DEIM Forum 2019 B3-5

スポーツを「いいとこどり」で観戦するための実況ツイート解析手法
藤本和†

牛尼 剛聡††† 九州大学芸術工学部 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1†† 九州大学芸術工学研究院 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原 4-9-1
E-mail: †fujimoto.nodoka.017@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし 近年，SNS の利用用途としてソーシャルビューイングが注目されている．ソーシャルビューイングは，TV
番組やスポーツ中継などを視聴しながらコメントや応援などを SNS に投稿する視聴形態であり，代表的な SNS の一つである Twitter で投稿されるツイートは「実況ツイート」と呼ばれる．また，スポーツ中継に関するサービスも様々なものが存在する．例えば，ユーザが忙しいときには，中継の全てを視聴することができないため，得点が入ったことを通知するサービス等が活用されている．しかし，そのようなサービスで行っていることは，既に起こってしまった出来事の通知である．もし，その出来事をリアルタイムで体験できればユーザの満足度が向上すると考えられる．
そこで，スポーツの試合中に，「いいところ」が期待できるときに，ユーザに通知を行うことで，この問題を解消しようと考えた．本研究では，野球の試合が行われている時に，「いいところ」となる兆候をリアルタイム検出することを目的とする．具体的には，実況ツイートを取得して LDA によるトピック抽出と重回帰分析を用いてファンの喜び度合い（Pleasure 値）を推定し，LSTM を利用して Pleasure 値を予測することで試合の「いいとこどり」を行う．
キーワード Twitter，実況ツイート，LDA，トピック抽出
する時間的な負担が大きい．結果から振り返って「いいところ」

1 はじめに近年のソーシャルネットワーキングサービス（SNS）の普及により，誰もが気軽に情報を発信できるようになった．SNS は情報収集，宣伝，コミュニケーションなど様々な用途のために利用されており，SNS の利用方法のひとつとして，ソーシャル
ビューイングがある．ソーシャルビューイングは，ドラマ，アニメ，スポーツ中継などを視聴しながらコメントや応援などを投稿する視聴形態であり，代表的な SNS である Twitter で投稿されるツイートは「実況ツイート」と呼ばれている．ソーシャ
ルビューイングでは，TV 番組を視聴しながら実況ツイートを見ることで，同じ番組の視聴者とその感想や意見を共有して盛り上がることができる．
また，近年，スポーツ中継に関する様々なサービスが登場している．例えば，ユーザが忙しいために中継の全てを視聴することができないときは，スポナビ [1] 等のサービスが役に立つ．
スポナビはお気に入りのチームを登録することで，設定によって追加点を入れた時に通知することができる．このようなサービスを利用することで，気になっている試合の状況をある程度
リアルタイムに知ることができる．しかし，これらの Web サー
ビスや通知サービスは，過去の出来事を伝えるものであり，そを知らせるのではなく，リアルタイムで「いいところ」になりそうな時を通知することができれば，リアルタイムに「いいところ」だけを見たいというユーザの満足度の向上につながる．
従来の野球中継の特徴的シーンを抽出する研究では，試合が終わった後に試合全体からシーンを選択している [2]〜 [5]．この方法では，ユーザはリアルタイムに「いいところ」を体験することはできない．そこで，リアルタイムに観戦者の主観的データを分析することによって，「いいところ」になる予測を行う．本研究では，観戦者の主観的データとして試合の「流れ」
や「ファンの盛り上がり」などを反映していると考えられる，
実況ツイートを用いる．
「いいところ」には様々な基準が存在す
るが，本研究では「ファンの喜び度合い」が高いところを「いいところ」であると考える．
「ファンの喜び度合い」とは，ファンが観戦している試合に対してポジテイブな印象を持つ度合いである．実況ツイートから「ファンの喜び度合い」を推定し，将来においての「ファンの喜び度合い」の高い「いいところ」となる可能性が高い部分予測することで，ユーザが試合の「いいとこどり」をした観戦を可能とする．

2 アプローチの出来事をリアルタイムに体験することはできない．そのため，

本研究では，野球中継に対するの実況ツイートを分析し，リ中継をリアルタイムに視聴をしている時とは大きく満足度がアルタイムに「ファンの喜びの度合い」に基づいて「いいとこ異なる．得点の通知や試合結果がわかってから編成されるダイろ」を予測することを目的とする．

ジェストだけでは試合の「流れ」や「ファンの盛り上がり」など

実況ツイートは，チームに対する応援や感想などが投稿されの臨場感を伝えることはできない．また，そのような臨場感をており，試合の状況が変化すると視聴者が投稿する内容が異な共有するためには常に中継を見ておく必要があり，ユーザに対る．試合の状況は，客観的なデータからはわからない要素が多く存在し，同じ結果であっても視聴者の反応は異なる．そのため，観戦者の主観を表すデータとして実況ツイートは有用だと考えた．
そこで，視聴者が投稿した実況ツイートのテキストから喜怒哀楽等の感情を分類することが考えられる．従来，感情辞書から動画コンテンツにおける特徴的なシーン抽出をする研究は多く行われている．しかし，実況ツイートには，一般的に感情を表してはいない「ホームラン」，「ヒット」，「アウト」など出来事の名前のみのツイートなども含まれる．これらは，どちらのࠄ‫˖ׅ‬ʶƪ˚ʱ࠿ࡘw ௐʍ˖ʶƪ˚
ʱȣഞ࢑ʊ

