近年金融業界において,金融テキストマイニングへの関心が高まっており,既存研究ではSNSデータやBERTを用いた金融テキストの感情分析などが行われている.本研究では,動画共有SNSにおける金融商品関連のコメントデータについて,ユーザーコメントを金融カテゴリに分類するBERTモデルと,ユーザー行動データに基づくコミュニティ分析の結果を組み合わせることで,金融商品に対する世間の関心およびその構造の把握を試みる.

近年,金融業界においては,金融テキストマイニングへの関心が高まっている[1,3].これまでにも,SNSの投稿データと株式市場の動向の関連性を検証する研究[2]や,景気ウォッチャー調査を対象とした感情分析[3]等が報告されている.金融関連テキストの分析で近年よく用いられる技術としてBERT[4]がある.BERTにより,事前学習済みモデルと少量のラベル付きデータによるファインチューニングを通じて,高い精度のデータ分類が可能となる.BERTを用いた金融テキストを対象とした分析の多くは,筆者の知る限りでは,感情の二値･三値分類などが中心的な話題である.SNSデータは,ユーザーをノード（点）,関係性をエッジ（線）で表すことで,ネットワーク科学の分析対象として捉えることができる.SNSユーザーにより形成されるネットワーク構造の分析は,対象の理解の手助けとなる[5,6].金融商品に興味を持つユーザーを対象としたネットワーク分析は,金融情報に対する世間の関心や特性の深い理解につながることが期待できる.本研究では,動画共有SNSであるYouTubeの金融商品関連動画のコメントデータを対象とする.YouTubeでは,動画配信者が登録した「チャンネル」ごとに複数の動画がまとめられており,ユーザーは（一部動画を除き）各動画へのコメントが可能である.このため,ユーザー間だけでなく,チャンネル間の関係性も分析対象となる.本研究では,ユーザーコメントを金融商品に関するマルチラベルに分類するBERTモデルと,ユーザー行動データに基づくユーザーコミュニティ・チャンネルコミュニティの抽出結果を組み合わせることで,金融商品へのSNSユーザーの関心とその構造の把握を試みる.