電子情報通信学会ワードテンプレート (タイトル)

DEIM Forum 2015 D4-6

カスタマイズ可能な信頼度基準に基づく実用的 Twitter 検索

藤 一鶴

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疋田輝雄

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†‡ 明治大学基礎理工学専攻 214-8571 神奈川県川崎市多摩区東三田 1-1-1

E-mail: †fuji@cs.meiji.ac.jp ‡hikita@cs.meiji.ac.jp

あらまし 現在のインターネット上では，大量の情報のためにユーザが有用な情報を思うように取得しにくい状況があり， この問題は特にリアルタイムメディアである Twitter において起こっている．この問題に対する一つの方策として信 頼度（credibility）を用いるものがある．C. Castillo ら（WWW2011）は，ツイートおよびその発信者に対する信頼度 について分析し，どのような要素が信頼度に貢献するかを示している．我々はこの手法に基づいて，あるトピック に対する Twitter 上の検索結果に対し，信頼度を構成する要素間の順位と重みを，ユーザの興味に応じて変更可能に して，「信頼値」を求めた上で，その値によってソートされた検索結果をユーザにリアルタイムに提供するという システムを構成した．この方法によって，リツイート数に依存しないツイートを抽出できる．また，発信者を一部 に片寄らずに幅広く抽出可能である． キーワード Twitter，信頼度，動的信頼度，決定木，情報検索

1. は じ め に

Facebook， YouTube な ど の デ ジ タ ル メ デ ィ ア が 発 達 し た こ と に よ り ， ユ ー ザ は 容 易 に 情 報 発 信 を で き る 時 代 に な っ た ． し か し 安 易 な 情 報 発 信 は 情 報 の 質 を 落 と し ， イ ン タ ー ネ ッ ト 上 で は 利 用 価 値 の 低 い 情 報 が 大 量 に 発 生 し た ． こ の よ う な 現 象 は 情 報 洪 水 と 呼 ば れ て い る ． こ れ は 最 近 発 達 し た リ ア ル タ イ ム メ デ ィ ア（ Twitter）上 で も 現 れ て い る ．Twitter は ，娯 楽 的 な メ デ ィ ア と い う 位 置 と 同 時 に ， 情 報 伝 達 の 広 範 囲 性 と 即 時 性 を 活 か し た ， 人 々 の 情 報 交 換 の 役 を 担 う ． 本 研 究 で は Twitter 上 に 利 用 価 値 の 高 い 情 報 が 存 在 す る と 認 識 し ， 埋 も れ て い る 有 用 な 情 報 を よ り 効 率 よ く 情 報 収 集 で き る ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 開 発 を 試 み る ． そ の 手 段 と し て ， ツ イ ー ト （ 発 言 ） の 発 信 者 や 個 々 の ツ イ ー ト な ど に 対 す る 信 頼 度 （ credibility） を 用 い る ． C. Castillo ら は ， ツ イ ー ト お よ び そ の 発 信 者 に 対 す る 信 頼 度 に つ い て 分 析 し ， ど の よ う な 要 素 が 信 頼 度 に 貢 献 す る か を 示 し て い る [2]．我 々 は こ の 手 法 に 基 づ い て ， あ る ト ピ ッ ク に 対 す る Twitter 上 の 検 索 結 果 に 対 し ， 信 頼 度 を 構 成 す る 要 素 間 の 順 位 と 重 み を ，ユ ー ザ の 興 味 に 応 じ て 変 更 可 能 に し て ， 「 信 頼 値 」 を 求 め た 上 で ， そ の 値 に よ っ て ソ ー ト さ れ た 検 索 結 果 を ユ ー ザ に リ ア ル タ イ ム に 提 供 す る と い う シ ス テ ム を 構 成 し た ． こ の 方 法 に よ っ て ， た と え ば リ ツ イ ー ト 数 に 依 存 し な い ツ イ ー ト を 抽 出 で き る ． ま た ， 発 信 者 を 一 部 に 片 寄 ら ず に 幅 広 く 抽 出 可 能 で あ る

