1
はじめに
インターネットの発達によって全世界的にWebニュース記事の配信が盛んであるが，同じ出来事を報じたものであってもニュースサイトごとに，話題を否定または賛成的どのような立場から発信するのかが異なる場合がある．一方でユーザーの立場においては，これらの話題に関するすべてのニュースサイトを閲覧することが困難であるため，GoogleニュースやSmartNewsなどのニュースアグリゲーションサイトやサービスなどが提供する記事のみを閲覧する場合が増えている.しかしそのようなサービスは，近年フィルターバプルやエコーチェンバーという名称で指摘されるように，各ユーザーの興味に類する記事の提供しやすいといった性質があるため，それとは対照的に話題を俯瞰的に捉える手段を提供することができれば，世相を理解する有用な方法となる.この問題に対し，我々は，世界中の様々なサイトから発信されるニュース記事群から，特定の話題に関する記事を抽出し，その賛否の分布からニュースサイトのスタンスを分析する研究が行なってきた[1, 2].本研究ではこれらの研究を発展させ，これらのニュースサイトで扱うサプトピックを中心として，どのような〈論争〉が存在するのかを整理することで俯瞰的な理解につながる情報を提供することを目的とする.論争という語は一般にある話題について対立する意見や主張による争いが生じている状況を意味するが，本研究においては特に，特定の話題をより細かく分割したサプトピックにおいて賛否が対立するような意見が量的に均衡して存在しているようなものについて〈論争〉が生じているものとして扱う.本研究では，これまでの研究[1, 2]と同様に，全世界で配信されるニュースのメタデータを配信しているサイトであるThe GDELT Project (以下，GDELTと略す) ¹のデータを利用し，特定の話題に関する大規模Webニュース記事群を収集する.これらの特定の話題に関する記事群からサプトピックを構築し、賛否を示す意見の偏りなどを分析することによって,〈論争〉が起きているサプトピックの発見に加えて，その内部に存在する代表的な意見(論争文)を提示する方法を提案する.また，GDELTの記事データからサプトピックの抽出と分析を行なった事前検討を行なった際に，反対または贅成の意見が大部分のサプトピックが構成されることが確認された．その中身について確認したところ，その記事群には同一性のある記事が多数存在し，その影響を軽減する必要がある．そのため本研究では冗長性の除去という観点で，記事群の前処理方法についても提案を行なう.
2
関連研究
SNS上における論争の説明を試みる研究[3]が存在する．これではTwitterを対象として，論争の生じている話題についてその論争を説明するような最もよい要約ツイートを発見することを目的としている．その際，ツイート群を対立するようなスタンスを基準に二分する必要があり，そのために特定の話題を反映したようなハッシュタグをもつツイート群に対して、ツイート間のリツイート関係によって作成されるグラフから分割を求める手法[4]が用いられており，本稿で扱う〈論争〉とはその性質において差異がある.ニュース記事に限定しないWeb文書を対象とした関連研究として，ユーザーが入力した任意のクエリに対して，Web上の文書情報を対象にその情報発信者や賛否意見などの情報を提供するために，WISDOM[5]というシステムや，クエリに関係するトピックについての文書群から，そこに含まれる言論を意味的に整理することで，上記の情報にくわえて多様な情報をユーザーに提供する言論マップ生成[6]の手法が提案されている.これらは，Web上の大規模な文書情報を対象とし，ある話題についての俯瞰的な理解につながる情報をユーザー提供する手法という意味において本研究と類似性があるが，広範に論争のあるようなサプトピックを探すことは行なっていない.
