DEIM Forum 2019 C7-3

ツイートの感情分析を利用した九州地方の道の駅の分析
荒木慧†

廣田雅春†

野中尋史††

平岡透†††

熊野稔††††† 岡山理科大学総合情報学部情報科学科 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1†† 長岡技術科学大学情報・経営システム工学専攻 〒 940-2188 新潟県長岡市上富岡町 1603-1††† 長崎県立大学情報システム学部情報システム学科〒 851-2195 長崎県西彼杵郡長与町まなび野 1-1-1†††† 宮崎大学地域資源創成学部地域創造コース 〒 889-2192 宮崎市学園木花台西 1-1
E-mail: †nishinosono@n-univ.ac.jp, ††hirota@mis.ous.ac.jp, †††nonaka@kjs.nagaokaut.ac.jp,††††hiraoka@sun.ac.jp, †††††kumano@cc.miyazaki-u.ac.jp
あらまし 近年，道の駅は，休憩機能，情報提供機能，地域連携機能に加えて，防災や観光振興などの多岐に渡る機能を担うようになっている．そのため，道の駅は，地方創生のための有力な手段のひとつとして注目されている．しかし，道の駅の中でも，売り上げ高や来客数などが好調な道の駅とそうでない道の駅がある．そのため，業績が好調な道の駅について，その要因を分析することで他の道の駅の業績を改善することが期待される．本研究では，九州地方に存在する道の駅の中について，道の駅の様々な項目について売り上げ高との関係を分析する．また，それぞれの道の駅の周辺で Twitter に投稿されたツイートの感情を分析することで，道の駅の周辺で人々が抱いた感情を抽出する．
そして，その結果と九州の道の駅の様々な要素との関連性を調べることで，道の駅に影響する項目や感情を分析する．
キーワード Twitter，観光情報，回帰分析
る．そこで，本研究では，道の駅の売り上げ高に影響する項目

1 はじめに道の駅は，道路利用者への安全で快適な道路交通環境の提供と地域振興への寄与を目的として，道路利用者のための休憩機
能，道路利用者や地域の方々のための情報発信機能，道の駅をきっかけに町と町とが手を結び活力ある地域づくりをともに行
うための地域連携機能という 3 つの機能を併せ持つ道路施設である 1 ．道の駅の設置者は市町村などで，道の駅の登録は国土交通省道路局に申請する．1993 年に最初に 103 箇所の道の駅が登録され，2018 年 4 月現在では，1,145 箇所の道の駅が登録されている．近年の道の駅は，それらの機能に加えて，災害時の防災機能や，地域の文化や観光情報などを発信するための機能なども有するなど，道の駅は重要な地域拠点となっている．
道の駅の中でも売り上げ高の好調な道の駅も多く存在するが，施設や設備の老朽化が進み，修繕維持費で経営が圧迫されている道の駅もある [8]．そのため，道の駅を維持 · 発展させていくためには，国土交通省や市町村からの税金に加えて，道の駅自体の売り上げ高を上げて利益を向上させていくことも必要である．
道の駅の売り上げ高を増加させるための分析として，道の駅の利用者について分析することは重要であると考えられる．道の駅の利用者は大きく分けて，道の駅に隣接する道路の利用者と，周辺の地域住人が多い．道路の利用者にとっては，道の駅は運転の休憩所として利用されることが多い．また，松田らの調査 [6] によると，ドライブによる観光において重要とされる項目として，トイレの設備や清潔さ，休憩所としての快適性，駐車場での容易性などが重要度の高い項目としてあげられてい
1：国土交通省: http://www.mlit.go.jp/road/Michi-no-Eki/outline.html

について分析する．
本論文では，道の駅の施設に関する情報，利用者からの感想などの様々な情報と，道の駅の売り上げ高の関係を分析する．
設備の良い道の駅や，何らかの要因によって良い感情を持たれるような道の駅は，そうでない道の駅と比較すると，多くの人々が訪れてかつ，売り上げ高が高い可能性がある．そのため，道の駅について，それらの情報を分析することは，道の駅の売り上げ高を向上させるために重要である．
道の駅で人々がどのような感情を持ったかを分析するためには，道の駅に行った人を発見することや，そこでどのような感情を持ったかを分析するための情報源が必要である．これを満たす情報源のひとつとして，Social Networking Service (SNS)があげられる．それらの SNS の中でも本研究では，Twitter 2を用いる．マイクロブログサービスのひとつである 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．一度の投稿可能な文字数が少なく，デジタルデバイスでの利用が容易であることが特徴である．そのため，何をしているのかなどのユーザの状況や，それに関してどのような感想を持ったのかなどを発信していることが多い．また，一部のツイートには，デバイスに付与されている Global Positioning System (GPS) によって測位された緯度経度情報が付与されている．そのため，緯度経度情報が付与されたツイートを用いることで，そのユーザが道の駅でどのような感情を持ったのかを分析することが可能になる．
本論文では，九州地方の 108 箇所の道の駅を対象に感情の分析を行う．それらの道の駅周辺で投稿されたツイートを用いて，