ߢԨਃഅ
w
ƏʆഒӘ
ȣߒ܏ʍ
˖ʶƪ˚ॐ

ȣߒ܏
ʍ %R:

w
Əɳʇʍ
˖ʶƪ˚
ƔॐƔܿ
Ɣਤ୩

w
Əɳʇʍ
˚˦˕ˁʍ
ற૙˫ˁ˚˽

೒ߐɳʇʍߢ‫ػ‬໑ʍ %R:ৌߒ܏ʍ %R:೒ߐɳʇʍ˚˦˕ˁ˴˙˽˚˦˕ˁ˚˦˕ˁ

チームについての言及なのか，状況によってユーザの持つ感情は異なる．また，一般的に感情が推定できないようなファン独特の表現である場合や，複雑な状況によりファンの中で必ずしも感情が一致しないという場合がある．そのため，ツイートの単純な感情分類は適切でないと考えた．

ȣߒ܏ɳʇʍߢ‫ػ‬໑ʍ˖ʶƪ˚ॐ  ˚˦˕ˁ
˖ʶƪ˚
ॐʍற૙

ҺߢԨਃʍ
ற૙ʱ‫ࡰޟ‬˚˦˕ˁʍற૙

でどのくらい盛り上がっているかに注目する．本研究ではユートピックを利用する．経験的に，スポーツの実況ツイートのツ
イート数は，ユーザの興味を引く状況において増加する傾向にある．また，トピックは，感情だけではなく投稿されている話
題の分布から，状況の種類を抽出できる．
1 〜⃝
3 で，
本研究の提案手法の概要と概要図を以下に示す．⃝

試合の中の短い時間区間での特徴から「ファンの喜びの度合い」
4 で，その値に基づいて未来の「ファンのを推定し（図 1），⃝

喜びの度合い」を予測する（図 2）．
1⃝
実況ツイートの収集

˚˦˕ˁ
ʍાࡰ

ҺߢԨਃʍ
ற૙ɪʨ˧ʳ̅ʍՀʒ୩܏ɣʱ
ीଜ

上記の問題を解決するために，本研究ではファンがどの話題
ザの盛り上がりを抽出するために，特徴量としてツイート数と

˚˦˕ˁ

˧ʳ̅ʍ
Հʒ୩܏ɣ

図 1 本研究の概要図１
˧ʳ̅ʍ
Հʒ୩܏ɣ

ɣɣʇɲʬ

ෆ๨ʍՀʒ୩܏ɣ
ʱ฽ਢɣɣʇɲʬʆʉɣ

図 2 本研究の概要図２

˖ʶƪ˚ॐ

2
⃝
状況の特徴分析•

窓関数を利用して試合中の特定の時間窓幅 w を設定する•

窓区間内のツイートを取り出し１つの文書とする•

時間窓ごとに品詞ごとの Bow(Bag of Words) を生成する•

単語の正規化として，汎化とフィルタリングを行う•

品詞ごとに LDA [6] を用いたトピックの抽出を行う•

時間窓ごとにのトピック分布の特徴を求める•

時間窓ごとのツイート数，差，速度の特徴を求める

3⃝
ファンの喜び度合いの推定する式の導出
4⃝「いいところ」の予測ߢ‫ܗ‬t-w ~ tߢ‫ܗ‬ƏƏƏʆʍ˖ʶƪ˚w
図3

時間窓幅 w の設定

3. 2. 1 品詞ごとの時系列の BoW を生成
実況ツイートに出現する単語は，品詞によって個数が異なる．
また，LDA を用いて時間窓ごとのトピックの特徴を抽出する

3 ファンの喜び度合いの推定手法

際に，品詞の組み合わせを変更してトピックを抽出する．そこ3. 1 試合状況の分析

で，時間窓ごとに取り出されたツイート文書を MeCab によっ

野球中継を対象に，応援するチームのハッシュタグを利用して実況ツイートを収集する．収集した実況ツイートを投稿時刻にもとづいて時系列化し，そこから試合の状況を抽出するために，時間窓を適用してツイート数とトピックの特徴を取り出す．

3. 2 時間窓の適用
窓関数を利用して時間窓幅 w におけるツイート数とトピックを利用して分析する．i 番目の時間窓の時間区間を ( wi, w2 (i+2)]2とする．

て形態素解析を行い，時間窓ごとに品詞ごとの BoW(Bag ofWords) として特徴を表現する．BoW とは，並び順を考えない
単語の集まりである．品詞は，一般的にストップワードとならない名詞，動詞，形容詞，形容動詞，副詞を扱う．
形態素解析は，新語や固有表現に対応できる mecab-ipadic-