3
ニュース記事群からの論争発見と
論点整理
概要
3.1
本研究ではWebニュース記事の収集のために，世界中のニュース記事からその記事中に現れる固有名詞などのメタデータを付与して公開されているGDELTのGKGというデータベースを参照することによって行なう．また，本文の抽出には，Newspaper3k²を用いた．さらにそこに存在する記事本文をトピックごとのクラスターへ分割する際にはTop2Vec[7]を用いる．Top2Vecでは文書の分散表現を得る手法[8]の実装であるDoc2vec3などによって入力文書とそこに含まれる語の分散表現を作成し，UMAP[9]によって次元削除を行なったのち， DBSCAN[10]やDENCLUE[11]といったクラスタリング手法を性能改善したものであるHDBSCAN[12]を適用し，分散表現の密集箇所を検出することでトピックの発見を行なう．各トピッククラスターの重心をトピックベクトルとして，これと任意の文書のコサイン類似度がその文書のトピックに対するスコアとして算出される．またTop2Vecではトピッククラスター同士を統合することで任意の個数にそのクラスター数を削減する階層的トピックの機能を提供する.そして,〈論争〉の発生状況を考慮するために，記事文書に賛否情報を付与する必要があるが，これには登み込みニューラルネットワークを用いた手法[13]を用いているPythonの自然言語処理パッケージStanzaのSentiment  Analysis機能を用いる.これらの要素を用いて，論争発見と論点整理に有用なクラスターを構築することで,〈論争〉の内容を具体化する.
記事群に対する前処理
3.2
先にも述べたように,GDELTから取得される記事群には，同一性のある記事が複数存在するという問題がある．本章では，そのような記事の取り扱いとサプトピック分析を行なう際の関連キーワード記事群の選択や，収集した記事から意見性の高い文章を選択するための手法について紹介する.
ニュースアグリゲーションサイトの削除
3.2.1
ニュースサイトのうち，様々なスタンスをもつサイトから記事を寄せ集めたものであるニュースアグリゲーションサイトは，記事に意見性が存在しないと考えられるため，収集された記事から取り除いた．また，“freere- public.com”などといったフォーラムサイトも同様のものとみなした(表1) . GKGから収集された記事群からこれらのサイト発行のものを取り除いた記事群を分析対象記事群Aとした.

3.2.2 記事群の冗長性削減
ニュースサイトには通信社や系列メディアが存在し、すなわちニュース記事には配信元・配信先で同一性のある記事が配信される場合がある．このような親子関係のモデルが生じているときに，本研究では配信元のサイトをProvider Siteと呼ぶこととし，記事群から，そのようなサイトの抽出を試みた. Provider Siteが求められたならば，重複している記事群が存在する場合に，Provider Siteの発行した記事の１つを意見を発した代表記事と定めることで，記事の重複性排除にくわえて，サイトごとの意見を分析する際に，サイト別記事群のサイズを大きくすることによってより確実な分析が可能となるほか，同一のサイト内同一記事によって生じる重複性も取り除くことができる．分析対象記事群Aについて，記事同士の同一性に注目したグラフG A = (A, E A )を作成した．記事同士が同一性をもつ条件として，タイトルまたは本文(の一部)が等しいということに注目した．本文については，ニュース記事上に掲載されている記事本文中には記事の内容を示す文字列に加えて，それぞれの記事に固有な広告や警告文が含まれる場合があるため，以下のように記事α i (∈ A)を部分文字列に分割した文字列集合L a ,を考慮した．ただしPrintableは入力された文字列について英文印字可能な文字4を同じ順で抜き出した文字列を返す関数で，PSplitは，ピリオド(“ .”)で区切った文字列集合を返すものである.
記事同士の比較対象としての部分文字列l α i j (∈ L α i )を十分大きいものに限定するため，およびG A上の辺E A作成時の計算量を削減する目的で部分文字列から一定の文字列長もenをもつものをLe,として採用した.
ここで，tlenはl a i ,jの平均長の整数部分とした.
E Aは無向辺であり,
つまり，相異なる記事同士を比較したときに，そのタイトル文字列が等しい，またはL'a iとL'a ,とで部分文字列がtelem個以上共通する5場合に辺が定義される.このように，グラフ上で同じ辺を共有している場合にそれらの記事同士に同一性があるものとする。ただしtelemは以下のようにした.
