DEIM Forum 2019 B2-2

絶滅危惧種と生息国事象間の意味的関係解釈を実現する
コンテキスト・ベース知識獲得システム
井上紗里†

佐々木 史織‡清木 康†‡†慶應義塾大学環境情報学部 〒252-0882 神奈川県藤沢市遠藤 5322
‡慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科 〒252-0882 神奈川県藤沢市遠藤 5322
E-mail: †t14094si@sfc.keio.ac.jp, ‡shiori.sasaki@gmail.com †‡kiyoki@sfc.keio.ac.jp
あらまし 絶滅危惧種への影響を様々なコンテキストによって分析し、可視化するシステムは、環境問題、特に絶滅危惧種の大局的かつ局所的状況を把握し、新たな対策の実行を進めることに貢献する。本論文で提案する知識獲得システムは、ある絶滅危惧種の生息に影響を与える様々な因子をコンテキスト（例えば生息地の消滅）とし、その種の生息国の事象（ニュース記事）とコンテキストの関連性を計量し、その結果をコンテキスト指向図及び 5D
World Map 上で可視化する。記事の伝える感情、すなわち、絶滅危惧種に関する肯定的（絶滅危惧種の状況が良くなることを伝える）
・否定的（絶滅危惧種の状況が悪くなることを伝える）感情を、記事とコンテキストの関連度計
算に含めることで、関連性計量精度の向上を実現し、また可視化の手法として、コンテキスト指向図と 5D World Map
を組み合わせることで、包括的な情報（生息国間やコンテキスト間の比較など）の可視化を実現させた。このシス
テムは、専門知識のない一般の人々が、絶滅危惧種に纏わる環境問題の包括的且つ深層的な知識を直感的に得ることを支援する。
キーワード multi-database, text processing, news articles, visualization, environmental science, context-oriented diagram,
5D World Map, semantic analysis, endangered species, 意味的連想検索, 空間・時空間データベース, テキストデータ処
理

1. は じ め に

滅危惧種の現状解釈を促すことを目的としている。

地球上の自然と社会との接点において、自然環境の本論文では本システムの実現と発展の可能性を、絶持続性を高めることは急務である。絶滅危惧種は、自滅危惧種にマウンテンゴリラを設定した実験によって然環境の実情を示すバロメーターとなっており、絶滅検証する。

危惧種の現状を具に把握することは、地球全体で起こっている環境問題を解釈するひとつの有力な方法であ2. 基 本 方 式

る と 考 え る 。2015 年 10 月 25 日 に は 、国 連 総 会 で『 我 々本システムは、ドキュメントの収集、ドキュメントの 世 界 を 変 革 す る ： 持 続 可 能 な 開 発 の た め の 2030 アの内容分析、可視化の３つのプロセスによって構成さジ ェ ン ダ 』 と 題 す る 具 体 的 行 動 指 針 が 採 択 さ れ た [1]。

れる。

世界的に、環境問題への危機感は高まりつつあること

2.1. ドキュメント（コンテキスト・ニュース記事）の収集が窺える。しかしながら、環境問題はあまりにも対象

本システムは、絶滅危惧種の生息に影響を与える人が大きく、様々な因子が複雑に絡み合っているという為的な因子、例えば密猟などの影響因子についての説性質から、一般人には捉えがたい問題である。国際的明文を“コンテキスト”として収集対象とする。ここな組織がどれほど声高に問題を喧伝しても、環境問題

で、本システムにおける“コンテキスト”とは、絶滅の解決には、各個人が問題の本質を把握して危機意識

危惧種の状況を解釈する対象となる事象の表現である。

を持ち、解決のために行動を起こしていくことが不可

コンテキストはベクトルとして定義されるデータ構造

欠だと考える。

で、各事象は影響因子（コンテキスト）の特徴量によ

我々の提案するシステムは、環境問題、特に絶滅危って表現される。

惧種の問題を各個人が全容把握することを支援し、こコンテキストにはポジティブなものとネガティブの社会の持続可能性を高める一助となる可能性を持っなものの２種類があり、絶滅危惧種の生息数を増やすている。本論文で提案するコンテキストをベースとしものをポジティブなコンテキスト、減らすものをネガた知識獲得システムは、絶滅危惧種に焦点を当て、絶ティブなコンテキストとして集めている。本システム

