# [A14] 地域新聞からみる地域特有のメタデータ:一大韓航空機撃榡事件を事例に-

O石橋豊之 $^{1)}$, 柊和佑 ${ }^{2}$, 河正彦 ${ }^{3}$ ，安藤友晴 ${ }^{1)}$

1) 稚内北星学園大学, $\overline{\mathrm{T}} 097-0013$ 稚内市若葉台 1-2200-28

2) 中部大学, ${ }^{3)}$ 筑波大学

E-mail: toyoyuki@wakhok.ac.jp
## Area specific metadata from local newspaper.: In case of Korean Air Lines Flight 007.

ISHIBASHI Toyoyuki1), HIIRAGI Wasuke ${ }^{2}$, MIKAWA Masahiko(3), ANDOH Tomoharu' ${ }^{1 \text { ) }}$

${ }^{1)}$ Wakkanai Hokusei Gakuen University 1), 1-2290-28Wakabadai, Wakkanai, 097-0013 Japan

${ }^{2)}$ Tubu Unisversity ${ }^{2}$, ${ }^{3)}$ University of Tsukuba,

## 【発表概要】

本研究では「地域の記憶」をアーカイブする際、市民の持っている情報を引き出し、蓄積するシステムの構築を目指し、稚内市において実験を行ってきた。実験では、引き出す際の「核」となる地域情報を用意し、それを閲覧した地域住民が単一のテーマについて会話をするようにした。 その情報をオーラルヒストリーと位置付けて収集する実験を続けて行い、その「核」となるより良い地域情報の検討を進めており、新たな「核」として地域新聞とその記事に着目した。そこで、地域新聞に対応した地域新聞情報資源メタデータスキーマを検討し、地域での利活用を目指す。

本発表では、本研究全体の概要を示した上で、地域情報として 1983 年稚内近郊で起きた『大韓航空機撃限事件』に関する記事を分析したデータの解説を行い、本研究が目指す地域新聞情報資源メタデータについて、その意義とオーラルヒストリー収集システムへの応用方法について総合的に解説する。

## 1. 過疎地域のためのデジタルアーカイブ

近年、インターネットの発展とともに、 MLA 連携について模索が進んでいる。また、 デジタルコンテンツのワンストップサービス的な提供が求められている。その中で、国立国会図書館の近代デジタルライブラリや

Google のアートプロジェクトなどが先進的なコンテンツの展開を行なっている。これらのサービスにより、従来は埋もれていたデジタルコンテンツが注目され、研究者が詳しい時代背景などのコンテンツの情報を調べることで研究を進めるようになった。

しかし、地方特有の情報はコンテンツ内で使われている語彙が独特であるため、単純なコンテンツ提供を含むアーカイブだけでは意味をなさい。独特な語彙とは、その地域の地名、略称、愛称、文脈から読み取れる意味といったものである。実際、一地域のみで刊行されている新聞では、これらの独特な語彙が前情報なしに出現する。実際、新聞記事は地域新聞に限らずその情報を正確に取得するためには周辺知識が必要になる。これは、新聞が時事情報を記事にしているためである。その周辺知識は記事本文だけではなく、写真や新聞漫画にも及んでおり、研究者は新聞記事を利用する際に社会的背景を加味して検討する必要がある。

今後、日本は人口減が予測されている。都市部はまだ余裕があるが、過疎地域にとってはすでに厳しい状況が続いている。実際、子供の減少により小中学校が無くなる自治体もある。

新聞は、日本経済が成長する中で重要な位置を占めており、今後は過疎地域、特に限界状態に陥っている地域の将来的な研究に利用するためにデジタルアーカイブにしておく必要がある。しかし、その地域独特の語彙を記録せずに正確な情報として新聞を残すことは、特性上困難であり、場合によっては間違った情報になりかねない。そこで、筆者らはこのような情報を将来的に利用できる形で残すこ

とが、「地域の記憶」を残す上で重要なことであり、デジタルアーカイブの今後の課題であると考えた。

## 2. 本研究の目的

本研究は、「地域の記憶」を記録するために、 その周辺情報として地域住民、コミュニティ構成員の持つ情報をデジタルアーカイブに蓄積し、利活用できるメタデータを付与することを目的としている。この際、厳密にメタデ一タを付与することで、意味を保管することが理想ではあるが、現実問題として全過疎地域で収集しなければならない膨大な情報にメタデータをつけることは困難である。そこで、本研究では住民主導で、後世に分析するためのメタデータを残すための簡便な手法の確立を目指している。