NEologd 辞書 [7] を用いる．この辞書は Web 上の言語資源から得た新語を活用しており，実況ツイートのような，ネット用
語や SNS 上に現れやすい崩れ表記語等にも対応しているため，
本研究の用途に適している．そして，形態素解析をした単語の原形を BoW の要素とする．

೒ߐɳʇʍ
ߢ‫ػ‬໑ʍ %R:
ߒ܏ 
ߒ܏ 

೒ߐɳʇʍ
˚˦˕ˁ˴˙˽೒ߐɳʇʍৌߒ܏ʍ %R:ެ๑ɸʪઅ‫ڶ‬ʍ౰ѓʇ˧ʵ˽ˑ˼̅˂▼ ਃ‫׶‬ԨƏʍ %2:

i

BOW

BOW

BOW

ߒ܏ 1

BOW

BOW

BOW

BOW

/'$

˚˦˕ˁ
˚˦˕ˁ

3. 2. 5 ツイート数の特徴の算出
ツイート数の特徴として，ツイート数，ツイート数の前後の差，ツイート数の増減の速度を考える．
幅 w の窓区間ごとのツイートの数を Count，１つ前の窓区間

BOW

˚˦˕ˁ

図 4 単語の汎化とフィルタリングとトピックの抽出

内のツイートとの差を Diﬀ，ツイートの増減の速度を MACDとする．窓区間 i でのツイート数を fi としたとき，窓区間

i の Count（Counti ）と Diﬀ（Dif fi ）は，それぞれ (2) 式と3. 2. 2 単語の正規化
単語の文字種や表記揺れの統一を行うことで，計算量を少な(3) 式で表される．Diﬀ は一瞬のツイート数の増加を表すことができる．MACD（移動平均線収束拡散法/Moving Average

くし，まとまりのあるトピックの抽出を行えるように前処理をConvergence Divergence）[8] とは，主に株価や為替市場のトレ行う．本研究の目的に沿って単語を汎化し，またストップワー

ンド分析などで用いられる指標である．値の変動の速さを表し，ドを取り除く．

Diﬀ と違い，ツイート数のゆるやかな増減を表すことができ

実況ツイートでは，多くの選手名やニックネームが出現してる．これは，長さの異なる EMA（指数移動平均/exponential

おり，このままトピックを抽出すると選手名によってトピック

moving average）から計算され，(4)，(5) 式で表される．n1 との特徴が決まってしまう恐れがある．そこで，味方チームの選

n2 は，経験的に n1 = 2，n2 = 4 とする．

手であれば「味方」，敵チームの選手であれば「敵」という単語に置き換え，選手名を汎化する．また，打率等の成績などの数字が頻繁に現れる．
「１点」「３回」などの単語は，単位ごとにひとつにまとめ，「（数）点」「（数）回」となるよう汎化する．
多くのツイートの中で数回しか出現しない単語は，試合に関係のないツイート文章の一部であったり，誤字や表記揺れである
可能性が高い．それらの単語を BoW から削除するために，単語の出現頻度によって，使用する単語を制限する．また，本研究の目的に沿わない単語をストップワードとして削除する．
これらの処理を行った BoW を，トピックの抽出やトピックの分布を求める際に使用する．

3. 2. 3 トピックの抽出
LDA（潜在的ディリクレ配分法/Latent Dirichlet Allocation）[6] を用い，実況ツイートに対するトピックの抽出を行う．
LDA とは，並び順を考えない単語の集まり BoW で表現された文書の生成過程をモデル化したものであり，潜在的なトピッ
クを複数の単語の分布で表現することができる．
実況ツイート収集した全試合の全時間窓から，トピックの抽出を行う．品詞ごとに出現頻度が大幅に異なるため，品詞の種
類とトピック数を検討し，トピック抽出を行う．トピック抽出の概要を図 4 に示す．

Counti = fi

(2)

Dif fi = fi − fi−1
(n)

EM Ai

=

n−1
∑

(3)

α(1 − α)fi−k

(
α=

k=0

2
n+1

(n )

(n )

M ACDi = EM Ai 1 − EM Ai 2

)
(4)
(5)

これらの値から，窓区間 i でのツイート数の特徴ベクトル

twN um(i) を以下の (6) 式で表す．


twN um(i) = CountiDif fi(6)M ACDi3. 3 窓区間ごとの Pleasure 値の推定
窓区間の試合状況の特徴から，その窓区間の「ファンの喜び
度合い」を推定する．窓区間 i のツイート数の特徴ベクトル

twN umi と，品詞の種類（p1 , p2 . . . ）ごとのトピックの特徴
ベクトル topici (p) を組み合わせ，窓区間 i の「試合状況ベクトル」x(i) を構成する．このベクトルから，x(i) と同じ次元の係数 c のベクトル及び切片 intercept を用い，x(i) を変数とした，窓区間 i においての Pleasure 値の推定値を求める式を以下の (7)，(8) 式ように導出する．