2. 関 連 研 究

Twitter の 情 報 抽 出 に 着 目 し た 研 究 は 数 多 い ．大 量 の 発 言 デ ー タ を 収 集 し ， 工 夫 さ れ た ア ル ゴ リ ズ ム で 情 報 抽 出 を 行 う も の で あ る ．Castillo ら は ツ イ ー ト の 信 頼 度 を 機 械 学 習 に よ る 分 類 器 で 評 価 し た [2]．一 般 に ツ イ ー ト を ま ず ， ニ ュ ー ス 的 価 値 の も の と ， 雑 談 的 な も の に 分 け る ． さ ら に ， ニ ュ ー ス 的 価 値 の あ る 発 言 に 対 し て ， 信 頼 で き る か ， 否 か ， あ る い は 確 信 が 持 て な い の か の ， ３ 種 類 に 分 け る ． い く つ か の 振 り 分 け の た め の ア ル ゴ リ ズ ム を 試 し た 結 果 と し て ， 機 械 学 習 さ れ た 決 定 木 に よ る 振 り 分 け が も っ と も 良 い 結 果 が 得 ら れ た と 結 論 づ け た ． 発 言 を 取 得 す る 際 に 付 随 さ れ る 様 々 な フ ィ ー チ ャ （ 本 論 文 で は パ ラ メ ー タ と 呼 ぶ ） を 決 定 木 の 評 価 の 基 準 に す る ． 例 え ば そ の 発 言 の リ ツ イ ー ト の（ ど れ だ け 拡 散 さ れ た か の ） 数 が あ る 基 準 値 以 上 な ら ば 有 用 な 情 報 で あ る と 判 断 す る な ど で あ る ． 大 量 の デ ー タ の 分 析 の 結 果 ， ニ ュ ー ス 的 価 値 の あ る 発 言 は URL を 含 ん で お り ，か つ 深 く 伝 達 （ RT） さ れ て い る 傾 向 が あ る と 述 べ て い る ． ま た そ の 中 で も 信 頼 で き る と 判 断 さ れ た 発 言 は ， 過 去 か ら 沢 山 発 言 が あ っ た ユ ー ザ に よ っ て 伝 達 さ れ ， そ の 発 言 の 起 源 は 少 人 数 の ネ ッ ト ワ ー ク 内 か ら の も の で ， 多 く の 人 に よ っ て 引 用 さ れ て い る ， と い う 特 徴 が あ る ． そ の 他 O’Donovan ら は ト ピ ッ ク ，信 頼 度 ，リ ツ イ ー ト の 深 さ ， 会 話 と い う ４ つ の 観 点 か ら 発 言 の 有 用 さ を 測 っ た [8]． Sikdar ら は 一 度 人 為 的 な 信 頼 度 判 断 を 行 っ た 後 ， 有 用 な 発 言 に 対 し パ ラ メ ー タ を 組 み 合 わ せ る と 高 い 精 度 の 信 頼 度 が 得 ら れ る と 結 論 づ け た [9]．Aditi Gupta ら は パ ラ メ ー タ に よ る 機 械 学 習 と 再 検 索 を 用 い て 信 頼 度 ラ ン ク 付 け を 行 っ た ． 信 頼 度 は 投 稿 し た ユ ー ザ の 情 報 だ け で な く ， 発 言 の 質 も 重

要 で あ る と い う 結 論 が 得 ら れ た [3]． Kang ら は フ ォ ロ ー と 発 言 数 に 着 目 し た ソ ー シ ャ ル モ デ ル ， 発 言 の パ ラ メ ー タ に 着 目 し た コ ン テ ン ツ に 基 づ く モ デ ル と こ の 二 つ を 組 み 合 わ せ た ハ イ ブ リ ッ ド モ デ ル を 提 案 し た ， 評 価 結 果 で は パ ラ メ ー タ に 基 づ く コ ン テ ン ツ モ デ ル か ら 良 い 結 果 を 得 ら れ た [6]． こ の よ う に こ れ ま で の 多 く の 研 究 で は ， そ の 発 言 ご と の パ ラ メ ー タ に 着 目 し た 計 算 が 主 流 で あ っ た ． そ う し た も の を 我 々 は 静 的 パ ラ メ ー タ と 呼 ぶ ．一 方 ， 動 的 な ツ イ ー ト の 評 価 方 法 と し て ， Rasha M.BinSultan ら が Twitter 上 の ア ラ ブ 語 の 信 頼 度 を 決 定 す る 際 に ，ユ ー ザ の 評 価 を 行 う 外 部 API を 用 い て い る [1]．そ の API は ユ ー ザ の 過 去 の 発 言 の 質 を 調 査 し ， 評 価 を 返 す も の で あ る （ 現 在 そ の API は 存 在 し な い よ う で あ る ） ． 他 に も 手 法 が い く つ か あ る ． Manish Gupta ら は ユ ー ザ ， ツ イ ー ト ， イ ベ ン ト を リ ン ク モ デ ル 化 し ， PageRank ア ル ゴ リ ズ ム を 参 考 に し て イ ベ ン ト の 信 頼 度 を 計 っ た ． そ れ に 加 え ， 値 を 更 新 す る 最 適 化 を 行 う こ と で 高 い 精 度 を 得 ら れ た [4]．山 口 ら は リ ツ イ ー ト と フ ォ ロ ー し て い る ユ ー ザ の リ ン ク 構 造 を 考 慮 し た ユ ー ザ ラ ン キ ン グ 手 法 を 提 案 し た [10]． ト ピ ッ ク モ デ ル に 着 目 し た Ikegami ら は 機 械 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム LDA（ Latent Dirichlet Allocation）を 用 い て ト ピ ッ ク モ デ ル を 生 成 し ， そ し て そ の ト ピ ッ ク に 対 す る 意 見 が ポ ジ テ ィ ブ か ど う か で 発 言 を 分 別 し た [5]．北 口 ら は 同 じ ト ピ ッ ク の 発 言 を グ ル ー プ 化 し ， 必 要 に 応 じ て 再 検 索 も 可 能 な 災 害 情 報 検 索 シ ス テ ム を 提 案 し た [7]．

