# 返信・非公式リツイートに基づくツイート空間の論述構造解析

東日本大震災では安否確認や被災者支援のために Twitter が活躍したが，一方で多種多様な情報が流通し, 混乱を招いた。我々は，情報の信憑性や重要性を評価する には, ツイート空間の論述的な構造を解析・可視化し, 情報の「裏」を取ることが大切だと考えている。本稿では，ツイートの返信および非公式リツイート（以下，両者をまとめて返信と略す）に着目し, ツイート間の論述的な関係を認識する手法を 提案する。具体的には, 返信ツイートによって, 投稿者の「同意」「反論」「疑問」な どの態度が表明されると考え, これらの態度を推定する分類器を教師有り学習で構築する。評価実験では，返信ツイートで表明される態度の推定性能を報告する。さ らに，本手法が直接的に返信関係のないツイート間の論述的な関係の推定にも応用 できることを示し，ツイート間の含意関係認識に基づくアプローチとの比較を行う. キーワード: Twitter, 態度推定, 教師あり学習, ネットワーク構造, 含意関係認識
## Analyzing the Statement Structure on Twitter using Replies to Tweets and Quoted Tweets

\author{
Yusuke Owada $^{\dagger}$, Junta Mizuno ${ }^{\dagger \dagger}$, NaOaKi OkaZakI ${ }^{\dagger \dagger+, \dagger \dagger \dagger}$, Kentaro Inui ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$ \\ and Mitsuru Ishizuka ${ }^{\dagger}$
}

\begin{abstract}
Although Twitter played an important role in supporting victims of the 2011 Tohoku earthquake and tsunami disaster, we encountered a number of situations in which the vast flow of unauthorized information was problematics. To assess the credibility and importance of a piece of information, we find that it is important to analyze the statement structure on Twitter and to understand the background of information. In this study, we propose a method for analyzing the statement relation between a tweet and its reply or quoted tweet. More specifically, we assume that a reply or quoted tweet expresses a statement relation (e.g., agreement, rebuttal, question, other) toward the target tweet, and we build a classifier for predicting a statement relation for a given pair of tweets. The experimental results report the performance of the classifier for predicting statement relations. In addition, we demonstrate that the proposed method can be applied to analyze statement relations between tweets that have no direct reply/quoting link, and we compare the proposed approach with the previous method based on textual entailment.
\end{abstract}

Key Words: Twitter, Statement Relation, Supervised Learning, Network Structure, Textual Entailment

## 1 はじめに

近年, Twitter や Facebook などのソーシャルメディアが社会において大きな存在感を示している. 特に, Twitter は情報発信の手軽さやリアルタイム性が魅力であり, 有名人のニュース, スポーツなどの国際試合の勝利，災害の発生などの速報，アメリカ大統領選挙に代表される選挙活動, アラブの春（2010 年, 2011 年）やイギリスの暴動（2011年）など, 社会に大きな影響を与えるメディアになっている。2011年 3 月に発生した東日本大震災においても，安否確認や被災者支援のために，ソーシャルメディアが活躍した。

Twitter 上ではリアルタイムな情報交換が行われているが，誤った情報や噂も故意に，あるいは故意ではなくとも広まってしまうことがある。東日本大震災での有名な例としては，「コスモ石油の火災に伴い有害物質の雨が降る」や「地震で孤立している宮城県花山村に救助が来ず, 赤ちゃんや老人が餓死している」などの誤情報の拡散が挙げられる。このような誤情報の拡散は無用な混乱を招くだけでなく，健康被害や風評被害などの 2 次的な損害をもたらす. 1923 年に発生した関東大震災の時も，根拠のない風説や流言が広まったと言われているが，科学技術がこれほど進歩した 2011 年でも，流言を防げなかった.

このような反省から，Twitter 上の情報の信馮性を判断する技術に注目が集まっている。しかしながら，情報の信憑性をコンピュータが自動的に判断するのは，技術面および実用面において困難が伴う。コンピュータが情報の信憑性を推定するには，大量の知識を使って自動推論を行う必要があるが，実用に耐えうる知識獲得や推論手法はまだ確立できていない。また, 情報の信憑性は人間にも分からないことが多い. 例えば，「ひまわりは土壌の放射性セシウムの除去に効果がある」という情報が間違いであることは，震災後に実際にひまわりを植えて実験するまで検証できなかった。 さらに，我々は情報の信憑性と効用のトレードオフを考えて行動決定している。ある情報の信憑性が低くても，その情報を信じなかったことによるリスクが高ければ，その情報を信じて行動するのは妥当な選択と言える。

そこで，我々はツイートの信憑性を直接判断するのではなく，そのツイートの情報の「裏」 を取るようなツイートを提示することで，情報の価値判断を支援することを考えている．図 1 に「イソジンを飲めば甲状腺がんを防げる」という内容のツイート（中心）に対する，周囲の反応の例を示した. このツイートに対して, 同意する意見, 反対する意見などを提示することで, この情報の根拠や問題点, 他人の判断などが明らかになる. 例えば, 図 1 左上のツイート「これって本当？？？」は, 中心のツイートに対して疑問を呈しており, 図 1 左下のツイート「これデマです. RT @ttaro:イソジンを飲めば甲状腺がんを防げるよ.」は，中心のツイートに対

図 1 返信・非公式リツイート，もしくは内容に基づくツイート間の論述関係

して反論を行っている。これらのツイート間の関係情報を用いれば，中心のツイートに対して多くの反論・疑問が寄せられているため, 中心のツイートの信憑性は怪しいと判断したり，右下のツイートの URLの情報を読むことで，追加情報を得ることができる.

Twitter において特徵的なのは, ツイート間に返信 ${ }^{1}$ 非公式リツイート2などの形式を取った投稿が可能な点である。例えば, 図 1 左上のツイートは中心のツイートに対する発言であること, 図 1 左下と右上のツイートは中心のツイートを引用したことが記されている。これに対し,図 1 右下のツイートは，返信や非公式リツイートの形式を取っていないため，中心のツイートを見て投稿されたものかは不明である.

本研究では，返信や非公式リツイートの形式を取ったツイート（返信ツイート）に着目し，ツイート間の論述的な関係を認識する手法を提案する，具体的には，返信ツイートによって，投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると考え, これらの態度を推定する分類器を教師有り学習で構築する。評価実験では，返信で表明される態度の推定性能を報告する。さらに，既存の含意関係認識器をこのタスクに適用し，直接的に返信関係のないツイート間の論述的な関係の推定を行い，その実験結果を報告する.

## 2 関連研究

## 2.1 デマ分析

Web 情報の信憑性を判断する研究はこれまでにも多く行われてきているが, 近年は Twitter を対象としたものも多い. Twitter 上に流れるデマを見つけ出す研究はその典型である. Castillo ら (Castillo, Mendoza, and Poblete 2011)は, 手動で信憑性のラベル付けをしたデータを学習させ, ツイートやアカウントの特徴を用いて Twitter 上の情報の信憑性を自動で判別する分類器を訓練し，高い性能を得た，彼らは流行しているトピックをニュースとその他に分類し，ニュー スが正しいか間違っているかを分類している。

また, ソーシャルネットワークの関係をグラフ化し, 解析する研究も盛んである. Twitter のグラフ関係を利用したマイニングを行っているものとして, Gupta らの研究 (Gupta, Zhao, and Han 2012) が挙げられる. Gupta らは, Castillo らと同様の分類器を用いた手法と, グラフ上の最適化の組み合わせにより, Twitter 上で観測されたイベントの信憑性の推定を行った. 彼らは信憑性を，イベントが起こった確からしさとして扱っている。 アカウント・ツイート・イベントに分類器の結果に基づく信憑性の初期値を与え, それらをノードとするネットワークを構成し, リンク関係を用いて信憑性の値を更新していくことで，最終的にイベントの真偽を判定する.

これらの研究は，いずれもデマかそうでないかという真偽判定の問題を扱っている. しかしながら，情報の真偽を判断する事はそもそも難しく，真偽が存在しない情報に対応できないという問題点がある。我々はそのような立場ではなく, 価値判断を行いたい情報の周辺を整理することで，真偽情報の受け手側の行動決定を支援することを狙っている.

## 2.2 感情分析

本研究は, 返信ツイートによって, 投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると仮定しているため, 評判分析, 感情分析に関する研究とも関わりが深い. 感情分析に関する研究の中で近年特に盛んなのは，極性分類と呼ばれるタスクである．極性分類では, 単語や文を単位としてポジティブもしくはネガティブに分類するが, 本研究では, ツイートを単位とした極性分類が必要になる。

Speriosu ら (Speriosu, Sudan, Upadhyay, and Baldridge 2011) はグラフ上での値の更新を利用したツイートの感情分類を提案している．グラフを構成するノードとしてはユーザやツイートの他に, 単語 $\mathrm{N}$ グラムや分類器の学習に使用した感情表現などを加えている. ツイート及び分類器の学習に用いた素性をシードとして各ラベルの確率重みを初期値とし, それらのラベル（ポジティブとネガティブの 2 值）をグラフを通して拡散させることで，ネットワーク構造を利用しない手法を上回る性能を得ている。なお, ユーザのフォロー関係も利用しているが, その有効性については示せていない.

## 2.3 情報のグルーピングと構造の可視化

このアプローチの代表的なものとして, WISDOM (Akamine, Kawahara, Kato, Nakagawa, Inui, Kurohashi, and Kidawara 2009) や言論マップ (水野, 渡邊, 村上, 乾, 松本 2011) が挙げられる。これらの研究は，あるトピックに関連する言明を整理して表示することで，ユーザの信憑性判断支援を行う，WISDOM では，評価極性（良い／悪い）に基づき意見を分類する．評価極性による意見の分類を行う研究は, Turney の研究 (Turney 2002) 以降, 他にも数多く存在する．極性としては良い／悪い，あるいは正の感情／負の感情が用いられる．元々は製品に対するレビューなどを大雑把に分類するのが目的であったが，近年では，評価対象をより明確にした極性分類が盛んである。例えば，「Windows7 はVistaよりもずっと良い」という文から， Windows7に対する良い／正の感情とVista に対する悪い／負の感情を区別して抽出したいという要求がある．Jiang らは，評価対象との構文関係に関するルールを素性に用いた上で，リッイートなどの関連ツイートを利用することにより，評価対象を明確にした極性分類の性能を向上させた (Jiang, Yu, Zhou, Liu, and Zhao 2011).

水野ら (水野他 2011)の言論マップでは, 与えられたクエリと検索対象文の間の意味的関係, すなわち同意するか反対するかに基づいて意見を分類している。言論マップでは，良い・悪いという絶対的な評価極性で分類するのではなく，クエリ文と任意の文が与えられたときに，その関係を文間関係認識で推定している。この文間関係認識は, 近年盛んに行われている含意関係認識 (Dagan, Glickman, and Magnini 2005) を対立や根拠などの関係に拡張したもので，根拠関係などのより広範な分類を扱うことにより，言論構造の把握を目指している。

本論文に最も近いものは Hassan らの研究 (Hassan, Abu-Jbara, and Radev 2011)である. 彼らは，デイベートサイトにおける各議論トピックへの参加者のグループ分けを行った. まずユー ザ間のポストを positive か negative かに分類し, 同じ意見を持つ者同士は positiveなやり取りが多く，違う意見を持つ者同士は negative なやり取りが多いという仮定に基づき, 最終的に同じ意見を持つ者同士をまとめたグループを出力した. これらの先行研究は，いずれも内容に基づくポジネガ分析が主体である. しかしながら，字数が制限されくだけた文体が多いツイートに対し, これらの技術をそのまま適用するのは容易ではない. 本研究では, Twitter 特有のグラフ関係を利用することで, 内容ベースの手法だけでは難しい言論の整理を行う.

## 3 返信・非公式リツイートの態度分類

本研究では, 返信の態度分類を行うことで, ツイート間の論述構造を解析する手法を提案する。返信では，返信先の主張に対する態度や，ユーザそのものに対する態度が表明される。これらの態度を分類することで, ツイート内容やユーザ間の関係を用いてツイート空間の構造を解析することができる。本節では返信で表明される態度分類の手法について述べる.

## 3.1 本稿における各投稿形式の区分

本稿における表記の使い分けを明確にするため, Twitterにおけるいくつかの投稿形式を整理する.

返信 @@で始まる投稿であり，特定のツイートに対する返信として投稿すること. Twitter の提供する機能であり，関係が記録されている。

公式リツィートある投稿をそのままの形でフォロワーに拡散すること. Twitter の提供する機能である.

非公式リツイートある投稿を必要に応じて編集しつつ，自身のコメントを付加して投稿する

こと.「（自分の投稿） $[\mathrm{RQ}] \mathrm{T} @ （$ 返信元のアカウント名）（返信元の投稿）」のような形

式を取る。Twitterの提供する機能ではないが，使用者が多い．なお，自身のコメントを

付加していないものについても非公式リツイートとして扱う.

本稿では, 「返信」という表記は, 特に断りのない限り「返信」と「非公式リッイート」の二つをまとめたものを表す，分けて扱う必要がある場合においては，前者を「返信」，後者を「引用」 と表記する。また，単に「リツイート」「RT」と表記した場合は「公式リツイート」を指すものとする.

## 3.2 問題設定

返信には様々な意図のツイートが存在する，相手の発言に同調，あるいは反発するツイートもあれば，相手や周囲に疑問を投げかけるツイート，引用して情報を補足するツイートなどもある. ツイート空間の論述構造を分析するためには, これらの多様なツイートを, その投稿の意図に従いいくつかのグループに分類する必要がある。 そこで本研究では, 返信で表明される態度を，「同意」「反論」「疑問」「その他」の4クラスに分類するタスクを考える。それぞれのクラスの定義と，その例を以下に示す。例は, 上のツイートに対して，下のツイートが返信である。

同意主張の支持 $(1)(2)$ や感情的な同調（感謝や崇拝 (3) も含む）など，返信先のツイートに対して明確な同意の意図が感じられるもの.

（1）ㅋコスモ石油千葉製油所 LPG タンクの爆発により、千葉県、近隣圈に在住の方に有害物質が雨などと一緒に飛散するという虚偽のチェーンメールが送られています。千葉県消防地震防災課に確認したところ、そのようなことはないと確認できました。”

$\Rightarrow$ 本当ですか安心です

(2) コスモ石油が否定「火災で有害物質降る」のメール連鎖 http://... $\Rightarrow$ デマです。みんな冷静になろう。

（3） 天皇陛下は、宮内庁が京都御所に避難してほしいと要望したのを⼩お断りになっ

たそうじゃないか。…私は心から尊敬します。

$\Rightarrow$ 天皇陛下！万歳！

反論主張の否定 (4) や感情的な反発 (5)(6) など, 明確な反論の意図が感じられるもの. 発言者に対し強く注意を促すようなもの (7) も含める.

