DEIM Forum 2019 P1-125

ジオタグ付きツイートを用いた方言分布の可視化
小笠原奈々†王元元†

河合由起子††,†††† 山口大学工学部知能情報工学科 〒 755–8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1†† 京都産業大学情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山††† 大阪大学サイバーメディアセンター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{v017ﬀ, y.wang}@yamaguchi-u.ac.jp ††kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

近年，SNS の普及によりテキストによるコミュニケーションが促進されてきた．日本では特に Twitter はくだけた言葉でコミュニケーションをとることができる．日本各地に住む多くの人が Twitter を利用しているにも関わらず，行ったことのない地域に住む人たちの人柄の傾向を把握することは困難である．そこで本研究では，引越し先や旅行先を選ぶ指標にするために，各地域のツイートに含まれている方言に着目し，方言と位置情報に基づく異なる地域同士の関連性発見および可視化を目指す．本論文では，日本国内のジオタグ付きツイートを対象とし，まずは地域ごとのツイートからユーザの出身が顕著に現れる方言を抽出する． 次に，自分の慣れ親しんだ都道府県などに対し，その都道府県の方言の発言場所を観測しマッピングすることで，方言が使われている地域を発見できるシステムを提案する．最後に，ツイートやタグクラウドを用いた可視化システムを構築し，被験者アンケートによる可視化システムの有用性を図る評価実験を行った．
キーワード Twitter，方言，ジオタグ付きツイートとの特性を算出し地域ごとに情報を推薦する研究を行った．

1. は じ め にKamimura ら [2] は，Twitter に投稿されるジオタグ付き投稿

近年，SNS の普及によりテキストによるコミュニケーションに含まれる単語の空間的局所性をリアルタイムに解析することが促進されてきた．日本では多くの SNS を用途によって使い分により，最新の地域情報を表す単語を抽出した．Lee ら [3] は，（注 1）

はくだけた言葉を使やすい

Twitter へのジオタグ付き投稿を用い，特定の空間領域におけ

SNS の 1 つとして多くの日本人が利用している．Twitter の投る投稿数やユーザ数の急激な変化に基づき，夏祭りや花火大会

稿には喋り言葉をそのままテキストにしたような投稿が多いたなど局所的に人が集中するようなイベントの検出を行った．

ける傾向がある．特に Twitterめ，方言を含む喋り言葉が多く存在する．

SNS のテキストデータを用いて方言について研究した例はしかし，SNS が普及するまで方言についての研究は現地の稀である．深谷ら [4] は方言を含む投稿から地域性に基づいた人々を取材することでしか行うことができず，方言の話されて話題発見を目指した．彼らは文末の形態素について方言判定をいる地域が日本でどういった分布になっているのかを知ること行ったが，本研究では語尾ではなく，4 文字以上の特徴的な単は難しかった．また，口語は時の流れにより変化していくもの語に着目している点が異なる．また，文末が多少変化しても意であるのに加え，周りの環境によって各人の方言も変わってい味を汲み取ることはできるが，全く知らない単語が出てきたとくので，現在の方言の分布がどうなっているかをリアルタイ

き意味を推測するのが難しい場合があるため，地域独自の単語ムで知ることは難しい．本研究では，Twitter に投稿されたツに着目した．

イートの方言分布をジオタグを用いて可視化し明確化すること

近年，ソーシャルメディアサイトの発展とスマートフォンので，自分の慣れ親しんだ都道府県などの方言が現在使われてい普及によりジオタグ付きデータが急速に増加している．それにる地域を発見できるシステムを提案する．

伴い，ジオタグを用いたマッピングについての研究が国内外で

本論文の構成は以下のとおりである．次章では方言やツイー広く取り組まれている．志土地ら [5] はジオタグを用いて時空間ト分析・可視化に関する関連研究を紹介し，3 章では，ツイーをクラスタリングした．平久江ら [6] はジオタグを用いてマイトの方言分析の方法について述べる．4 章では，本研究での方ナー観光地を推薦した．王ら [7] はジオタグの情報に加え，投稿言分布の可視化方法について述べる．5 章では，提案した方言位置の高さをツイート内容から算出した．酒井ら [8] は Twitter