3. カ ス タ マ イ ズ 可 能 な Twitter 検 索 シ ス テ ム

本 論 文 で は 「 発 言 や ユ ー ザ が 持 つ 情 報 の 信 頼 度 」 を 数 値 化 し ， そ の 値 を 「 信 頼 値 」 と 定 義 し て い る ． 発 言 の 影 響 力（ RT）な ど の パ ラ メ ー タ に よ っ て 計 算 さ れ た 信 頼 値 を 付 加 情 報 と し て 提 示 す る こ と で ， ユ ー ザ が Twitter 上 で 効 率 よ く 情 報 収 集 で き る よ う に 図 る ． 図 3.1 は 本 ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 画 面 レ イ ア ウ ト を 示 す ． そ れ ぞ れ の パ ー ツ に つ い て 説 明 す る ． レ イ ア ウ ト の 上 部 は 入 力 フ ォ ー ム（ 図 3.2）で あ る ． ユ ー ザ は 検 索 し た い ク エ リ を 入 力 し ，Sort Mode の 選 択 で 発 言 か あ る い は 発 言 者 か ど ち ら の 信 頼 度 に よ る ソ ー ト か を 決 め る ．選 ん だ ソ ー ト モ ー ド に 合 わ せ て ， 図 3.3 の 発 言 者 オ プ シ ョ ン で 発 言 者 に 関 す る 信 頼 値 の 重 み を ， あ る い は 図 3.4 の 発 言 オ プ シ ョ ン に よ っ て 発 言 に 関 す る 信 頼 度 の 重 み を 決 め る こ と が で き る ． 最 後 に search ボ タ ン を 押 す と 送 信 さ れ ，検 索 結 果（ 図 3.5）が 提 示 さ れ る ．特 に ，ク エ リ 入 力 が な い 初 期 状 態 で は ，現 在 Twitter 上 に あ る ト レ ン ド（ 流 行 っ て い る キ ー ワ ー ド ） の 検 索 結 果 が 提 示 さ れ る 仕 様 に な っ て い る ． 図 3.1 画 面 レ イ ア ウ ト 図 3.2 入 力 フ ォ ー ム 図 3.3 発 言 者 オ プ シ ョ ン 図 3.4 発 言 オ プ シ ョ ン 図 3.5 ツ イ ー ト 検 索 結 果

出 力 結 果 の 見 方 と し て ， 左 上 に 発 言 者 の ア イ コ ン が あ り ， そ の 隣 に 発 言 者 の 名 前 が あ る ． そ の 右 で は 検 索 結 果 ラ ン ク と 信 頼 値 ポ イ ン ト ， そ の ポ イ ン ト 理 由 が 提 示 さ れ て い る ． ラ ン ク の 付 け 方 は 信 頼 値 （ 発 言 者 か 発 言 ） の 高 い 順 ソ ー ト と い う 仕 様 に な っ て い る （ 詳 し く は 4 節 ） ． そ の 下 の 行 に 平 均 値 が 出 力 さ れ て お り ， そ の ユ ー ザ の 過 去 の 平 均 的 な 値 を 知 る こ と が 可 能 で ， 情 報 判 断 の 補 助 に な っ て い る ．ア ク テ ィ ブ 率 ，平 均 発 言 値 ， 平 均 ユ ー ザ 値 で あ る ． こ れ ら は 個 々 の ツ イ ー ト に 対 す る 動 的 な 値 で ， 4 節 に 詳 し く 説 明 す る ． そ し て そ の 下 部 は ユ ー ザ の 発 言 （ ツ イ ー ト ） の 内 容 で あ る ．