2：Twitter:http://twitter.com

ユーザがそれぞれの道の駅に対して持つ感情をツイートのテキ

表 1 九州地方の道の駅のデータに含まれる項目 (一部)

ストから抽出し，道の駅の売り上げ高や施設の有無，サービスデータ名

単位

備考などの様々なデータについて，それらとの関連性を分析する．

売り上げ高

百万円

レジカウントされた金額

施設面積m2

施設面積 (販売所)

m2

駐車台数

台

交通量台

本論文の構成を以下に示す．2 章では，関連研究について述べる．3 章では，本研究で用いる，九州地方の道の駅のデータと，道の駅周辺で投稿されたツイートの取得について説明する．

4 章では，ツイートを用いた道の駅のデータの分析方法につい

延べ床面積
延べ床面積．農林水産直売所と物産販売所の面積
大型車は 2 台分に換算
平成 22 年度全国道路 · 街て述べる．5 章では，道の駅のデータと道の駅に対するユーザ

路交通情勢調査．一日当の感情の分析結果について述べる．6 章では，本論文のまとめりの台数と今後の展開について述べる．

農林水産直売所と物

2 関連研究取扱品目 (販売所)個

全体事業費百万円

設置市町村人口人

産販売所の品目数
初期費用
平成 22 年度国勢調査

近年，道の駅に対して，様々な観点から分析が行われている．
小塚ら [4] は，アンケート調査により近畿地方の道の駅の運営課題の整備分析を行った．飯田ら [12] は，利用者を対象とした調査の結果から，道の駅のサービスに対する評価と利用の実態を把握するとともに，数量化理論 II 類を用いて，道の駅の利用に影響を及ぼす要因の分析を行った．後藤ら [5] は，地域振表2

平成 25 年度平成 26 度年の売り上げ高とレジの通過人数の相関係数
平成 26 年度売り上げ高
平成 25 年度売り上げ高

0.981

平成 25 年度レジの通過人数0.845

平成 26 年度レジの通過人数0.899

興の拠点となる道の駅に求められている新たな役割についての評価を行った．小川ら [10] は，北海道の道の駅を対象に，夏季· 冬季別のアンケートデータを用いて，階層的クラスター分析によって類型分類を行った．大泉ら [9] は，東北の道の駅を対象に実施した調査から道の駅の現況を明らかにし，地域振興効果の計測を試みた．清野ら [7] は，「直売所」，「道の駅」を対象にその特徴や利用者のニーズ，今後のマーケティング対応について，県内全体の動向と試験対象地での状況の両面から考察を行った．山本ら [13] は，農産物直売所に着目した道の駅の地域振興機能の現状と効果について検討を行った．本研究では，道の駅の施設や，道の駅周辺で受ける感情を分析することで，道の駅で感じられる感情や施設と関連した分析を行う．
また，本研究と同様にの九州の道の駅のデータを利用した研究も行われている．平岡ら [11] は，九州地方の道の駅の売り上げ高と関連性がある要因を抽出し，重回帰分析を用いて売り上げ高の予測を行った．Alemán ら [1] は，Web 上の口コミをトピックに分類し，九州地方の道の駅の売り上げ高などの要因とは平成 27 年度の実績として道の駅を管轄する市町村へのアンケート調査によって整備された．
また，売り上げ高は，レジでカウントされた金額であり，自動販売機や野外販売などは含まない．この道の駅の売り上げ高を表す項目には，平成 25 年度，平成 26 年度のそれぞれの売り上げ高が含まれている．また，それ以外にもそれらの年度のレジの通過人数が含まれている．ここで，平成 26 年度の売り上げ高に対する，それ以外の 3 つの項目 (平成 25 年度の売り上げ高，平成 25，26 年度のレジの通過人数) の相関係数を求めた．
表 2 にそれぞれの項目に対する相関係数を示す．表 2 において，平成 26 年度の売り上げ高に対していずれの項目も強い正の相関があることがわかる．結果として，いずれの項目を用いて分析を行っても，分析結果に対する影響は少ないと考えられるため，本論文では平成 26 年度の売り上げ高を用いた．

3. 2 道の駅周辺で投稿されたツイートの取得の因果関係の分析を行った．これらの研究と同様に，本研究で本論文で用いた Twitter のデータについて述べる．本論文でも九州地方の道の駅のデータセットを利用した売り上げ高を分は，Twitter Streaming API 3 を用いて，2015 年 4 月 1 日から析する研究である．本研究では，売り上げ高に影響する要因と2018 年 12 月 1 日の期間において，収集されたツイートを用いして，感情に着目して分析を行う．

