ツイート発言の座標またはグリッドの予測基盤の開発

Twitterはソーシャルセンシングによく用いられている．ソーシャルセンシングとは既存のセンサでは捉えることができない情報を捉えるため，ソーシャルネットワークサービスのユーザをセンサとみなし，実世界の現象を観測することである[1]．ソーシャルセンサは，これまで，都市デザイン，災害・疾病把握や社会調査などに多く用いられてきた．都市デザインにおいては，土地利用やランドマークの特定など，街並みの特徴付けの可能性が検討されてきた[2,3,4]．災害・疾病予測では，対災害SNS情報分析システム1）,台風軌道の予測[5]，インフルエンザの流行把握[6]やCOVID-19のクラスタ検出[7]が行われてきた．社会調査における利用も多く，選挙，株価，政治的思考の違い[8]などの研究や，人々の気分を推定し，時間変化や地域差を可視化する研究[9,10]も行われている．このように，ソーシャルセンシング研究の多くにおいて位置情報は必須である．しかし，Twitterで得られる位置情報は十分でないことが多い．例えば，ツイートの投稿者の位置情報はユーザが任意に付与1）https://disaana.jp/rtime/search4pc.jspするものであり，位置情報の付与されているツイートは全体の0.4%ほどであると報告されている[11]．このため，多くのソーシャルセンシングサービスは，メタ情報やテキスト中のランドマーク表現など，何らかの方法を用いて位置情報を推定することでカバレージを上げている．位置情報を補完するためのツイートの位置予測研究も，この10年ほど活発に行われてきた．中でも，W-NUT2016のTwitterの位置情報予測シェアードタスク2）[12]のデータは，現在でもベンチマークとしてしばしば利用されている．位置推定タスクは，入力の形式と出力の形式の2つの軸で整理が可能である．入力の形式:位置推定の入力としては，発言者・ユーザの一連の文書か，単一文書（発言メッセージ，ツイート）かの2つのレベルがある．本稿では，前者の発言者の居住地を予測することをユーザレベル，後者の発言メッセージが投稿された位置を予測することをメッセージレベルと呼ぶ．出力の形式:位置推定の出力は，緯度経度，県や都市など様々な形式がある．等間隔のグリッドに分割することや[13]，投稿の多い地域では細かいグリッド，投稿の少ない地域では大きいグリッドを生成する手法が提案されている[14]．またメッセージレベルにおいて，その推定の不確実性を表現するために，出力位置の確率分布を出力する場合もある[15]．代表的な等間隔のグリッドとして，地域メッシュがある．地域メッシュは緯度経度から算出され，行政区画の変更にも左右されないという利点から，統計調査によく用いられる．このように考えると，例えば，前述のシェアードタスクの距離ベースの評価によるベストシステム[16]は，メッセージレベルを入力とし，緯度経度を出力すると捉えることができる．位置情報を利用した多くのサービスが提案されているが，位置情報を推定するために，それぞれ個別2）https://noisy-text.github.io/2016/geo-shared-task.html.う」に対して予測した地域メッシュ（1次メッシュ）を出力した例．の実装を行っていたり，ブラックボックス化している場合も多い．そこで，我々は，標準的な位置予測基盤があれば，多くのサービス開発を簡素化できるだけでなく，精度比較や再現性検証においても重要な役割を果たすと考えている．ユーザレベルにおいては，デモグラフィック解析，またはソーシャルリスニングツールとして商用サービスがあるものの，メッセージレベルの推定については，手法の透明性が高いスタンダードなサービスが存在しない．本稿では，今後開発されるであろうサービスの基盤となる座標と等間隔グリッド（地域メッシュ）の両方に対応したメッセージレベルの位置推定WebAPI3）を構築したので報告する.図1にWebAPIの例を示す．「琵琶湖なう」というメッセージレベルの入力に対し，地域メッシュを（1次メッシュ）を予測して地図上に出力した結果である．