4. ツ イ ー ト の 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム

こ こ で 採 用 し た ツ イ ー ト 選 択 シ ス テ ム の ア ル ゴ リ ズ ム は ，普 段 の Twitter 検 索 の 使 用 経 験 か ら 工 夫 し た も の で あ る ． た と え ば 信 頼 度 を 構 成 す る 要 素 （ パ ラ メ ー タ ）を 選 ぶ の に あ た っ て ，Castillo[2]の う ち の 主 要 と 判 断 し た い く つ か を 採 用 し て い る ． 4.1 プ ロ グ ラ ム の 流 れ こ こ で は 主 な 流 れ を 示 し（ 図 4.1），具 体 的 な 仕 組 み は 後 述 す る ． ユ ー ザ は ま ず 検 索 ク エ リ を 入 力 し ， そ の 際 ， 信 頼 度 の 重 み の パ ラ メ ー タ を 決 め る こ と が で き る ． ク エ リ に 対 し て ， ア プ リ ケ ー シ ョ ン は Twitter の API を 使 っ て デ ー タ を 取 得 す る ．取 得 し た 一 件 ず つ の デ ー タ に 対 し て 信 頼 値 を 求 め る ． さ ら に Twitter の API を 用 い て ，発 言 ユ ー ザ 一 人 ひ と り に 対 し 少 数 の 発 言 を 取 得 し ，そ れ ら の 信 頼 値 を 割 り 出 し ， 平 均 値 を 取 る ． 最 後 に 得 た デ ー タ を 整 形 し ， Twitter 側 が 指 定 す る 表 示 ガ イ ド ラ イ ン に 合 わ せ た 出 力 を 行 う ． 図 4.1 処 理 の 流 れ ４ .2 信 頼 度 の パ ラ メ ー タ Twitter の API を 用 い て ユ ー ザ 発 言 を 取 得 す る 際 ， 発 言 の テ キ ス ト 情 報 の み な ら ず ， そ れ に つ い て 様 々 な 付 随 情 報 を 得 る こ と が 可 能 で あ る ． た と え ば 発 言 し た ユ ー ザ を フ ォ ロ ー （ そ の ユ ー ザ の 発 言 を 見 て い る ） し て い る ア カ ウ ン ト の 数 や ， 発 言 が ど れ だ け 拡 散 し た か （ リ ツ イ ー ト 数 ） な ど が 存 在 す る ， 我 々 は こ の よ う な 付 随 情 報 の 項 目 を パ ラ メ ー タ と 呼 び ， 信 頼 値 計 算 す る 際 に 使 用 す る ． 信 頼 値 は 2 種 類 に 分 け ら れ る ． 一 つ は 発 言 に つ い て ， 文 章 そ の も の の 信 頼 度 で あ る ． そ れ は そ の 発 言 が ど れ ぐ ら い 拡 散 さ れ て い る の か ， ま た テ キ ス ト と し て リ ン ク や タ グ な ど の 情 報 が 含 ま れ て い る か で あ る ． 発 言 の 信 頼 値 の 計 算 は 以 下 の 5 種 の パ ラ メ ー タ を 採 用 す る ． ・ リ ツ イ ー ト ： 発 言 が ど れ だ け 拡 散 さ れ て い る か を 表 す 数 ． 影 響 度 を 示 す の で ， そ の 数 そ の も の を 信 頼 値 計 算 す る た め の 値 と し て 採 用 す る ． ・ お 気 に 入 り ： Fav 数 ． 発 言 が ど れ だ け お 気 に 入 り に 追 加 さ れ て い る か を 表 す 数 値 ， リ ツ イ ー ト 数 よ り は 信 頼 に 欠 け る が 違 っ た 角 度 を 示 す 数 値 な の で 採 用 す る ． ・リ ン ク を 含 む： 発 言 に 入 っ て い る リ ン ク の 数 ， パ ラ メ ー タ と し て 直 接 提 供 さ れ て い る も の で は な く ， テ キ ス ト 解 析 で 得 ら れ る 情 報 で ， テ キ ス ト の 充 実 度 を 計 る た め に 採 用 し て い る ． ・タ グ を 含 む： Twitter に は ハ ッ シ ュ タ グ と い う 独 自 の タ グ 付 け 方 式 が あ り （ ＃ を 使 用 す る ） ， タ グ 付 け は ユ ー ザ が 意 識 し て 行 う も の な の で ， そ れ も テ キ ス ト の 充 実 度 に 影 響 す る ． ・リ プ ラ イ を 含 む： Twitter 上 で は ユ ー ザ の 発 言 に 返 信 す る こ と を リ プ ラ イ と 呼 ぶ（ ＠ を 使 用 す る ）． も う 一 方 は 発 言 者 自 身 が ど れ だ け 信 頼 に 値 す る か の 信 頼 値 で あ る ． 発 言 者 の 影 響 力 や プ ロ フ ィ ー ル な ど の メ タ 情 報 を 用 い て 決 め る ． 使 用 す る パ ラ メ ー タ は 以 下 の 5 種 で あ る ． ・ 認 証 済 み ： 著 名 人 な ど の ア カ ウ ン ト に は 本 人 認 証 済 み で あ る こ と が 多 く ， 不 特 定 多 数 が 使 用 す る Twitter 上 に お い て ，認 証 済 み か ど う か で 信 頼 が 大 き く 変 わ る の で 採 用 ． ・ 支 持 率 ： フ ォ ロ ー と フ ォ ロ ワ ー の 比 率 を 計 算 し た も の ． そ の ユ ー ザ の 発 言 が 何 人 の 人 に 見 ら れ て い る か （ フ ォ ロ ワ ー 数 ） ， ま た 自 分 自 身 は 何 人 の 発 言 を み て い る か （ フ ォ ロ ー 数 ） で ， そ の ユ ー ザ が Twitter 上 に お い て の 影 響 力 が 決 ま る ． ・ プ ロ フ ィ ー ル 充 実 度 ： 一 般 的 に は ユ ー ザ 自 身

