感染症の流行は，毎年，百万人を越える患者を出しており，重要な国家的課題となっている\cite{国立感染症研究所2006}．特に，インフルエンザは事前に適切なワクチンを準備することにより，重篤な状態を避けることが可能なため，感染状態の把握は各国における重要なミッションとなっている\cite{Ferguson2005}．この把握は\textbf{インフルエンザ・サーベイランス}と呼ばれ，膨大なコストをかけて調査・集計が行われてきた．本邦においてもインフルエンザが流行したことによって総死亡がどの程度増加したかを示す推定値（{\bf超過死亡概念による死者数}）は毎年1万人を超えており\cite{大日2003}，国立感染症研究所を中心にインフルエンザ・サーベイランスが実施され，その結果はウェブでも閲覧することができる\footnote{https://hasseidoko.mhlw.go.jp/Hasseidoko/Levelmap/flu/index.html}．しかし，これらの従来型の集計方式は，集計に時間がかかり，また，過疎部における収集が困難だという問題が指摘されてきた\footnote{http://sankei.jp.msn.com/life/news/110112/bdy11011222430044-n1.htm}．このような背景のもと，近年，ウェブを用いた感染症サーベイランスに注目が集まっている．これらは現行の調査法と比べて，次のような利点がある．\begin{enumerate}\item{\bf大規模}：例えば，日本語単語「インフルエンザ」を含んだTwitter上での発言は平均1,000発言/日を超えている（2008年11月）．このデータのボリュームは，これまでの調査手法，例えば，本邦における医療機関の定点観測の集計を圧倒する大規模な情報収集を可能とする．\item{\bf即時性}：ユーザの情報を直接収集するため，これまでにない早い速度での情報収集が可能である．早期発見が重視される感染症の流行予測においては即時性が極めて重要な性質である．\end{enumerate}以上のように，ウェブを用いた手法は，感染症サーベイランスと相性が高い．ウェブを用いた手法は，ウェブのどのようなサービスを材料にするかで，様々なバリエーションがあるが，本研究では近年急速に広まりつつあるソーシャルメディアのひとつであるTwitterに注目する．しかしながら，実際にTwitterからインフルエンザに関する情報を収集するのは容易ではない．例えば，単語「インフルエンザ」を含む発言を収集すると，以下のような発言を抽出してしまう：\begin{enumerate}\itemカンボジアで鳥インフルエンザのヒト感染例、6歳女児が死亡（インフルエンザに関するニュース）\itemインフルエンザ怖いので予防注射してきました（インフルエンザ予防に関する発言）\itemやっと．．．インフルエンザが治った！（インフルエンザ完治後の発言）\end{enumerate}上記の例のように，単純な単語の集計では，実際に発言者がインフルエンザにかかっている本人（本稿では，{\bf当事者}と呼ぶ）かどうかが区別されない．本研究では，これを文書分類の一種とみなして，SupportVectorMachine(SVM)\cite{Vapnik1999}を用いた分類器を用いて解決する．さらに，この当事者を区別できたとしても，はたして一般の人々のつぶやきが正確にインフルエンザの流行を反映しているのかという情報の正確性の問題が残る．例えば，インフルエンザにかかった人間が，常にその病態をソーシャルメディアでつぶやくとは限らない．また，つぶやくとしても時間のずれがあるかもしれない．このように，不正確なセンサーとしてソーシャルメディアは機能していると考えられる．この不正確性は医師の診断をベースに集計する従来型のサーベイランスとの大きな違いである．実際に実験結果では，人々は流行前に過敏に反応し，流行後は反応が鈍る傾向があることが確認された．すなわち，ウェブ情報をリソースとした場合，現実の流行よりも前倒しに流行を検出してしまう恐れがある．本研究では，この時間のずれを吸収するために，感染症モデル\cite{Kermack1927}を適応し補正を行う．本論文のポイントは次の2点である：\begin{enumerate}\itemソーシャルメディアの情報はノイズを含んでいる．よって，文章分類手法にてこれを解決する．\itemソーシャルメディアのインフルエンザ報告は不正確である．これにより生じる時間的なずれを補正するためのモデルを提案する．\end{enumerate}本稿の構成は，以下のとおりである．2節では，関連研究を紹介する．3節では，構築したコーパスについて紹介する．4節では，提案する手法／モデルについて説明する．5節では，実験について報告する．6節に結論を述べる．