(4) ㅋコスモ石油の爆発で有害物質の雨が降る件はデマ。広げてしまった方はツイー ト削除の上、訂正を／コスモ石油が否定…

$\Rightarrow$ 火災で壊滅した、コスモ石油のコンビナートにあった科学燃料の詳細を記者会見で発表して報道しろ!「危険というのはデマです。」なんて情報で納得するわけないだろ!

（5） ‥東京まで健康被害が現れるような $\mathrm{Pu}$ は飛んでこない $\cdots \mathrm{RT} @ \mathrm{YYY}$ : もしプルトニウムが漏れてたら東京から逃げますか？…

$\Rightarrow$ (怒)

（6）一昌本政府は事故の重大性をまったく認識していない。今すぐに多国籍軍を総動員して封じ込めないとチェルノブイリ以上の被害が出る

$\Rightarrow$ 馬鹿左翼、煽るな。

（7） ‥食料がありません。脱水、低血糖が徐々にきています。デマじゃない…見捨てないで下さい【from 茨城県鹿島コンビナート地区】

$\Rightarrow$ せめて公式 RT してください。元の発信者の名前消すとか非公式 RT よりひどい。救助を必要としてる人が、誰たかわからなくなると思いませんか？そのせいで救助が遅れたらと想像できませんか？

疑問返信先に対して情報を要求している (8)が, 明確な反論とは言えないもの. 情報源を要求するようなもの $(9)$ や，引用部に対する疑問の吐露なども含まれる.

（8）ㅋコスモ石油の爆発で有害物質の雨が降る件はデマ。広げてしまった方はツイー ト削除の上、訂正を／コスモ石油が否定…

$\Rightarrow \mathrm{JFE}$ ケミカル等含めた火災による被害が無いと言うことでよろしいですか？

（9）ㅋコスモ石油の爆発により有害物質が雲などに付着し、雨などといっしょに降るので...コピぺとかして皆さんに知らせてください！！

$\Rightarrow$ NHK のニュースでは今のところ有毒物質が発生することはないと言っていますが、あなたのツイートのソースは何ですか？

その他上記のどれにも分類できないもの.

(10) 千葉県、近隣圈に在住の方に有害物質が雨などと一緒に飛散するという虚偽のチェーンメールが送られています。…

$\Rightarrow$ そうであったとしても、雨カッパとかは持ってた方が良いよね。

（11）…千葉県、近隣圈に在住の方に有害物質が雨などと一緒に飛散するという虚偽の

$
\text { チェーンメールが }
$

$\Rightarrow$ 硫黄分の多い原油が燃えると酸性雨につながる可能性があるので、それに尾ひれはひれがついたものと推測します。

これらの4クラスを設計した意図について，上記の例を参照しつつ述べる。ツイート空間の整理に必須なのが，対立構造の抽出である。そのために「同意」と「反論」の 2 クラスを設定する.「同意」のクラスによって結びつけられたツイート群は, 何らかの主張やユーザに対して同様の態度を表明し, 「反論」のクラスによって結びつけられたツイート群は, 何らかの主張やユーザに対して異なる態度を表明する。この 2 クラスを設定することで, ツイート空間を，同じ態度を表明するツイートクラスタの集合として整理できる。なお，「同意」や「反論」については態度が明確なもののみを分類する，前述したように，これら 2 クラスがツイート間の論述構造を解析する上で中心的な役割を果たすため, 曖昧な態度のツイートをこれらの 2 クラスに分類しないように注意する必要がある。(1)(2)(4)(10)(11) は, 「コスモ石油の爆発で有害物質の雨が降るというのはデマ」という主旨のツイートに対する返信である。(1) は主旨を受け入れているので「同意」，(4) は納得しないことを主張しているので「反論」に分類する。(2)は「デマです」と返信しているのでやや紛らわしい例であるが，「冷静になろう」という記述から「危険はない」と考えていることが読み取れ, 返信先のツイートの内容に「同意」していると判断できる。(10)は，主旨を受け入れてはいるが，完全に安心はしていないことが読み取れることから，同意とは言えず，「その他」に分類する，また，(11)は主旨を受け入れてはいるが，返信先の情報への同意よりも自分の考えを表明するためのツイートと読み取れる。このように補足の意図を持つツイートも「その他」に分類する。（7) は発言者に対し強く注意を促すものの例である.この例のように不用意な拡散をたしなめるものは, 拡散しようとするユーザへの反論としてとらえられる。

「同意」と「反論」の2クラスは，著者間の対立関係を表すのに対して，「疑問」と「その他」 の 2 クラスは, 著者間に対立構造は存在しない. 従って, ツイート空間において重要なツイー トとしてツイート A があるとき, それに同意または反論するツイートは重要な存在であるが, その他の関係にあるツイートは, 論述構造を明らかにする上で重要ではない。一方で疑問関係は，論述構造を整理する上で重要である。情報の信憑性を判断する際に，その情報に疑問を持つユーザの存在は，信溤性が低いことを示唆していると考えられるためである．さらに，その疑問に対する回答は，有益な情報となる場合が多いと考えられる。(8) は純粋な疑問，すなわち質問の例である。この質問に対する回答があれば, 被害状況を詳しく把握できる可能性がある.次に，（9）は情報源を求めている例である。これは, 懐疑的な返信ではあるが, 明確な反論とはいえないため，疑問に分類する。

$(2)(5)(6)$ のような感情的な同調あるいは反発のツイートは, 内容（引用の場合は付加部分） には有用な情報は含まれていないが，誰が誰に同調，あるいは反発したかというユーザ同士の
関係を推測することは，論述構造分析の助けになると考えられる。したがって本研究においては, 感情に基づくと考えられるツイートについても,「同意」や「反論」として同等に扱い分類を行なっている。

## 3.3 返信ツイートのアノテーション

返信ツイートの分類を行うにあたり，正解データを準備する。本稿で行う実験で使用するデー 夕は，ホットリンク社より提供された，2011年の 3 月 11 日から 3 月 29 日までのツイートデー 夕 (以下 hottoコーパス) 3である ${ }^{3}$. hottoコーパスには, \#tsunami や\#jishin など震災に関連するハッシュタグまたはキーワードが含まれるツイートと，そのツイートを投稿したユーザやそのプロフィール情報などが収録されている。収集対象ユーザ数は約 100 万人，ツイート数は約 2 億 1 千万ツイートであり，本研究では全てのデータを利用した。また，各ツイートには公式リッイート（以下 RT）や返信の関係が含まれており，これらはそのまま利用した。

ただし, hottoコーパスには引用関係が記録されていないので, 以下の方法で復元した（図 2 参照)．ツイートに“[RQ] T username” というパターンが出てくるとき, そのパターンに続く部分（図 2 左上で，「現在、から始まる網掛けの部分）をどこかのツイートから引用したと考え

図 2 非公式リツイートのリンク情報の復元

る.そして，ユーザ “username” のツイートの中で，投稿日時が引用ツイートよりも前のものをすべて検索する。これらのツイート群に対し, 引用部のテキストとの類似度を文字トライグラムのオーバーラップ係数で計算し, これが最大になるものを引用元と推定する. オーバーラップ係数は，文字トライグラムの集合 $\mathrm{X}$ と $\mathrm{Y}$ に対し, 以下の式で定義される.

$
\text { オーバーラップ係数 }=\frac{|X \cap Y|}{\min \{|X|,|Y|\}}
$

なお, “[RQ] T username1 comment1 [RQ] T username2 comment2”のように引用が何段階が行われているケースの場合, 引用元と考え検索対象とするのは “username1”のツイートのみである. 図 2 では, あるユーザのツイートを検索した結果, 右側真ん中のツイートの類似度が最も高かったため, 左上のツイートの引用元と推定している。 ただ， オーバーラップ係数の最大値が 0.4 未満である場合は引用元が見つからなかったとする.

返信関係のアノテーションには，震災の際に出回ったデマ一覧 5 を参考に，20 個のトピックを選択した，トピックは，デマの内容を端的に説明する短い文である。デマ一覧を利用したのは, 東日本大震災の時に情報の信憑性で問題に上がったことと, 反論関係が比較的多い割合で含まれると考えたからである。それぞれのトピックに関連するツイートを収集するために，クエリとしてトピック中の単語を設定する。選んたトピックとクエリを表 1 に示す. これらのトピックは, クエリで検索できるツイートから, 十分な数の返信を抽出できるように選択した。具体的には，後で述べるように，返信・引用が各 100 個ずつ以上取得できるようなトピックとクエリを選んた．各クエリで hottoコーパスを検索し，リツイート数が多い順に並べる。上位のツイートから順に，返信ツイートを取得する。なお，あるユーザ間で相互の返信が続いている場合には, 反論の応酬であるなど重要な論述構造が存在する可能性があり, 有用なデータとなるため, 返信ツイートが続いている限り全て取得している。このようにして, 各クエリを用い返信・引用をそれぞれ 100 個ずつ，20トピックで計 4000 ツイートを集める。この中に重複するツイートがあった場合には一つを残して削除し，トピック毎の返信ツイートを補充した．以上により，計 4000 個の返信ツイート（以降データセットA）を準備した.

データセット A に対し, 三人のアノテーター（以下 $\mathrm{X} \cdot \mathrm{Y} \cdot \mathrm{Z}$ ）の手により，前項で述べた方針に従い4クラスのラベル付けを行った. アノテーションの一致度合いを表 2 に示す. 4000 ツイートのうち, 3 人のラベルが一致したツイートは 2690 ツイートであった. ラベルの一致度を評価するため, ペアワイズに Cohen のカッパ係数を計算した.

$
\frac{p_{0}-p_{c}}{1-p_{c}}
$

ただし $p_{0}$ は対応クラスの出現数の一致率, $p_{c}$ は対応クラスの偶然の一致率である. XY 間が

表 1 選出した 20 個のトピックと，検索に用いたクエリ

 \\

※表中に示されているトピックは, 全て虚偽と確認されており事実ではない.

表 2 データセットAにおけるアノテーションの一致度

0.660，XZ 間が 0.621 , YZ 間が 0.641 となり, 十分な一致と見なせる． 3 人のアノテーションが一致した 2690 ツイートを集めたものをデータセット B とする.

## 3.4 分類手法

返信の態度を教師有り学習で分類する手法について述べる。学習に用いる素性は大まかに 3 種類に分かれ，ツイート内容に関する素性，ツイート間の素性，ユーザ間の素性である.

ツイート内容の素性は, 単語ユニグラム, 単語バイグラム, URL 数, ハッシュタグ数, デマ否
定単語の有無, 反論表現との一致度である。これらの素性では, 返信ツイートであればツイー ト全文，引用ツイートであれば追加部分（ツイート全体から引用箇所以降を除いたもの）を対象とし，本文中のアカウント名や URL，ハッシュタグを正規表現により取り除く．取り除いたアカウント・URL・ハッシュタグに対しては，それぞれに対し 0 個・ 1 個・ 2 個以上を含むという 3 值の素性を作る。この設定は，実験に用いたツイートデータを観察した結果，URLを 1 個も含まない場合と 1 個以上含む場合には大きな差があると見られ，また，1個だけ含む場合と多数を含む場合にも大きな差があると見られる一方で， 3 個か 4 個かには大きな差はないと見られたため導入した。不要箇所を取り除いた後の本文に対して, MeCab (Kudo, Yamamoto, and Matsumoto 2004) $)^{6}$ による形態素解析を行い，単語ユニグラムと単語バイグラムを抽出する.

デマ否定単語の有無とは，ツイート本文がデマの否定を示す単語を含むかどうかを表すもので，デマ否定単語は「デマ」「ガセ」「誤報」「虚報」「削除」「訂正」の6つとした。これらの単語は必ずしもデマを否定していることを示すとは限らないが，返信で用いられる場合では，デマの否定に用いられるケースが多く，反論の抽出に有効と考えられる。

反論表現との一致度とは, あらかじめ作成した反論表現辞書を用い, 反論に固有の表現をどの程度含んでいるかを表す。 反論表現辞書は，データセット A の中から反論を表すと思われる表現を人手で抽出して作成する。それらの表現にはデマを否定する表現も含まれるが，相手に対する感情的な反発を表す表現なども含まれる. 表 3 に反論表現の例を示す.

なお，この二種類の表現は厳密に区別できるわけではない，例えば，表 3 のその他の表現例の「余計なこと書くな」については，「余計なこと」が指す内容がデマの可能性もある．実際にはこれら二種類を分けて扱う必要はないが, 反論表現をたくさん集めることが，デマによる否定以外の反論を認識する上で有効である。また，一見すると反論を表す表現であるが，反論表現辞書に含めるべきでないものも存在する。例えば，「それはデマです」は反論表現として挙げた一方で，「デマです」「デマらしいです」は反論表現にはふさわしくないことがある。例えば,以下のようなケースが存在する。

デマです，注意！ RT @XXX：（デマを否定する情報） RT @YYY:（デマ情報）

デマらしいです RT @XXX:（デマを否定する情報） RT @YYY:（デマ情報）

この場合，引用元との間には共にデマを否定しているという“同意” の関係が成り立っている

表 3 反論表現の例

^{6}$ http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html
}

ため, 反論表現としてはふさわしくない。このように, 伝聞形で使われそうな表現などは反論表現辞書から除外している。実際に収集した 100 個の反論表現は付録に載せた.