の プ ロ フ ィ ー ル が 充 実 し て い れ ば い る ほ ど ， そ う で な い ユ ー ザ に 比 べ て 良 質 （ ス パ ム の 可 能 性 が 低 い ） で あ る ． ・ リ ス ト ： リ ス ト 追 加 さ れ て い れ ば そ の ユ ー ザ が な ん ら か の 属 性 を 持 つ こ と が ，わ か る の で ，採 用 ． ・ ア イ コ ン を 変 更 済 み か ： ス パ ム 対 策 ． Twitter と い う サ ー ビ ス を 楽 し む 上 で ， ア イ コ ン 変 更 は 普 遍 的 で あ る ． 4.3 決 定 木 本 研 究 で は Castilo ら が も っ と も 良 い 結 果 を 得 ら れ た ア ル ゴ リ ズ ム で あ る 決 定 木 を 参 考 に し ， 優 先 順 序 が 変 更 可 能 な 決 定 木 に よ る 重 み 付 け で 信 頼 度 を 付 加 し て い る ． 図 4.2 で は 例 と し て デ フ ォ ル ト 設 定 で 生 成 さ れ る 決 定 木 を 示 す ． デ フ ォ ル ト の 重 み の 順 番 は RT 数 > Fav 数 > 発 言 に リ ン ク > 発 言 に タ グ > 発 言 が リ プ ラ イ と な っ て い る た め ， 生 成 さ れ た 木 の 問 い 合 わ せ 順 番 も 大 き い 順 の パ ラ メ ー タ が 先 に な る ． 実 際 に ユ ー ザ が 本 ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 使 用 す る 際 ， パ ラ メ ー タ の 重 み を 自 由 に カ ス タ マ イ ズ す る こ と が 可 能 で あ る ． そ れ に よ っ て ， 一 番 重 み の あ る パ ラ メ ー タ か ら 順 番 に 木 の 先 頭 と な り ， 決 定 木 が 生 成 さ れ る ． 4.4 信 頼 値 の 算 出 4.2 節 で 述 べ た パ ラ メ ー タ を 用 い て ， 4.3 節 の 決 定 木 で 振 り 分 け を 行 い ， 信 頼 値 を 算 出 す る ． ユ ー ザ は ま ず ユ ー ザ か 発 言 の ど ち ら か の 信 頼 値 で ソ ー ト す る か の モ ー ド を 選 ぶ ． 発 言 の モ ー ド を 選 べ ば ， 発 言 に 関 す る パ ラ メ ー タ (4.2)を 使 用 し ， ユ ー ザ の モ ー ド で あ れ ば ユ ー ザ に 関 す る パ ラ メ ー タ を 用 い る ． そ れ ぞ れ の モ ー ド の パ ラ メ ー タ に 対 し 重 み を 決 め る こ と も で き て ， こ の 重 み に よ っ て 決 定 木 は 生 成 さ れ る ． 検 索 ク エ リ に 対 し 取 得 さ れ た ツ イ ー ト １ 件 ご と に 決 定 木 を 適 用 す る ．発 言 に 対 し 決 定 木 の 上 部 か ら YES か NO の 質 問 を 行 う （ 図 4.2 で あ れ ば “ RT 数 が 一 定 以 上 か ” と な る ） ． 質 問 に 対 す る 答 え が NO な ら ば ， 次 の 質 問 に 進 む（ 図 4.2.1 で あ れ ば“ Fav 数 が 一 定 以 上 か ” ） す べ て の 質 問 に 対 し NO な ら ば そ の ツ イ ー ト の 信 頼 値 は 使 用 さ れ た パ ラ メ ー タ で 測 る こ と が で き な い た め ，0 に 設 定 さ れ る ．一 方 ，質 問 に 対 し YES で あ れ ば ， 質 問 は そ こ で 終 了 し ， そ の ツ イ ー ト の 信 頼 値 が 計 算 さ れ る ． ま た ， そ の 質 問 の 項 目 が 信 頼 値 の 決 定 理 由 と な る ． 表 4.1 で は パ ラ メ ー タ に 対 応 す る 質 問 の 項 目 を ま と め て あ る ． 図 4.2 デ フ ォ ル ト 決 定 木 表 4.1 パ ラ メ ー タ と 対 応 す る 質 問 一 方 ，信 頼 値 計 算 の 計 算 式 は つ ぎ の (1) と し て い る ． 信 頼 値 = 重 み × 10 + 重 み_x × パ ラ メ ー タ 値 (1) 式 の 前 半 で あ る （ 重 み ×10） の 部 分 は ， 重 み の 数 値 の 比 重 を 大 き く し た い た め で あ り ， そ れ を 基 礎 部 分 と し て い る ． パ ラ メ ー タ 値 の 上 限 は ， パ ラ メ ー タ に よ っ て ， 1 か ら 100 ま で 幅 が あ る ． ま た 数 式 の 後 半 で あ る（重 み_x × パ ラ メ ー タ 値 ）は パ ラ メ ー タ 値 を 用 い て ツ イ ー ト ご と の 数 値 に 差 別 化 を 図 る た め の も の で あ る ． パ ラ メ ー タ 値 と は ， 数 値 と し て 取 得 さ れ る 各 パ ラ メ ー タ の 値 の こ と で あ る （ リ ツ イ ー ト 数 ， フ ォ ロ ー 数 な ど ） ． そ れ と 別 に 数 値 で な い パ ラ メ ー タ