は、社会的な事象や自然の事象が記されたニュース記

2.2.3. ニ ュ ー ス 記 事 の 感 情 分析

事を対象とし、様々なニュースサイトを情報源として本ステップは、コンテキストとニュース記事間の関いる。例えば、絶滅危惧種の生息国での、絶滅危惧種

連度計算の精度を上げるために、ニュース記事の感情の名前が含まれる記事を連結し、分析対象とする。

分析を行う。これは、文書に含まれる肯定的・否定的

2.2. ドキュメントの内容分析

な感情を数値化する計算である。単語感情極性

本システムは、コンテキストとニュース記事の内容(polarity)と い う -1 か ら 1 ま で の 連 続 し た 数 値 と し て 各

分 析 に お い て 、 意 味 的 連 想 検 索 方 式 [2][3][4]の 概 念 を文書に含まれる感情が表され、単語感情極性が 1 に近適用している。コンテキストとニュース記事の関連度

い ほ ど そ の 文 書 は 肯 定 的 な 内 容 に 、-1 に 近 い ほ ど 否 定を求める際に、それぞれの情報に含まれる意味に着目的な内容に偏っているとされる。

することで、人間の感覚に近い分析を実現している。

2.2.4. コ ン テ キ ス ト と ニ ュ ー ス 記 事 間 の 複 合 相
関量計算

2.2.1. 文 書 の 特 徴 抽 出本ステップでは、収集された絶滅危惧種の影響因子

本ステップは、コンテキストとニュース記事間の複の説明文とニュース記事、それぞれの文書の傾向・特合相関量計算として、コサイン類似度と感情分析結果

徴 を 、単 語 の 出 現 頻 度 と し て 抽 出 し 、ベ ク ト ル 化 す る 。

を組み合わせる。コンテキスト c とニュース記事 a のこ こ で は TF-IDF を 適 用 す る 。 TF-IDF は 文 書 の 特 徴 を

最 終 的 な 相 関 量 V c ,a は 、 そ れ ぞ れ の ベ ク ト ル 𝑐⃗と 𝑎⃑の コ

算 出 す る た め の 計 算 方 法 で 、 単 語 出 現 頻 度 (Term

サ イ ン 類 似 度 と ニ ュ ー ス 記 事 の 単 語 感 情 極 性 pa を 掛

Frequency, TF) と 、 逆 文 書 頻 度 （ Inverse Document

け 合 わ せ 、そ れ に 重 み w c を 掛 け て 算 出 さ れ る 。重 み w cFrequency, IDF） を 掛 け 合 わ せ る も の で あ る 。

は 、 コ ン テ キ ス ト c が ポ ジ テ ィ ブ な も の で あ れ ば 1、
ネ ガ テ ィ ブ で あ れ ば -1 に 設 定 さ れ る 。こ の 重 み 付 け によって、ポジティブなコンテキストと肯定的感情に偏った記事、ネガティブなコンテキストと否定的感情に

単 語 出 現 頻 度 (TF)は 、 文 書 d j に お け る 単 語 t i の 出 現 回

偏った記事の相関量がより大きくなる。

数 n i, j を 、 文 書 d j に お け る 全 単 語 (k 個 )の 出 現 回 数 の和で割ったものである。

,
そ し て 、こ の 複 合 相 関 量 V i は 、そ の 範 囲 を 最 小 値 V min-1、最 大 値 V m ax 1 か ら 、最 小 値 v m in 0、最 大 値 v max 1 の
値 vi に 変 換 さ れ る 。
逆 文 書 頻 度 （ IDF） は 、 全 文 書 数 D に お け る 単 語 t i を含む文書数 d の逆数の対数をとったものである。

