# [32] ワードクラウドの時系列による映画レビューの可視化感染症をテーマとした映画『コンテイジョン』を例に

○岑天霞 1 1), 渡邊英徳 11

1) 東京大学情報学環. 学際情報学府学際情報学専攻 文化 $\cdot$ 人間情報学コース 渡邊研究室

〒113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1 福武ホール ROOM3

E-mail: tenka.sin@gmail.com
## Visualizing trends of movie review by word clouds Taking the movie "Contagion" as an example

CEN Tianxia ${ }^{1)}$, WATANAVE Hidenori ${ }^{11}$

1) The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo113-0033 Japan

## 【発表概要】

本研究の目的は，社会環境の変化によって，災害をテーマとしたフィクション映画のレビュー の変化を捉えることである。そこで本研究は，ネットから感染症・災害をテーマとした映画のレビューを収集し，テキストマイニングによって可視化分析する。例として，2011 年のアメリカ映画『コンテイジョン(Contagion)』のレビューを対象に, ワードの出現頻度の比較する関数に基づいた色付けを導入してワードクラウドの可視化分析下. この上で，「COVID-19」の感染拡大の状況と重なって比較分析を行い，手法の有用性が確かめられた。

## 1. はじめに

現在,「COVID-19」の流行によって, パンデミックをテーマにしたフィクション作品を改めて見直すようなことが起きている。また， ネットの普及によって，誰でも簡単に発信・受信できるようになって, 作品に関する議論から，大衆の意見が読み取れる. そこで災害テーマとしたフィクションの作品は過去の起きたことを記念すると共に，大衆に向けて警鐘を鳴らす役割を担いている.このような作品のレビューの分析によって, 過去の経験してなかったことについて, フィクション作品のレビューの変化を読み取れる。

## 2. 先行研究$\cdot$事例

## 2. 1 レビュ一情報抽出

商品やサービスのレビュー情報を始め, レビューを分析対象としたテキストマイニングによる評価情報の抽出・要約に関する研究・開発が多く行われている。小林ら(2005)は, デジタル製品のレビューから「意見をその根拠とともに抽出する」ために, 文書を分析対象にしている[1]. 山西ら(2015)は, 自由記述形式で書かれたレビューの構造を俯瞰するための評価視点 $(\mathrm{Ep})$ の抽出手法を提案している [2].

また, 抽出された情報を直感的にわかりに
くく伝えるために, 抽出結果の可視化研究が行われている. その中で, テキストの可視化手法としてよく使われているのは, ワードクラウドである.

## 2. 2 レビュ一情報可視化

Heimerl ら(2014)は，「ユーザーはワードクラウドをざっと読むことで, テキストの用語空間の大まかなアイデアをすばやく得る. 頻繁な用語とトピックはすぐに伝えられ, 分析の良い出発点を提供する[3]」と述べっている. ワードクラウドの機能拡張が行われている。 Heimerl ら(2014)とLohmann ら(2015)は, キ ーワードと共に出現する共起語を可視化するツールを開発している[3][4].

$\mathrm{Xu}$ ら(2016)は, 意味的類似性に基づいてワ ードクラウドのレイアウトを決定している.映画『インターステラー(Interstellar)』 (2014)のレビューを対象に実験をおこなった結果, ワードクラウドには話題による区切りが明確している[5]。さらに, Lohmann ら (2012)は，SNS 投稿のタグの時間によるトレンドと共起のトレンドを単語の後ろで小さい棒グラフで可視化している[6].

こうした既存研究は, 情報を要約・可視化することを目的としている. 既存の手法を踏まえて, 本研究は, 映画レビューの「時間」 というメタなデータを利活用して，ワードク

ラウドでレビューの変化を可視化する.

## 3. 映画『コンテイジョン』の例

## 3. 1 レビューの俯瞰

『コンテイジョン』は，スティーブン・ソダーバーグ監督による高い死亡率をもつ感染症の务威とパニックを描く映画である。

「COVID-19」が流行している現実に酷似しているため、予言映画と言われている。本研究では,「Filmarks 映画」[7]における『コンテイジョン』のレビューデータ (2021 年 02 月 22 日まで)を取得し, 時系列によるレビュー 可視化分析を行う.

まず，レビュー取得の手法としては，

「Python で「Filmarks 映画」から映画レビユーを全件取得する」[8]のブログ記事を参照する.

