プロジェクト報告書（最終）Project Final Report

提出日（Date） 2024/01/17

未来へつなぐ新聞ビッグデータプロジェクト
Newspaper Big Data for the Future
永井清盛 Nagai Kiyomori

1. 背景

図 1.1 衆議院議員選挙における投票率の推移 総務省

昨今、若者の政治離れが問題となっている。総務省（によると、衆議院議員総選挙における投票率は、昭和時代までは 70%付近を保っていたものの、それ以降の投票率は右肩下がりで、令和 3 年の投票率は 55%となっており、以前と比較するとかなり低い数字となっている（図 1.1）[1]。その理由の 1 つとして、若者の投票率が低いことが挙げられる。内閣府によると、若者の政治への関心は、”関心がない”、“どちらかと言えば関心がない”の割合が高く、諸外国と比較しても高い割合となっている（図 1.2）[2]。本プロジェクトは、

図 1.2 各国の若者の自国の政治への関心 内閣府

こうした問題を解決するために、北海道新聞函館支社からご提供いただいた新聞ビッグデータを利用して、2. 課題の設定と到達目標若者の政治への関心を高めることを目的としたシリア

前章で述べたとおり、本プロジェクトは若者の政治スゲームを作成した。シリアスゲームとは、ゲームのへの関心を高めることを目的として設定した。
「政治へ目的とは別に、社会問題の解決を目的としたゲームのの関心を高める」手法としていくつかの案が出た中ことを指す。

で、ゲームという形式を取ったのは、Web ページの閲覧や SNS での広告を見るなどの受動的な行為と違い、プレイヤーとして実際に経験することで、より政治に対して興味を持たせることが出来ると考えたからである。

3. 課題設定のプロセスとその結果実際にこれらのシリアスゲームを作成するに当たって、前期の活動では「ゲームデザイン班」、「ゲームプログラミング班」、「自然言語処理・自動生成班」の 3に向かって攻撃してくる敵に対して、防衛ユニットをつの班に、後期の活動では「シミュレーションゲーム配置して自陣を防衛するゲームである。制作するタワ班」、「タワーディフェンスゲーム班」、「自然言語処ーディフェンスゲームは政治シミュレーションゲーム

理・自動生成班」の 3 つの班に分けて活動した。

内のミニゲームとした。攻撃してくる敵は、ゲーム内それぞれの活動内容を記述した後、成果物の紹介を時間と現実時間をリンクさせて発生させることとしする。

た。例えば、ゲーム内時間が 2019 年であれば、「パン3.1 前期の活動内容デミック」や「新型コロナウイルス」という単語が攻

まず始めに、メンバ全員で成果物を決定するために撃してくる。これらの敵は新聞データをもとに作成すブレインストーミングをおこなった。ブレインストーることにした。

ミングを通して、若者の政治への関心が低いという社

3.1.2 ゲームプログラミング班

会課題があることがわかった。それを解決するため

ゲームプログラミング班では、まず成果物の要件にに、若者の政治への関心を高めることができるゲーム適したゲーム開発環境を調査した。Unity や Cocos2d-xの作成をすることを目的とした。その後、成果物を作など、さまざまなゲームエンジンが候補に挙がった成するためにプロジェクトメンバを「ゲームデザインが、学習用の情報が豊富である Unity を採用すること班」、「ゲームプログラミング班」、「自然言語処理・自にした。その後、Unity の学習を個人でおこない、中動生成班」の３つに分け、活動した。

間発表で実際にゲームプレイを体験してもらうために

3.1.1 ゲームデザイン班

デモを作成した。

ゲームデザイン班は、制作する政治シミュレーションゲームと、タワーディフェンスゲームの仕様を検討し、設計をおこなった。

3.1.3 自然言語処理・自動生成班
プロジェクト内でおこなった調査報告から、自動生成や自然言語処理を実行するために用いる言語を政治シミュレーションゲームは、プレイヤーがあるPython に決定した。Web サイトなどを活用し、技術町の町⾧となってその町の問題に対処しながら町の政習得を進めることで、新聞の csv ファイルを丸々形態治をするゲームである。具体的には、町の状態を表す素解析することに成功した。しかし、csv ファイルを人口や資金、支持率、産業のレベルなどのパラメータ丸々形態素解析するために、環境によっては 5 分かかを決めた。さらに、プレイヤーがゲームに対して入力っても終わらず、このままでは新聞のデータをすべてをおこなうために、コマンドを利用することにした。

形態素解析させるのに非常に⾧い時間がかかってしまコマンドはゲーム内では条例として扱うことにした。

うと考えた。それを解決するためにはどうすれば良い

また、新聞データから生成したイベントをゲーム内でのかを話し合った結果、先輩方が作ったコードの一部発生させることにした。

を用いることに決まった。これにより、1 年分の新聞タワーディフェンスゲームは、プレイヤーが、自陣データを 5 分ほどで形態素解析することができた。その後、ゲームデザイン班と合同で、新聞のデータからータをゲームで扱うことが出来るデータに言語処理を何を使い、どのようなイベントをつくるのか考えた。

おこなった。具体的には、「Word2Vec」とよばれる単3.2 後期の活動内容語をベクトル表現することで演算を可能にする技術を後期の活動では、「ゲームデザイン班」が考えたゲーム活用し、ある新聞記事の重要単語がシミュレーション案を実現するために、班体制を変更した。元々あったゲーム内のどのパラメータと最も類似しているかを判「ゲームデザイン班」と「ゲームプログラミング班定した。そのほかにも、「文章の自動要約」や「TF-を」統合し、「シミュレーションゲーム班」、「タワーデIDF を用いた重要語の算出」などの技術を活用し、ゲィフェンスゲーム班」、「自然言語処理・自動生成班」