2.3. 可視化（ 5D World Map 、コンテキスト指向図）
本 シ ス テ ム は 、 複 合 相 関 量 計 算 の 結 果 を 5D World2.2.2. 文 書 ベ ク ト ル の 類 似 度計 算
本 ス テ ッ プ は 、TF-IDF に よ っ て 算 出 さ れ た 、コ ン テ
キスト（絶滅危惧種の影響因子）のベクトルデータとMap[5][6][7][8]と コ ン テ キ ス ト 指 向 図 と し て 視 覚 化 する。
5D World Map で は 、絶 滅 危 惧 種 と そ の コ ン テ キ ス ト 、

ニュース記事のベクトルデータの類似度を計量する。

そ し て ニ ュ ー ス 記 事 が ５ 次 元 的 に 可 視 化 さ れ る 。 5D

これは、各コンテキストと各ニュース記事の関連性をWorld Map は 、 マ ル チ メ デ ィ ア ・ デ ー タ を 空 間 的 、 時推定するための計算である。ここではコサイン類似度

間的、そして意味的に分析し、その結果を５次元の動計 算 を 適 用 す る 。コ ン テ キ ス ト の ベ ク ト ル デ ー タ 𝑐⃗と ニ的な歴史地図として統合する知識表出システムである。

ュ ー ス 記 事 の ベ ク ト ル デ ー タ 𝑎⃑の 角 度 に お い て 、 ベ ク

そ の 構 成 要 素 は 、空 間 次 元（ ３ 次 元 ）、時 間 次 元（ ４ 次

トル同士の角度が近いほど値は 1 に近く、遠いほど 0

元 目 ）、 そ し て 意 味 次 元 （ ５ 次 元 目 ） で あ る 。

に近付く。コンテキストとニュース記事の内容が近いほど値は 1 に近くなる。

コンテキスト指向図では、絶滅危惧種とコンテキス
ト、そしてニュース記事の関係が視覚化される。コン
テキスト指向図では、コンテキスト間の関係や生息国
間 の 数 値 的 な 比 較 な ど 5D World Map で は 表 現 す る のが困難な情報を可視化できる。これらの情報は、時空間 的 な コ ン テ キ ス ト か ら 独 立 し て い る た め 、 5D Worldる。

Map 上 で は 表 せ な い 。5D World Map と コ ン テ キ ス ト 指3.2.1. Vectorizer （ ベ ク ト ル 化 機 構 ）向図を組み合わせることによって、現実世界のより大コンテキスト・データベースとニュース記事・デー

局的、かつ、深く直感的な知識を得ることができる。

タ ベ ー ス に 集 め ら れ た デ ー タ に 、 TF-IDF を 行 う 。 TFIDF の 実 施 に は 、 Python の 機 械 学 習 ラ イ ブ ラ リ の3. 実 現 方 式

Scikit-learn が 使 わ れ る [12]。

本システムは、図１に示す通り、４つの機構によって構成される。

3.2.2. Cosine Similarity Calculator （ コ サ イ ン 類
似度計算機構）3.1. Document Crawler （ドキュメント収集機構）
ドキュメント収集機構には、コンテキスト収集機構

コンテキストとニュース記事間のコサイン類似度
計算の前に、ニュース記事のベクトルデータはコンテとニュース記事収集機構が含まれる。

キストのベクトルデータと互換性を持つよう調整され3.1.1. Context Crawler（ コ ン テ キ ス ト 収 集 機 構 ）る。その後、各コンテキストと各ニュース記事のベク