3. 2. 4 トピックの特徴の算出
LDA によって抽出した複数のトピックと，窓区間ごとの BoWから，それぞれの窓区間においてのトピックの確率分布を算出する．この分布をトピックの特徴のとして扱い，時間窓ごとのトピックの確率ベクトルを求める．品詞 p のトピック数を Npとすると，時間窓内の BoW から Np 次元のトピックの確率ベ
クトルが算出できる．窓区間 i と品詞の種類 p ごとのトピックの特徴ベクトルを topici (p) とし，以下の (1) 式で表す．

topici (p, 0)


..


topici (p) = 
(1)

.


topici (p, Np )P leasurei の推定値 = cT x(i) + interceptCountiDif fi M ACDi  topic (p , 0) i 1
x(i) = 


..




.




 topici (p2 , 0) 


..
.

(7)

(8)

ここで，係数のベクトル c と切片 intercept を決定する必要がある．そのため，時間区間内のツイート数とトピックの特徴
ベクトルと「ファンの喜び度合い」の関係について，重回帰分

表 1 トピックを抽出した単語の種類
パターン

3OHDVXUH ડ

使用する品詞

出現頻度の閾値

単語の種類

80

569

100

458

10

554

20

366

6
⃝

30

267

7
⃝

1

312

5

180

9
⃝

10

133

10
⃝

10

219

20

129

1
⃝

3OHDVXUH ʍीଜડ

2
⃝

˖ʶƪ˚
ॐʍற૙

名詞

3
⃝

฽ਢ
˚˦˕ˁ
ʍற૙

4
⃝
5
⃝

動詞

8
⃝

図 5 予測モデルの概要図

形容詞形容動詞

11
⃝

副詞

12
⃝

析を行う．目的変数となる「ファンの喜び度合い：P leasure」の値は，被験者実験における主観評価によって正解データを生

96

13
⃝

(1) 形容詞形容動詞(1)5, (2)5

411

14
⃝

，(2) 副詞(1)5, (2)10399(1)5, (2)20309(1)30, (2)10486(1)30, (2)20

396(1)100, (2)5

638

15
⃝

成する．被験者実験では，被験者は窓区間 i の実況ツイートを

16
⃝

見て，
「ファンの喜び度合い」を５段階（１〜５）で評価する．

17⃝

重回帰分析の結果から求められる偏回帰係数を c，誤差（切片）30(1) 動詞，(2) 副詞

18⃝(1) 名詞，(2) 形容詞形容動詞

を intercept とし，関数のパラメータを求める．

4 「いいところ」の予測

5. 1 時間窓幅の決定
時間窓幅 w を決定するため，時間窓幅を１分，２分，４分，

4. 1 未来のファンの喜び度合いの予測

６分と変更して検討を行った．

「いいところ」の予測を行うために，未来のファンの喜び度合

2018 年に行われた 27 試合を対象に，実況ツイート及び「スいである Pleasure 値を LSTM（Long short-term memory）[9]ポーツナビ」から取得した試合の点数差の関係を調査したとこ

モデルを用いて予測する．LSTM は代表的な再帰的ニューラル

ろ，試合によって実況ツイートの数には，ばらつきがあった．

ネットワーク，RNN(Recurrent Newral Network) の一種であ

時間窓幅を１分，２分とすると，十分な文書の長さを確保す

る．RNN は系列データを扱うためのモデルで，前時刻の中間ることができず，ツイート数が少ない時間帯の場合は適切にト層を現時刻の入力としても用いて学習を行う．RNN には学習ピックを抽出することができない．６分の場合は試合の展開が時に起こる勾配が減衰するという問題が存在するが，それを解早い場合には不適切であった．よって，本研究では，時間窓幅決したものが LSTM である．

を４分とする．

LSTM モデルを使って，図 5 のように，窓区間 i の試合状
況ベクトル x(i) と，3. 3 の Pleasure 値の推定手法から求めた

5. 2 使用する品詞の決定

P leasurei の推定値から，窓区間 i + 1 の P leasurei+1 の値を提案手法による単語の汎化を行った上で，名詞を対象に手動予測するモデルを生成する．LSTM で学習する時間窓の個数

で球団名，球場名，明らかに不要な語（bot で使われる単語や（look back）を定め，例えば look back=2 の場合は，i と i − 1

顔文字等に使われる語など）を除外した．

のデータを用いて i + 1 の予測を行う．

トピック抽出に使用する単語の種類を決定するため，フィル
タリングされた BoW を以下の表 1 のように用意し，トピック

4. 2 「いいところ」の予測を抽出する実験を行った．単語のフィルタリングでは，品詞に予測されたファンの喜び度合いに対して閾値を定め，値が閾「名詞」「動詞」「形容詞形容動詞」「副詞」の 4 種類とそれら組値以上となった時に「いいところ」としてユーザに通知する．