分布の可視化システムの実行例と評価実験の結果を示す．最後のジオタグを用いて注目を集めているツイートの時空間的な変に，6 章でまとめと今後の課題について述べる．

遷を分析した．本研究では一定期間の投稿を対象にしており，2. 関 連 研 究
地域特性についての関連研究として，坂本ら [1] は地域ご投稿時間の変遷を考慮した方言抽出が必要である．Cheng ら [9]の研究では，ジオタグ付きツイートをもとに位置情報が付与されていないツイートの発信場所を確率的に推定するための手法などが提案されている．Watanabe ら [10] は，位置情報が付与（注 1）：https://twitter.com/

されていないツイートの発信位置を推定し，ローカルイベント

表 1 大阪府の 4 文字以上の方言
都道府県
大阪

方言
あかんたれ, あほくさい, あらしょ, あんじょー,いかーしめへん, いちびる, いてこます, いんじゃんほい,うっとこ, えげつない, おえはん, おはよーおかえり,おもしゃい, おもろい, おもんない, おーきに, かめへん,かんてき, かんにん, がめつい, ぎょーさん, ぐっすり,

3. 2 ツイート分析
本研究では，2016 年 10 月 1 日から 2016 年 10 月 31 日の 1ヶ月分の日本全国のジオタグ付きツイートを対象にしている．な
お，ひらがなを 1 文字以上含むツイートで，bot のような大量の同じ内容のツイートを除いた，約 43000 件のツイートを対象にした．

けったいな, けなりー, こそばす, ごっかぶり, ごわへん,

ツイートには，データ格納時に自動で振り分けるユニーク

ごんたくれ, しょーもない, じゅんさいな, せわしない,ID，ユーザに対して自動で割り当てられるユーザ ID，ユーザのせーだい, だんない, ちゃーる, でぼちん, どんならん,スクリーン名，@ をつけてメンションを送ることのできるユー

なんぎや, なんしか, なんでれでー, にくそい, にっちょ,ザ名，ツイートの内容，発信した場所の緯度と経度，ユーザののんもる, へてから, ぼちぼち, まいっぺん, めっちゃ,めばちこ, もむない, よってに, わらかす

プロフィール画像の URL，ツイートの発信時刻の情報が付随している. まず，MeCab を用いてツイートの内容を形態素解析した．ベースとなる MeCab 辞書には mecab-ipadic-NEologd（注 3）をリアルタイムに発見する手法を提案した．ジオタグの付いたを用いたが，作成した方言辞書の単語をユーザ辞書として加えツイートは全体の 10 パーセントほどであるが，これらの研究て登録し，優先順位を上げることで方言が間違って形態素解析を元により今後より多くのツイートを対象にすることを検討しされないようにした．ている．
大量のツイート情報を分析する研究が活発に行われており，

4. 方言分布の可視化

リアルタイムに投稿される大量の Twitter データを閲覧者が容本研究では，ツイートの方言情報を提示する一手法として，易に理解できるような可視化手法やインタフェースが必要となツイートから抽出された方言を単純にランキング順に提示する

る．ジオタグ付きツイートの可視化についての関連研究も多くなども考えられるが，複数の語を一覧的に表示する手法として取り組まれている．Ghanem ら [11] と Magdy ら [12] の研究で代表的な手法であるタグクラウド [16] は，重要度によって大きは，ジオタグ付きツイートを集約した情報を時刻ごとに地図上さを変えた複数の語をアルファベット順に配列し効率的に表示で可視化するインタラクティブなシステムが提案されている．

する手法であり，方言を含むツイートを瞬時に把握することがAntoine ら [13] と Jatowt ら [14] の研究では，過去と未来のツできるため，提案システムに採用した．

イートの時空的関連性を分析・可視化し，過去・現在の的確な4. 1 方言を用いたタグクラウド生成

情報把握が可能なインタフェースが提案されている．

本研究では，タグクラウドを生成するために，前章で作成し文字の可視化についての関連研究も多くなされている．松浦た方言辞書を用いてツイートに含まれる頻出方言を抽出する．