コ ン テ キ ス ト 、つ ま り 絶 滅 危 惧 種 の 影 響 因 子 は WWF

トルデータのコサイン類似度が計算される。コサイン（ 世 界 自 然 保 護 基 金 ）の ウ ェ ブ サ イ ト [9]か ら 見 つ け ら

類 似 度 計 算 に は 、 Scikit-learn が 使 わ れ る [13]。 計 算 結

れ る 。WWF は 、100 カ 国 以 上 で 活 動 し 、約 500 万 人 の果は、コサイン類似度・データベースに格納される。

会員によって支えられている国際的な自然保護組織であ る [10]。WWF は 、絶 滅 危 惧 種 の 生 物 学 的 特 徴 や 生 息地、脅威や保護活動など様々な情報を、ウェブサイト
等を通して提供している。影響因子のテキストデータ
は WWF の ウ ェ ブ サ イ ト か ら 得 ら れ 、 コ ン テ キ ス ト ・
データベースに蓄積される。以下に、コンテキスト・
データベースの構成要素を示す。

3.2.3. Sentiment Analyzer （ 感 情 分 析 機 構 ）コンテキストとニュース記事間の関連度計算の精度) 1- ) --を上げるために、感情分析が行われる。これは、文書1-に含まれる肯定的・否定的な感情を数値化する計算で

) -

1-

1-

(

あ る 。 Python の 自 然 言 語 処 理 ラ イ ブ ラ リ の Vader を 使-

用 し て 、 感 情 分 析 が な さ れ る [14]。 Polarity（ 単 語 感 情-:-- ) :-

極 性 ）と い う -1 か ら 1 ま で の 連 続 し た 数 値 と し て 各 文

3.1.2. Article Crawler （ ニ ュ ー ス 記 事 収 集 機 構 ）書 に 含 ま れ る 感 情 が 表 さ れ て お り 、 polarity が 1 に 近

ニュース記事は、コンテキストに応じて検索され、

い ほ ど そ の 文 書 は 肯 定 的 な 内 容 に 、-1 に 近 い ほ ど 否 定

Google News[11] の ウ ェ ブ サ イ ト か ら 収 集 さ れ る 。

的な内容に偏っているとされる。計算結果は、記事極Google News は 、 幅 広 い 種 類 の ニ ュ ー ス サ イ ト を 含 ん

性・データベースに格納される。

でおり、様々なジャンルの事象がニュース記事・デー
タベースに集められる。

-

3.2.4. Final Calculator （ 最 終 計 算 機 構 ）可視化のために、コンテキストとニュース記事間の最終的な関連度を、コサイン類似度と感情分析結果を-

3.2. Context-based Similarity Calculator （コンテ
キスト・ベース関連度計算機構）
コンテキストとニュース記事間の関連度合いの計
算は、ベクトル化機構、コサイン類似度計算機構、そして感情分析機構、最終計算機構が組み合わされてい組み合わせて算出する。複合相関量計算結果は、最終
値・データベースに蓄積される。

る。これは、絶滅危惧種の生息数を減少させる因子、
つまり脅威のことである。マウンテンゴリラの場合、「 生 息 地 の 消 滅 」(context id: 0)、「 狩 猟 と 取 引 」(context
id: 1)、「 病 気 」(context id: 2)、「 法 の 不 整 備 」(context id:3)が こ れ に 該 当 す る 。 二 つ 目 は 、 ポ ジ テ ィ ブ な コ ン テ
キストである。これは絶滅危惧種の生息数を増加させる因子、つまり保護活動のことである。マウンテンゴ

3.3. Visualizer （可視化機構）

リラの場合、「 密 猟 と 野 生 生 物 違 法 取 引 の 防 止 」(context

コ サ イ ン 類 似 度 と polarity を 掛 け 合 わ せ て 計 算 さ れ

id: 4)、「 観 光 の 発 展 」 (context id: 5)、「 生 息 数 の 監 視 」

た 複 合 相 関 量 は 、5D World Map と コ ン テ キ ス ト 指 向 図(context id: 6)、「 生 息 地 の 保 全 」 (context id: 7)が こ れ にとして可視化される。計算結果の時空間データとイメ該当する。