の 場 合 （ 認 証 済 み か ど う か や ア イ コ ン 変 更 な ど ） は パ ラ メ ー タ 値 の 部 分 を 定 数 に 置 き 換 え て 算 出 す る ． こ の 際 ， 差 別 化 で き な い と い う 弱 点 が あ る ． ま た パ ラ メ ー タ 値 に 対 し重 み_x を 掛 け て い る の は 重 み に よ る 値 の 制 御 を 強 く す る た め で あ る ． リ ツ イ ー ト 数 や Fav 数 の よ う な 爆 発 的 に 増 大 し や す い パ ラ メ ー タ 値 に は x=10 を 代 入 し 制 御 を 行 う ．リ ン ク 数 や タ グ 数 の よ う な 基 本 的 に 小 さ い 数 （ 発 言 の 投 稿 に 文 字 数 制 限 が あ る た め ） は x=1 と し ， パ ラ メ ー タ 値 の 重 み を 強 く し て い る ． こ の よ う に パ ラ メ ー タ 値 の 大 小 に 完 全 に 依 存 す る の で は な く ， 重 み に よ る 補 正 が 多 く か か る よ う に し て い る が ， そ れ で も 偏 る 場 合 が あ る の で ， 現 在 は 重 み の 100 倍 の 数 を 上 限 と し て 制 御 を 行 っ て い る ． 後 述 す る 出 力 で も 紹 介 さ れ る が ， す ぐ に 上 限 に 達 し て し ま う ケ ー ス が 多 々 あ る の で ， 更 に 良 い 式 を 模 索 す る こ と が 今 後 の 目 標 の 一 つ で も あ る ． 以 上 の よ う に 信 頼 値 を 決 め ら れ た ツ イ ー ト は そ の 値 の 大 き い 順 に ラ ン ク 付 け さ れ ， ソ ー ト さ れ て 出 力 さ れ る ． 4.5 動 的 パ ラ メ ー タ Rasha M.BinSultan ら [1]を 参 考 に し ，ユ ー ザ ご と の 発 言 を い く つ か 取 得 し ， そ れ ら の 発 言 ご と の パ ラ メ ー タ を 使 っ て 信 頼 度 を 計 算 し た 後 に ， そ れ を 平 均 値 化 し た も の を 動 的 パ ラ メ ー タ と 呼 ぶ ． 検 索 結 果 で 得 ら れ た ユ ー ザ の 一 人 一 人 に 対 し ，過 去 10 件 の ツ イ ー ト を 取 得 し そ れ ら の 平 均 値 を と っ て い る ． つ ぎ の 3 種 を 採 用 す る ． ・ ア ク テ ィ ブ 率 ： ユ ー ザ の 発 言 頻 度 ． 主 に 検 索 を 行 っ た 日 時 と そ の ユ ー ザ の 過 去 の 発 言 の 日 時 を 比 べ ， 日 付 が 同 じ で あ れ ば ， 検 索 す る 同 日 に 発 言 を 行 っ て い る の で ， 評 価 値 に 1 を 加 え ， 更 に 時 間 が 同 じ で あ れ ば 1 を 加 え ， 分 が 同 じ で あ れ ば 更 に １ を 加 え る ． 過 去 １ ０ 件 の 発 言 そ れ ぞ れ に 対 し 評 価 値 を 求 め ， そ れ ら の 平 均 値 に 対 し 評 価 を 行 う ． こ の 平 均 値 が 高 け れ ば 高 い ほ ど そ の ユ ー ザ の ア ク テ ィ ブ 率 が 高 い こ と を 証 明 す る ．0-5 を 低 ，6-15 を 中 ，16-30 を 高 と し て い る ． ・ ツ イ ー ト の 信 頼 値 の 平 均 値 ： 前 述 し た ツ イ ー ト の 信 頼 値 の 評 価 を 過 去 １ ０ 件 の 発 言 に 対 し 行 い ， そ の 平 均 値 を 求 め た も の ． ・ ユ ー ザ の 信 頼 度 の 平 均 値 ： ユ ー ザ の 信 頼 値 評 価 を 過 去 １ ０ 件 の 発 言 に 対 し 行 い ， そ の 平 均 値 を 求 め た も の ． こ れ ら の 結 果 を ユ ー ザ の 名 前 の 下 の 行 に 出 力 し て い る ． ユ ー ザ が 情 報 選 択 を す る 際 の 指 標 と な る ．

5. 種 々 の 信 頼 度 に 対 す る 実 行 例

こ こ で は 「 円 安 」 と い う キ ー ワ ー ド を 選 び ， 様 々 な ケ ー ス で の 出 力 を 掲 示 す る ． ソ ー ト モ ー ド を USER に し た（ 発 言 者 の 信 頼 度 を ソ ー ト 基 準 に す る ） 場 合 で の 検 索 結 果 を 図 5.1 に ， ソ ー ト モ ー ド を TWEET に し た （ 発 言 の 信 頼 度 を ソ ー ト 基 準 に す る ） 場 合 の 結 果 を 図 5.2 に 示 す ． 見 や す さ を 考 慮 し ， 上 位 5 位 ま で の 出 力 の み に 留 め て い る ． 両 者 を 比 べ る と ， 注 目 す る の が ユ ー ザ か 発 言 か で ま っ た く 違 う 発 言 と ユ ー ザ が 得 ら れ た ． ま た ， オ プ シ ョ ン を そ れ ぞ れ デ フ ォ ル ト の 認 証 済 み 重 視 ，リ ツ イ ー ト 重 視 か ら ，リ ス ト さ れ た 数 重 視 ， 発 言 に リ ン ク を 含 む か 重 視 （ 図 5.3， 図 5.4） に 変 更 し て か ら 検 索 し た 結 果 を 図 5.5，図 5.6 に 示 す ．変 更 後 の 検 索 結 果 で は 予 想 ど お り の ， パ ラ メ ー タ を 重 視 す る 結 果 が 得 ら れ た ． こ の よ う に ユ ー ザ は オ プ シ ョ ン を 変 更 す る こ と に よ り ， 自 由 な 検 索 結 果 を 得 る こ と が 可 能 で あ る ． 異 な る ユ ー ザ に よ る 異 な る 判 断 基 準 に 対 応 し た シ ス テ ム だ と 言 え る ． 図 5.1 USER モ ー ド に よ る 検 索 結 果