ら [15] はタグクラウドを用いて SNS に自らが投稿した古い投具体的には，TF 手法に基づきツイートを下記の式より，方言稿を想起するシステムを提案した．本研究ではタグクラウドをの出現頻度を算出し重みを付与する．

用いて表示する内容は方言辞書の内容の全てであり，アルゴリズムによって表示するものを決定していない．

3. ツイート分析に基づく方言抽出

TF =方言 i の出現回数
すべての方言の出現回数

これにより，発信されたツイートに含まれる方言を抽出し，重みが付与された方言を用いて各場所のツイートの方言を集約

3. 1 方 言 抽 出したタグクラウドを生成する．タグクラウドで方言の重みに応多数の方言が収録されている goo 方言辞書（注 2）を用いて方言じてフォントサイズを設定し，表示する．

が話されているとされる都道府県名と方言を抽出し，方言辞書

4. 2 タグクラウドを用いた可視化を作成した．方言辞書の一部である，大阪府の方言の例を表 1

出現頻度の高い方言をタグクラウド（注 4）として表示し，そのに示す．

場所に言及した都道府県別の方言を提示する．図 1 に可視化イ

本研究では 3 文字以内の方言は別の意味を表す文字列と一致ンタフェースを示す．図 1 はユーザが大阪の地図を閲覧していすることが多いため除外した．たとえば，「仲間に入れる」といる場合であり，タグクラウドの欄には大阪府の方言のタグクラう意味を持つ北海道の方言「かてる」は一般的に使われる「勝ウドが表示され，頻出した方言ほど大きく表示されている．重利することができる」という意味の「勝てる」のひらがな表記

みに応じて色分けし，地図のピンと対応させる．色やタグの大までも抽出してしまい適合率が落ちる．表 1 のように 4 文字以

きさは重みによって指定したが，タグの配置はランダムに決め上の方言になると意味が唯一である単語が大多数であり，抽出られている．

された投稿内容では方言として使用されている場合がほとんどであった．4 文字以上の方言は約 8000 ツイートが該当した．
（注 3）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md（注 2）：https://dictionary.goo.ne.jp/dialect/（注 4）：http://geoapi.heartrails.com/api.html

表 2 方言を含むツイートの例
方言を含んだツイート

方言

都道府県名

八ヶ岳中央農業実践大学校の直売所にのっけから

岐阜県

えげつない

大阪府

くださいな

東京都

ほっこりする

京都府

しゃーない

大阪府

来ました。紅葉旅行なんだけど、天気が悪いので、のっけから予定が違う……∧∧; @八ヶ岳中央農業実践大学校

https://t.co/WXvouohcbU
えげつないアメリカンムキムキと太鼓の達人@セガ横浜中華街

https://t.co/Ydb7Vs3hAp
焼肉定食くださいな〜(@旬の肴安)
図 1 可視化システムのインタフェース

https://t.co/rpF6cAdOz3
https://t.co/1dgVNencot
昨日のタスクバー楽しみました！

5. 評

価

タスクで DJ する時は、うまく言えないけど、「楽しい」と5. 1 ツイート方言抽出の検証「気持ちいい」が混ざってて、ツイート方言抽出では，形態素解析したツイートのうち，3.1

いつもほっこりする節で作成した方言辞書の単語を含むもの 7645 件を抽出した．

#タスクバー #dj #djlife…

なお，店名に方言が含まれる場合を除いた．各単語に対する正https://t.co/wTZ2JOUprF

解データの判定は，20 代の大学生 5 人が goo 方言辞書を参照しながら，主観的評価に基づきそれらの単語が方言の持つ意味合いとして使われているかどうかで評価を行う．5 人中 3 人以