以上のように作成した反論表現辞書を用い, 反論表現との一致度を求め，素性として使用する。まず, 反論表現辞書中の各反論表現に対して，その単語バイグラムをどの程度含むかを求める．例えば，反論表現辞書が「それ／は／デマ／です」「これ／デマ／ね」の二つからなる場合を考える。「デマ/です」を含むツイートがあった場合，「それ／は／デマ／です」の 3 個のバイグラムのうち 1 個を含むので $1 / 3$,「これ/デマ/ね」の 2 個のバイグラムは 1 個も含まないので 0 となる.これらのうちの最大値（この場合は $1 / 3$ ）を, 反論表現との一致度とする。実際には反論表現は 100 個あるので，それら 100 個に対して計算を行い，最大值を反論表現との一致度としている。

返信先のツイートとの間の関係についての素性では, ツイートのタイプ, 空文, 単語バイグラムのコサイン類似度を使用する。ツイートのタイプとは，引用かどうかを表す。空文とは，引用でありながらも自身のコメントを付加していないものに発火する素性である．単語バイグラムのコサイン類似度とは，返信ツイートの単語バイグラム（引用ツイートの場合は，ツイート全体から引用箇所を除いた部分）と，返信先ツイートの単語バイグラムのコサイン類似度である。

返信先のユーザとの間の関係についての素性として, 返信の回数, 返信の方向性, RT の回数, RT の方向性, 共通のツイートを RT した回数, 共通の URL をツイートに含んだ回数, 共通のツイートに返信した回数を利用する。返信の回数は, hottoコーパスの中から, 返信している 2 ユーザ間で返信が行われた回数である。方向性とは，2 ユーザ間の返信の履歴を調べ，双方向のやりとりがある，返信相手への返信のみがある，返信がない，のいずれかを指す． RT の回数や方向性についても同様である。これらの素性はユーザ間の関係から返信による態度を推測するために使われる。例えば，RTが相互でたくさん行われている場合，新たな発言も「同意」である可能性が高いと考えられる。返信が一方的なものであった場合，それらの発言は「反論」である可能性があると考えられる。また，共通のツイートを RT した回数，共通の URLをツイートに含んだ回数, 共通のツイートに返信した回数の 3 つは, 第三者を媒介して表れる素性である.例えば，よく共通のツイートをRT しているユーザ同士での返信があった場合は，「同意」の可能性が高いと考えられる。これらの素性の設定における仮定の妥当性は, 4.1 節で検証する.

以上, 各素性の設計について述べたが, 本研究において特に重要と考えているのは, 反論表現辞書との一致度および構造的特徴の利用である。ここでいう構造的特徴とは, 返信か引用かや，返信先のユーザとの間の関係についての各素性であり, これらは Twitter 上の返信構造により生じる素性である。また, 反論表現辞書は, 前述したように返信で用いられることの多い表現を元に作成しており, これらもまたTwitter 上の返信構造により生じる素性と言える. 次節の評価では, 返信構造により生じるこれらの素性がどの程度性能に寄与するのかについても示す.

## 4 返信・非公式リツイートの態度分類の評価

本節では，前節で述べた返信の態度を分類する手法について性能を評価する。

## 4.1 交差検定による性能評価

前節でアノテーション済のデータセット B に対し，前述した 4 クラスに識別する多クラス分類を行う. 本実験では, 分類器として最大エントロピーモデルを用いる. 分類器の実装として, Classias $^{7}$ の pegasos.logistic（L2 正則化ロジスティック回帰）を使用した. 実験では， 2 トピックずつ計 10 個のデー夕に分割し， 10 分割交差検定を行った. 表 4 に, クラス毎の精度・再現率・ $F_{1}$ 値と, 全体の正答率を 10 分割のマイクロ平均で示した. なお， $F_{1}$ 值については全クラスの Macro 平均も示した. $F_{1}$ 値の定義は以下の通りである.

$
F_{1}=\frac{2 * \text { 精度 } * \text { 再現率 }}{\text { 精度 } * \text { 再現率 }}
$

各クラス毎の性能について見ると,「同意」と「疑問」に対してある程度高い分類性能が得られた一方で,「反論」と「その他」の分類性能は低くなっている。「その他」については，他の 3 クラスと異なりツイートの意図が広範囲にわたるため, 共通の素性を得にくくなっているためと考えられる。素性のクラスに対する特定性の指標として, 以下の数式を導入する。素性 $f$ におけるクラス $c_{0}$ の特定性は, 各クラス $c$ の学習結果の重み $w_{f c}$ に対して

$
c_{0} \text { の特定性 }=\frac{\exp \left(w_{f_{c_{0}}}\right)}{\exp \left(\sum_{c \neq c_{0}} w_{f_{c}}\right)}
$

で表す.この時, 特定性は 0.333 を上回るほどそのクラスに有効な素性であることを表す. デー タセット B に含まれる全てのデータで学習した場合に，「その他」を除く各クラス毎に特定性が上位の素性 5 個ずつを表 5 に示す.

表 4 返信ツイートの分類結果（データセット B）

^{7}$ Classias のホームページ: http://www.chokkan.org/software/classias/
}
表 5 各クラスで特定性の高い素性

「同意」と「疑問」の2 クラスについては, それぞれを表すような特徴が比較的うまく抽出されていることが分かる．「同意」については，「!」・URLが 0 個である・感謝を表す表現などが有効な素性である。これらは， $\mathrm{N}$ グラムを直接利用する程度の言語処理で組み达める素性であり, 同意を表す素性としても直感に合うものになっている。また, バイグラムのコサイン類似度の素性も上位に来ていることから, 元のツイートと同じような内容を繰り返す場合にも同意である可能性が高いと考えられる。なお, 素性の導入の際においた「RTの回数が多ければ同意」「共通のツイートを RT した回数が多ければ同意」などの仮定は，素性の表す同意の特定性がそれぞれ 0.335 ・0.336であり，有効ではなかった．「疑問」については，疑問符や問いかけの表現が上位に来ている。これらもまた $\mathrm{N}$ グラムの利用程度で組み达める素性であり，疑問を表す素性としても直感に合う。一方, 「反論」については, 反論表現との一致度が有用であるが, それらを除くとあまり反論に特有の単語とは思えない特徴が多く並んでおり, 反論を示唆する表現は， $\mathrm{N}$ グラムなどの単純な抽出法ではなかなか見つからないことが分かる. 反論の認識に比較的有効であった素性としては，「返信相手への返信のみがある」，すなわち返信が一方通行であるという特徴（特定性 0.437）が挙げられる。 なお, 反論に関してもう少し特定性の低いものを見ていくと，「お前」などの表現が見つかる。しかしながら，このような荗称の類が登場する事例はさほど多くなかったので，反論に関する学習が十分に行えなかったと考えられる.

## 4.2 各素性の有効性

本手法において特徴的なのは, 反論に特有な表現を持つ事例を分類するための反論表現辞書と, そのような表現を持たない事例を分類するための構造的特徵を用いたことである. そこで, これらの有効性を評価するべく，以下の比較を行った．単語ユニグラム・単語バイグラム・元ツイートとのコサイン類似度・URL 数, ハッシュタグ数のみを特徴として使用する場合をべー スライン (Base) とする. ベースラインにデマ表現と反論表現辞書との一致度を加えた場合を反論表現あり (+Con-Exp), 構造的特徴（返信か引用か・共通の RT や URL引用回数・相互の RT や返信回数・相互の RT や返信の方向性）を加えた場合を構造的特徴あり (+Structure), 反論表現辞書と構造的特徴を加えた場合を全使用 (+All) とする.これらの 4 つの場合において,

それぞれ分類器を構築し, 性能を比較したのが図 3 である。本研究では, 「反論」の認識が重要であると考え, マクロ $F_{1}$ 值, 「反論」クラスの $F_{1}$ 値, 正答率の 3 指標で性能を比較した

まず，Base に対する+Con-Exp，および+Structure に対する+All の性能から， 反論表現辞書は反論クラスの識別を中心として大きく寄与することが分かる. 反論表現辞書を充実させることで, 分類器の性能をさらに改善することができると考えられる. 次に, Baseに対する+Structure, および+Con-Exp に対する+All の性能について，それぞれ「反論」 $F_{1}$ 值が向上していることから，構造的特徴は反論クラスの識別性能を多少上げるのに貢献していると言える。一方で他クラスの識別の失敗例が増えることにより全体の正答率はやや低下しており，今後の検討が必要である。例えば，返信の回数・方向性については，分類対象のツイートに関連するようにトピックや時系列を限定することで，より正確にツイート間の関係に繋がる特徴となる可能性がある.

## 4.3 考察

本研究の目的であるツイート間の論述構造解析では,「反論」を高精度で識別することが重要である。そこで，反論の識別に失敗した事例を調査・分析した. ツイートで反論を行うパター ンは，大きく 3 種類に分けられる，1つ目は，発言者への反論であり， 2 つ目は返信先の内容への反論である。そして 3 つ目は，発言者と返信先の内容の両方に対する，いわば複合的な反論である.これら 3 種類の反論の例を以下に示す.

(1) @XXXXXX 偉い学者さんなら、もっともらしい事言ってないで国に話し通すなり、非難勧告するなり、どうにかしろよ。なんにも出来ないなら不用意に被災者の不安煽る様な

Base $\square+$ Structure $\square$ +Con-Exp $\square$ +All

MacroF值

「反論 $\rfloor F$ 值

正答率

図 3 使用する素性による性能変化

## 事言うな。発言者への反論

（2）私が言うのも変ですが水で冷やしている限りメルトダウンはしません。問題が水が送れるか否かです。RT @XXXXXX 水で冷やして「炉心溶融・メルトダウン」を停止できるという原子炉の専門家はいない。内容への反論

(3) @XXXXXX 防護ケース（格納容器のことか？）が万が一破裂しても圧力容器があるので、即炉心が外界に露出ということではない。誤解を生む RT は控えて、RT 元は吟味していただきたい。複合的な反論

データセット $\mathrm{B}$ に含まれる 263 個の反論のうち, 発言者への反論が 81 個, 内容への反論が 137 個，複合的な反論が 45 個であった。それぞれの反論についてどの程度識別することができたのかを評価するため, 図 3 における各特徴を使用した時毎の再現率を図 4 に示す.

発言者への反論については, 返信先の内容に依らない表現が使われることが多いため, 反論表現の抽出が有効である。上記（1）の例では，「不安煽る様な事言うな」という文は内容の影響を受けずに, 反論を表すために広く用いられる。本研究では, 集めた返信ツイートの中からこのような表現を集め，反論表現辞書とした. 反論表現を持つという特徴を使用することで，分類の精度を上げることができる。このことは, 図 4 において, 反論表現を使用した際に再現率が大きく上昇していることから分かる.

次に，内容への反論については，返信先の内容によりツイートに含まれる表現は千差万別であり，内容を理解しなければうまく分類できない。この例では，返信先が「水で冷やしてもメ

図 4 反論の種類毎の再現率

ルトダウンを防げない」という内容であることを理解し，「水で冷やしている限りメルトダウンしない」という主張が反論関係にあることを認識する必要があるが，このような事例を提案手法で分類することは難しい。このような問題を解くためのアプローチとしては，返信先の主張の対象が「水で冷やしてもメルトダウンを防げない」であることを認識し，それに対し，返信の「水で泠やしている限りメルトダウンしない」という主張が対立関係にあることを認識しなければならない。これは, 対象依存の感情分析 (Jiang et al. 2011) や言論マップ (水野他 2011) の矛盾認識で取り扱う事項である。本稿ではそのようなアプローチを取らずに，Twitter 上のネットワークにおける構造的特徴を用いて態度の分類を行っている。図 4 からは, 構造的特徴の利用により，内容への反論の識別数が若干向上していることが読みとれるが，十分な改善とは言えずさらなる検討が必要である.

最後に, 複合的な反論については, 基本的な特徴のみで比較的よく識別できており, 反論表現の利用によりさらに性能が向上している。これは, 複合的な反論の中でも発言者への反論部分から特有の表現をとらえているためである．基本的な特徴のみでよく識別できている理由としては, 複合的な反論はある程度の長さがあり, また定型的な文章で書かれていることが多く, それらに共通する有効な素性が抽出されやすいためと考えられる。

## 5 一般的なツイート間関係認識への拡張

本節では，返信に限らない全てのツイート間の関係認識を行うことを考える，その際，前節までで述べた返信の態度分類を，直接的に返信関係のない一般のツイート間の論述関係分析に応用する手法について述べる。一般に，返信のツイートが全ツイートに占める割合は非常に少ないため, 前節までで作成した分類器をそのまま適用するのは難しい。特に, 反論表現辞書の有効性は低いと考えられる。 反論表現辞書に含まれる表現は，返信先への態度を表す際に利用されることの多い表現であり，返信になっていない一般のツイートに含まれる可能性は低い．

返信の関係にない一般のツイート間に対して4クラスの分類を行うには, その言語的な内容を利用することが考えられる。例えば，ツイート間の反論関係は，含意関係認識課題 (Dagan et al. 2005) に㧈ける文間の矛盾関係 (RTE3 (Giampiccolo, Magnini, Dagan, and Dolan 2007)) に相当する。文間の矛盾関係の認識に取り組んだ Marneffe ら (de Marneffe, Rafferty, and Manning 2011) は，RTE3のテストデータに対して精度 $22.95 \%$, 再現率 $19.44 \%$ 達成した。また, 日本語を対象とした場合, NTCIR9-RITE (Shima, Kanayama, Lee, Lin, Mitamura, Miyao, Shi, and Takeda 2011) 㧍よびNTCIR10-RITE2 において，矛盾関係を含む含意認識課題である MC (multi class) タスクが取り扱われており，RITE2 のフォーマルランにおける矛盾関係認識性能は，精
度 $52.17 \%$, 再現率 $19.67 \%$ が最高性能であった ${ }^{8}$. これらの認識性能が示す通り, 言語的な内容に基づく文間の矛盾関係の認識は容易ではない.

そこで本節では, 返信態度の分類器をツイート間の関係分析に拡張する手法について述べる。具体的には，ツイートペアが与えられた時に，両ツイートおよび両ユーザ，および関連するツイート・ユーザに拡張したネットワークを作り，ネットワーク内に存在する返信関係を分類器で解く。その結果から，元のツイートペアの間の関係を推測する。さらに，後述する文間関係認識を用いて，ツイート間の関係を推測する手法についても述べ，それぞれの分類性能や差異について考察する.

## 5.1 問題設定

一般のツイートの内容や意図は広範囲に渡る。意見の主張に始まり, ニュースなどの拡散, さらに他愛もないつぶやきや独り言の類も多い. これら全てのツイートを整理することはできない. したがって, 整理が完了した際の有用性を考慮し維持しながら範囲を狭めることが必要である。そこで, 3.2 節で定義した, トピックに関連するツイート群を収拾し, それらを整理するタスクを考える。同じトピックに属するッイート間には, そのトピックに対する同意, 反論などの観点から関係を付与できると考えられる．各ツイートがあるトピックに属するか否かを決定する手法については，本稿の手法の対象外であり, 人手で行う.

本節では，同じトピックに属するツイートのペアが与えられた場合に，関係を分類するという問題を解く，分類する関係は，返信の関係分類の際と同じく，「同意」，「反論」，「疑問」，「その他」の四つとする.

同意同様の主張や感情を示すなど, 明確な同意の意図が感じられるもの.

反論対立する主張や感情を示すなど, 明確な反論の意図が感じられるもの.

疑問情報・情報源の要求や, 疑問の吐露など.

その他上記のどれにも分類できないもの.