み合わせたものを用意し，それぞれ単語の出現頻度の閾値（単語の最低頻度）を変化させた．

5 パラメータの決定
１試合のうちの時間区間内のトピックの特徴のパラメータを決定するため，まず収集した試合の実況ツイート全体からト
ピックを抽出する．トピックの抽出には，BoW を作成するための時間窓幅 w と，まとまりの適切なトピックを抽出するために，使用する単語を汎化及びフィルタリングして種類を決定する必要がある．
本研究では，阪神タイガースのファンの実況ツイート（#han-shin を含むツイート）を収集し，トピック抽出を行った．

名詞は「ヒット」「ホームラン」「アウト」など，試合の状況を表す重要な単語が含まれており，試合の状況を表すためには必要な要素だと考えた．一方，動詞は，使用する単語の出現頻度の閾値を調整しても，意味的にまとまりのあるトピックとはならなかった．その理由として，野球の実況ツイートは「ホームラン（を打った）！」など，状況を名詞のみで表すものが多いという特徴があり，動詞が隠れている場合があるからだと考えられる．このことから，動詞はトピック抽出には使用しない．
形容詞形容動詞と副詞は，実況ツイートを行っているファンの感情をよく表している．ファンの喜び度合いを求めることを目表 2 名詞のトピック
リクエスト:0.145

セーフ:0.113

バント:0.078...

プロ:0.335

打点:0.214

ヒット:0.094...

ゲッツー:0.355

併殺:0.211

送球:0.040...

とら:0.398

カッタデー:0.050

初勝利:0.047...

初回:0.108

失点:0.071

先制:0.036...

表3満塁，四球，
バント，チャンス
名詞

プロ，打点，ヒット

形容詞形容動詞のトピック

うまい:0.118

多い:0.094

やすい:0.091...

怖い:0.150

すごい:0.061

軽い:0.057...

浅い:0.150

珍しい:0.135

不甲斐ない:0.063...

低い:0.140

おもしろい:0.114

美しい:0.108...

楽しい:0.081

でかい:0.065

凄い:0.062...

惜しい，おしい形容詞
形容動詞

しょぼい，狭い
楽しい，でかい，
凄い，すごい表 4 副詞のトピック
ちゃんと:0.127

どうぞ:0.101

いよいよ:0.083...

そんなに:0.197

サクサク:0.114

もっと:0.101...

きっちり:0.214

しっかり:0.096

さすが:0.086...

なかなか:0.248

まったく:0.185

もっと:0.041...

あっさり:0.213

あっという間に:0.090

何とか:0.050...

副詞

かなり，よし，

きっちり， どんどんしっかり何故，こー，
こんなに的としているため，必要な要素とした．
13 〜⃝
18 のように，種類の異なる品詞を同時に使用する
なお，⃝

図 6 トピック分布の推移（例）

トピック抽出では，ツイート内で出現頻度が高い方の品詞の単語に偏って抽出されてしまった．そのため，種類の異なる品詞を同時に使用する利点はないと考えられる．
すべての品詞において，使用する単語の最低頻度の調整をめた．図 6 はその推移の一部である．

6 実験と評価行った．最低頻度の閾値が低すぎると単語の種類が多くなり，

2018 年の阪神タイガースの試合のうち 20 試合を，勝敗が均まとまりのないトピックとなってしまい，逆に閾値が高すぎる

等になるよう，勝った 10 試合，負けた 10 試合のデータを扱い，と重要な単語が抜け落ち様々な状況を抽出できなくなってし

16 試合（勝：8 試合，負：8 試合）を学習データ，4 試合（勝：

2 ，⃝
8 ，⃝
12 の３種類の品詞を利用しまった．それらを考慮し，⃝

2 試合，負：2 試合）をテストデータとして実験を行った．

たトピックモデルが適切だと考えた．

6. 1 実 験 手 法
5. 3 トピック数の決定
トピック数を変化させてトピックを抽出し，トピックの内容を比較して適切なトピック数を検討し，決定した．
検討したトピック数は 20，30，40，50 の３種類であった．どの品詞であっても，トピック数 15 では，トピック数が少なす
ぎるために異なる種類の単語が同じトピックに出現してしまった．それに対して，トピック数 45 では．類似した内容のトピッ
クが複数存在する，もしくは同じトピックに似た単語が含まれていた．この結果より，最もトピック数 30 のときが適切に分類がされていると判断し，トピック数は品詞の種類に関わらず

30 と定めた．
5. 4 トピックの抽出

まず正解データである Pleasure 値を決定したのち，提案手法の中で，Pleasure 値の推定式と未来の Pleasure 値の予測モデ
ルの精度を検証し，「いいとこどり」できるかの性能評価を行う．

6. 1. 1 正解データの準備
20 試合のデータにおいて，窓区間ごとの Pleasure 値の正解
データを決定した．
窓区間 i での Pleasure の値（P leasurei ）を設定するために，ファンの喜び度合いに関する主観評価を行った．クラウドソー
シングによって，阪神タイガースの 20 試合について，１試合
対して５人が窓区間内のツイート群からファンの喜び度合いの５段階評価を行った．評価の外れ値を断定するために，５人中４人以上が同じ評価をしている場合は，その値を Pleasure 値