本稿では、本研究がメタデータとして残すべき地域特有の語彙をどのように抽出するか、 その一手法を解説する。

## 3. 宗谷地域研究所のプロジェクトの概要

本研究は稚内で行われている「宗谷地域研究所のプロジェクト」で収集される情報に、後世で使うためのメタデータを地域住民のオ ーラルヒストリーから地域住民自身が選別し、追加、蓄積する計画である。このプロジェクトは大学主導でオホーツク海沿いの雑多な情報が収集されるものであり、その収集、蓄積、提供全てに大学および MLA 連携的側面もつたものになっている。

また、データ収集は筑波大学三河研究室ともに構築中の半自立移動体を用いた収集装置を用い、祭りや地域の中心となる商業施設、公共施設で行う。そのため、いわゆるロボッ卜的な外見と UI を備えている装置で収集可能な情報を利用する。これは、地域情報収集の問題として、人手の不足があげられ、その解決のために人間が不在でも遠隔操作で情報を収集する必要があるからである。これらのシステムすでに 2017 年に稚内でおいて実験を行っており、本研究で得られた知見をフィ ードバックしながら進められている。中心となるプロジェクトである宗谷地域研究所の「“宗谷本線、天北線のヒストリー\& ストーリー” 可視化プロジェクト」は、JR 北海道の宗谷本線とすでに廃線となっている天北線の路線の変遷や人口動態などを可視化するものである[1]。

また、それだけに留まらず、関連資料の収集及びデジタル化、オーラルヒストリーを行う予定となっている。本研究で得た知見についてはこちらのプロジェクトにも随時反映し、応用していきたいと考えている。

## 4. 本研究のアプローチ

現在の日本は、現実問題として地方の過疎を止めることはできない。そこで、本研究で収集される地域新聞のためのメタデータは 50 年後に利活用できる必要がある。一般的に、使われないシステムは急速に廃れるため、地域住民や地方自治体が積極的に運用できるシステムである必要がある。そのため、現場で利用できる情報のカスタマイズ性を考慮し、 ダブリンコアを中心に設計する予定である。

また、メタデータスキーマについてはアプリケーションプロファイルの概念を用い、一般に公開するとともに、本システムを利用した収集事業を進めるためのガイドライン作成も視野に入れている。

本研究では広範な新聞記事を「核」として用いることで、地域住民からテーマ的にまとまった情報を引き出すことを考えている。これは、前述した稚内での研究において、具体的な写真を見せながら情報を集めると、地域住民がその写真についてロボットインタフェ一スを介した我々に「教えようとする」ことから着想したものである。

本稿は、地域住民から「教えてもらう」ことを目標に、その「核」となる新聞記事の何について教えてもらわなければならいのか、 そのための「地域特有の語彙」を抽出するための一手法について解説する。

## 5. 対象となる新聞の概要 \\ 5. 1 対象となるデータ

今回分析を行った記事は、宗谷総合振興局内で発行されている『日刊宗谷』に掲載されたものである。『日刊宗谷』は 1948 年に創刊し、現在まで発行を続けている地域新聞である。なお、本発表における”地域新聞”とは、全国紙で取り上げられるような記事よりも、

その地域特有の記事を優先し掲載する新聞のことを指す。

対象とする記事は、1983 年 9 月 1 日に稚内近郊で起きた「大韓航空機撃墜事件」である。本事件は、民間機がソ連（当時）の軍用機に撃墜された事件であり、稚内だけではなく、国際的にも問題となり全国紙でも大々的に報じられた。

本発表の収集する記事の対象期間は、事件が報じられた 9 月 2 日から 9 月 9 日までで (3 日 $\sim 5$ 日は対象の新聞社が社員研修旅行で臨時休刊)、全部で 33 記事となった。また、比較のため同じ日程の朝日新聞全国版の記事の分析も実施した $(9$ 月 2 日、 6 日、 7 日の全 46 記事)。

## 5. 2 記事の分析

対象となった記事は、すべて手動でテキス卜化し、KH Coder[2]を用いてテキストマイニングを実施した。『日刊宗谷』『朝日新聞』 ともに、上位頻出語は同様のものが散見された (大韓航空、ソ連など)。同様の上位頻出語は、どの地域でも使う言葉であるため、本研究のメタデータには採用されないとする。

『朝日新聞』の上位頻出語 150 と『日刊宗谷』の上位頻出語 150 を比較し『日刊宗谷』 で重複しなかった名詞で 10 回以上用いられていた単語は下記の 14 語であった。