これらの分類基準は，返信の場合と似ているが全く同じにはならない。前述したように, ッイート間の関係は, トピックに関する主張間の関係としてとらえられる。返信の関係が存在しないツイートペアにおいては，お互いに対する単純な賛成や反対, 感情的な同調や反発などは表れにくい．また，お互いに対する直接的な質問もまず存在しないため，「疑問」はかなり出現頻度が少ないと予想されるが, 存在した場合には重要であると考え, 分類対象の関係に含める. なお, ツイート間のトピックが明らかに異なる場合についても, この4クラスに分類しようとすれば「その他」のラベルを付けることは可能である. しかし, 「その他」のツイートはツイー ト空間の整理には有用でないため, ツイート間のトピックが明らかに異なる事例は除外する.
^{8}$ http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/rite2/doku.php?id=wiki:results
}

## 5.2 同トピックッイートペアのアノテーション

上記のタスクを行うにあたり，正解データを準備する。データは hottoコーパスより集める. まず， 11 個のトピックを用意する。これらのトピックは返信の分類のために集めたときのもの （表 1）の中から選択した，対応するクエリを用いて検索されたツイートのうち， RT 数が上位のものから 30 件ずつ集める. RT 数上位のものから順に集めるのは, それらのツイートは多くのユーザの目に触れるものであり，論述構造を分析・整理する意義が大きいためである．たたし，疑問を呈するツイートの RT 数が上位に来ることは少ないため，この集め方では疑問の関係は少ないデータとなる。クエリは，該当トピックをうまく集められそうなものを選んでいるが，中にはトピックに関連するツイートだけを集めるようなクエリの調整が難しく，実際にトピックに対応するツイートの数は 30 未満になるものもある. トピック, クエリ, トピックに関連するツイートの数を表 6 に示す.

これらの 11 トピックに対し，ペアワイズな全てのツイートの組み合わせを考える。例えば，「イソジンを飲むと放射能対策になる」のトピックに関しては, 27 個のツイートが存在するので，その組み合わせは全部で 351 個ある。これらの組み合わせについて, 前述した4クラスのラベル付けを行う．ラベル付けは，アノテーション経験の豊富な一人のアノテーターの手により行った. アノテーションの結果を表 7 に示す.「同意」の割合が高く，予想した通り「疑問」の割合は非常に少ないことが分かる。また，このアノテーション済のデータを，以降データセット C と呼ぶ.

表 6 一般ツイートペア分類実験の 11 トピック

対応ツイート数とは, 収集用クエリで抽出した RT 数上位 30 件のうち, トピックに対応するツイートの数を指す.

※表中に示されているトピックは, 全て虚偽と確認されており事実ではない.
表 7 トピック毎のアノテーション結果

※表中に示されているトピックは, 全て虚偽と確認されており事実ではない.

## 5.3 ネットワーク拡張に基づく分類手法

同じトピックの中でのツイートペアの関係分類を, 返信関係分類器を用いて行う手法について述べる。大まかな方針としては，直接の返信の関係が見当たらない場合, ツイートやユーザからなるネットワークを拡張し，返信の関係を探す。前節で述べた反論表現辞書などを用いることで，返信関係にないツイートペアに比べ格段に関係が推測しやすい。そして，返信分類器の出力の結果を元のツイートペア間の関係の推測に用いることとする。まず，直接返信の関係になっている場合が最も直接的な経路である（図 5). 図のリンクについている名称は関係を表している。リンク関係には「author」「RT」「返信」の三種類がある。author はツイートとそのツイートの投稿者の間に，RT はツイートとそのツイートをリツイートしたユーザの間に生じる関係である。このケースでは, 前節の分類器の結果をそのまま使用する。分類器の学習には, データセット B の全データ（2690 個）を用いる.

次に，その周囲のツイートやユーザまで拡張したネットワークを考え，考えられる様々な経路で元のツイートペアを結ぶ。その経路内に返信・引用関係が存在する場合，前節で提案した分類器を用いて各クラスのスコアを算出する。最後に各クラス毎にスコアの和を計算し, 最もスコアの高いクラスに分類する。元のツイートペアを結ぶ経路として以下のものを導入する。まず，両ツイートをリツイートしているユーザがいる場合を考える（図 6）．本稿では，リツイー トは同意であるという仮定を置いている。しかしながら，反論の意図を持ってリッイートしている場合もあるため，片方をリッイートしたユーザ数に対し，両方をリツイートしたユーザ数の割合が大きいときほど同意とみなしやすいと考え，aをリツイートしたユーザ集合と bをリツイートしたユーザ集合の間のジャッカード係数を同意のスコアとする. 次に, 片方のツイー

図 5 直接返信のパターン

図 7 他のツイートで返信のパターン

図 6 両方をリツイートするパターン

図 8 片方をリツイート・もう片方に返信のパターン

トの投稿者が，もう片方のツイートに対し他のツイートで返信している場合を考える（図 7）. このケースでは， a-b 間の関係を a1-b 間が表していると考え，スコアには，ロジスティック回帰により求められた各クラス毎の確率値を用いる。 さらに，片方をリツイートしてもう片方に返信しているユーザがいる場合を考える（図 8)。このケースでは, リッイートは同意であるという仮定に基づき, $\mathrm{a}-\mathrm{b}$ 間の関係を $\mathrm{c} 1-\mathrm{b}$ 間が表していると考え, 同様に返信分類器の出力（ロジスティック回帰により求められた各クラス毎の確率値）を用いる.

以上のようなルールは, 要求に応じて拡張が可能である。例えば, aをリツイートしたユーザ $\mathrm{C}$ と bリツイートしたユーザ D の間に返信関係があった場合に, 分類器によるその関係の出力を用いることができる，ただし，ルールを増やすほど精度は下がると考えられるため, 本稿では上記のルールに限定する.

## 5.4 文間関係認識に基づく分類手法

本節では，2 文を与えたときにその間の意味的関係を返す文間関係認識器を用いてツイート間の関係を分類する手法について述べる。文間関係認識の部分課題に位置づけられる含意関係認識は, 前述の通りワークショップが開催されるなど広く研究されている. 含意関係認識課題で取り扱われている関係の種類を以下に示す.

含意一方の文（テキスト $T ）$ を真としたとき，他方の文（仮説 $H$ ）も真であると判断できる文対

$T$ 川端康成は「雪国」などの作品でノーベル文学賞を受賞した

$H$ 川端康成は「雪国」の著者である

矛盾文中の事象が同時に成立し得ない文対
$T$ モーツァルトはザルツブルグで生まれた

$H$ モーツァルトはウィーンで生まれた

その他上記以外の文対

$T$ 川端康成は小説家である

$H$ 川端康成は大阪で生まれた

本稿で取り扱う 4 つの関係とは，含意が同意に，矛盾が反論に対応するが，同意は厳密な含意ではなく, 反論は矛盾しているとは限らない。そこで，水野ら (水野他 2011) の同意, 対立関係を対象とした文間関係認識器を用いる。彼らの定義する同意, 対立関係は, 本稿で定義する同意, 反論関係とほぼ対応する。疑問関係は取り扱えないため, 同意, 反論, その他の 3 種類の関係に分類する.

まず，図 9 を用いて，彼らの手法を簡潔に述べる。次に，本課題のために変更した点について述べる。

言語解析入力された 2 文それぞれに対して, 形態素解析 (Kudo et al. 2004), 係り受け解析 (Kudo and Matsumoto 2002), 述語項構造解析 (Watanabe, Asahara, and Matsumoto 2010), 拡張モダリティ解析 (江口, 松吉, 佐尾, 乾, 松本 2010), 評価極性判定を行う。図 9 では,係り受け構造を文の上下の矢印で示す.

仮説対応部分の同定テキスト中には, 仮説の内容と関連の低い情報も含まれている。そこで, まず，テキスト中で仮説と内容的に対応する部分を同定する．後段の関係分類では，対応する名詞間や述語間の関係を考慮することで, 文間の関係を同定する。テキスト中で仮説に対応する部分の同定は, 文節アライメント, 局所構造アライメント, 文節アライメントの選択という 3 段階で行われる。以下にそれぞれの手続きを示す.

文節アライメント文節中に含まれる内容語の類似・関連性に基づいて文節間に文節アライメントを付与する，文節中の内容語が類似しているとき，それらが含まれる文節間にアライメントを付与する。図 9 では, 「イソジンで $(H)$ 」と「イソジンを

図 9 文間関係認識例
$(T)\rfloor$ が，イソジンという内容語が共通することからアライメントされる.内容語の類似・関連性は，その表層だけでなく, 日本語 WordNet (Bond, Isahara, Fujita, Uchimoto, Kuribayashi, and Kanzaki 2009) や動詞含意関係データベー ス (Hashimoto, Torisawa, Kuroda, Murata, and Kazama 2009)を用いて，意味的な類似度にも基づいて判断される。図 9 において，「防ぐ $(H)$ 」と「回避できる $(T)\rfloor$ は，意味的に類似しているためアライメントされる.

局所構造アライメント文節アライメントによってアライメントされた文節の中には，文全体の意味を考えるとアライメントすべきではない場合がある。例えば，「イソジンを飲んで被曝を防ぐ」と「ワカメの味増汁を飲むと良い」という 2 文を考える． 2 文間で「飲む」が共通しているが，その対象は異なっているため，アライメントすべきではない.

この問題に対して，文中の依存構造および述語項構造を対応付けるのが局所構造アライメントである。図 9 において，文節アライメントされる「被曝を $(H)$-9 被曝を $(T)\rfloor$ と,「防ぐ $(H)$ - 回避できる $(T)\rfloor$ に着目する。これらは $H$ 側， $T$ 側のいずれにも依存構造が存在し, この構造間にアライメントを付与するのが局所構造アライメントである.「イソジンで $(H)$ - イソジンを $(T)\rfloor$ と「防ぐ $(H)$ - 回避できる $(T)$ 」は， $H$ 側には依存構造が存在するが， $T$ 側には直接の依存関係は存

本研究では水野らと同様に，4文節まで介しても良いという上限を設けた.

文節アライメントの選択文節アライメントされた文節対のうち, 局所構造アライメントもされている文節対のみを選択する。

関係分類アライメント結果を入力として，まず，同意および対立と，その他との分類を行い，次に，同意と対立の分類を行う．1つめの分類は，仮説側の文節が全てテキストにアライメントされたかによって判断される. 2 つめの分類について, 対応付けられた述語が,否定の関係にあるか, 評価極性が異なるか, 反義の関係にある場合, 対立に分類され, いずれにも当てはまらないものは同意に分類される。

本研究で対象としている，ツイートデータには，述語間の否定，評価極性，反義に基づいて分類可能な対立文対だけでなく,「〜というのはデマです」や「〜という事実はありません」といった述語の後方での否定・反論も少なくない. そこで, このような表現を否定表現と呼び, 対応付けられた述語よりも後方に否定表現が現われた場合，同意ならば対立に，対立ならば同意に関係を反転させる工程を付け加えた。本研究で利用した否定表現は，「誤り，ねつ造，誇張，嘘,誤報，デマ，今のところない，ソースがありません，事実はありません，根も葉もない噂，根

拠がない，ニュースはない」である。これらは，評価データ以外のツイートから収集した．表 3 に示される反論表現とは，一般ツイート中の表現である点が異なるが，重なる表現も存在する。図 9 において， $T$ 側の「回避できる」は，その後方の「というのはデマだ」という表現によって否定されており，この 2 文は対立関係に分類される。

彼らの文間関係認識手法は, 仮説が単文 (一つの述語といくつかの項からなる文) であることを前提としている。しかし，ツイートに含まれる文は，単文であることは少ない．そこで，まず，トピックと 2 つのツイートの間の関係をそれぞれ同定し，次にこれら 2 つの関係に基づいてツイート間の関係を同定する。このとき，トピックが仮説に，ツイートがテキストに対応する。図 10 に，トピックを用いてツイート間の関係を求める手法を示す。まず，関係を求めたい 2 つのツートに対して, ツイートとトピックとの間の関係を求める。その際, ツイートは，まず文分割され，次に収集用クエリが全て含まれる文のみが選択される。そのような文が複数存在する場合は，一番後ろの一文を選択する。図 10 は，中心にトピック，上下にツイートから選択された文を表している。上側の文はいずれも同意で，下側の文は，一方が同意で，他方が対立に分類されている。最後に，求められた 2 つの関係から，ツイート間の関係を分類する。卜ピックとツイートとの間の関係から導かれるツイート間の関係の組み合わせを，以下に示す.

(1) 2 つの関係のうち 1 つでも「その他」 $\Rightarrow$ 「その他」

(2) 2 つの関係がいずれも「同意」 $\Rightarrow$ 「同意」

(3) 2 つ関係がいずれも「対立」 $\Rightarrow$ 「同意」

（4）２つの関係が異なる，すなわち「同意・対立」または，「対立・同意」 $\Rightarrow$ 「反論」以降，本手法を「文間関係認識手法 1 」と呼ぶ.

ツイート間の関係を直接同定する手法も評価する。まず，文間関係認識手法 1 と同様に，ツイートを文分割し，収集用クエリを含む文を選択する，次に，関係を求めたい任意の 2 ツイー トについて，選択された 2 文間の関係を求める。同定された文間関係は，同意はそのまま同意関係に対応し，対立は反論関係に対応する。以降，本手法を「文間関係認識手法 2$\rfloor$ と呼ぶ.

## ツイートから選択されたー文室内退避十マスクーイソジンで内部被曝は かなり防げるはず

体内被曝予防のためにイソジンを溶かした

水か、昆布を食べられることをお勧めします】 同意同意

## ツイート間関係

イソジンを飲むと放射線対策になる

対立トピック

体内被曝防止のためイソジンなどヨウ素を含むうがい薬を数適溶かした水を飲んでください放射線被曝の予防や治療のために、ヨウ素】反論を含む消毒剤などを飲んではいけません

図 10 文間関係認識手法 1

## 6 一般的なツイート間の関係認識結果

本節では，前節で述べた一般のツイート間の関係認識手法の評価を行う。本研究の目的は,図1のように，ツイート間の論述関係を可視化し，ユーザに情報の「裏」を提示し，情報の価値判断を支援することである。誤分類事例が多いと，正しく情報の裏を取ることができないため, 高い精度を実現することが重要であり，その上で再現率を上げていく戦略をとる。本稿では，論述関係の可視化を実現するために必要な程度の数のツイートに対して，正しく関係分類が行えたかに着目して評価する。また, ネットワーク拡張手法, 文間関係認識手法がそれぞれどのように有効であったかを考察する。

## 6.1 各トピックにおける評価

正解の関係ラベルを付与したデータセット C の各ツイートペアについて, 関係分類実験を行った. ネットワーク拡張手法について, 図 5 ～図 8 に示すいずれのパターンにも当てはまらない場合は，関係を出力しない.

