洋平,鈴木良弥 “マイクロブログのバースト現象に着目したユーザのクラスタリングおよび可視化” 言語処理学会第 21回年次大会 発表論文集 pp. 226-229 (2015 .
[2] 水沼 友宏「Twitter におけるバーストの検出と生起要因に関する分析」．筑波大学大学院図書館情報メディア研究科修士論文(2015 .
[3] 前川浩基，中原孝信，羽室行信，“テレビ番組視聴時におけるtwitter 投稿のバースト検知と情報配信の可能性,” 第 27 回人工知能学会講演論文集，4 pages (2013 .
[4] 中原孝信，前川浩基，羽室行信，“テレビ番組視聴時におけるTwitter 投稿からのトピック検知,” オペレーション・リサーチ，Vol.58, No.8, pp.442-448 (2013 .
[5] 深沢知明，高島真之介，羽山徹彩 “Twitter データを用いたテレビ番組のイベント検出に関する研究,” 情報処理学会第 77回全国大会論文集, pp. 1-547-548 (2015 .
[6] Kleinbelg, J. “Bursty and Hierarchical Structure in Streams,”
Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conferenceon Knowledge discovery and data mining, pp. 91-101 (2002 .
[7] MeCab,
https://www.mlab.im.dendai.ac.jp/~yamada/ir/MorphologicalAnaly
zer/MeCab.html（2017 年 11 月 20 日アクセス）[8] Baeza-Yates, R. A. and Ribeiro-Neto, B. A., Modern Information
Retrieval: the Concepts and Technology behind Search (2ndEdition . Addison-Wesley (2011 .
[9] L. Breiman, “Random Forests”. Machine Learning, Vol. 45, No. 1,
pp. 5-32 (2001 .

議論も必要なことからドラマのコンテンツとツイートの関係を分析することで，バーストと視聴率変化について有意な関係見いだせる可能性がある．これらは今後の課題としたい．

ⓒ2018 Japan Social Data Science Society37

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 2 巻 第 1 号（2018 年 3 月）

Analysis between Burst Phenomena and their Contents on Twitter― Case Study of TV Drama ―Yusuke SATO†1

Kohei OTAKE†2

Takashi NAMATAME†2

Abstract: In this study, we treat TV dramas and analyze how these TV dramas become hot topics. Analyzing data is Twitter data,then we focus on burst phenomenon which is increases the number of tweet and retweet rapidly. The objective TV dramas werebroadcast each week in three-month run of a television series. We could observe tweet and retweet data even while not broadcast
time, moreover we obtained some bursts phenomena by analyzing. Furthermore, we pick up some frequent appeared term from thecontents of tweet using natural language processing, then we analyze the relationship between burst and terms. Through theseanalyses, we can solve the burst phenomena in market and expect to understand the evaluation of TV program．
Keywords: TV Drama, Burst Phenomena, Twitter, Natural Language Processing, Random Forest†1 Graduate School of Chuo University†2 Chuo University (Correspondence Author: otake@indsys.chuo-u.ac.jp
Submitted: 30/11/2017
Accepted: 01/03/2018ⓒ2018 Japan Social Data Science Society38