品詞（名詞，形容詞形容動詞，副詞）とトピック数（全て 30）とした．５人の中で評価の数値（１〜５）がわれている場合は，を設定し，トピックの抽出を行った．それぞれ 30 のトピック

トリム平均（Trimmed Mean）を用いて評価の最大値と最小値のうち，主なトピック及びトピックの内容は以下の表 2，表 3，を取り除いた３つの評価値の平均をとり，Pleasure 値とした．

表 4 の通りである．結果，名詞，形容詞形容動詞，副詞の全 90

6. 1. 2 Pleasure 値の推定式の定式と評価

個のトピックが抽出された．そのため，窓区間でのトピックの特徴は最大 90 次元のベクトルとなった．

5. 5 トピック分布の算出
各試合の各窓区間に対して試合状況を表すトピック分布を求試合状況ベクトル x を説明変数，主観評価によって得られた Pleasure 値を目的変数として学習データの重回帰分析を行った．偏回帰係数 c と切片 intercept から Pleasure 値の推定式を定式し，その推定の精度を評価した．試合状況ベクトル x は，
ツイート数の特徴ベクトル（3 次元）とトピックの特徴ベクトル（90 次元）を合わせた 93 次元の x93 である．この比較対象

表 5 LSTM でのパラメータ，変数
損失関数

mean squared error

最適化手法

Adam [10]バッチサイズ

1として，トピックの特徴のみの x90（90 次元）とツイート数の特徴のみの x3（3 次元）も同様に評価した．それぞれの推定式を「Estimate」，「EstimateNoTw」，「EstimateNoTp」と呼ぶ．
重回帰分析での推定の精度は，交差検定のうちの k-Fold 法を用い，平均平方二乗誤差（RMSE：Root Mean Square Error）

(A1 )

(A2 )

(B1 )

x の次元
推定式

Estimateを求めることで行った．データを分割する個数 k は，5，10，20

入力次元

94

と変化させて実験し，偏回帰係数および切片は，k 通りの検定

look back6. 1. 3 Pleasure 値の予測モデルの構築
Pleasure 値の推定値及び試合状況ベクトル：x から，LSTM
によって対象とする窓区間のひとつ次の窓区間の Pleasure 値

500

100

500

100

500

(E1 )

(E2 )

(F1 )

(F2 )

(G1 )

(G2 )

(H1 )

(H2 )

91

なし

90

1

2

1

2

100

500

100

500

100

500

100

500

(I1 )

(I2 )

(J1 )

(J2 )

(K1 )

(K2 )

(L1 )

(L2 )

x の次元

ツイート数のみ 3 次元

すにパラメータと変数を設定し，(A1 )〜(J2 ’) のモデルを生成

推定式

EstimateNoTp

する．モデルの評価は，正解となる Pleasure 値との RMSE で

入力次元

4

行って比較する．

look back(A1 )〜(B2 )，(E1 )〜(F2 )，(I1 )〜(J2 ) は Pleasure 値の推定値

2100

トピックのみ 90 次元算出された値を用いる．x の次元数は，Pleasure 値の推定式を学習した時と同様の３種類を扱う．LSTM の学習は，表 5 に示

1500

EstimateNoTw

epoch

epoch

100

2
500

及び試合状況ベクトル x を用いた予測である．その比較としる (C1 )〜(D2 )，(G1 )〜(H2 )，(K1 )〜(L2 ) のモデルを用意した．

なし

3

1

て，試合状況ベクトル x のみから未来の Pleasure 値を予測す

1
500

100

500

(I1 ’)(I2 ’)(J1 ’)(J2 ’)

x の次元

ツイート数のみ 3 次元

推定式

Estimate

epoch

6. 1. 4 「いいところ」予測の性能評価

100

500

4

look backに変更したモデルである．

2

100

入力次元

また (I1 ’)〜(J2 ’) は，(I1 )〜(J2 ) での用いた推定式を Estimate

1
100

2
500

100

500

表 6 「いいところ」を予測する分割表

窓区間 i の分析によって予測された P leasurei+1 に対していいところである

いいところでない閾値 T hreshold を設定し，P leasurei+1 が T hreshold 以上といいところと予測

T P （真陽性）F P （偽陽性）なったときに，「いいところと予測した」とする．正解となる

いいところでないと予測

F N （偽陰性）T N （真陰性）「いいところ」は，主観評価実験によって定められた Pleasure
値が 4 以上のときとする．表 6 と (9) 式に従い，ROC 曲線 [11]छ๛१ຆ52& ‫ט‬সछ๛१ຆ ˴˙˽ %

˴˙˽ $
෮ঋ

の AUC によって，生成したモデルを評価する．

FP
偽陽性率 =FP + TNTP
真陽性率 =TP + FN

(D2 )