Provider Siteは複数のオリジナル記事を作成し，配信先のサイトはそれらから選択的に記事を受け取り，掲載していると考えられる．つまり，記事同一性グラフG A上で考えた場合，Provider Siteの方がより複数の連結成分の記事の発行元としてみられるものとしてG AからProvider Siteを抽出する方法を考案した(Algorithm 1) . これを行なうためにまず，G Aを連結成分ごとに分割した部分グラフ集合C A = {G 1 ,G 2 ,...,G n }について，G iに含まれるサイト群
を考える必要がある.さらに，G i ( E C A )にただ1つ対応する記事α i ( E G i )を代表記事とする．代表記事群
を決定するために，得られたProvider Site列をSproを用いてAlgorithm 2を実行した．これでは各連結成分Giが|G i | > 1の場合に，Provider Site列に存在していて，より列の先頭の位置にあるサイトが発行元となるような記事を代表記事α̣として採用する．なおAlgorithm 1より，|G i | > 1のときa j ,site ∈ S pro (a j ∈ G i )となるような記事α ,が存在することが保証される. Algorithm 1 Provider Site列を抽出するアルゴリズム1:  procedure C REATE -P ROVIDER -S ITE -R ANKING (C A ) 2: Initialize hfreq ▷ A hash of a site and its frequency for all s ∈ S do 3: 4:
Cs ← {Gj ∈ Ca | s ∈ Sj }
for all G i E C A do
Spro ← Get-Keys(hfreq) 12: S ORT-D ESC-B Y-F REQ ( S pro, h freq ) 13: return Spro 14:  end procedure Algorithm 2代表サイト群Areprを決定するアルゴリ

3.3
論争発見と論点整理
Top2Vecは，代表的な話題を見つけることができる一方，話題に関する記事数のばらつきが大きく，話題が小さくなりすぎると，反対または賛成の意見がほとんどのサプトピックなどが構成されることがあった．本研究ではこれらのサプトピックを賛否の異なる類似したサプトピックを併合していくことで，共通の話題に対する賛否が存在するようなサプトピックの作成を行なうことで,〈論争〉の内容を具体化する方法を提案する.
3.3.1入力対象記事文書の決定
Top2Vecへの入力対象とする記事群Ainpを以下のように定めた. Ainp = Arepr ∩ Akwd・
ただし，Akwdは任意のキーワードに関連する記事群であり，Aに含まれる記事であって，記事の参照元の各GKGのデータにおいてそのフィールドのいずれかにキーワードが部分文字列として含まれる場合に，その記事はAkwdに含まれる.そして，文章の文単位への分割には高速動作を期待し，Pythonの自然言語処理ライブラリであるspaCyのTokenizerの機能を用いた．また，各文にはStanzaのSentiment Analysis機能により，賛否情報を示す0, 1, 2のいずれかの値を付与した.ここで，分割された文について意味のあるものを扱うため，文の構成トークン数が10個以上，かつ文に動詞が含まれるようなものを入力対象とした．各トークンへはStanzaによって分割するとともにPOSタグを付与したが，このうち“VERB” (動詞)および“AUX” (助動詞)のタグをここでは動詞と定義して扱った.
