プロジェクト報告書（最終）Project Final Report

提出日(Date) 2023/01/18

未来へつなぐ新聞ビッグデータ
Newspaper Big Data for the Future
前田祥 Maeda Akira
して SNS の普及が挙げられる。

1. 背景
本プロジェクトは、北海道新聞社から提供を受

2.1.2 新聞の利点

けた新聞ビッグデータを利用して新聞のテキスト

新聞の利点として、次の 2 つを挙げる。一つ目を可視化し情報を提供する「View Picks」というの利点は、一覧性が高いことである。二つ目は、信Web アプリケーションを開発した。現在のマスコ頼性が高いことである。図 2.12 で示す総務省の令

ミュニケーションの手段として新聞以外に SNS や

和 3 年度版情報通信白書[2]では、「信頼できる」とインターネットが挙げられる。しかし、これらのマ回答した人の割合は、新聞の 61.2%が最も多い。一スコミュニケーションの手段は、利用するユーザ方、本プロジェクトのメンバーのような若い世代ーに最適化された情報を多く提供するため、享受が日常的に利用する SNS[3]や、その他インターネする知識が隔たってしまうという問 題点がある。

ットを利用したメディアの信頼性については以下

しかし、新聞やテレビ、ラジオといったマスコミュのような結果になった。SNS（15.3%）、動画投稿・ニケーションの手段では、街 角の事件・事故やゴ共有サイト（14.4%）、ブログなどその他サイト

シップ、風俗、風潮、広告、連載漫画、小説など幅（10.3%）、掲示板やフォーラム（7.3%）となって広いコンテンツの知識 を享受することができる。

おり、上記で挙げた新聞・テレビ・ラジオよりも信その中でも新聞は、ジャンルを問わず自ずと求め頼性が低いことが分かった。ていない知識を享受することが可能である。この新聞の特性に着目し、新聞に利用された言葉とインタラクティブに触れる体験を行うことが可能な
Web アプリケーションの利用を通し、可視化された内容を読み取り気に留まった言葉を検索し新聞に記載された出来事へと繋げ新聞に対する興味関心を向上させることが狙いである。

2. 課題解決のプロセスとその結果

図 2.1.2

新聞について調査、課題を設定、課題を解決する

各メディアに対する信頼性（出典:令和 3 年度版情報通信白書）

プロダクトを作成という過程を経た。
2.1.3 新聞の課題

2.1 新聞の現状調査

新聞の課題として、次の 2 つを挙げる。一つ目

2.1.1 新聞の社会的位置

は、ユーザーが見たい情報だけを効率よく得るこ

4 大マスメディアのうちの一つである新聞は、古とができないということである。二つ目は、情報拡くから様々な人に利用されてきており、幅広い 分散能力が低いということである。テレビや SNS で野に関する情報を受け取ることができる情報源とは、何か大きな事故が起きると、‘速報’という形でして、我々の生活に欠かせないものであった。日本

すぐに情報が拡散されるため、時間をかけること

新聞協会[1]によると、2000 年における一般紙とスなく最新のニュースを取得することができる。

ポーツ紙を合 わせた発行部数が約 5400 万部であったのに対し、2021 年は約 3300 万部と、およ2.2 新聞の解決すべき点

そ 2100 万部減少していることが分かった。原因と1ユーザーが見たい情報だけを効率よく得ることができないということ、そして、情報の 速報性に2.4 成果物の開発乏しいという新聞に対する 2 つの課題を挙げた。

2.4.1 成果物の開発する際の役割り分担

新聞は、大量の情報があるゆえ に自分が求めてい成果物の案が決定した後に、必要となる技術やる情報だけを効率よく得ることができない一方、プラットフォームを洗いだした。その結果、デザイ

そのメリットである一覧性を生かすことで、興味ナー、Web フロントエンドエンジニア、バックエのなかった分野の記事や自分が知らなかった情報ンドエンジニア、データエンジニアリング、画像エを新たに得ることができるという強みを改善策にンジニアの 5 役職が必要であることが分かった。