100

推定式

の推定式（Estimate，EstimateNoTw，EstimateNoTp）から

(D1 )

93

入力次元

look back

(C2 )

2

x の次元

を予測するモデルを構築した．Pleasure 値の推定値は，３種類

(C1 )

なし

1

epoch

のうち，RMSE が最も小さいときのものを扱った．

(B2 )ツイート数+トピック 93 次元

$

Ǒ

%

Ǒ

%

१ఉ

(9)

$8&

この評価方法は，偽陽性率を小さく，なおかつ真陽性率を高

$

զ๛१ຆ

զ๛१ຆ

くするモデルの識別能力を評価できる．ROC 曲線は，予測値

図 7 ROC 曲線と AUC の関係の閾値を変化させた時に，偽陽性率を横軸，真陽性率を縦軸としたグラフである．この曲線の AUC（Under the Curve）と$8&

表 7 学習データ（交差検定），テストデータでの RMSE

は，図 7 のように，ROC 曲線と x 軸 y 軸で囲まれた部分を指推定式

Estimate

EstimateNoTw

EstimateNoTp

す．また，ROC 曲線は，右に行くほど値が下がることがない

x の次元数

ツイート数+トピック

トピックのみツイート数のみ

93

90

3

学習データ

0.6901

0.69240.8678

テストデータ0.64070.64190.7487という特徴があり，偽陽性率の値が小さい時点で，高い真陽性率であるモデルほど良いということから，AUC の面積が大きくなるモデルの方が性能が良いと言える．

(A1 )〜(J2 ’) の モ デ ル に お い て ，T hreshold の 値 を（1 <T hreshold < 5）の範囲で 0.1 ずつ変化させ，AUC の面積の値によって各モデルの性能を比較する．

6. 2 実 験 結 果
6. 2. 1 Pleasure 値の推定式の定式と評価
重回帰分析による窓区間ごとの Pleasure 値を推定した精度

は，k-Fold 法を用いた学習データにおいて，k=20 の時の精度が一番高かった．その時の RMSE と，テストデータにおいての RMSE は，表 7 の通りである．
結果として，説明変数にトピックの特徴が含まれている Es-

timate と EstimateNoTw の方が，ツイート数のみの特徴で推定された EstimateNoTp よりも精度が高かった．

図 12 (J2 ’) の予測精度 (学習データ)

図8 推 定 式

図 13 (J2 ’) の予測精度 (テストデータ)

積をそれぞれ表したグラフである．モデル (J2 ’) の性能が一番高い結果となった．
また，(J2 ’) のモデルにおいて，T hreshold の値を（1 <T hreshold < 5）の範囲で 0.1 ずつ変化させたときの真陽性率（TP-rate），偽陰性率（FN-rate），偽陽性率（FP-rate），真陰性率（TN-rate）を，図 12，13 のグラフに示す．対象の時間窓の数は，学習データで 1631 個，テストデータで 428 個である．

6. 3 考図 10 モデル (J2 ’) の予測

察

Pleasure 値の推定式に関しては，トピックの特徴の方がツ

テストデータにおいて，それぞれの推定式 Estimate，Esti-

mateNoTw，EstimateNoTp と正解データである x にツイー
ト数とトピックの両方の特徴を用いたときの推定式（Estimate）
で，正解である P leasure とその推定値（Estimation）を比較したグラフの一部を図 8 に示す．

イート数の特徴に比べて，Pleasure 値への寄与が大きいという結果となった．そして，推定式の変数の要素で，「トピック+ツ
イート数」と「トピックのみ」では大きな違いは見られなかった．推定式の誤差に関しては，各試合のトピックの特徴抽出が安定化できれば精度は向上すると考えられる．
未来の Pleasure 値の予測モデルの評価では，look back の値

6. 2. 2 Pleasure 値の予測モデルの評価の違いによる精度の相関は見られなかった．(A1 )〜(B2 ) と (E1 )予測された Pleasure 値と正解データである P leasure との〜(F2 ) を比較すると，推定式 Estimate と EstimateNoTw のRMSE は，学習データ (train) とテストデータ (test) で，図 9精度が大きく変わらないことから，試合の状況を表す x のベクのようになった．

トルにツイート数の特徴が含まれていることは重要だと判断で(I1 ’)〜(J2 ’) のモデルが，他のモデルと比較して学習データ

きる．また，(I1 )〜(L2 ) と (I1 ’)〜(J2 ’) を比較すると，(I1 ’)〜及びテストデータで高い精度であった．例として，(J2 ’) の予測(J2 ’) で使用した推定式 Estimate の有効性がうかがえる．(A1 )モデルでテストデータを予測した値のグラフを図 10 に示す．

〜(B2 ) 及び (E1 )〜(F2 ) は，学習の入力ベクトルの次元が多い

6. 2. 3 「いいところ」予測の性能評価

ことから，学習がうまく進まなかったと考えられる．これらの図 11 は，(A1 )〜(J2 ’) のモデルで，ROC 曲線の AUC の面

図9ことから，(J2 ’) のように，Pleasure 値の値をツイート数とト各モデルの評価 (RMSE)