図 5.2 TWEET モ ー ド に よ る 検 索 結 果 図 5.3 変 更 後 オ プ シ ョ ン 1 図 5.4 変 更 後 オ プ シ ョ ン 2 さ ら に 重 み を 変 更 す る 前 後 の 結 果 に 焦 点 を 当 て る ． (A) デ フ ォ ル ト 重 み で の USER モ ー ド ソ ー ト 図 5.1 に 注 目 す る ． ユ ー ザ の 支 持 率 を 色 濃 く 反 映 し て い る ， し か し 発 言 の 中 身 は 充 実 し て い る わ け で は な い ，特 に ３ 位 の ユ ー ザ の 発 言（ オ レ ン ジ の 囲 み ） は キ ー ワ ー ド の 羅 列 を し て い る だ け に 過 ぎ な い た め ， 情 報 量 が 非 常 に 薄 い ． こ の よ う な 自 体 を 避 け る た め に も 発 言 の 信 頼 度 に 注 目 し た ソ ー ト や パ ラ メ ー タ の 変 更 が 有 効 で あ る ． (B) 重 み 変 更 後 の USER モ ー ド ソ ー ト 次 に 図 5.1 の パ ラ メ ー タ の 重 み を 図 5.3 の よ う に 変 更 し て 得 ら れ た 図 5.5 に 着 目 す る と ， 発 言 の 中 身 が 明 ら か に 充 実 し て い る こ と が わ か る ． 2 位 か ら 4 位 が 同 じ 人 物 （ 水 色 の 囲 み ） で あ る こ と は ， そ の 発 言 者 は キ ー ワ ー ド （ 円 安 ） に 対 し 関 心 を も っ て お り ， 積 極 的 に 情 報 を 発 信 す る 優 良 な ユ ー ザ で あ る と 判 断 も で き る (C) デ フ ォ ル ト 重 み で の Tweet モ ー ド ソ ー ト 図 5.2 で は 発 言 の 信 頼 度 に 着 目 し た 場 合 の 結 果 に な っ て い る ．リ ツ イ ー ト（ RT）の 重 み の 値 が 高 い た め ， 同 じ ツ イ ー ト が 上 位 を 独 占 し て い る 現 象 が 起 き て い る（ 赤 の 囲 み ）．こ れ は Twitter 上 に よ く あ る ケ ー ス で ， バ ー ス ト と も 呼 ば れ て い る 現 象 で あ る ． こ の 現 象 は RT と Fav の カ ウ ン ト が 炎 上 や 流 行 な ど の 理 由 に よ り 爆 発 的 に 増 え る こ と が 原 因 で あ る ． こ の 時 RT も し く は Fav パ ラ メ ー タ の 数 値 は ， リ ス ト さ れ た 数 や 他 の パ ラ メ ー タ の 値 と 何 倍 も の さ が 生 じ て し ま う ． こ れ に よ り 結 果 は 重 複 し た 情 報 に な っ て し ま い ， 情 報 の 多 様 性 が 失 わ れ て し ま う ． 勿 論 検 索 結 果 で RT を 除 く オ プ シ ョ ン が あ る が ， そ れ を 使 用 す る と RT に よ る burst が 観 測 で き な く な る た め ，本 研 究 で は パ ラ メ ー タ の 重 み を 変 更 す る と い う 違 う ア プ ロ ー チ で 対 応 し て い る ． (D) 重 み 変 更 後 の Tweet モ ー ド ソ ー ト 図 5.6 は 図 5.4 の よ う に パ ラ メ ー タ を 設 定 し 再 検 索 を 行 っ た 結 果 で あ る ． こ の よ う に リ ン ク を 含 む 発 言 を 優 先 す る よ う に 設 定 し た 結 果 ， 上 位 発 言 は そ れ ぞ れ 異 な る が ， ど の 発 言 に も URL（ ） が 入 っ て お り ， 情 報 の 多 様 性 が 観 測 で き る ． 図 5.5 変 更 後 の USER モ ー ド に よ る 検 索 結 果