宿ボロいけど値段安いからしゃーない(@水戸第一ホテル本館
in 水戸市茨城県)
https://t.co/fTtcbOKCBx

上が適しているとした単語が正解データとした．これにより判別したツイート全てにおける方言の抽出精度を適合率として以下の式によって算出した．

表 3 大阪府の 4 文字以上の方言
方言件数

めっちゃ

2562 件

おもろい

100 件

おおきに

3.1 節で作成した方言辞書の単語を含むツイートを抽出した結

30 件

えげつない

14 件

果，適合率は 51.2% であった．抽出した方言を含むツイートのぼちぼち

13 件

例を表 2 に示す．5 文字以上の方言ツイート 241 件のみを抽出

しょーもない11 件した結果，適合率は 75.5% であった．このことから，少ない文

おもんない

7件

字の方言を含むほど形態素解析の精度が落ちてしまうことがわ

なんしか

4件

まいどー

3件

がめつい

3件

あんじょー

1件

めばちこ

1件

イート中から検出されたものは「徐々に」の意味合いで使われへてから1件ていたため，「だんだん」を含むツイートを間違って抽出した．

他

0件

適合率 =

手動で検出した方言ツイートの数システムによって検出された方言ツイートの総数

かった．誤って判別したものの例の 1 つに，「だんだん」という方言がある．
「だんだん」は広島県の方言で「ありがとう」，佐賀県では「いつも」という意味をもつ方言であるのに対し，ツ件数が多いがほとんどが適合していないものに「あります」もあった．
「あります」は山口県の方言で「〜ございます」という意味だが，「〜存在します」という意味で使われているものがほとんどで，7645 件中 1539 件の間違った検出をしたため，大幅に適合率を落とす原因の 1 つとなった．特に多く使われていた方言は大阪府で「とても」を意味する「めっちゃ」であった．
最も多くの種類の方言を抽出することができた都道府県は大阪府であった．また，最北端，最南端である北海道，沖縄も多数の方言を抽出することができた．さらに，「冷たい」を意味する「しゃっこい」は北海道と青森県の，「山盛り」を意味する「てんこもり」は北海道と滋賀の方言であることから，都道府県境を超えて使われている方言や，離れた都道府県で共通の方言があ5. 2 システムの実行例
可視化システムのインタフェースは図 1 に示した通りである．OpenStreetMap（注 5）はフリーの地理情報データを作成することを目的としたプロジェクトである．本研究では，Open-StreetMap に Leaflet を用いて，方言を含むツイートが投稿された位置を地図上で表示した．4.2 節で作成したタグクラウドを地図の右に表示した．下には方言に一致するツイートをユーザ名と投稿時間と一緒に表示した．以上の機能により，ユーザ
はタグクラウドを見ることで，その地域によく使われる方言を確認でき，関連のあるツイートを見ることで，その地域に関する方言ツイートを発見でき，効率的かつ効果的な情報提供につることがわかった．同音異義語も数多く検出された．大阪府の方言が最も多く 2751 件で，内訳は表 3 のようになった．
．

（注 5）：https://openstreetmap.jp/

図 3 Q1 から Q4 の 5 段階評価の評価結値

Q2 その都道府県に行ってみたいと思った
Q3 現地の人と話してみたいと思った
Q4 1 つの都道府県に対し，よく使われている方言がどんなものかわかった

Q5 UI について使いにくいと感じた箇所があれば書いてくださいQ6 ほしい機能があれば書いてください
これらアンケートは，Q1 から Q4 は 5 段階評価（1. 全くそ
図2

システムの実行例

う思わない，2. そう思わない，3. どちらともいえない，4. そう思う，5. とてもそう思う）で評価してもらい，その他の質問ながる．
システムを実行する一連の流れは以下のとおりである．
（ 1 ） ユーザが都道府県名を選択する．
（ 2 ） その都道府県の方言一覧，投稿された場所のピン，投稿内容と投稿日時が表示される．
（ 3 ） タグクラウドから方言をユーザがクリックする．
（ 4 ） その方言に該当するピンとツイートが表示される．
図 2 に実行した際のシステムの様子を示した．左の画面は，左Q5 と Q6 は詳しくわかるように自由に記述できるコメント欄を設けるようにし，それらアンケート結果を用いて，提案した可視化システムの有用性を評価する．5 段階評価による Q1 から Q4 の評価の平均値を図 3 に示す．全体的に良い評価であったが Q2 の「行ってみたいと思った」のみ点数が低かった．この原因としては，地図を見ただけでは周辺情報がわかりにくく，行く目的が明確に定まらないためだと考えられる．本研究の目的である Q1 の「興味のある都道府県が発見できたか」につい上のプルダウンで大阪府を選択し，大阪府の全ての方言ツイーて平均値 4 の評価を得られたため，研究目的を概ね達成したとトのピンとツイート一覧を表示している時の様子である．このいえる．Q4 については最も高い平均値 4.2 の評価を得られた．