また，「ワードクラウドで「トーゴーの日シンポジウム」のキーワードを可視化する方法」[9]のブログ記事を参照して, 二つの文書において, 単語の出現頻度を比較する関数を導入寸る. $\mathrm{f}=$ (文書 $\mathrm{A}$ での頻度-文書 $\mathrm{B}$ での頻度)/(文書 A での頻度+文書 B での頻度)となる. ここでは，文書Aは2020年以降のレビュー，文書Bは 2020 年前のレビューとなる。また，文書 A での頻度は, ワードの出現回数/レビュ一件数の平均値とある. $\mathrm{f}$ の範囲は 0.5 から 0.5 まで， $\mathrm{f}>0$ の時は 2020 年以降の頻度が高い, $\mathrm{f}<0$ の時は 2020 年前の頻度が高いとなる. この $\mathrm{f}$ の值の大きければ，字の色を濃く表示する. すなわち，文字の大きさは一般のワー ドクラウドと同じく, 単語の全体における出現回数の多少を表している. 文字の色の濃さは, 他の文書と比較するときの単語の頻度が高さを表している。コロナ前後のレビューを比較するために, レビューデータを 2020 年 1 月以前と以降二つの文書に分けて，比較する.図 1 に示すのはこの比較のワードクラウドの可視化結果である.

ここの例から説明すると，文字が濃いほど， 2020 年以降のレビューにおいてワードの出現頻度が明らかに多くなっている。

図 1 から以下のことがいえる.

コロナの前は，「ウィルス」「感染」のようなテーマに関する話題以外, 「キャスト」「豪華」などの制作陣や，「ラスト」「シーン」などの印象的なシーンに関する話題に集中している。コロナ以降は, 明らかに現実の

「COVID-19」に関する話題と繋がっている.

図 1.『コンテイジョン』レビューのコロナ前後の比較ワードクラウド

「今」「現実」「状況」「世界」「新型」「コロナ」などのワード以前より頻繁に出現し, レビューを書く鑑賞者は，映画を見る時に，今現在世界に蔓延している新型コロナに繋がって考えていると推測できる.

さらに，「暴動」「デマ」「情報」「医療」のワードが「COVID-19」の流行以降に頻繁に出現することから, 感染症の爆発的な拡大がさまざまな問題をもたらしていることにより実感できていると推測できる.

## 3. 2 時系列による可視化分析

また, コロナ禍の中で, 各時期における鑑賞者の態度の変化を捉えるために，2020 年以降の各月のレビューを比較元として，他のレビューにおけるワードの出現頻度を可視化する(図 2). 図 2 の上部には, 2020 年 1 月から各月の特徴的なワードを濃く表示されているワードクラウドである. 下は比較用の日本の新規感染者数の推移図[10]である.

日本国内における感染の第 2 波のピックは 2020 年 8 月, 第 2 波のピックは 2021 年 1 月であるため, その後の 2020 年 9 月と 2021 年 2 月のワードクラウド (図 3 , 図 4)を例に比較してみる.

図 3 と図 4 から以下のことがいえる.

コロナ禍の中の他の時期と比べて, 「ワクチン」は, 2020 年 9 月と 2021 年 2 月のレビユーにおける共通的な特徴語である。 以下は代表的なレビューの原文[11]である.

$\cdot$ 2020 年 9 月「ワクチン」の文脈

「店で限定提供することになったワクチンを巡る

人々の争いも怖い。」

「今後の参考になったのはワクチンの接種順。」

「コロナのワクチンも完成したら、こんな風に抽選になるんかな。」

図 2. 『コンテイジョン』レビューのワードクラウドの変化と日本の新規感染者数の推移の比較

図 3.『コンテイジョン』の 2020 年 9 月のレビューワードクラウド
- 2021 年 2 月「ワクチン」の文脈

「ワクチンが製造されはしたものの、いつ手に入るか分からない。」

「感染症よりワクチンを求める群衆や権力の恐ろしさ」

「ほぼ現在を的中させてる驚愕の内容だが中国のワクチン製造能力と WHO の機能不全 $\cdots 」$

また，ピックである 2020 年 8 月と 2021 年 1 月も同じく「ワクチン」が濃い色で表示されている。以上からわかるように，他の時期と比べて, 感染の拡大のピックとそのすぐ後は，人々がワクチンの生産・提供に関して， いつもより不安を抱えていると考えられる.