た．これらのツイートは，日本で投稿された緯度経度情報が付与されたツイートである．

3 データセット
3. 1 九州地方の道の駅のデータ九州地方の道の駅 108 箇所を対象に行った．今回，使用した道の駅データには，売り上げ高，施設面積，駐車台数，交通量や，トイレなどの施設の情報が含まれている．このデータに含まれる項目の一部を表 1 に示す．表 1 において，交通量は，平成 22 年度全国道路 · 街頭交通情勢調査，設置市町村人口は，平収集されたツイートから，3. 1 節で述べた道の駅の周辺の約200m 以内で投稿されたツイートを用いる．これらのツイートについて，地震や，天気に関する情報を投稿するボットによると思われるツイートを削除した．また，以後の分析では，50 件以上のツイートがある道の駅のみを用いる．結果として，本実験で用いるツイート数は，16,110 件で，1 つの道の駅のツイー
ト数の平均は約 185.2 件で，道の駅の数は 87 である．また，図成 22 年度国勢調査，売り上げ高は平成 26 年度，他のデータ
3：https://developer.twitter.com/en.html

表 3 道の駅の項目による売り上げ高の予測
回帰器

MSE

重回帰分析

134.67

Random Forest88.293

SVR

182.099

表 4 感情による売り上げ高の予測
回帰器

MSE

重回帰分析

184.671

Random Forest 191.974
SVR295.684

表 5 重要な説明変数 (道の駅の項目)

図 1 各道の駅のツイート数 (上位 20 件)

1 にツイート数が多い道の駅の上位 20 件を示す．たとえば，最もツイート数が多い道の駅は高千穂である．[道の駅 高千穂] は，天孫降臨の地の周辺にあり，聖地などに関連するツイートが見られた．

道の駅の項目

説明変数の重要度

普通車の駐車場台数0.102

納入農家登録数0.100

女性の洋式トイレ数0.041

平日交通量0.0386

設置市町村人口0.0262

べての形態素について，この処理を行い，得られた値をそのツイートの感情値とする．結果的に，あるツイート ti について，49 次元のベクトル {e1 , e2 , ..., e49 } が得られる．得られた感情が 10 以下の道の駅が存在したため，それらの道の駅については以後の感情を用いた分析に用いない．

4 分析手法この 49 次元の感情ベクトルと，道の駅の様々な項目との関係

本研究では，道の駅周辺で投稿されたツイートに対して感情性を分析する．道の駅のデータは，3. 1 節で述べたデータセッ分析を行い，道の駅のそれぞれの項目や得られた感情を用いて，トを利用する．データセットには多くの項目が含まれているが，売り上げ高の分析を行う．

道の駅ごとに欠損しているデータも多い．そのため，データの整備を行い，用いる項目は 49 とした．

4. 1 ツイートから感情の抽出方法
本研究では，ツイートの感情の分析として，ツイートに含ま4. 2 回 帰 分 析れる単語が表す感情を用いた．はじめに，ツイートに対して形感情を用いて売り上げ高を回帰分析により予測する．本論文

態素解析を適用した．形態素解析器は，MeCab を用いた．までは，道の駅の項目と，感情を説明変数とした場合の 2 つの回た，この際に，辞書は mecab-ipadic-NEologd 5 を用いた．また，帰分析を行った．この際に，目的変数は，平成 26 年度の売り前処理として，形態素結果の中で，名詞，形容詞，動詞と判定上げ高である．

4

された品詞でかつ，代名詞や人名でない形態素を取り出した．

道の駅の項目を説明変数とした場合は，道の駅は 108 箇所で，感情分析に用いる感情は，長岡技術科学大学 自然言語処理研

道の駅の項目は 49 である．また，感情を説明変数とした場合究室が公開している SNOW D18 6 と呼ばれる日本語感情表現は，道の駅は 73 箇所で，感情は 49 である．このとき道の駅の辞書を用いる．この中には，[喜び]，[嫌悪]，[困惑]，[気持ちが数が少ないのは感情が 10 件以上抽出された道の駅のみを取りいい]，[尊敬 · 尊さ] など 49 の感情が含まれている．また，こ出したためである．の辞書では，3 名の作業者が約 2,000 の表現に独立して感情を付与している．

本研究で売り上げ高の予測に用いたモデルは，重回帰分析，Random Forest [2]，Support Vector Regression (SVR) の 3

次に，この感情辞書を用いて道の駅ごとの感情の割合を算出つである．重回帰分析，Random Forest，SVR の実装には，する方法について述べる．あるツイート ti から得られたそれ