図 11 各モデルの評価 (AUC の面積)

ピックの特徴から推定し，その推定値及びツイート数の特徴から未来の Pleasure 値を予測することが，提案手法よりも有効であることが示された．
予測された Pleasure 値に対する T hreshold の値は，実験結果の図 12，13 での，「FP-rate と TN-rate の交点」から「TP-rateと FN-rate の交点」の間の 3.0 程度に設けることが適切だと考えられる．例として，テストデータにて T hreshold = 2.9 とす
ると，全体の 29.2%にあたる「いいところ」のうち，63.2%の割合で「いいところ」だと予測できた．

7 関連研究本研究では，野球の試合の「いいところ」を検出するため，
実況ツイートを用いた手法を提案した．これまでにも，実況コ
メントを用いて動画内の特徴的シーンを抽出する研究は様々な手法で行われている．
まず，コメント数の推移は，ユーザの興味や盛り上がりを表す指標として多くの研究で使われている．本研究でも，「ファンの喜び度合い」を表す要素の一部としてツイート数を扱った．
中澤ら [2] は，テレビ番組に対しての実況ツイートのツイート
数の変動から，重要シーンを自動的に検出している．この研究では，ツイート数のピークのみを重要シーンとしている点が，本研究とは異なる．コメント数以外からシーンの特徴を検出する研究として，山内ら [3] は，ニコニコ動画コメントから，感情極性（PN）を用いて視聴者をクラスタリングし，「観点入れ替わり」している部分を特徴的シーンとみなし，ダイジェストを作成する手法を提案している．また，佃ら [4] は，映像検索や推薦することを目的に，ニコニコ動画コメントを用い，喜び，悲しみ，驚き，肯定，否定の感情辞書から登場人物の活躍パターンを分析し，動画の類似度を算出する手法を提案している．これら手法では，コメントに出現する一つの単語のごとの感情を辞書から割り当てているが，本研究ではトピック分布のパターンを扱っている点で異なる．牛島ら [5] は，LDA モデルを用いて，TV ドラマの実況ツイートから時間区間ごとのトピックを抽出し，その分布から，別のドラマとの類似度を計算する．本
研究は，視聴者の反応のパターンを検出している点は同じだが，そこから全く別の指標である「ファンの喜びの度合い」を算出している点で異なる．

8 ま と め本研究では，野球の試合の「いいとこどり」を目的とし，試合に対する実況ツイートから，ファンが喜ぶ「いいところ」を予測する分析を行った．結果として，Pleasure 値の推定式を利用した「いいところ」の予測の有効性は示せた．推定式の精度を上げることによって，Pleasure 値の予測モデルの精度も向上させる必要がある．
今後は，「いいところ」を予測したときにユーザに話しかける
文章の生成等を検討している．
文

献[1] Yahoo Japan, 【無料アプリ】スポナビ プロ野球速報 - スポー
ツナビ , https://sports.yahoo.co.jp/promo/app/bblive, 参
照 2019-1-31.
[2] 中澤昌美, 帆足啓一郎, 小野智弘, Twitter によるテレビ番組
重要シーン検出及びラベル付与手法 , 第 73 回全国大会講演論
文集, 2011, 1, pp.517-519, 2011.
[3] 山内嶺, 北山大輔, ダイジェスト映像自動生成のための観点入れ替わりに基づいた特徴的シーン抽出 , 第 6 回データ工学と情報マネジメン トに関するフォーラム (DEIM Forum 2014) ,F4-2 , 2014.
[4] 佃洸摂, 山本岳洋, 中村聡史, 田中克己, 映像に付与されたコメントを用いた 登場人物が注目されるシーンの推定 , 情報処理学会論文誌 Vol. 52 No. 12 3471–3482 (Dec. 2011) , 2011.
[5] 牛島実桜, 南大智, 牛尼剛聡, 視聴者はドラマの「どこ」に「どう」反応しているのか？ −実況ツイートを利用したドラマのシーン特徴の抽出− , 第 9 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM Forum 2017) , D6-1, 2017.
[6] David M Blei, Andrew Y Ng, and Michael I Jordan, Latent dirichlet allocation , the Journal of machine, Learn-ing
research 3 pp.993-1022 2003.
[7] mecab-ipadic-NEologd : Neologism dictionary for MeCab,
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/, 参 照
2019-1-31.
[8] G.Appel, Technical Analysis: Power Tools for Active Investors , FT Press, 2005.
[9] Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber,Long
short-term memory , Neural computation, Vol.9 No.8
pp.1735–1780, 1997.
[10] Kingma, Diederik, and Jimmy Ba. Adam: A method forstochastic optimization , arXiv preprint arXiv:1412.6980,
2014.
[11] Akobeng AK, Understanding diagnostic tests 3: Receiver
operating characteristic curves, Acta Pædiatrica 2007 96
pp.644–647, 2007.