一方，他の特徴的なキーワードの例として， 2020 年 9 月には「人間」というワードが比較的に高頻度で， 2021 年 2 月には，「自分」というキーワードが比較的に高頻度である．前者は，感染症に対する不安を持ち，映画に描く人間の悪を見ると, 感染拡大の厳しい現状の中で，人間不信になる傾向がある。しかし，

図 4.『コンテイジョン』の 2021 年 2 月のレビューワードクラウド

2021 年 2 月になると,「自分」というワードが多く使われている。原文の文脈からわかるように，他の時期と比べて，この時期の関連文脈は， ウィルスと共生していくような強い当事者意識が表している.

$\cdot$ 2020 年 9 月「人間」の文脈

「リアルでこわい。人間の悪い部分もガンガン見

「人間によるデマや陰謀論の拡散、暴動を起こしてまで買い占めに走る情報弱者」

「やっぱりウイルスより人間の方がタチが悪いという認識は世界共通なんだな」

- 2021 年 2 月 「自分」の文脈

「自分」しかし、他の時期と比べて、2021 年 2 月のレビューの原文には、

「自分が感染源になり得ること、誰かの命を奪つてしまう可能性があることを改めて考えさせられた。」

「自分の周りの愛すべき人々のことを想い行動しようと思いました。」

## 4. おわりに

本研究は, 時系列による映画レビューの変化を捉えるために，ワードの出現頻度の比較する関数に基づいた色付けを導入した，ワー ドクラウドの可視化分析を行った. 映画レビユーの投稿時間に従って，レビューをワードクラウドで特徴的なワードを可視化することで, 各時期の特徴を捉えた。本研究を発展することで，災害をテーマとした映画のレビュ一の分析から, 社会環境の変化によるフィクション作品のメッセージの受容の変化を読み取ることを期待できる。

しかしながら, Heimerl ら(2014)が述べるように, ワードクラウドは「分析の良い出発点を提供する[3]」ものである. より深い分析を行うためには，ここから得た「出発点」に基づいて, 原文やもしくは他のテキスト分析手法が必要である.

## 註 ・参考文献

[1] 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊一, "意見抽出のための評価表現の収集," 自然言語処理, Vol.12, No.2, pp. $203-222,2005$.

[2] 山西良典, 古田周史, 福本淳一, 西原陽子

(2015), "出現頻度と構文特徴を用いたレビュー構造の俯瞰のための評価視点の抽出," 知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌), Vol.27, No.1, pp.501-511, 2015.
[3] F. Heimerl, S. Lohmann, S. Lange and T. Ertl, "Word Cloud Explorer: Text Analytics Based on Word Clouds," 2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences, Waikoloa, HI, USA, 2014, pp. 1833-1842, doi:

10.1109/HICSS.2014.231.

[4] S. Lohmann, F. Heimerl, F. Bopp, M. Burch and T. Ertl, "Concentri Cloud: Word Cloud

Visualization for Multiple Text Documents," 2015

19th International Conference on Information Visualisation, Barcelona, Spain, 2015, pp. 114-120, doi: 10.1109/iV.2015.30.B.

[5] J. Xu, Y. Tao and H. Lin, "Semantic word cloud generation based on word embeddings," 2016 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis), Taipei, Taiwan, 2016, pp. 239-243, doi:

10.1109/PACIFICVIS.2016.7465278.

[6] S. Lohmann, M. Burch, H. Schmauder, and D. Weiskopf. Visual analysis of microblog content using time-varying co-occurrence highlighting in tag clouds. In Proc. Int. Work. Conf. Advanced Visual Interfaces, AVI. 12, pages 753-756. ACM, 2012.

[7] 日本国内最大級の映画レビュー数を誇る映画情報サービス. https://filmarks.com

[8] 2019 年 8 月 Python で「Filmarks 映画」から映画レビューを全件取得する（@天乃あまね）。

https://crimnut.hateblo.jp/entry/2018/08/30/120000 [9] ワードクラウドで「トーゴーの日シンポジウム」 のキーワードを可視化する方法（建石由佳 NBDC）. https://biosciencedbc.jp/blog/20181220-01.html [10] 朝日新聞より日本の新規感染者数の推移 https://www.asahi.com/special/corona/

[11]「Filmarks 映画」における『コンテイジョン (Contagion)』のレビューを引用. https://filmarks.com/movies/11336

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