活かすことが可能である。そこで今回は、この改善後期での活動で役割りを遂行するため、夏季休暇策に対して、より具体的な取り組みを考えることを利用しインターンシップや自己学習で技術の習で新聞の新しい使い方を提案する。具体的な取り得に励んだ。

組みとしては、一覧性が高い新聞のテキストデー
タを可視化した新聞の情報を新聞に普段触れるこ

2.4.2 開発手法とのないユーザーに対して提供するということで開発手法では短期間で効率的に開発を行うためある。本プロジェクトでの成果物は新聞記事内にに、図 2.4.2 に示すようにスクラム開発を採用した。

含まれるテキストデータや、広告などといった大GitHub でスプリントを管理し、スクラムリーダー

量の情報が一目で分りやすく可視化されているこを筆頭に開発を推し進めた。その結果、各役割りでとにより、ユーザーがあまり興味のない情報でもの連携、プロトタイプの開発を効率的に行うこと受け取りやすいといった利点がある。また、ユーザができ開発が滞る問題を解消することができた。

ーにただ新聞記事を読んでもらうのではなく、様々な方法での可視化を通すことで、新聞に眠っている情報の価値や面白さを理解してもらうことができる。
2.3 アイデア出し
成果物案決定のために図 2.3 のようにビッグデータ、新聞の活用方法についてブレインストーミ
図 2.4.2

ングを利用し製作するプロダクトのアイデア出し

スクラム開発の組織図に努めた。2 グループに分かれ、それぞれアイデア
2.4.3 デザイナーの役割り出しを務めた。最終的に 2 グループの案を統合し、デザイナーは Web アプリケーションの UI、UX、ビッグデータを可視化するプロダクトを成果物案とした。その後は、データを可視化する際のデータビジュアライゼーションデザインを担当し表示方法や作成する意味などをグループ全体で話た。UI には OOUI（オブジェクト指向ユーザーイし合い成果物の最終案を決定した。

ンターフェース）を採用し、わかりやすい情報設計を目指した。
2.4.4 Web フロントエンドエンジニアの役割り
Web フロントエンジニアはビッグデータを可視化するために、Web アプリケーション上にグラフィックを可視化するシステムの開発を担当した。
D3.js という JavaScript の可視化ライブラリを選択し、可視化に必要な API をバックエンド担当、データエンジニアリング担当と連携し認識の齟齬が生じないように努めた。
2.4.5 バックエンドエンジニアの役割り

図 2.3 ブレインストーミングの様子

バックエンドエンジニアはバックエンドシステ

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ムの構築と API の開発を担当した。システムはコマ漫画の学習データセットを自作し、機械学習

Linux マシン上の Docker を用いて本番環境を構築を行った。図 2.4.7.1 の学習結果が得られた。YOLOした。Web アプリケーション業界には Linux、での学習を進めていき、最終的には一定以上の精

Apache、MySQL、PHP の頭文字をとった LAMP

度で新聞の画像データから、４コマ漫画と天気コという王道的な構成が存在する。しかし、開発期間ーナーの検出に成功した。図 2.4.7.2 はそれらを検が短いこと、機能拡張が容易である必要があるこ出することに成功した結果である。左上に４コマとなどといった理由から LAMP は無視することと漫画、左下に天気コーナーを検出することに成功した。その結果、Web サーバー兼リバースプロキしたことがわかる。

シには Nginx、アプリケーションサーバーにはNginx Unit、リレーショナルデータベースにはMySQL を、そして API を実装するための言語には Python を用いた。実際に実装した API から取得する json データの形式は図 2.4.5 の通りである。
またビッグデータを高速に処理するためにデータの操作を全てデータベースで完結させた。また APIの応答速度を向上させるために、オンメモリキャ