表 1 『日刊宗谷』の頻出語

この 14 語が『日刊宗谷』における「大韓航空機撃墜事件」の特徴的な語彙と考えられる。

これらの単語は、記事全体でみたものである。そのため「大韓航空機撃墜事件」におけるメタデータとしては使えるが、一方で「大韓航空機撃墜事件」の 1 記事に対するメタデ一タとして使えるわけではない。 1 記事の特徴語を抽出するのであれば TF-IDF などを用いることが望ましい。実際に TF-IDF で算出できる各記事の上位にくる単語を見ると、上記 14 語のらちどれも該当しない記事の方が多い。

つまり、これらの語彙は稚内で大韓航空機撃墜事件を調べる上で必要な暗黙の前提知識になっていると言える。これにより、この時期の新聞記事を理解する上で、これらの語彙について地域住民から「教えてもらう」必要があるとわかる。

次に、これらの語を稚内と関係ない実験参加者に見せ、意味のわからない語彙にだけにする。具体的には、「大韓航空機撃墜事件時の ○」として具体的にイメージがわくかを尋ねる。この段階で、「海」と「北緯」が語彙から外れることになった。これにより、地域住民に聞いておかなければならない語彙 12 語が確定する。

## 6. メタデータスキーマ実装への課題

上記の単語を記事のメタデータに組み込む。 ただし、これらの単語のみだと検索においてうまく機能しない。例えば、大韓航空機が撃墜された場所の近くにある島が「海馬島」である。しかし、「海馬島」のみだと宗谷総合振興局内だけでも礼文町と猿払村近辺にも同名の島があるため同定できない。そのため、こうしたメタデータ同士も他の地理情報といった要素と結びつかせる必要が本来はある。捉え方によってはその逆も考えうる。そうすると同じ「海馬島」でも「大韓航空機撃墜事件」が起きたのは樺太近辺の「海馬島」であり、1939 年にインディギルカ号が座礁した猿払村の「海馬島」と使い分けることが可能となる。また、この点は逆も考えうる。「大韓航空機撃墜事件」と「海馬島」とを組み合わせることによってどの「海馬島」（地理情報）かを判断することが可能となる。実際に地域住民が「海馬島」を使う際にも『○○が起きた
海馬島』というように別の要素が加わることで判定している場合が散見される。

新聞に適用されるメタデータとしては

IPTC が標準化と管理を行っている

NewsML[3] Europeana Newspapers プロジェクトの ENMAP (Europeana

Newspapers METS ALTO Profile) [4]などある。しかし、今回は、ダブリンコアを基本としながら作成する。また、それで補えない部分については、Web 上において構造化データを作成するために開発された共通語彙である Schema.org のものを用いる[5]。

## 7. 今後の展開

宗谷総合振興局内の自治体のように、過疎化が進んでいる地域であり、地域新聞を発行している自治体は他にも存在する。本研究をそうした自治体へ応用していくためには下記の点を改善していく必要がある。

まず、いかにコストを減らしつつ、地域特有の語彙を入手するかである。今回のように、全国紙と比較できる事件であれば良いが、前述したように地域新聞は地域独自のネタを掲載することの方が多い。そうした内容にも対応できる方法を今後も考えていく。そのためにも更に多くの情報を入手し分析を実施していくことが求められる。より多くのデータを収集することでメタデータスキーマの深化も図れる。同時に、データ量が増加すると、既存のメタデータスキーマでは対応できない語彙も増えていくことが考えられる。それらに対応できるメタデータスキーマを構築しなければならない。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 $17 \mathrm{~K} 12793$ の助成を受

けたものである。

## 参考文献

[1] 稚内北星学園大学. “稚内北星学園大学宗谷地域研究所「“宗谷本線、天北線のヒストリ一\&ストーリー” 可視化プロジェクト」”. 稚内北星学園大学. http://www.wakhok.ac.jp/tii ki_kenkyuu.html,(accessed 2017-12-31). [2] テキスト型 (文章型) データを統計的に分析するためのフリーソフトウェアである。樋口耕一. 社会調査のための計量テキスト分析：内容分析の継承と発展を目指して. ナカニシヤ出版, 2014, 235p.

[3] International Press Telecommunication s Council. "NewsML-G2". International Pr ess Telecommunications Council. https://ip tc.org/standards/newsml-g2/, (accessed 201 7-12-31).

[4] 時実象一. 欧州における新聞デジタル・ア一カイブ Europeana Newspapers. 情報の科学と技術. 2017, 67(1), p.34-37.

[5] 兼岩憲. セマンティック web とリンクトデータ. コロナ社, 2017, 229p. 参照部分は、 p.138-139.

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