表 8 ツイート間関係分類結果（精度）

} & 同意 & $0.850(17 / 20)$ & $1.000(21 / 21)$ & $1.000(1 / 1)$ \\

※表中に示されているトピックは, 全て虚偽と確認されており事実ではない.
表 9 ツイート間関係分類結果（再現率）

} & 同意 & $0.067(17 / 254)$ & $0.083(21 / 254)$ & $0.004(1 / 254)$ \\

※表中に示されているトピックは，全て虚偽と確認されており事実ではない.

実験結果の精度を表 8 に, 再現率を表 9 に, 全トピックのマクロ平均と併せて示す. N/A は, その関係に分類された事例が存在しなかったことを示す.

ネットワーク拡張手法は，簡単なパターンの追加だけで，分類された事例は少ないものの，直接の返信関係にないツイート間の関係分類を行うことができた。文間関係認識に基づく手法について，一部のトピックについては，多くの事例を高精度で分類できている。いずれの手法でも分類された事例数の少なかったトピックとして，「東大が入学を取り消し」，「埼玉の水道水に異物が混入し危険」などがある.

## 6.2 考察

本節では，まず，ネットワーク拡張手法の分類結果について考察し，文間関係認識手法 1 および 2 との比較を行う。次に，文間関係認識手法 1 と 2 について比較する.

ネットワーク拡張手法について, 図 5 から図 8 の各パターンごとの分類性能を表 10 に示す.表の各列は，各パターンを単独で使用して，ツイート a, b 間の関係を分類した場合の分類精度
表 10 ネットワーク拡張手法の各パターンによる判定の精度

} & $0.917(11 / 12)$ & $0.333(1 / 3)$ & $0.900(9 / 10)$ & $0.667(4 / 6)$ \\

各トピックについて，上の行が同意，下の行が反論関係の分類性能を示し，手法ごとの精度を示す. ※表中に示されているトピックは，全て虚偽と確認されており事実ではない。

を示している。ただし，両方をリツイートするパターン（図6）は，それぞれのツイートをリッイートしたユーザ集合間のジャッカード係数を同意のスコアとするものであるため，閥値 0.01 以上の場合のみ同意と判定することとしている。このとき，直接返信のパターン（図 5）は，返信態度の分類器をそのまま適用した場合と同等である。 反論関係は「福島から避難した子供には教科書が配布されない」に対して 1 件の誤分類が存在するのみであったが，同意関係への分類精度はマクロ平均で 0.953 と高かった。次に，拡張した各パターンの結果について，まず，両方をリツイートするパターン（図 6）について，本研究ではリツイートは同意関係であるという仮定を置いているため，本パターンでは反論関係への分類は行われない．同意関係への分類精度は比較的高く, 本パターンの有効性が示されている。今後は，リツイート後のツイートも参照し，同意関係ではないリツイートも考慮することで，同意関係の分類精度向上，反論関係への分類も行うことが考えられる．次に，他のツイートで返信のパターン（図 7）は，適合する場合が少なかっために，分類された事例も少なかった，分類性能は，反論事例の分類精度が最も高かったが，分類された事例数が少ないことが問題である，最後に，片方をリツイート・もう片方に返信のパターンは，分類された事例は同意・反論とも多かった．分類精度については，
同意関係は，両方をリツイートするパターン・他のツイートで返信するパターンと同程度の精度で分類することができたが, 反論関係の分類精度はあまり高くなかった。

ネットワーク拡張手法の分類性能を向上させるためには，パターンの拡張や，ネットワークを構成するツイートやユーザの増加が考えられる．前者は，ネットワークをより広範囲にわたって探索して，関係を探してくるようにすることによって，分類可能事例を増やす。ただし，ノイズの多いパターンを採用することで精度は下がる可能性が高い。例えば，元のツイート間のパスが長くなるほど，そのリンク関係の信用度も下がると考えられる。本研究で目指すツイー 卜空間の整理は, 大量のツイートをまとめるよりは, 少数でも重要なツイートを高精度で分類,整理することが有効であると考えているので，ルールの拡張は最適点を見つける問題に帰着することになる，一方で，後者の対策である，ネットワーク探索の対象となるツイートそのものを増やすことは有効であると考えられる，処理を適用するツイートを増やすことで，パターンを拡張することなく，新しいリンクが見つかる可能性は高い.

ネットワーク拡張手法と, 文間関係認識手法 1 および 2 を比較して, ネットワーク拡張手法でのみ正しく分類できた事例として,「救援物資の空中投下は法律で禁止されている」の反論事例の一つを以下に示す.

a【デマ 3 3】「日本では物資の空中投下が認められていない」そんなことはありません。

b なんと驚いた情報です! 日本では物資の空中投下が認められていないんだそう！とっくに自衛隊が孤立被災者に実施してると思ってた。これでは本当に孤立者が死んでしまう。救出前にへリで食糧を落として何が悪いんだろう。わたしは今これを知り怒りで全身が震えてます。みなさんリツイートをお願い!

$\mathrm{a}$ ， bのいずれも，「法律」については言及されておらず，さらに a は括弧による引用に対して否定する構造となっていたため, 文間関係認識手法 1,2 のいずれも反論関係に分類できなかった. ネットワーク拡張手法では，片方をリツイート・もう片方に返信のパターン（図8）によって分類された。パターン中の $\mathrm{c} 1$ として使われたツイート，すなわちaをリツイートしたユーザによるツイート bへの返信は全部で 7 ツイート存在した。そのうちの 3 つを以下に示す.

c1 @XXXXX 【お願いします】問題のツイート削除してください!このままでは本当に物資の空中投下が出来ないと誤解されます。物資が遅れている、投下より安全な輸送を優先している、これは事実です。しかしツイッター上では議論がずれてしまってる現状をご理解ください!

@XXXXX このツイートはデマです。すぐに削除してください。情報に正確性の無いものを拡散させないようお願いします。ツイートでの発言も、常識を忘れないで下さい。拡散させたいときは、ちゃんと調べて情報元などをしっかり確認した上でして下さい。迷惑になります。

@XXXXX これデマたそうですね投下始まったそうで”孤立状態の被災者に対しへリコプ

ターを使った食料の投下も始まった” http://www.xxx./xxx.html こんな時にデマ流さないで!

これらのツイートは全て反論であり，他の 4 ツートも全て反論であった。返信の分類器によりこれらを正しく「反論」と分類できたため, 最終的に出力されるスコアも「反論」が最も高く， a, b 間の関係を正しく分類することができた.

次に，文間関係認識手法 1 と 2 の結果について比較する。全体的には, 手法 2 の方が精度, 再現率ともに優れていた. 同意関係について手法 2 の方が優れていた事例について分析したとこ万，2ツイートがいずれも同一の文を引用している事例が大多数であった. 以下に例を示す. ツイート 1 ツイッターもテレビもメディアを扱う人は考えねばならないことがある。誤報について福島・双葉病院患者置き去り報道の悪意。医師・看護師は患者を見捨てたりしていなかった

ツイート 2 記事:福島・双葉病院患者置き去り報道の悪意。医師・看護師は患者を見捨てたりしていなかった一誤報流した新聞は全力で訂正しろ!

ツイート 1 と 2 で, 下線部は共通している。下線部は, これらのツイートが言及している記事のタイトルであり，この共通部分の関係が同意と分類された結果, ツイート間の関係も同意と正しく分類された。手法 1 では，ツイート中にトピックと同意関係にある 1 文が存在しないため，対応できなかった。 反論関係について手法 2 の方が優れていたトピックとして「救援物資の空中投下は法律で禁止されている」があげられる，以下の例では，下線部の関係が対立に分類されたことで, ツイート間の関係が反論に正しく分類された.

ツイート 3 孤立してる被災地に物資が届いていない。不足マップ作って空と陸から支援できないものか？知り合いは徒歩でおにぎりを届けてるらしい。へリで空中投下できると良い。インターネット接続設備も情報のやりとりの為に必須。

ツイート 4 自衛隊が物資の空中投下が出来ないという噂はデマだったのでマスコミのみなさんのへリで孤立した避難場所への物資の空中投下はできないのでしょうか？政府で許可が下りないのなら即非常措置をお願いしたい。

手法 1 で反論関係に分類されるのは，一方のツイート中にトピックに同意する文が含まれ，他

クに関連する文は，対象物である「物資」が省略されており，「法律」に対する言及もなされていないため, トピックに対して同意関係に分類されなかった。そのため, ツイート間の関係もその他に分類された。

一方で, 反論関係について手法 1 の方が優れていたトピックとして「双葉病院の医師が患者を置き去りにした」が挙げられる。 以下の例において, ツイート 5,6 の下線部は, 手法 2 では, ツイート 5 中の「見捨てていません」に相当する表現がツイート 6 に含まれていなかったため,対立関係に分類できなかったが，手法 1 ではトピックとの関係分類において，それぞれ対立，同
意に分類され，反論関係に分類することができた。

ツイート 5 TUF の報道番組が大熊町双葉病院の職員は患者を残して逃げたと報道しましたが違います。事実は職員は一生懸命患者を搬送してから避難しました。これが真実です。私の父は双葉病院の主任の 1 人です。双葉病院の職員は患者を見捨てていません。ご理解ご”..

ツイート 6 福島第 1 原発の 10 キロ圈内にあり避難指示が出た同町の双葉病院で、患者を避難させるため自衛隊が到着した際、病院内は高齢の入院患者 128 人だけで、医師や病院職員らがいなかったことが分かった。最低だよ酷すぎる。この病院から避難所に移送された患者が 14 人も亡くなってる

以上より，手法 2 が有利なトピックは，2つのツイートに類似した表現が含まれる場合であることが分かった．特に，両方のツイートが同じ文を引用し，それに対する意見を述べているようなトピックにおいて顕著であった。一方で手法 1 は，トピックを適切に作文できれば， 2 つのツイートが類似していない場合に有利であることが分かった.

水野らの文間関係認識の問題点は, 複数文同士の関係分類に直接は対応できないことである. そのため，手法 1 および 2 では，文分割を行った。今後は，文をまたぐ照応解析や共参照解析を行うことで，関係分類の精度をより向上させ，再現率も向上させることが考えられる，一般的に文をまたぐ照応解析や共参照解析の実現は難しいが，ツイートを対象とした場合，参照先となる単語が最大でも 140 文字以内に含まれていることを活用することで，問題の難易度を下げられる可能性がある。

## 6.3 論述構造の可視化

今回の実験で得た結果を元に「「イソジンを飲むと放射能対策になる」のトピックに関するッイート空間の論述構造グラフを作成した。作成の手順は以下である。まず，「イソジンを飲むと放射能対策になる」に対応する 351 個のツイートペアに対し，ネットワーク拡張による手法と文間関係認識による手法のそれぞれで関係分類を試みる。1つ以上の手法で「反論」か「疑問」 と識別したツイートペアについてはそれらの関係で結ぶ。関係が結ばれたツイートペアを全て集めたものを，グラフに載せるツイートの集合とする，次に，そのツイート集合内に生じる全てのツイート間のペアのうち， すでに「反論」か「疑問」の関係がついたぺア以外については, 1 つ上の手法で「同意」と識別されたものがあれば，「同意」関係で結ぶ．以上の流れで論述構造グラフを作成することで，「反論」や「疑問」といった重要な関係を抽出しつつ，無闇にツイート数を増やすことのないグラフを得ることができる.

今回の実験結果を元に作成できたグラフを図 11 に示す.

グラフ中の双方向矢印は「反論」, 結合点が丸になっている線は「同意」と分類された関係を表し, 実線はネットワーク拡張による手法, 破線は文間関係認識による手法で分類した関係を

図 11 「イソジンを飲むと放射能対策になる」の論述構造グラフ

表す。なお，図 11 中のツイート間では，どちらの手法でも分類できた例はなかった。ただし， これらの分類結果が誤っていた関係には×印を付与してある。この実験では，「疑問」を識別することはできなかった。なお，図を描くにあたっては，最も多くの関係を持つツイート「イソジン飲まないで! 放射性ヨウ素が集まるのを抑制する効果なし…」を便宜上中心に据えた。

このグラフから以下のことが言える。まず，中心ツイートと，図の左上にある二つのツイー 卜(「甲状腺に問題がない人なら‥」「ちょ，イソジン等内服以外の‥」）は三角形に結ばれているが，これはネットワーク拡張による手法と文間関係認識が相補的に寄与することで実現している。ツイート間の関係を独立に表示するだけでなく，3ツイート以上の相互の関係を示すことで，ユーザにとっての分かりやすさやシステムの信頼性を高められる可能性がある。このように，精度を重視した両手法を組み合わせることで，システムの信頼性を高め，説得力のある論述構造をユーザに提供できる可能性が高まる。 また, 中心のツイートと, その下のツイート (「薄めたイソジンなら OK？‥」) の間の反論関係を取得している点も特徴である. グラフを作る際に集めたツイートは「イソジンを飲むと放射能対策になる」というトピックに関連するッ

イートであり，このトピックに対する立場で言えば，中心のツイートとその下のツイートは反論関係にあるとは言えない。しかしながら，海藻が効果があるかどうかという点で見ればこの二つのツイートは反論関係にあり, 取得したい情報である。このように多様な情報の論述構造を取得するのが，本研究の目指すところである.

現状の課題として，クラス分類を行った関係に対して誤りが多いことが挙げられる。正しく分類されている関係のみを見ることができれば，ユーザは十分な情報を得ることができるが，間違って分類されている関係が混在していると, 情報を取得するにあたり混乱を招くこととなる. より実用性のある論述構造を得るには，分類の精度を高めなければならない。また，「疑問」の関係にあるツイートやURL を含むツイートを取得し，論述構造グラフに組み込むことも目指している.

## 7 おわりに

本研究では，震災時など多様な情報が Twitter 上で氾監するような状況を想定し，ツイート空間の論述構造を解析する構想を示した．多岐に渡るツイートを整理することは容易ではないが，我々はまず返信で表明される態度に着目し，教師あり学習による4クラスへの分類を行った. 反論表現辞書や構造的特徴を用いることで性能を向上できることを示し, 特に重要な論述関係である「反論」の識別性能の $F_{1}$ 値で $0.472,4$ クラス全体の正答率で 0.751 という性能を得た。

続いて，一般のツイート間の論述関係を分類する手法として，ネットワークの拡張による手法と，文間関係認識による手法を比較した，前者は，あるツイート間の関係を間接的に表すと思われるツイートやユーザの関係を探索し，必要に応じて返信の分類器を適用することで，元のツイートペア間の関係を推測する手法である。それに対し後者は，ツイート間の関係を直接言語処理で解く手法であり, 従来研究の含意関係認識器を本稿のタスク用にカスタマイズして使用した. これら二つの手法は相補的に作用することが期待される。実験では，各手法において得意な性質を持つツイートペアの関係分類で高い性能を発揮した他，適用するトピック次第では両手法が相補的に活用され, 有用な論述構造グラフが得られることを示した. 元来 Twitter の持つ強力な情報伝達力を活用するためには，本研究の提案手法は有効であると考えている.