ー ジ デ ー タ は 5D World Map に 投 影 さ れ る 。 コ ン テ キ

4.1.3. 対 象 と す る ニ ュ ー ス 記事

スト指向図においては、コンテキスト間や生息国間などの視覚的且つ数値的な比較がなされる。

ニュース記事は、絶滅危惧種の生息国に関する記事のみとしており、この例では、野生のマウンテンゴリ
ラの生息国であるコンゴ民主共和国、ルワンダ、ウガ
ンダの計３国での記事を収集した。ニュース記事の出
版 時 期 は 、2018 年 1 月 1 日 か ら 10 月 1 日 と 設 定 し た 。
記 事 数 は 、コ ン ゴ 民 主 共 和 国 の も の が 66 件 、ル ワ ン ダの も の が 264 件 、 ウ ガ ン ダ の も の が 184 件 で 計 514 件であった。

4.2. 計算結果
4.2.1. TF-IDF に よ っ て つ く ら れ た 、文 書 の ベ ク
トルデータ
先 述 の 通 り WWF に よ る と 、 マ ウ ン テ ン ゴ リ ラ の 状
況を解釈するコンテキストは、ポジティブなもの４つとネガティブなもの４つの計８つある。以下に、８つのコンテキストのうちの１つ、「 生 息 地 の 消 滅 」の ベ ク
トルデータを例として示す。
habitat loss （ 生 息 地 の 消 滅 ） :図 1: シ ス テ ム 構 成 図{agricultural: 0.226994955308,
companies: 0.226994955308,
cut: 0.226994955308,

4. 実 験
このシステムの実現可能性を示すために、実験を行

destruction: 0.226994955308,
fields: 0.226994955308,…}

なった。

4.1. 実験の設定
4.1.1. 絶 滅 危 惧 種

コンテキストとそのベクトルデータに多く含まれる単語との関係を示す。マウンテンゴリラの生息地のこの例では、マウンテンゴリラを絶滅危惧種として消 滅 (habitat loss)の 主 因 は 、大 規 模 な 企 業 (companies)が設定している。マウンテンゴリラはゴリラの４つの亜農 業 (agricultural) 目 的 な ど で 森 林 を 切 り 倒 し て (cut)破種のうちのひとつである。国際的な自然保護団体であ壊 (destruction)し 、野 (fields)を 切 り 拓 い て い る こ と で ある IUCN は 、野 生 生 物 を そ の 生 息 状 況 を 10 の カ テ ゴ リる。このように、各コンテキストのベクトルデータはーに分けており、マウンテンゴリラを「絶滅」から 4

それぞれのコンテキストの内容を正確に反映しているつ目に近いカテゴリーである「絶滅危惧」と認定してと言える。

い る [15][16]。

4.1.2. コ ン テ キ ス ト

今回の実験においては、コンテキストのベクトルデー タ の 次 元 数 は 159、 ニ ュ ー ス 記 事 の ベ ク ト ル デ ー タ

絶滅危惧種のコンテキスト（影響因子）は２種類にの 次 元 数 は 16817 で あ っ た 。 相 関 量 計 算 に 移 る 前 に 、分けられる。一つ目はネガティブなコンテキストであニュース記事の次元数をコンテキストの次元数に合わせる処理を行った。

4.2.2. 各 コ ン テ キ ス ト と 各 ニ ュ ー ス 記 事 間 の コ
サイン類似度計算結果
以下に、コンテキストのベクトルデータとニュース
記事のベクトルデータのコサイン類似度計算の一例を示す。この例でのコンテキストは「生息数の監視」(context id: 6)で あ る 。 以 下 に 示 し て い る の が 、 最 も コ