図 2.4.7.1

学習結果のグラフ

図 2.4.7.2

検出結果

ッシュを Redis で導入し API のレスポンス速度を10 秒程度短くした。

図 2.4.5

API から取得する json データの形式

2.4.6 データエンジニアの役割り
データエンジニアは新聞のビッグデータが含まれた CSV ファイル形式のデータを自然言語処理で解析しアプリケーションの API で利用する json データの生成を担当した。自然言語処理を行うための開発環境として、Google Colaboratory を使用した。データの整形・高速化を行うために numpy や
glob モジュールを用いて開発を進めた。numpy は記事内に出現した単語間のコサイン類似度を求める際に活用し、glob モジュールは、引数に指定さ2.5 最終成果物れたパターンにマッチする記事のファイルパス名

新聞のテキストデータを可視化し知的好奇心をを取得することに活用できた。さらに、関連語を出刺激する”View Picks”という Web アプリケーショ力する際に、比較的データサイズが小さい日本語ンを開発した。本 Web アプリケーションでは、日の学習済み Word2vec モデルを使用した。これら付の区間を選択すると、選択した日付の区間に含の手法を用いた結果、計算の高速化とデータサイまれる新聞の内容が可視化される。そのため、情報ズの縮小化に成功した。の強弱や関係性をインタラクティブに体験し知的好奇心を刺激する体験を提供することができる。

2.4.7 画像エンジニアの役割り
画像エンジニアは、YOLO（You Only Look Once）という高速な物体検出アルゴリズムを用いて新聞本プロジェクトの開発目的であった「知らなかった情報を知ることができる機会を作り、知的好奇心を刺激できるようなものを作る。」を達成するたの 4 コマ漫画などのコンテンツ検出を担当した。43

めに作成したものであり、新聞に眠る情報の価値可能性を示唆することを目的としていた。そしてを引き出し、 マスコミュニケーションの手段とし私たちはその目的を達成できたと考えている。ての新聞ではなく教育への活用や知的好奇心を刺View Picks を使い、情報を様々な方法で可視化し激する方向へと導くなどの目的に通じる Web アプ

たことにより、普通に新聞の紙面を読むことで得リケーションである。 また、この Web アプリケー

られる情報とはまた違った情報を手に入れること

ションのシステム構成は図 2.5.1 の通りとなっていができたためである。今後の課題としては、可視る。図 2.5.2 はアプリケーションのホーム画面、図化の種類の増加、教育での利用を想定したアプリ

2.5.3 はアプリケーションの可視化画面である。

ケーションの改善などが挙げられる。例えば、ワードクラウドの漢字に自動的にフリガナを適用させることが考えられる。

謝辞
本プロジェクトでは北海道新聞の過去 33 年分の新聞記事データを活用した。プロジェクトの構想やシステム試作において北海道新聞函館支社長の三浦辰治氏に多大なるご協力を頂戴したので感謝申し上げる。

参考文献[1] 日本新聞協会（2022） 新聞の発行部数と世図 2.5.1

帯数の推移.

Web アプリケーションのシステム構成図

https://www.pressnet.or.jp/data/circulation/circul
ation01.php (2023/01/04 アクセス)[2] 総務省（2021） 令和 3 年度版

情報通信白書, pp.218-219,
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepa
per/ja/r03/pdf/01honpen.pdf
図 2.5.2

Web アプリケーションのホーム画面[3] 株式会社 NTT ドコモ モバイル社会研究所（2022）モバイル社会白書

2022 年版, p.87,

https://www.mobaken.jp/whitepaper/wp22/pdf/wp22_all.pdf

図 2.5.3

Web アプリケーションのホーム画面

3. まとめと今後の課題
本プロジェクトは、アプリケーションを作成し、それが新聞に眠る情報の価値を引き出すものであり、マスコミュニケーションの手段としての新聞ではなく教育への活用や知的好奇心を刺激する方向へと導き、新聞の新しい使い方を提案する

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