画面のタグクラウドのうち，「えげつない」をクリックした時の様子が右の画面である．この時，タグクラウドとピンが黄緑色である「えげつない」のみのツイートとピンが表示されるようになる．青い丸で囲まれていることから分かるように，ツイー
ト一覧は「えげつない」を含むツイートのみが表示されていることがわかる．ピンは黄緑色のもののみになっており，これは全て「えげつない」を含んだツイートのジオタグから取得した
投稿位置を表している．大阪府の方言であるが大阪府からの投稿はなく，関東圏でより多く投稿されていることがわかる．

5. 3 可視化システム有用性の評価
本節では，4 章で実装した可視化システムを 20 代男性 4 名と 30 代女性 1 名の被験者に見てもらい，下記の設問項目についてアンケートを実施した．主に研究目的である新たな方言分
布の発見可能性について質問した．アンケートの内容は以下の通りである．

Q1 興味のある都道府県が発見できた

よく使われている方言についてはタグクラウドによって文字の大きさで表現されている他，地図上のピンの数を見ることで理解できるため，高い評価を得られた．

Q5 の記述評価について，以下のような意見を得られた．
•送信ボタンが小さい•

地図の表示部分がもう少し大きいと良い•

タグクラウドの配置が出現順だと良い•

出現頻度が曖昧•方言の意味がわからない

送信ボタンや地図のサイズについての指摘があったため，UI について再検討する必要がある．また，本システムでは方言の意
味を表示する機能がないため，ユーザは使いにくいと感じたことがわかった．タグクラウドによって表示した単語は，ランダムに配置されるようになっているが，ソートして見やすくしたいという意見があったため，今後，タグクラウドでの単語配置の決定方法も検討する必要がある．

Q6 の記述評価について，以下のような意見を得られた．
•

方言を使用する者同士の会話を見られる機能•

一般的な地図サービスにある地名検索機能•

方言の意味説明機能•

五十音順，自分の現在地から近い順などの並べ替え機能

[6]

[7]

Q5 でも方言の並び替えについての指摘と方言の意味がわからないとの指摘があったため，優先的に追加すべき機能として，[8]

方言の並べ替えができる機能，方言の意味を説明する機能が必要である．

[9]

6. お わ り に本研究では，ジオタグ付きツイートから方言を抽出し，ジオタグと結びつけた方言ツイートの投稿場所を可視化することに[10]

よって，自分の慣れ親しんだ都道府県や興味のある都道府県に対し，その場所の方言が使われている地域を発見できる可視化システムを提案した．また，評価実験ではシステムによって現在の方言の利用状況を理解し，各都道府県に興味を持ってもら[11]えるかを検証した．その結果，ツイートから方言を抽出できることを確認できた．しかし，4 文字以上の方言が適切に抽出されている割合は 51.2% にとどまった．可視化システム有用性の評価では概ね高い評価を得られた．提案した可視化システムが各都道府県に興味を持ってもらうことに貢献できることを確認

[12]

した．
今後の課題として，ツイートから適切に方言を抽出する方法を考える必要がある．たとえば，MeCab で使用する方言に，品詞などを登録し，適切なアルゴリズムによって重み付けをす[13]ることにより，精度が上がると考えられる．また，本研究では4 文字以上の方言を対象にしたが，4 文字以内で表現される方言も方言と正しく見抜くアルゴリズムについっての検討が必要である．さらに，日々言葉は変化しており，死語になるものや[14]新たに誕生する方言もでてくると考えられる．ジオタグ付きツイートから新たな方言を発見し，動的に方言辞書を作成することを検討する必要がある．

謝[15]

辞[16]

本研究の一部は，JSPS 科研費 15K00162，17K12686 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

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