今後の課題としては, 返信の態度分類器の性能をさらに高める必要がある. 具体的には, 反論表現辞書の拡張および, より有効な構造的特徵の開発が必要となる. さらに, より有用な論述構造グラフ作成に向けては, ネットワークの拡張による手法と, 文間関係認識による手法を共に改善させていくことが必要である，具体的には，前者はより有用なヒューリスティックスの実装とそれに基づく広範なネットワークの探索，およびそのためのデータ整備を行う。後者については，複数文同士の関係分類において，文をまたいた照応解析や共参照解析技術を取り
入れることが重要であると考えている.

本研究が, 先の大震災のような危難の中で, Twitter 上の情報活用に一役買うことになれば幸いである.

## 謝 辞

本研究は, 文部科学省科研費 (23240018), 文部科学省科研費 (23700159), および JST 戦略的創造研究推進事業さきがけの一環として行われた。本研究で使用したデータは, 株式会社ホットリンクより提供された.

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## 付録

3.4 節で示した反論表現辞書について，収録した反論表現の一覧を以下に載せる.

表 11 反論表現辞書

## 略歴

大和田裕亮 : 2011 年東京大学工学部電子情報工学科卒業. 2013 年同大学院情報理工学系研究科. 電子情報学専攻修士課程修了. 同年よりヤフー株式会社.

水野淳太：2012 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了.同年より東北大学大学院情報科学研究科研究員. 2013 年より独立行政法人情報通信研究機構耐災害 ICT 研究センター研究員. 博士 (工学). 自然言語処理, 耐災害情報通信の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会各会員.

岡崎直観 : 2007 年東京大学大学院情報理工学系研究科・電子情報学専攻博士課程修了. 同大学院情報理工学系研究科 - 特別研究員を経て, 2011 年より東北大学大学院情報科学研究科准教授. 自然言語処理, テキストマイニングの研究に従事. 情報理工学博士. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.乾健太郎：1995 年東京工業大学大学院情報理工工学研究科博士課程修了. 同研究科助手, 九州工業大学助教授, 奈良先端科学技術大学院大学助教授を経て, 2010 年より東北大学大学情報科学研究科教授, 現在に至る. 博士 (工学).自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL, AAAI 各会員.

石塚満：1971 年東京大学工学部電子卒. 1976 年同大学院博士課程修了. NTT 横須賀研究所, 東大生産研究所 - 助教授, 同大学工学部電子情報・教授,同情報理工学系研究科創造情報／電子情報・教授を歴任し，2013 年東大を退職. 専門は人工知能, Web 知能化, 意味計算, マルチモーダルメディア. 人工知能学会 $\cdot$ 元会長.


# 訂正パターンに基づく誤情報の収集と拡散状況の分析

鍋島 啓太 $^{\dagger} \cdot$ 渡邊 研斗 $^{\dagger} \cdot$ 水野 淳太 $^{\dagger \dagger}$ ・岡崎 直観 ${ }^{\dagger},+\dagger \dagger$ ・乾 健太郎 $\dagger$
}

東日本大震災では,「コスモ石油の懪発で有害物質の雨が降る」などの誤情報の拡散 が問題となった。本研究の目的は, 東本日大震災後 1 週間の全ツイートから誤情報 を網羅的に抽出し, 誤情報の拡散と訂正の過程を分析することである。本稿では, 誤情報を訂正する表現（以下，訂正パターン）に着目し，誤情報を認識する手法を提案する。具体的には, 訂正パターンを人手で整備し, 訂正パターンにマッチするッ イートを抽出する。次に，収集したツイートを内容の類似性に基づいてクラスタリ ングし, 最後に, その中から誤情報を過不足なく説明する 1 文を選択する。実験で は，誤情報を人手でまとめたウェブサイトを正解データとして，評価を行った。ま た，誤情報とその訂正情報の拡散状況を，時系列で可視化するシステムを構築した。本システムにより，誤情報の出現・普及，訂正情報の出現・普及の過程を分析できる． キーワード：Twitter, 誤情報, 訂正, 拡散
## Extracting False Information on Twitter and Analyzing its Diffusion Processes by using Linguistic Patterns for Correction

\author{
Keita Nabeshima $^{\dagger}$, Kento Watanabe $^{\dagger}$, Junta Mizuno ${ }^{\dagger \dagger}$, \\ NAOAKI OKAZAKI ${ }^{\dagger, \dagger \dagger \dagger}$ and Kentaro InUI ${ }^{\dagger}$
}

During the 2011 East Japan Earthquake and Tsunami Disaster, a considerable amount of false information was disseminated on Twitter; for example, after the Cosmo Oil fire, it was rumored that harmful substances will come down with rain. This paper exhaustively extracts pieces of false information from tweets within one week after the earthquake, and analyzes the diffusion of false information and its correction information. By designing a set of linguistic patterns that correct false information, this paper proposes a method for detecting false information. Specifically, the method extracts text passages that match the correction patterns, clusters the passages into topics of false information, and selects, for each topic, a passage explaining the false information most suitably. We report the performance of the proposed method on the data set extracted manually from websites that specialize in collecting false information. In addition, we build a system that visualizes emergences, diffusions, and terminations of a piece of false information and its correction. We also propose a method for discriminating false information from its correction, and discuss the possibility of

alerting against false information.

Key Words: Twitter, False Information, Correction, Diffusion

## 1 はじめに

2011 年 3 月に発生した東日本大震災では, ソーシャルメディアは有益な情報源として大活躍した (野村総合研究所 2011). 震災に関する情報源として, ソーシャルメディアを挙げたネットユーザーは $18.3 \%$ で，インターネットの新聞社 $(18.6 \%)$, インターネットの政府・自治体のサイト $(23.1 \%)$ と同程度である.ニールセン社の調査 (ネットレイティングス株式会社 2011 )によると，2011年 3 月の mixi の利用者は前月比 124\%, Twitter は同 137\%, Facebook 同 127\%であり，利用者の大幅な伸びを示した。

東日本大震災後の Twitter の利用動向, 交換された情報の内容, 情報の伝搬・拡散状況などの分析・研究も進められている (Acar and Muraki 2011; Doan, Vo, and Collier 2011; Sakaki, Toriumi, and Matsuo 2011; 宮部, 荒牧, 三浦 2011). Doan ら (Doan et al. 2011) は, 大震災後のツイートの中で地震，津波，放射能，心配に関するキーワードが多くつぶやかれたと報告している. 宮部ら (宮部他 2011) は, 震災発生後の Twitter の地域別の利用動向, 情報の伝搬・拡散状況を分析した． Sakaki ら (Sakaki et al. 2011) は，地震や計画停電などの緊急事態が発生したときのツイッターの地域別の利用状況を分析・報告している. Acar と Muraki は (Acar and Muraki 2011), 震災後にツイッターで交換された情報の内容を分類（警告, 救助要請, 状況の報告：自身の安否情報，周りの状況，心配）している.

一方で，3月 11 日の「コスモ石油のコンビナート火災に伴う有害物質の雨」に代表されるように，インターネットやソーシャルメディアがいわゆるデマ情報の流通を加速させたという指摘もある。東日本大震災とそれに関連する福島第一原子力発電所の事故では, 多くの国民の生命が脅かされる事態となったため，人間の安全・危険に関する誤情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るにはイソジンを飲め」）が拡散した。東日本大震災に関するデマをまとめたツイー ト1では, 2012 年 1 月時点でも月に十数件のペースでデマ情報が掲載されている。このように， Twitter 上の情報の信憑性の確保は，災害発生時だけではなく，平時においても急務である.

我々は，誤情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るためにイソジンを飲め」）に対してその訂正情報（例えば「放射性物質から甲状腺を守るためにイソジンを飲めというのはデマ」）を提示することで，人間に対してある種のアラートを与え，情報の信憑性判断を支援できるのではないかと考えている。訂正情報に基づく信憑性判断支援に向けて，本論文では以下に挙げる 3 つの課題に取り組む。
^{1}$ https://twitter.com/\#!/jishin_dema
}
東日本大震災時に拡散した誤情報の網羅的な収集：「○○というのはデマ」「○○という事実は無い」など，誤情報を訂正する表現（以下，訂正パターン）に着目し，誤情報を自動的に収集する手法を提案する。震災時に拡散した誤情報を人手でまとめたウェブサイトはいくつか存在するが，東日本大震災発生後の大量のツイートデータから誤情報を自動的，かつ網羅的に掘り起こすのは，今回が初めての試みである，評価実験では，まとめサイトから取り出した誤情報のリストを正解データと見なし，提案手法の精度や網羅性に関して議論する。

東日本大震災時に拡散した誤情報の発生から収束までの過程の分析： 東日本大震災時の大量のツイートデータから自動抽出された誤情報に対し，誤情報の出現とその拡散状況，その訂正情報の出現とその拡散状況を時系列で可視化することで，誤情報の発生から収束までの過程をモデル化する。

誤情報と訂正情報の識別の自動化： 誤情報を訂正している情報を自然言語処理技術で自動的に認識する手法を提案し, その認識精度を報告する。提案手法の失敗解析などを通じて,誤情報と訂正情報を対応づける際の技術的課題を明らかにする。また，本研究の評価に用いたデータは, ツイート ID と $\{$ 誤情報拡散, 訂正, その他 $\}$ のラベルの組として公開を予定しており，誤情報とその訂正情報の拡散に関する研究の基礎データとして，貴重な言語資源になると考えている。

な执, ツイートのデータとしては, 東日本大震陊ワークショップ2において Twitter Japan 株式会社から提供されていた震災後 1 週間の全ツイートデータ（179,286,297ツイート）を用いる.

本論文の構成は以下の通りである。まず，第 2 節では誤情報の検出に関する関連研究を概観し, 本研究との差異を述べる。第 3 節では誤情報を網羅的に収集する手法を提案する。第 4 節では提案手法の評価実験，結果，及びその考察を行う，第 5 節では，収集した誤情報の一部について，誤情報とその訂正情報の拡散状況の分析を行い，自動処理による訂正情報と誤情報の対応付けの可能性について議論する. 最後に, 第 6 節で全体のまとめと今後の課題を述べる.

## 2 関連研究

近年，ツイッターは自然言語処理の分野に打いても研究対象として注目を浴びている。言語処理学会の年次大会では「Twitter と言語処理」というテーマセッションが 2011, 2012 年に企画されていた。また，国際会議のセッションや併設ワークショップにおいても，ソーシャルメディアに特化した情報交換の場が設けられることが珍しくない。このような状況が映し出すように，ツイッターを対象とした研究は数多くあるが，本節ではツイートで発信される情報の真

偽性や信憑性に関連する研究を紹介する。

Ratkiewicz 5 (Ratkiewicz, Conover, Meiss, Goncalves, Patil, Flammini, and Menczer 2011) は, 米国の選挙に関連して, アストロターフィング3や誹謗中傷, 誤情報の意図的な流布を行っているツイートを検出するシステムを提案した. Qazvinian ら (Qazvinian, Rosengren, Radev, and Mei 2011)は，誤情報に関連するツイート群（例えば「バラク・オバマ」と「ムスリム」を含むツイート群）から，誤情報に関して言及しているツイート（例えば「バラク・オバマはムスリムである」）と，誤情報に関して言及していないツイート（例えば「バラク・オバマがムスリムのリーダーと面会した」）を分類し, さらに誤情報に関して言及しているツイート群を, 誤情報を支持するツイートと否定するツイートに分類する手法を提案した. Qazvinian らの研究は，誤情報に関連するツイート群（もしくはクエリ）が与えられることを想定しており, 本研究のように大規模なツイートデータから誤情報をマイニングすることは, 研究対象の範囲外である.

日本では, 東日本大震災時にツイッター上で誤情報が拡散したという問題意識から, 関連する研究が多く発表されている. 白井ら (白井, 榊, 鳥海, 篠田, 風間, 野田, 沼尾, 栗原 2012) は, デマ情報とその訂正情報を「病気」とみなし, 感染症疾患の伝染モデルを拡張することで, デマ情報・デマ訂正情報の拡散をモデル化した，藤川ら（藤川，鍜治，吉永，喜連川 2011）は， ツイートに対して疑っているユーザがどの程度いるのか, 根拠付きで流言であると反論されているか等，情報に対するユーザの反応を分類することで，情報の真偽判断を支援する手法を提案した. 鳥海ら (鳥海, 篠田, 兼山 2012) は, あるツイートの内容がデマかどうかを判別するため, ツイートの内容語と「デマ」「嘘」「誤報」などの反論を表す語の共起度合いを調べる手法を提案した。

梅島ら (梅島, 宮部, 荒牧, 灘本 2011) は, 東日本大震災時のツイッターにおけるデマと, デマ訂正の拡散の傾向を分析することを目標とし，「URLを含むリツイートはデマである可能性が低い」「デマは行動を促す内容, ネガティブな内容, 不安を謆る内容が多い」「この 3 つのいずれかの特徴を持つツイートはリツイートされやすい」等の仮説を検証した. 彼女らのグルー プはその後の研究 (梅島, 宮部, 灘本, 荒牧 2012 ; 宮部, 梅島, 灘本, 荒牧 2012)で, 誤情報のデータベースを構築するために，「デマ」や「間違い」といった訂正を明示する表現を用いることで，訂正ツイートの認識に有用であることを示した. さらに彼女らは, 訂正を明示する表現を含むツイートを収集し, 各ツイートが特定の情報を訂正しているか, 訂正していないのか4を識別する二值分類器を構築した。