以 下 に 示 す の が 、 Polarity の 値 が 最 も 小 さ い 記 事 20

サ イ ン 類 似 度 が 大 き い 記 事 20 本 で あ る 。 列 左 端 か ら

件 で あ る 。Polarity の 値 が 小 さ い と い う の は 、記 事 に 含

コ ン テ キ ス ト の ID、ニ ュ ー ス 記 事 の ID、ニ ュ ー ス 記 事

まれる感情が否定的であるということである。多くののタイトル、コサイン類似度の値である。

記事がネガティブな内容についての記事であることがわかる。人質が保護された、などポジティブな内容の記事であっても、その根底にある紛争などの社会問題が分析に影響していると考えられる。

最 も コ サ イ ン 類 似 度 が 小 さ い 記 事 20 本 は 以 下 の 通りである。
このように、ニュース記事の感情分析では、ニュース記事に含まれる感情が精度良く推定できる。

4.2.4. 各 コ ン テ キ ス ト と 各 ニ ュ ー ス 記 事 間 の 複合相関量計算結果
コンテキストとニュース記事間のコサイン類似度と感情分析を掛け合わせた、意味的距離複合計算結果の例を示す。以下の表では、コンテキスト「生息数の表中の、コンテキストと直接的に関係する記事をオ

監 視 」 と 相 関 量 が 最 も 大 き い 記 事 20 本 を 表 示 し て い

レ ン ジ 色 に マ ー カ ー を つ け た 。以 上 の 例 で は 、「生息数

る 。列 左 端 か ら コ ン テ キ ス ト の ID、ニ ュ ー ス 記 事 の ID、の監視」というコンテキストに意味的に非常に近い記

ニュース記事のタイトル、そして複合相関量の値であ事である、研究者によるマウンテンゴリラの生息数増る。

加の発表に関する記事等が色付けされている。コサイン類似度が小さい記事群には意味的に近い記事はなかった。以上より、コサイン類似度計算によってコンテ
キストとニュース記事の意味的距離がある程度の精度をもって計量できることがわかる。

4.2.3. 各 ニ ュ ー ス 記 事 の 感 情分 析 計 算 結 果
以下に、ニュース記事の感情分析の結果の例を示す 。 こ の 例 で の コ ン テ キ ス ト は 4.2.2.と 同 様 「 生 息 数の 監 視 」 (context id: 6)で あ る 。 列 左 端 か ら ニ ュ ー ス 記

コンテキスト「生息数の監視」と相関量が最も小さ
い 記 事 20 本 は 以 下 の 通 り で あ る 。

事 の ID、 ニ ュ ー ス 記 事 の タ イ ト ル 、 polarity、 ポ ジ テ
ィブ値、ネガティブ値が並んでいる。
Polarity の 値 が 最 も 大 き い 記 事 20 件 が 以 下 の 通 り
で あ る 。 Polarity の 値 が 大 き い と い う の は 、 記 事 に 含
まれる感情が肯定的であるということである。全ての記事がポジティブな内容であることが記事のタイトルから推測できる。

4.2.2.と 同 様 に 、コ ン テ キ ス ト と 直 接 的 に 関 係 す る 記
事 を 色 付 け し て い る 。4.2.2.と 比 較 す る と 、関 係 の 深 い記事がより多く上位に入っているのが分かる。複合相
関量が小さい記事群には意味的に近い記事はなかった。
以上より、コサイン類似度と感情分析を組み合わせた
複合相関量計算によって、コンテキストとニュース記
事の意味的距離計量の精度が高まることがわかる。

4.3. 可視化
こ こ ま で の 計 算 結 果 は 、5D World Map と コ ン テ キ ス
ト指向図で可視化される。

4.3.1. 5D World Map
5D World Map System 上 で の 時 空 間 画 像 と 情 報 の 可視化を図２から図５に示す。
ニュース記事の、画像、位置情報、記事内容 が 5DWorld Map に 表 示 さ れ て い る 。 図 ３ は 、 コ ン テ キ ス ト「生息地の消滅」と深い関連がある事象はコンゴ民主共和国、ルワンダ、ウガンダ３国で起きていることを