Top2Vecによるトピックモデリング結果の利
3.3.2
用
記事a i (∈ Ainp)に含まれる，3.3.1で得られた文を含む文書集合D α i ＝ { D α i ,1, D α i ,2, . . . , D α i ,n }について,すべての入力文集合D inp = U i D a iをTop2Vecに入力する6ことで,文あるいはそこに含まれる単語による分散表現を得て，さらにそれをトピックごとに分割するクラスタリングを行なった．ただし，D ai,jは文d ai,jとその感情値c ai j ,サイト名s ai jを含む列(d ai j , c ai j , s ai j )である. Top2VecでDinpを対象にトピックモデリングを行ない，トピックを示すクラスターを含む，下位トピッククラスター群Tlower = {T i ,T j , . . } (T i = {D a k ,l ,D a m ,n , . . })を作成した．さらにTop2Vecのトピック削減機能により，|Tupper|を任意の値に定めたうえで|Tupper| < | Tlower |となるような上位トピッククラスター群Tupper ＝ {T k , T i , . . .}を得た．ここで，TupperのT iがT iowerのT,を包含する場合，T,はT,のサプトピックであるとみなし，サプトピック関係Rsubを定義した. Rsub = {(Ti,Tj) ∈ Tupper × Tlower | Ti ⇒ Tj}.   (10)
3.3.3
上位トピッククラスターに関する代表的な賛否
文の発見
論争文の発見を行なう前に，任意の上位トピッククラスター関して賛否いずれかを代表するような文の発見を行なった. T iのサプトピッククラスター群T i = {T j | (T i ,T j ) ∈ Rsub}について,プトピッククラスターに存在している文書をサイトsごとに分割した集合
を用いて，否定派サイト群Si,negおよび賛成よりサイト群S i,posを得た.
これより，否定的文書群および賛成的文書群を求めた.否定的文書群D i,negは,
6Top2Vec (Ver. 1.0.26)の実装では，文書として文字列が対象のため，宋装上，（c a i,j, s a i,j ）が対応づけられたd a i,jを入力した.とし，賛成的文書群D i,posは(14)式において条件をc = 2としたものとして定義した.文書Dに対する文書ベクトルvDを用いて，T i ,negに属する文書ペクトルの重心を上位トピックTi (∈ Tupper)に対する否定的文書群重心vi,negとし,
賛成的文書群重心も同様に定義した．ただし文書ベクトルは次元削減前の次元空間のものである.否定的文書群重心vi,negに対してそのペクトルが最もコサイン類似度の高くなるように文書群Di.negを並べたものを上位トピックT i (∈ Tupper)に対する否定的代表文群の一覧とした(ただし一覧のうち，文書に同じサイトまたは文が重複して現れる場合はその類似度が最も大きいものを残し，重複分を削減した) ．賛成的代表文の一覧も同様にして求めた.
賛否の均衡を考慮したトピッククラスターの再
3.3.4
構成
T i (∈ Tupper)のサプトピッククラスター群においてクラスター同士の併合を行なうことで，賛否文数の比率がなるべく均等となるようなクラスターの作成方法を考案した(Algorithm 3) . クラスター Tの賛否特性として行８にあるように評価値p(T)を定義した．p(T)は賛成的な文書数nneg(T)に比して否定的な文書数npos(T)がどの程度存在するのかという極性を文書数|T|によって正規化したものである.
クラスターの統合を繰り返し行なうと，極性の大きく偏った１つのクラスターへと肥大化する事象が生じることを確認したため，統合されたクラスターのサイズがｔとTsubによって定まる閾値以上となった場合にこれを取り除くようにした(行14, 15).
サイトごとの賛否状況を考慮した論争の検出
3.3.5
Webニュース記事の配信元であるニュースサイトは,記事本文中の文書の内容の発言者であると考えられるため，サイトごとの否定または賛成派グループを手がかりとして論争の検出を行なう. T i (∈ Tupper)の内部でのように再構成されたサプトピッククラスター群U i = {U i,1,U i,2,...,U i,n}について，U i , ;内で文書の発行元であるサイトがsであるような文書集合
を作成し,
として，比|Vi,j,neg|/|Vi,j,pos|に，Ui,jにおける賛否それぞれの文数の比npos(Ui,j)/nneg(Ui,j)を乗算することで補正した値である
を定義した.さらに
としたときに以下が真，偽となる場合にそれぞれU i jにおいて論争が生じている，またはこれが生じていないと定義した．ただしU i jに対してr'(U i j )が定義されない場合はPcont (U i,j)を偽とする. Pcont(Uij): r'(Uij) ≥ rcont・

論争の起こっているクラスターからの論争文の
3.3.6
発見
Pcont(U i,j)が真となるU i,jについて，論争文の発見を行なった. U i jから，否定ラベルが付与された文書群をそれらスコアの降順に並べたものを否定的な論争文列とした．賛成的な論争文列も同様にして定義した．ただし，分析対象記事群Aの冗長性削減されない分も考慮し，それぞれの論争文列において，文書はスコアの最も高いものを残すように重複分を削除した. Algorithm 3サプトピッククラスター再構成アルゴリズム
4
実験
3.2および3.3の手法を用いて，具体的な条件設定のもとで実験を行なった.