これらの先行研究は, ツイートが誤情報を含むかどうか, もしくはツイートが特定の情報を

訂正しているかどうかを認識することに注力しており, ツイート中で言及されている誤情報の箇所を同定することは研究対象の範囲外となっている。したがって, 大規模なツイートデータから誤情報を網羅的に収集する研究は, 我々の知る限り本研究が最初の試みである。誤情報の発生から収束までの過程を分析している研究としては鳥海ら (鳥海他 2012)の研究がある。鳥海らは「ワンピースの作者が多額の寄付を行った」という誤情報をとりあげ，関連するツイートを誤情報の拡散ツイートと訂正ツイートに振り分けて，時系列に基づく深い分析を行った．彼らの手法は「ワンピース，作者，寄付」と共起するツイートを誤情報拡散ツイート，「ワンピー ス，作者，デマ」と共起するツイートを誤情報訂正ツイートに機械的に振り分けるというものであったが，本研究ではツイートの内容を人間が検証することにより，14トピックの誤情報の拡散・訂正状況を詳細に分析する。

## 3 提案手法

本研究では, ツイッター上で拡散している誤情報に対して, 別の情報発信者がその情報を訂正すると仮定し, 誤情報の抽出を行う，例えば，「コスモ石油の爆発により有害な雨が降る」という誤情報に対して, ツイッター上で以下のような訂正情報を含むツイート（以下，訂正ツイー ト）が発信された。

(1)ex1コスモ石油の爆発により、有害な雨が降るという事実はない。

ex2コスモ石油の科学物質を含んた雨が降るというデマが Twitter 以外にも出回ってるので注意を

訂正ツイートは, 訂正表現（下線部）と, その訂正対象である誤情報から構成される。そこで，ツイート中の訂正表現を発見することで，誤情報を抽出できると期待できる．本節で提案する手法の目標は，訂正表現を手がかりとして，ツイート本文から誤情報を説明する箇所を推定する抽出器を構築することである. さらに, 構築した抽出器によって, ツイート集合から誤情報を過不足なく収集したい。

図 1 に提案手法の流れを示す。手順は大きく 4 つに分けられる。まず，ツイート本文に訂正パターン（後述）を適用し, 訂正対象となる部分（被訂正フレーズ）を抽出する（ステップ1）.次に，「昨日のあれ」のように具体的な情報を含まないフレーズを取り除くために，ステップ 2 において被訂正フレーズに含まれやすいキーワードを選択する。同一の被訂正情報を言及しているが，表現や情報量の異なるフレーズをまとめるために，フレーズに含まれるキーワードをクラスタリングする (ステップ 3)，その結果，「コスモ石油」や「イソジン」といった，誤情報の代表的なキーワードを含むクラスタが構築される。図 1 左上の表は, 被訂正フレーズに含まれやすいキーワードが上位に来るよう，クラスタをステップ 2 の条件付き確率（式 1 , 後述） で並べ替えたものである。最後に，ステップ 4 で，各クラスタごとに誤情報を最もよく説明し

ているフレーズを選択する。図 1 右上はステップ 3 で並べ替えたクラスタからフレーズを抽出し，出力された誤情報のリストである。以降では，各ステップについて詳細に説明する.

## 3.1 ステップ1：訂正パターンを用いた訂正フレーズの抽出

ステップ1では, ツイート本文から被訂正フレーズを見つけ出す．被訂正フレーズは，「デマ」 や「間違い」といった表現で, 訂正や打ち消されている箇所のことである. 被訂正フレーズは,「イソジンは被曝を防ぐ」といった単文や，「コスモ石油の火災により有害な雨が降る」といった複文，「うがい薬の件」といった名詞句もある。被訂正フレーズと訂正表現は,「という」や 「のような」といった連体助詞型機能表現で繋がれ, 図 2 に示す構造をとる.

被訂正フレーズに続く表現を，すなわち連体助詞型機能表現と訂正表現の組み合わせを，「訂正パターン」と呼ぶ．例えば，図 2 において，「というデマ」，「といった事実はありません」が訂正パターンである.

被訂正フレーズ中のキーワードと被訂正確率

誤情報の代表フレーズリスト

Step 2: 被訂正フレーズに含まれるキーワードを抽出し被訂正確率を計算 4

ツイート集合

(震災後一週間の全ツイート)

(被訂正フレーズ)

図 1 提案手法の流れ

$
\frac{\text { イソジンは被曝を防ぐ }}{\text { 被訂正フレーズ }}+\underset{\text { 連体助詞型機能表現 }}{\text { という訂正表現 }}+\underset{\text { デマ }}{\text { 流れています }}
$

図 2 被訂正フレーズを含むツイートの構造
表 1 訂正パターン

 \\

イソジンを飲むと被曝予防になるってデマが出回っている $\Rightarrow$ イソジンを飲むと被曝予防になる

コスモ石油の爆発により有害な雨が降るという事実はない

$\Rightarrow$ コスモ石油の爆発により有害な雨が降る

図 3 被訂正フレーズの抽出

全ツイートを形態素解析し，訂正パターンに対して形態素レベルでのパターン照合を行う. マッチしたツイートに対して，文頭から訂正パターンの直前までを被訂正フレーズとして抽出する．被訂正フレーズを漏れなく抽出するには，質のよい訂正パターンを整備することが重要である。そこで，どのような表現が訂正パターンになり得るのかを調べた。具体的には, 既知の誤情報 15 件を含むツイートを検索するようなクエリを考え，そのツイートの内容を確認することにより，訂正パターンを収集・整理した。このようにして得られた訂正パターンの一覧を表 1 に示した．表 1 の訂正パターンのいずれかを含むツイートに対して, 文頭から訂正パター ンの直前までを被訂正フレーズとして抽出した例を図 3 に示した. 図 3 の下線部が訂正パター ンである.

## 3.2 ステップ $2:$ キーワードの抽出

前節で抽出された被訂正フレーズには，「昨日のあれ」のように具体的な情報が提示されていないフレーズも含まれている。これらは誤情報としては不適切であるため, 取り除く必要がある.そこで, 被訂正フレーズ中の名詞句が訂正情報中に偏って出現しているかどうかを調べる. ここで分析の対象とする名詞句は，単名詞および名詞連続に限定する．具体的には，ある名詞句がツイートで言及されるとき，その名詞句が被訂正フレーズに含まれる確率（条件付き確率） を算出する．被訂正フレーズ中には頻出し, その他のツイート中では出現頻度の低い名詞句は,被訂正時にのみ頻出することから, 誤情報のキーワードとなる名詞句である可能性が高い。逆に, 被訂正フレーズ以外でも頻出する名詞句は, 一般的な名詞句であり, 誤情報のキーワードとなる可能性は低い.「昨日のあれ」の「昨日」や「あれ」は，被訂正フレーズ以外でも頻出す

るため，一般的な名詞句であると判断できる.

フレーズ中の名詞句 $w$ が誤情報のキーワードらしいかどうかを, 式 1 によって計算する.ここで，Dは訂正フレーズ集合を表す.

$
P(w \in D \mid w)=\frac{P(w \in D)}{P(w)}=\frac{w \text { が訂正パターンを伴って出現するツイート数 }}{w \text { を含むツイート数 }}
$

このように求めた条件付き確率が高い上位 500 個を，キーワードとして選択する。ただし， コーパス中での出現頻度が極端に低い名詞句を除くため，コーパス全体での出現回数が 10 回以上かつ, 被訂正フレーズ集合での出現回数が 2 回以上の名詞句のみをキーワードとして認定する.また，ひらがなや記号が半数以上の名詞句（例えば「○○町」）はキーワードとして不適切と考え，キーワードから取り除いた。

## 3.3 ステップ $3:$ キーワードのクラスタリング

被訂正フレーズには，「コスモ石油の火災により有害物質を含む雨が降る」と「コスモ石油の爆発は有害だ」のように，同一の被訂正情報を言及しているが，表現や情報量の異なるフレー ズが含まれている。誤情報を過不足なく抽出するために，これらをまとめる必要がある。そこで，ステップ 2 で抽出されたキーワードを，同一の被訂正情報を説明するキーワードがまとまるようにクラスタリングする。

クラスタリングにおけるキーワード間の類似度計算では，キーワードと文内で共起する内容語（名詞，動詞，形容詞）を特徴量とした文脈ベクトルを用いた。これは，周囲に同じ単語が表れていれば，2つのキーワードは類似しているという考えに基づく．文脈べクトルの特徴量には，各単語との共起度合いを表す尺度である自己相互情報量 (PMI) を用いた。この値が 0 以上の内容語を文脈ベクトルの特徴量に加えた。各文脈ベクトルの類似度はコサイン類似度によって計算した。クラスタリング手法は，階層クラスタリングの一種である最長距離法を用いた.今回のデータでは，類似度の間値を 0.2 に固定してクラスタリングを行ったところ， 500 個のキーワードから 189 個のクラスタが得られた.

得られた各クラスタに対し, 式 1 の示す確率が最も高いキーワードを代表キーワードとする.代表キーワードは, クラスタの誤情報を説明するために最も重要なキーワードであると考える.

## 3.4 ステップ $4:$ 代表フレーズの選択

クラスタごとに被訂正フレーズを抽出し, 誤情報として出力する。誤情報に相応しい被訂正フレーズは，誤情報を過不足なく説明できるような一文である。例えば，以下の例では， bは説明が不足しており，cは壳長な情報が含まれているため，aを誤情報として出力したい.

（2）aココス石油の火災により，有害物質を含む雨が降る

c コスモ石油が爆発したというのは本当で，有害な雨が降るから傘やカッパが必須らしい

このような選択を可能にするため，内容語の種類と含有率に着目する.

まず，代表キーワードを含む被訂正フレーズを誤情報の候補として抽出する．次に，この候補の中から誤情報の内容を過不足なく説明するものを抽出する。文書自動要約における重要文抽出の考えから，前段で用いたキーワードとよく共起する内容語を多く含むものは，より重要な文であると考えられる。そこで，共起度合いを自己相互情報量 (PMI) で計る。

$
\operatorname{Score}_{p}(s, t)=\sum_{w \in C_{s}} \operatorname{PMI}(t, w)
$

$s$ は被訂正フレーズ, $t$ は各クラスタの代表キーワード, $C_{s}$ は $s$ 中の内容語の集合を表す.ここで, 内容語とは被訂正フレーズに含まれる名詞, 動詞, 形容詞とする。この式により, 誤情報クラスタを代表するキーワードと共起性の強い内容語を多く含むフレーズに対して，高いスコアが付与される。

しかし, この式では, 被訂正フレーズに含まれる内容語の数が多い, 長い文ほど高いスコアが付与されてしまう。そこで，代表キーワードを含む文の中でも，典型的な長さの文に高いスコアを付与し，短い文および長い文に対して低いスコアを与える補正項を用いる。

$
\operatorname{Score}_{n}(s, t)=\operatorname{hist}\left(\operatorname{len}_{s}, t\right)
$

$\operatorname{len}_{s}$ は被訂正フレーズ $s$ の単語数を示す. $\operatorname{hist}(l, t)$ は, 代表キーワード $t$ を含み, かつ単語数が $l$ である文の出現頻度を表す.

最終的なスコアは, 式 2 と式 3 を乗算したものとする（下式．

$
\text { Score }(s, t)=\text { Score }_{\mathrm{p}} * \text { Score }_{n}
$

最後に, 各クラスタから式 4 のスコアが最も高いフレーズを一つずつ選択し, 誤情報として出力する.

## 4 実験

評価実験では, 東日本大震災時のツイートデータを用いて，誤情報の抽出を行い，その精度と再現率を測った. 抽出された誤情報を, その代表キーワードの式 1 で並べ替え, 上位 100 件を評価対象とした，考察では，ツイートデータから抽出できなかった事例や，誤って抽出された事例を分類し，今後の対策について述べる。

## 4.1 データセット

誤情報の抽出元となるコーパスには, 東日本大震災ビックデータワークショップで Twitter Japan から提供された 2011 年 3 月 11 日 09:00 から 2011 年 3 月 18 日 09:00までの日本語のツイートデータ 179,286,297ツイートを利用した. このデータのうち, リツイート（自分の知り合いへのツイートの転送）は単順に同じ文が重複しているだけであるため, 取り除いた。

## 4.2 正解データ

東日本大震災の際に発信された誤情報を網羅的にまとめたデー夕は存在しない．評価実験の正解デー夕は，誤情報を人手でまとめた以下の 4 つのウェブサイトに掲載されている事例を利用した。

（1）絵文録ことのは「震災後のデマ 80 件を分類整理して見えてきたパニック時の社会心理」 5

(2) 荻上式 BLOG「東北地方太平洋沖地震, ネット上でのデマまとめ」6

(3) 原宿・表参道.jp 地震のデマ・チェーンメール7

(4) NAVER まとめ注意！地震に関するデマ・チェーンメールまとめ8

以上の 4 サイトに掲載されているすべての事例のうち, Twitter データの投稿期間内（2011 3/11 09:00 から 2011 3/18 09:00 まで）に発信されたと判断できる事例は 60 件存在した. この 60 件の誤情報を正解データとした。作成した正解データの一部を以下に列挙する.
- 関西以西でも大規模節電の必要性
- ワンピースの尾田栄一郎さん 15 億円寄付
- 天皇陛下が京都に避難された

・ ホウ酸を食べると放射能を防げる
- 双葉病院で病院関係者が患者を置き去りにして逃げた
- いわき市田人で食料も水も来ていなく餓死寸前
- 宮城県花山村が孤立
- 韓国が震災記念 $\mathrm{T}$ シャツを作成

・ 民主党がカップ麺を買い占め

## 4.3 評価尺度

抽出された誤情報の正否は, 同等の内容が 60 件の正解データに含まれるかどうかを一件ずつ人手で判断した。また, 正解データに含まれていないが，誤情報であると判断できるものもあ
^{5}$ http://www.kotono8.com/2011/04/08dema.html

6 http://d.hatena.ne.jp/seijotcp/20110312/p1

7 http://hara19.jp/archives/4905

 }^{8}$ http://matome.naver.jp/odai/2130024145949727601

る. そこで抽出された情報が正解デー夕に含まれなかった場合は, 関連情報を検索することで, その正否を検証した。

本研究の目的は, 出来るだけ多くの誤情報を抽出し, 人に提示することにある. しかし人が一度に見ることのできる情報には限界があり，出来るだけ多くの誤情報を人に提示するには，提示する誤情報の中にある，朵長な誤情報を取り除きたい。この目的のため，抽出した誤情報のうち，同じ内容と判断できるものが複数ある場合は，正解は一つとし，他の重複するものは不正解とした。また，日本語として不自然なものも不正解とした.