図 2: 5D World Map System で の 情 報 可 視 化表している。図４からは、コンテキスト「病気」と深(記 事 の 画 像 と 内 容 )い関連がある事象はコンゴ民主共和国のみで起きていることがわかる。
5D World Map は 、統 計 情 報 を 表 現 す る こ と も で き る 。
図 ５ で は 1972 年 か ら 2010 年 ま で の コ ン ゴ 民 主 共 和 国にあるヴィルンガ国立公園でのマウンテンゴリラの頭
数 時 系 列 変 化 を 示 し て い る [17]。 図 ５ 中 の カ ラ ー マ ー
カーの明暗度は、マウンテンゴリラの頭数の大小を表現していて、頭数が多いほどマーカーの色は明るく表示される。
こ れ ら の 結 果 は 、 5D World Map System の ヴ ィ ジ ュ
アルデータマイニングのツールとしての、時空間マッ
ピングと可視化機能の有効性を示している。
図 ２ か ら 図 ５ よ り 、5D World Map System は 、時 空 間

図 3: 5D World Map System で の 情 報 可 視 化

的そして意味的コンテキストを組み合わせたり切り替(コ ン テ キ ス ト =「 生 息 地 の 消 滅 」 )えたりなどして、自然事象と社会事象の時間的推移と空間的移動を俯瞰的に捉えることを可能にすることがわかる。

図 4: 5D World Map System で の 情 報 可 視 化(コ ン テ キ ス ト =「 病 気 」 )いが、それ以外のコンテキストの傾向はそれぞれの国によって異なる。どの生息国においても、マウンテン
ゴリラの生息と観光は大きく相関しているが、マウン
テンゴリラの生息に関する課題や強みは国によって異なることが推察できる。

図 5: 5D World Map System で の 情 報 可 視 化(ヴ ィ ル ン ガ 国 立 公 園 の マ ウ ン テ ン ゴ リ ラ の 頭 数 時 系
列 変 化 、 図 左 端 か ら 1972, 1977, 1981, 1986, 1989,
2000, 2003, 2010 年 の 頭 数 デ ー タ )4.3.2. コ ン テ キ ス ト 指 向 図
コンテキスト指向図は、図６から図９に示されてい図 6: コ ン テ キ ス ト 指 向 図 （ コ ン ゴ 民 主 共 和 国 、 ルる。絶滅危惧種、この実験例ではマウンテンゴリラがワンダ、ウガンダのニュース記事を含む）

図の中心に位置している。８つのコンテキストが絶滅危惧種の周りに円状に配置されている。絶滅危惧種の点とコンテキストの点をつなぐ線の色は、コンテキス
ト が ポ ジ テ ィ ブ な も の（ 赤 ）か ネ ガ テ ィ ブ な も の（ 青 ）かを表している。絶滅危惧種の生息国のニュース記事
はコンテキストの点８つの周りに一回り大きく円状に並べられている。ニュース記事の点は書かれた国によって色分けされている。今回の例では、コンゴ民主共
和国が緑、ルワンダがオレンジ、ウガンダが水色で表示されている。コンテキストの点とニュース記事の点の間の線の太さは、それぞれの間の複合相関量計算結果の値の大きさと比例する。つまり、相関量が高けれ
ば、線は太くなる。絶滅危惧種の点とコンテキストの点の間の線の太さは、各コンテキストとニュース記事
間の関連度の合計の大きさと比例する。

図 7: コ ン テ キ ス ト 指 向 図 （ コ ン ゴ 民 主 共 和 国 の ニ ュース記事のみを含む）

図６はマウンテンゴリラ生息国３国すべてのニュース記事、図７はコンゴ民主共和国のニュース記事のみ、図８はルワンダのニュース記事のみ、図９はウガ
ンダのニュース記事のみが含まれたコンテキスト指向
図である。
図６からは、図全体的に赤の色味が強いことから、
ポジティブなコンテキストの方がネガティブなものよりマウンテンゴリラの生息との相関が高い、つまりマウ ン テ ン ゴ リ ラ の 全 体 的 な 状 況 は 良 い 、と 解 釈 で き る 。
また、コンゴ民主共和国が他の生息国２国と比べて極端に記事数が少ないことから、コンゴ民主共和国は他国に比べてマウンテンゴリラへの関心が低いことが推測できる。図７、図８、図９からは、共通してコンテ