図 5.6 変 更 後 の TWEET モ ー ド に よ る 検 索 結 果

6. 考 察 と 今 後 の 課 題

本 研 究 で は 「 ユ ー ザ が ツ イ ー ト 選 択 を 決 め る 」 と い う カ ス タ マ イ ズ 機 能 が 実 現 で き た ． し か し カ ス タ マ イ ズ の 自 由 度 と 仕 様 の 理 解 し や す さ と は ト レ ー ド オ フ の 関 係 で あ り ， ど こ ま で ユ ー ザ が 決 め る か が 課 題 で あ る ． ま た ， ス ラ イ ダ ー の 操 作 に よ り 重 み の 変 更 が 可 能 だ が ， ど の パ ラ メ ー タ に ど れ だ け の 重 み が 適 当 な の か が 確 立 さ れ て い る わ け で は な く ， 今 後 の 課 題 で あ る ． (a) パ ラ メ ー タ の 数 値 の 大 き い 発 信 者 が 有 利 デ フ ォ ル ト の 重 み バ ラ ン ス で は RT 数 や フ ォ ロ ー 数 が 多 い 発 信 者 の 情 報 が 上 位 に あ が る ． し か し そ の 発 言 が 有 用 で あ る と は 限 ら な い ．た と え ば「 有 名 人 」 の つ ぶ や き だ が ， 有 名 人 で あ る こ と を 考 慮 す る オ プ シ ョ ン が 追 加 で き れ ば ， 埋 も れ て い る 情 報 を 発 掘 し や す く な る と 考 え ら れ る ． (b) 動 的 パ ラ メ ー タ の 活 用 動 的 パ ラ メ ー タ は 現 段 階 で は ， 計 算 し た 平 均 値 を 出 力 結 果 に 表 示 し て ユ ー ザ に 情 報 選 択 の 補 助 の 一 つ と し て い る だ け だ が ， 将 来 は こ の 動 的 な 値 で の ソ ー ト や 他 に も 活 用 で き る 方 法 を 模 索 し て い き た い ． (c) 信 頼 度 の パ ラ メ ー タ 本 研 究 で は 信 頼 度 を 算 出 す る 際 に ， 主 要 と さ れ る パ ラ メ ー タ を 使 用 し た ． し か し Twitter の API で 取 得 可 能 な パ ラ メ ー タ は 数 多 く あ り ， そ の 中 で 信 頼 度 に 結 び つ く よ う な パ ラ メ ー タ が ま だ 存 在 す る 可 能 性 が あ る [2] ． ま た Twitter 公 式 サ イ ト で は ， Twitter Analytics と い う ユ ー ザ の 発 言 傾 向 を 分 析 す る サ ー ビ ス を 開 始 し て い る ．そ の API に よ る 利 用 が 可 能 で あ れ ば ， 信 頼 度 を 計 る 範 囲 が 広 が る と 考 え ら れ る ． 今 後 は よ り 柔 軟 で 多 様 な ケ ー ス に 対 応 で き る 信 頼 度 の 算 出 を 追 求 し て い き た い ． (d) 処 理 速 度 処 理 は シ ン グ ル ス レ ッ ド で 実 行 し て い て ， 特 に 平 均 値 の 計 算 で は 一 人 ひ と り の ユ ー ザ に 対 し て API の 呼 出 し を 行 う た め ， 実 行 速 度 に 課 題 が あ る ． 解 決 策 と し て は マ ル チ ス レ ッ ド に よ る API リ ク エ ス ト が 考 え ら れ る ． 7. お わ り に 実 用 性 ．Twitter 関 連 の 研 究 多 く は「 分 析 」と い う 点 に 重 み を 置 い て い る ． そ れ は 大 量 な デ ー タ セ ッ ト を 元 に ， 繰 り 返 し 処 理 を 行 い ， 結 果 を 提 示 す る も の で あ る ． 実 際 に ユ ー ザ が 直 接 利 用 で き る も の は 少 な い ． 本 研 究 で は 実 用 性 に お い て ， 必 要 な 処 理 と そ の 負 荷 に つ い て も 考 慮 し て い る ． カ ス タ マ イ ズ ． 大 部 分 の 関 連 研 究 で は 研 究 者 ら が 提 唱 す る 一 定 の ア ル ゴ リ ズ ム に 基 づ い て 情 報 抽 出 を 行 う ． 実 際 ユ ー ザ が 使 用 さ れ る 際 ， 異 な る ユ ー ザ が そ れ ぞ れ 異 な る 基 準 を 持 つ こ と は 明 白 で あ り ， こ の こ と に 対 応 す る た め ， 本 研 究 で は 「 ユ ー ザ に も 計 算 基 準 を 決 め る 権 利 が あ る 」 と い う こ と を 主 張 し ， 実 際 に 信 頼 度 計 算 の 重 み や パ ラ メ ー タ 優 先 度 の カ ス タ マ イ ズ が 可 能 で あ る こ と を 実 現 し た ．

参 考 文 献

[1] Rasha M. BinSultan Al -Eidan, Hend S. Al-Khalifa and AbdulMalik S. Al-Salman. “Measuring the credibility of Arabic text content in Twitter”. Fifth Int. Conf. on Digital Information Management (ICDIM), 2010, pp. 285-291

[2] C. Castillo, M. Mendoza and B. Poblete.

“Information credibility on Twitter”. Proc. 20th Int. Conf. on World Wide Web, pp. 675-684, 2011

[3] A. Gupta and P. Kumaraguru. “Credibility ranking of tweets during high impact events”. Proc. 1st Workshop on Privacy and Security in Online Social Media, 2012. Article No. 2

[4] M. Gupta, P. Zhao and J. Han. “Evaluating event credibility on Twitter”. SIAM Int. Conf. on Data Mining, 2012, pp. 153-164

[5] Y. Ikegami, K. Kawai, Y. Namihira and S. Tsuruta. “Topic and opinion classification based information credibility analysis on Twitter”. IEEE Int. Conf. on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2013, pp. 4676-4681

[6] B. Kang, J. O’Donovan and T. H¨ollerer. “Modeling topic specific credibility in Twitter”. ACM Int. Conf. on Intelligent User Interfaces ,

2012, pp. 179-188

[7] 北 口 沙 也 香 , 宮 西 大 樹 , 関 和 広 , 上 原 邦 昭 . “マ イ ク ロ ブ ロ グ 文 書 の 選 択 に よ る 対 話 的 な 災 害 情 報 検 索 シ ス テ ム”. 言 語 処 理 学 会 第 19 回 年 次 大 会 発 表 論 文 集 , pp. 240-243, 2013

[8] J. O’Donovan, B. Kang, G. Meyer and T. H¨ollerer. “Credibility in context: An analysis of feature distributions in Twitter”. Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT), 2012 International Conference on, and 2012 Int. Conf. on Social Computing (SocialCom), pp. 293-301

[9] S. Sikdar, B. Kang, J. O’Donovan, T. H¨ollerer and S. Adah. “Understanding information credibility on Twitter”. Int. Conf. on Social Computing (SocialCom), 2013, pp. 19-24 [10] 山 口 祐 人 , 髙 橋 翼 , 天 笠 俊 之 , 北 川 博 之 . “リ ン ク 構 造 解 析 に よ る Twitter ユ ー ザ の ラ ン キ ン グ 手 法 . 情 報 処 理 学 会 創 立 50 周 年 記 念（ 第 72 回 ） 全 国 大 会 , pp. 751-752. 2010 [11] https://twitter.com/ [12] https://dev.twitter.com/overview/documentation