記事群に対する前処理
4.1
収集する記事については，“Biden”, “Putin”, “Ukrine”または“Zelensky”のいずれかをキーワードとして含む英文で記述されたもので，2022年1月1日から4月30日の間にGKGのデータベースにおいて集計されたレコードから取得されるものを対象とした.それらよりニュースアグリゲーションサイトの発行した記事を取り除いた分析対象記事群Aの個数| A |は477, 689であった.また，Aから抽出されたProvider Site列は初項から,  (site, hfreq (site)) = (www.europesun.com, 2,100), (www.breitbart.com, 1,025), (www.newsbusters.org, 904), (apnews.com, 875), (www.cnsnews.com, 818), ...となった(参考としてhfreqの値も示した) .
4.2論争発見と論点整理
4.2.1 分析対象記事の決定
2022年の出来事として2月に起きたロシアによるウクライナ侵攻がある.このことに際してウクライナ側の対応が注目され，当時のウクライナ第6代目大統領のウォロディミル・ゼレンスキーの発言や振る舞いがメディアに取り上げられた．実験においては，この出来事およびゼレンスキーについての記事群を対象とすることを目的として，キーワードとして“Zelensky”を含む記事群Akwdをもとに入力記事群Ainpを決定した．各記事数| Arepr | Akwd | Ainp |はそれぞれ224,357, 13,913,  12,191件で，入力記事文書群の個数|Dinp|は568,718件であった.
下位および上位トピッククラスターの取得
4.2.2
Top2VecにDinpを入力し，下位トピッククラスター群Tlowerを得た(表2) .要素数| Tlower|は6,639であった．さらに，| Tupper|が100となるようにTop2Vecの階層的トピック削減を行ないTupperを得た(表3) . Top2VecはVer. 1.0.26の実装7を用いて，また実行の際，各種パラメータはデフォルトとした.
4.2.3 サブトピッククラスターの取得
T 4 , T 9 (E Tupper)のサプトピックを実験対象としたため，それぞれについてのサプトピッククラスターを求めた(T 4についての結果は表4) . ただし，それぞれのトピックのサプトピッククラスター T eについて(20)式と同様にr(Ti)を計算し，その降順に並べた．この値が大きいほど，否定的な意見をもつニュースサイトがクラスターにより多く含まれるようなサプトピックとなっている. T4については，price，inflation，consumersなどがキーワードとしてあることから，市場や物価に関連するトピックで，T 9は，gop，republican，democratsなどがみられるので，米国の政党に関するものであることが考えられる(表2) .
4.2.4　サブトピッククラスターに関する代表的な賛否
文の発見
以下ではまず，T 4 ( E Tupper)を対象として実験を行なう．冗に関する否定的代表文一覧および賛成的代表文一覧を求めた．それによると主な否定的論点としては,「エネルギーや食糧価格の高騰」や「気候変動の抑制のためにエネルギー削減が必要」なことなどについてが挙げられ，賛成的論点としては,「小麦や金属類の価格高騰」や「米国での雇用増加」などがあった.
