\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{20-3ia2f1.eps}\end{center}\caption{情報抽出器作成までの流れ}\end{figure}震災時にツイッターではどのようなことがつぶやかれるのか，どのように用いられるのか，また震災時にツイッターはどのように役立つ可能性があるのか．震災当日から1週間分で1.7億にのぼるツイートに対し，短時間で概観を把握し，今後の震災に活用するためにはどうすればよいかを考えた．全体像を得た上で，将来震災が発生した際に，ツイッターなどのSNSを利用し，いち早く災害の状況把握を行うための，情報（を含むツイート）抽出器を作成することを最終目標とし，その方法を探った．この最終目標に至るまでの流れと，各局面における課題および採用した解決策を図1に示した．図1に課題として箇条書きしたものは，そのまま第3章以降の節見出しとなっている．信号処理や統計学の分野において多用される特異値分解は，例えばベクトルで表現される空間を寄与度の高い軸に回転する数学的な処理であり，値の大きな特異値に対応する軸を選択的に用いる方法は，次元圧縮の一手法としてよく知られている．機械学習において，教師データから特徴量の重みを学習することが可能な場合には，その学習によって重みの最適値が求められるが，教師なしのクラスタリングではこの学習過程が存在しないため，特徴量の重みづけに他の方法が必要となることが予想される．筆者らは，本研究の過程に現れるクラスタリングと分類において，古典的な類義語処理および次元圧縮のひとつとしての文書‐単語行列の特異値分解に加え，特異値の大きさを，特徴量に対する重みとして積極的に用いることを試した．現実のデータに対し，現象の分析や，知見を得るに耐えるクラスタリングを行うには，最終的に``確認・修正''という人手の介在を許さざるを得ない．この過程で，従来からのクラスタリング指標であるエントロピーや純度とは別の観点からも，文書‐単語行列に対して特異値分解や特異値による重みづけをすることに一定の効果があることを筆者らは感じた．クラスタリングに多かれ少なかれ見られるチェイニング現象（3.1.3節で詳細を述べる）を激しく伴うクラスタリング結果は，人手による確認・修正作業に多大な負担をもたらすのだが，このチェイニング現象は特異値分解に加えて特異値で重みづけを行うことで緩和される傾向にあることがわかったのである．そこで本研究では，人手による作業の負担を考慮した作業容易度(Easiness)というクラスタリング指標を提案し，人手による作業にとって好ましいクラスタリング結果とはどういうものか探究しつつ，文書‐単語行列の特異値分解と，特異値分解に加えて特異値で重みづけする提案手法の効果，および，従来の指標には表れない要素を数値化した提案指標の妥当性を検証することとする．以下，第2章では，テキストマイニングにおけるクラスタリング，分類，情報抽出の関連研究を述べる．第3章では，情報抽出器作成までの手順の詳細を，途中に現れた課題とそれに対する解決策とともに述べる．第4章ではクラスタリングの新しい指標として作業容易度(Easiness)を提案し，それを用いて，クラスタリングや分類を行う際に，特異値分解あるいは特異値分解に加えて特異値で特徴量の重みづけを行うことの有効性を検証する．第5章では，「拡散希望」ツイートの1\%サンプリングを全分類して得られた社会現象としての知見と，情報抽出器の抽出精度を上げるために行った試行の詳細およびそれに対する考察を述べる．尚，本論文の新規性は，タイトルにあるように「文書‐単語行列の特異値分解と特異値による重み付けの有効性」を示すことであり，関連する記述は3.1.3節および第4章で行っている．ただし，東日本大震災ビッグデータワークショップに参加して実際の震災時のツイートを解析したこと，すなわち研究用データセットではなく，事後ではあるが，現実のデータを現実の要請に従って解析したこと，によって得られた知見を残すことも本稿執筆の目的の一つであるため，情報抽出器作成の過程全てを記してある．