図 8: コ ン テ キ ス ト 指 向 図 （ ル ワ ン ダ の ニ ュ ー ス 記

キ ス ト「 観 光 の 発 展 」（ context id: 5）が 最 も 存 在 が 大 き

事のみを含む）図 9: コ ン テ キ ス ト 指 向 図 （ ウ ガ ン ダ の ニ ュ ー ス 記
事のみを含む）5. 結 論
本論文では、我々の提案するシステムの実現可能性を検証した。我々のシステムは、環境問題とニュース記事として表出する日常の事象との意味的関係のデー
タを蓄積、分析、可視化する新しい知識獲得システムである。その実現可能性は、絶滅危惧種にマウンテン
ゴリラを設定し、日常の事象としてマウンテンゴリラの生息国３国でのニュース記事を設定して検証した。
コンテキストをベースにニュース記事を分析し、その計 算 結 果 は 5D World Map と コ ン テ キ ス ト 指 向 図 と して可視化した。ニュース記事の画像、地理情報、内容の 可 視 化 は 5D World Map で 実 現 で き た 。 コ ン テ キ ス
ト間の比較や数値的関係の可視化はコンテキスト指向
図で実現した。以上より、このシステムの実現可能性と発展可能性を示した。

6. 今 後 の 展 望
今回は、コンテキストの文書とニュース記事の文書
間の意味的距離計量の精度を上げるために、コサイン類似度と感情分析の結果の数値を組み合わせて計算し、実験を行なった。今後も、計算精度の更なる向上のために様々な計算方法を試していく。また、より感覚的に情報を伝えられるよう、可視化の強化も行う。さらに、広く情報発信できるよう、ウェブアプリケーション化も目指す。

参

考

文

献

[1] United Nations. Website:
https://sustainabledevelopment.un.org/sdgs[2] Kitagawa, T. and Kiyoki, Y., “ The mathematicalmodel of meaning and its application tomultidatabase systems,” Proceedings of 3rd IEEE
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Engineering： Interoperability in Multidatabase
Systems, pp.130-135, April 1993.

[3] Kiyoki, Y., Kitagawa, T., and Hayama, T. “A
metadatabase system for semantic image search by amathematical model of meaning,” ACM SIGMOD
Record, Vol. 23, No. 4, pp.34-41, 1994.
[4] Kiyoki, Y., Chen, X., Sasaki, S., and Koopipat, C.,“Multi-Dimensional Semantic Computing with
Spatial-Temporal and Semantic Axes for Multispectrum Images in Environment Analysis,”
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XXVIII, IOS Press, pp.14-30, May 2016.
[5] Sasaki, S., Takahashi,Y., and Kiyoki,Y., “The 4D
World Map System with Semantic and Spatiotemporal Analyzers,” Information Modelling andKnowledge Bases, Vol. XXI, IOS Press, pp.1-18,
May 2010.
[6] Sasaki, S. and Kiyoki, Y., “Real-time Sensing,Processing and Actuation Functions of 5D World
Map System: A Collaborative Knowledge Sharing
System for Environmental Analysis,” Information
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Press, pp.220-239, May 2016.
[7] Mori, M., Sasaki, S., and Kiyoki, Y., “A Bird-World
Image-Map System with Spatiotemporal and Color
Analysis Functions.” 10th International Conference
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2012), Siam University, Bangkok, Thailand, pp.104 111, 21 Nov - 23 Nov 2012.
[8] Sasaki, S., Kiyoki, Y., Fujioka, H., Watanabe, T.,
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System to Large New-Article Database for Realizing
Context-Diversity-Responsive Semantic Associative
Search,” Information Modelling and Knowledge
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