Python のライブラリである scikit-learn [3] を用いた．Ran-

ぞれの形態素 wj について，日本語感情表現辞書に含まれていdom Forest と SVR のパラメータは，10 交差検定によるグリッるかどうかを確認した．このとき，ある形態素 wj に対する感ドサーチを行い決定した．パラメータは，Mean squared error

情の値 ek として，その形態素の表現に対してある感情を付与(MSE) が，低いものを用いた．
．

していた人数を用いる．そして，1 つのツイートに含まれるす5 分析結果4：http://taku910.github.io/mecab/
5：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd
6：http://www.jnlp.org/SNOW/D18

それぞれのモデルで道の駅の項目から売り上げ高の予測をdom Forest を学習し，説明変数の重要度を分析した．この結表 6 重要な説明変数 (感情)感情

説明変数の重要度

果について，いくつかの説明変数の重要度を表 7 に示す．普通喜び

0.288

車の駐車場台数に影響のある感情は [喜び] であったなど，多くの項目で重要度が高いとされた感情は，ポジティブな感情 ([誇好き0.120

気持ちがいい0.093

妬み0.089

辛さ0.043

らしい]，[感動] など) であった．また，納入農家登録数や，普通車の駐車場台数などは，表 3 において，売り上げ高の予測に重要であると評価された道の駅の項目である．これらの項目に

表 7 売り上げ高に影響のある道の駅の項目と感情における重要度
道の駅の項目
普通車の駐車場台数

納入農家登録数

トイレの合計数

設置市町村人口

平日交通量

ついて，道の駅の利用者がポジティブな感情を持つようになれ

感情

重要度

喜び0.103

楽しさ0.094

好き0.070

感動0.081

本論文では，九州地方の道の駅について，売り上げ高と他の好き

0.068

要因の関係性を分析した．要因として，本論文では，道の駅のば，その道の駅の売り上げ高が向上することが期待される．

6 おわりに喜び0.066

施設などの項目と，Twitter のテキストから得られた感情につ誇らしい0.185

焦りいて，それぞれ売り上げ高との回帰分析を行った．回帰分析の0.145

悔しさ

0.095

気持ちがいい

0.278

憂鬱

0.118

高に影響する項目として，普通車の駐車場台数や，[喜び] の感怠さ

0.072

情が重要であることがわかった．

恐怖0.199

今後の課題は，Twitter のテキストを利用して感情の分析を好き0.131

行ったが，それ以外のテキストデータなどを利用して，道の駅気持ちがいい

0.089の様々な要因と比較検討することで，売り上げ高に影響するよ

結果として，MSE が最も低かったのは Random Forest によって道の駅の売り上げ高を予測した場合である．また，売り上げうな感情を分析することがあげられる．また，回帰分析につい行った結果を表 3 に示す，MSE は，Random Forest が最も低て，ニューラルネットを利用した手法などを用いて，売り上げく，次に重回帰分析，SVR となった．また，それぞれのモデル

高を予測することも今後の課題である．

で感情から売り上げ高の予測を行った結果をを表 4 に示す．表

3 と表 4 において，最も性能が高いと評価されたのは，道の駅の項目を利用して Random Forest で学習した場合で MSE が約 88.3 となった．また，感情を説明変数とした場合はすべてのモデルには，道の駅の項目を説明変数したモデルの最も MSEが低い SVR よりも MSE が高く性能が悪い結果となった．これについて，感情について分析するためのツイート数が少なく，十分に学習できなかった可能性がある．
次に，Random Forest によって，道の駅の項目について学習の際に重要であると評価された説明変数を表 5 に示す．表 5 において，最も重要度が高い説明変数は，普通車の駐車場台数で，次に，納入農家登録数である．このことから，収容能力の高い駐車場を持つ道の駅や，商品を多く納入できる農家が周辺にあることが重要であることを示唆していると思われる．この結果は，設置予定の道の駅の施設設計や適地選定の際に有用であると考えられる．
また，表 6 において，感情による学習の際に重要であると評価された説明変数を示す．売り上げ高に対して重要度が最も高いと評価された感情は，[喜び] で，次に [好き]，[気持ちがいい]であった．[喜び] や，[好き]，[気持ちがいい] と利用者に感じてもらえるような道の駅は，その道の駅の利用者の満足度も，売り上げ高も高いと予想されるため，これらの感情は高い重要度と評価されたと考えられる．
次に，道の駅の項目を目的変数，感情を説明変数とした Ran-文

献[1] Elisa Claire Alemán Carreón, Tetsuro Ito, Hirofumi Nonaka, Minoru Kumano, Toru Hiraoka, and Masaharu Hirota.
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