4.2.5
論争の起こっているクラスターからの論争文の
発見
Algorithm 3によって再構成したサプトピッククラスター群U 4 = {U 1 ,U 2 ,U 3 ,U 4 }を得た(表5) . このうち論争が生じているとされたU 2について，否定的または賛成的なな論争文の上位10件を調べた.得られた否定的な論争文としてはほとんどが「インフレのともなうエネルギーや物価の高騰や供給不安」についてであった．T₄の否定的代表文においても，主にエネルギーや食糧の価格高騰についてが論点となっていたため，発見された否定的論争文においては上位のトピックとの関連性がみられた.賛成的論争文についても，同様のコストの高騰について述べているものがみられる（この情報だけでは賛否どちらの意見として発せられたかが判断できないが、感情分析の際に「物事が上昇する，高止まりする」といった表現が賛成的であると判定された可能性がある).一方で，上位トピックの賛成的代表文には存在していなかった，ロシアが原油の輸出を再開したことで原油供給の懸念が緩和された旨の論争文も存在しており，これについては否定的論争文にもあったエネルギーの供給不安といった内容の対となる.以上により，同じイベントに対して，賛否両面からの論争文が得られることがわかった.しかし，上記の話題はあくまで事実を報じた文であって，論争の対象としては第三者の感情をともなうような意見が期待されるため，提示される論争文とはその性質において不適当であると考えられる.
4.2.6 他トピックを扱った追加実験
T9 (∈ Tupper)に関して，否定的代表文には,「Cawthorn議員がZelenskyyに対して過激な発言をした」ことや「そのことが他の議員から批判されている」ことが得られ，および贅成的代表文として「下院の選挙が盛況である」ことや「Cawthornがノースカロライナ州で最も有名な人物である」ことなどが得られた.そしてT 9のサブトピックを再構成したトピッククラスター群U 9 = {U 1 ,U 2 ,U 3 ,U 4 ,U 5 }を作成し，このうち論争が生じていると判定されたU 4について否定的または賛成的な論争文の発見を行なった．否定的な論争文としては，否定的代表文と同様のものが多く見られたが，賛成的な論争文について，「Cawthornが25歳で共和党下院予備選に勝利した」ことや「Cawthornが1期目にして多くの注目を集めた」などといった内容がみられた.この結果より，否定または賛成的代表文でもCawthornについて異なる贅否述べていた内容について扱われていたが，得られた否定的または賛成的代表文では，同氏についてより詳細な形で賛否両面からの論点が現れたと考えられる.
4.2.7 考察
上位トピックT 4はキーワードとしてprice, inflation, consumersなど，事柄や概念についてで，T9はgop, republican, democratsなど，具体的な組織を表していると考えられる．T」での結果としては、論争文として得られたものが物価の高騰などの出来事について述べたもので，論争として望まれるような性質を持ったものが発見されなかった.これに対して, T 9では,具体的な人物に対しての批判的あるいは賞賛的な論争文が発見され、これは論争として適当であった．具体的な組織や人物に関するトピックであれば，論争文として妥当なものが得られると考えられる．これは，特定の人物に関して述べた文は，その人物に向けた感情が表出しやすいためと考えられる.以上より，トピックによっては論争が起こっていると判定されるものであっても，論争文の妥当性がないもの存在することが考えられる.

むすび
5
本研究ではGDELTを参照し収集されたWebニュース記事群に対して，そこに存在する重複性を削減したうえで，Top2Vecによって作成されるトピッククラスター群を加工したものを利用して〈論争〉の発見および論点の整理を試みた．実験においては，個別具体的なトピックについて論争文の発見と整理を行なったところ，本研究が望む〈論争〉の発見には扱うトピックの性質が影響することが示唆された.今後の展望としては，Top2Vecで取得されるトピッククラスターをより記事文書の内容に即すようにそのサイズや分割を厳密に決定することや，文書への賛否情報付与の際に文の意見性と賛否情報の整合性をよりとれるような方法を考案することなどが考えられる.