ーム製作に貢献した。の 3 班体制で成果物を作成した。

3.3 プロダクト紹介

3.2.1 シミュレーションゲーム班

私たちは、若者の政治への関心が低いという課題をシミュレーションゲーム班では、夏期休暇中にゲー解決するために 2 つのシリアスゲームを作成した。そムの基盤となるものを作成した。
「ゲームデザイン班」の 2 つとは、「政治シミュレーションゲーム」と「タワによって共有された仕様が書かれたドキュメントを見ーディフェンスゲーム」である。これら 2 つのゲームながら、UI や機能を作成した。後期の活動で、本格的はいずれも、新聞の記事データが活用されている。政に開発をおこない、成果物の作成に取り組んだ。開発

治シミュレーションゲームではコマンド生成、イベン

において、こまめに進捗報告をおこない、担当教員やト生成、パラメータ調整に使用されており、タワーデメンバからのフィードバックを受け、修正を繰り返ィフェンスゲームでは敵の生成に役立てている。このし、ゲームを完成させた。

2 つのゲームは 1 つのゲームとしてプレイすることが3.2.2 タワーディフェンスゲーム班

出来る。シミュレーションゲームをメインとし、タワ

タワーディフェンスゲーム班は、夏期休暇中に、ーディフェンスゲームをシミュレーションゲームにお「Unity 入門の森」という Web サイトを参考にし、けるミニゲームとして実装した。

Unity で基盤となるタワーディフェンスゲームを作成

3.3.1 シミュレーションゲーム「はこじゃな」

した。後期の活動では、実際にゲームをプレイしなが「はこじゃな」では、プレイヤーが函館市の市⾧とら、詳細仕様の検討を繰り返すことで、よりよいゲーなり、人口減少を食い止めることを目的とする。まムの作成に活かすことができた。

た、このゲームはただの娯楽のためのゲームではな

3.2.3 自然言語処理・自動生成班

く、プレイヤーに地方が抱える人口減少問題について

自然言語処理・自動生成班では、夏期休暇中に過去考えることを促し、政治や社会問題への関心を高めるのプロジェクトの先輩が使用していた言語処理のプロきっかけを与えるシリアスゲームとして作られた。図グラムソースコードの解析などをおこなった。これら

3.1 はシミュレーションゲームのゲーム画面である。のプログラムも活用し、後期の活動では新聞の記事デームを作成した。政治シミュレーションゲームは、史実をもとに市政運営をおこない、人口減少を食い止めることを目的としたゲームとなっている。プレイヤーは函館市の市⾧となり、政策コマンドやイベントを通してパラメータを変動させていく。タワーディフェン
スゲームは、ゲーム内の時間と同期したある 1 年分の図 3.1 シミュレーションゲームメイン画面

新聞記事の頻出単語から防衛対象を守り切るゲーム

プレイヤーはコマンドを選択し政策を実行することだ。その年にどういったことが新聞で多く取り上げらで市のパラメータを変化させ、市の発展とそれによるれたかを予想させることにより、社会情勢に関心を持人口減少の解決を目指していく。そうしてプレイヤーたせることができる。これら 2 つのゲームは新聞記事に簡易的な政治体験をさせることが、このゲームのシのデータを活用している。自然言語処理による新聞記リアスゲームとしての目的に寄与している。

事の要約、頻出単語の取り出し、単語のベクトル化に

3.3.2 タワーディフェンスゲーム

よる単語同士の類似度の計算などの技術を用いて、ゲタワーディフェンスゲームとは、プレイヤーが自陣ームに使えるデータを作成した。に向かって攻撃してくる敵から、防衛ユニットを配置

今後の課題としては、実際にこのゲームをプレイするして自陣を防衛するゲームである。このゲームは、単ことでどの程度、関心が高まるかをテストするといっ語が敵として攻めてくるため、それらの単語に対してた事を中心に取り組んでいきたい。

適切な防衛をすることがゲームの目的となっている。

謝辞

プレイヤーは特定の頭文字の行に対して強い弓を選択

本プロジェクトでは、北海道新聞函館支社からご提供することで、ゲームを進めていく。例えば、「新聞」といただいた新聞記事データを活用した。プロジェクトいう単語が攻めてきたときに、「さ行」に対して強い弓テーマの構想やプロダクト設計において、同社の多大を選択することが求められる。また、このゲームでなるご協力を頂戴したので感謝申し上げます。

は、新聞記事における頻出単語を敵として活用してい参考文献

る。シミュレーションゲーム内時間と同期した現実の[1]総務省（2022）. 国政選挙の投票率の推移について.

記事の頻出単語を敵として扱うことで、過去、どうい

https://www.soumu.go.jp/senkyo/senkyo_s/news/soった出来事がおこっていたかを学ぶこともできる。

nota/ritu/index.html（2023/07/13 アクセス）

4. まとめと今後の課題
本プロジェクトでは、若者の政治への関心が低いと[2]内閣府 （2018）. 特集 1 日本の若者意識の現状～国際比較からみえてくるもの～,

いう現状を解決するために、政治シミュレーションゲ

https://www8.cao.go.jp/youth/whitepaper/r01honpe

ームとタワーディフェンスゲームの 2 つのシリアスゲ

n/s0_1.html, （2023/11/22 参照）