提案手法はスコアの高い順に $\mathrm{N}$ 件まで出力可能であるため， $\mathrm{N}$ をいくつか変化させたときの精度 @N, 再現率 $@ N, F$ 值 $@ N$ にって評価した，精度には，正解データに含まれるかどうかで判断したもの（精度@N $(60$ 件 $)$ ) と, 人手により検証を行ったもの（精度@N (人手検証)）を用意した。また，人手による検証に加え，重複を許した場合（精度 $@ \mathrm{~N}$ (重複)）も評価に加えた.この評価を行うことで，目的の一つである「誤情報抽出」がどの程度達成されているかを知ることができる。それぞれは以下の式で表される。

精度 $@ N(60$ 件 $)=\frac{N \text { 事例のうち, } 60 \text { 件の誤情報に含まれる事例数（重複を除く）}}{N}$

精度 $@ N($ 人手検証 $)=\frac{N \text { 事例のうち, 人手で誤情報と検証された事例数（重複を除く）}}{N}$

精度 $@ N($ 重複 $)=\frac{N \text { 事例のうち, 人手で誤情報と検証された事例数（重複を許す）}}{N}$

$
\begin{gathered}
\text { 再現率 } @ N=\frac{N \text { 事例のうち, } 60 \text { 件の誤情報に含まれる事例数（重複を除く） }}{\text { 正解の誤情報の数（60 件） }} \\
F \text { 値 } @ N=\frac{2 * \text { 精度 } @ N(60 \text { 件 }) * \text { 再現率 } @ N}{\text { 精度 } @ N(60 \text { 件 })+\text { 再現率 } @ N}
\end{gathered}
$

## 4.4 実験結果

評価結果を表 2 に示す。 $\mathrm{N}$ が 100 のとき，提案手法が抽出した情報のうち， 60 件の正解デー

表 2 実験結果

夕にも含まれる情報は 31 件であった. さらに，正解デー夕には含まれないが，誤情報と判断できる事例が 23 件存在したことから，提案手法は $54 \%$ の精度で誤情報を抽出できた.

次に，上位 $\mathrm{N}$ 件に限定しない場合の再現率について述べる。「上限 $(\mathrm{N}=189) 」$ は 500 個のキー ワードをクラスタリングし得られた 189 個のクラスタから, 代表フレーズをすべて出力した時の再現率であり，「上限（クラスタなし）」は，提案手法ステップ1で収集された被訂正フレーズ集合約 2 万件をすべて出力した時の再現率である.「上限 $(\mathrm{N}=189)$ 」は，キーワードを 189 個に絞った時の, ランキング改善による性能向上限界を表すに対し, 後者はキーワードの選択, ランキング, クラスタリング改善による性能向上限界, つまり訂正パターンに基づく抽出手法の限界を表す。被訂正フレーズ集合の段階でカバーされている 50 件は, キーワードの選択やクラスタリングなど, 後段の処理を改善することで抽出できる可能性があるが, 残る 10 件は, 訂正パターンに基づく抽出手法の改善が必要となる，難解な事例である。

## 4.5 考察

本節では, 評価結果の誤りを分析する。抽出された誤情報の上位 100 件のうち, 31 件は正解データに含まれていたが，残りの 69 件は正解データに含まれていなかった。そこで，不正解データに対する誤判定の原因を調べたところ， 8 種類の原因に分類できた. 表 3 に理由と件数を示す.

(a)から (d) は, 明らかに誤抽出と判断できる事例である. (e) と (f) は, 正解デー夕の構築に用いた 4 つの誤情報まとめサイトに揭載されてはいなかったが， ウェブ上で調べることで，明らかに誤情報であると認められる事例である。(g) と (h) は, 人手でも誤情報であるかを判断できない事例である.

以下でそれぞれの詳細と，改善案を述べる。

表 3 精度に対する誤り分析

(a) キーワード抽出による誤り

代表キーワードが誤抽出につながったと考えられる事例である．以下に例を示す．括弧の中は，選定に利用した代表キーワードである.

(3) 陰謀論とか、「悪意の行動があった」とかいうデマを信じる人って（悪意）

「善意」や「悪意」といった単語は, 元々「デマ」などの訂正表現の周辺文脈に出現しやすい単語であるため, 条件付き確率 (1) が高く, キーワードとして選ばれた. しかし, 特定の誤情報に関連するキーワードではないため，上記の例のように，具体性に欠ける被訂正フレーズが誤情報として抽出された。このようなキーワードは, 誤情報の拡散時に限らず，通常時から訂正表現と共起すると考えられる。そこで対策として, 被訂正フレー ズに含まれる確率（式 1）を使用するのではなく，通常時の共起度合いを組み込むことで，改善が望めると考えらる。

(b) クラスタリングによる誤り

抽出された誤情報上位 100 件のうち, 同じ内容と判断できる誤情報が重複している事例である。例を以下に示す。括弧の中は，選定に利用した代表キーワードである。

（4）市原市のコスモ石油千葉製油所 LPG タンクの爆発により, 千葉県, 近隣圈に在住の方に有害な雨などと一緒に飛散する（コスモ石油千葉製油所）

千葉県の石油コンビナート爆発で, 空気中に人体に悪影響な物質が空気中に舞い

雨が降ると酸性雨になる（石油コンビナート爆発）

これはステップ 3 でクラスタリングを行ったとき，同じクラスタに分類できなかったため, 重複として表れた。誤情報検出の目的は達成できているものの, 壳長な誤情報を抜き出しているため厳しめに評価して不正解とした。キーワードのクラスタリングには, 被訂正フレーズの中で共起する単語を素性としているが，素性に表層の情報を加えることで，誤りを減らすことができると考えられる。

(c) 内容が不正確な情報

抽出された誤情報の内容が, 誤情報を説明するのに内容が不足していると思われる事例である。 以下に例を示す.

(5) 餓死者や凍死者が出た.

正解データの中には「いわき市で餓死者や凍死者が出た」というものが存在するが，それと比べると具体性に欠けているため, 不正解とした。より的確な候補を抽出するには,候補が多いほど作成したパターンの精度や再現率を考慮した選定が必要である。

(d) 正しい情報

誤情報として抽出されたが，事実を確認したところ，誤情報ではなかった事例である，以下に例を示す.

(6) 東京タワーの先端が曲がった

この例に関連するツイートを観察したところ，根拠とされる写真を提示されても信じてもらえないほど，突拍子のない情報として扱われていた。そのため，訂正ツイートが多く投稿されたようである。提案手法は訂正の数が多い情報ほど，ランキングが上位になる仕組みになっているため, この事例は誤って抽出された。本研究の目的は「誤情報の抽出」であることを考えると， (a) から (c) の誤りに比べ，深刻な誤りである。しかし，始めは誤情報として疑っていたユーザーの中には，誤情報出なかったことを知り，以下のようなツイートをしている人も存在した。

(7) 東京タワーが曲がったってデマじゃなかったんた

東京タワー曲がったとかデマだと思ったら本当だった

このように，訂正を訂正しているツイートも存在し，二重否定を判別することが出来れば, この問題の改善につながると考えられる.

(e) まとめサイトに掲載されていない誤情報（過去）

これは誤情報まとめサイトに掲載されていないが, 人手で検証したところ, 誤情報と判別された事例である。その中でも今回利用したツイートコーパスの期間より前の事象に関する誤情報である。以下に例を示す。

（8）関東大震災の時「朝鮮人が井戸に毒を入れた」というのはデマだったはず阪神淡路大震災は三時間後に最大の摇れが来たというのは誤った情報のようです。

明治 43 年（1910 年）にハレー彗星が大接近した時、地球上の空気が 5 分間ほどなくなるというデマが一部で広まり, ‥

上記の例は訂正ツイートであり，下線部は被訂正フレーズとして抽出された部分である.一度過去に誤情報として認識されたことは間違いないが，人々に悪影響を与える可能性があり，誤情報として抽出し，拡散・訂正の動向を監視する必要がある.

(f) まとめサイトに掲載されていない誤情報（現在）

これは誤情報まとめサイトに掲載されていないが，人手で検証を行ったところ，誤情報と判別された事例である。その中でも今回利用したツイートコーパスの期間中に発生した誤情報である。以下に例を示す。

(9) VIP で韓国の救助犬 1 匹が逃亡

巷説にある遺体には感染症のリスクがある

(g) 未来予測

(h) の真偽不明の事例のうち, 未来に起こりうる事象について述べたものを抽出した事例である。以下に例を示す。

(10) 福島で核爆発が起こる

富士山が噴火する
未来に起こりうる事象である以上, 現時点での真偽は不明である，抽出されたものの多くは，上記の例のように人々の不安を謆る情報であり，パニックを防ぎたいと思い訂正ツイートを発信した人が多かったため，抽出されたと考えられる。

(h) 真偽不明

複数のウェブサイトを検索して検証を行ったが，誤情報かどうかを判別できなかった事例である。以下に例を示す。

(11) サントリーが自販機無料開放

築地で魚が余っている

次に，正解データにある誤情報 60 件のうち, 抽出されなかった誤情報 29 件についても同様に原因を調査したところ，3つに分類できることが判明した． 3 つの原因の件数と割合を表 4 に示す.

(i) 訂正パターンで候補を抽出できなかったもの

今回作成した訂正パターンでは，抽出できなかった誤情報である。「仙台市三条中学校が中国人・韓国人が 7 割の留学生の心ない行動で避難所機能停止」という誤情報に対して,以下のようなツイートが数多く存在した.

（12）コレ本当？RT @XXXXX 今, 祖母と叔母に確認. 何と仙台市の三条中学校の避難所，閉鎖！避難所用救援物資を根こそぎ，近隣の外国人留学生（中国韓国で七割強）が運び出してしまい，避難所の機能停止だそうです。

上の例では, 明示的に誤情報だと否定している人は少ないが，元のツイートコメントする形で，その情報を疑っている人は多かった。このことから, 改善案とし訂正パターンのみではなく，懐疑を表す表現も利用できるのではないかと思われる。

(j) 訂正パターンで抽出できたが，クラスタリングによる誤り

訂正パターンにより候補の抽出はできたが，クラスタリングにより，誤って他の誤情報に含まれた事例である。しかし, 全体に比べ, 事例数が少ないため, それほど問題ではないと思われる。

(k) 訂正パターンで抽出できたが，ランキング外訂正パターンにより候補を抽出できたが，条件付き確率が低かったため，キーワードと

表 4 再現率に対する誤り分析

して抽出できなかった事例である。例えば，「東京電力を装った男が表れた」という誤情報では, 「東京電力」というキーワードは誤情報以外の話題でも頻出したため, 条件付き確率が低くなった。対策としては，キーワード単独をスコアリングするのではなく，被訂正フレーズそのものをスコアリングするような手法が必要である.

## 5 誤情報の拡散状況の分析

本節では, 誤情報がどのように発生し, 拡散・収束していくかを分析する。誤情報およびその訂正情報の拡散状況を時系列で可視化することで, 誤情報の拡散のメカニズムを詳細かつ系統的に分析する. 分析対象とする誤情報は, 将来的には自動抽出結果を用いる予定だが, 「東日本大震災の誤情報の拡散状況を正しく分析する」という目的から，誤情報であると確認できた事例のみを用いた。

本節で想定しているシナリオは以下の通りである。前節までの手法で, ツイート空間上で誤情報と考えられているフレーズ（例えば「コスモ石油のコンビナート火災に伴い有害物質の雨が降る」）を抽出できる。この誤情報がどのように発生・拡散し，その訂正情報がどのように発

図 4 誤情報拡散状況システム
生・拡散したのかを調べるため, このフレーズの中からキーワードを選び, ツイート検索システムへのクエリ（例えば「コスモ石油 AND 有害物質」）とする。このクエリを用いてツイートを検索すると，誤情報を拡散するツイート，誤情報を訂正するツイートが混ざって得られる。そこで，本節ではツイートを誤情報の「拡散」と「訂正」の 2 グループに自動分類する手法を提案する。図 4 は実際に作成した，誤情報の拡散状況を提示するシステムである。このシステムの処理をリアルタイム化すれば，被訂正情報から抜き出したキーワードを誤情報の監視クエリとし，誤情報の拡散・訂正状況をモニタリングしたり，誤情報を発信した（もしくは発信しようとしている）者に，訂正情報の存在を通知することができる.

本節で提案する手法で「拡散」「訂正」ツイートの分類精度を測定するため, 14 件の誤情報に関して，正解データを作成した。この正解データを利用すれば，提案手法の性能を評価できるだけではなく，誤情報の拡散・訂正状況を精緻に検証し，誤情報の発生から収束までのメカニズムをモデル化することができる。最後に，自動手法の失敗解析を通じて，誤情報と訂正情報を対応づける際の技術的課題を述べる。

## 5.1 訂正表現による誤情報と訂正情報の自動分類

与えられたツイートに対して，誤情報の「拡散」もしくは「訂正」に分類する手法を，順を追って説明する。まず，前節までの手法で獲得した誤情報に関連するツイートを集める。ツイー トの収集には本研究室で開発されたツイート全文検索システムを用いる。誤情報に関連するツ

表 5 訂正情報を認識する精度

 & 尾田栄一郎 & 170 & 134 & 7 & 0.902 & 1.000 & 0.949 \\

イートを収集するために，獲得した誤情報（例えば「東大が合格者の入学取り消し」）を適切なクエリ（例えば「東大 AND 入学」）に変換する。

次に検索によって得られた全ツイートを誤情報と訂正情報とに分類する。分類には「デマ」や 「風説」などの訂正表現を含むツイートを「訂正情報」とし, 含まないものを「訂正情報ではない」ツイートとする．訂正表現は震災時のツイートを読みながら， 121 個用意した.

検索で得られるツイートの中には，「誤情報」や「訂正情報」とは関係の無い「その他」のツイートが存在するが，後述する正解データの割合を示した表 5 から分かるように，「その他」の割合は少ない。そこで本節では「訂正情報ではない」ツイートは誤情報の「拡散」ツイートとして見なす.

## 5.2 実験と評価

本手法の認識精度を評価するため, 14 件の誤情報に関連するツイート群を検索し，それらのツイートを「誤情報」「訂正情報」「その他」の手作業で分類し，正解データを作成した。評価対象の誤情報は, 人手での作業の負荷を考慮して 14 件とした。関連するツイート 5,195 件のうち, 誤情報ツイートが 2,462 件, 訂正情報ツイートが 2,376 件, その他のツイートが 357 件であった（表 5). 評価対象として 14 件の誤情報は, 第 3.4 節で定義した条件付き確率（式 1 ）が高いものから誤った事例を人手で除き，順に選んだ。今回の実験では被リツイート数の多いツイートを優先的に採用し, 手作業による分類のコストを下げた 9.

なお，評洒対象のツイートは誤情報や訂正情報に関するものと仮定しているので，「その他のツイート」は評価の対象外とする。

表 5 に，提案手法が訂正情報を認識する精度（再現率・適合率・F1スコア）を示した。この評価では，リツイートは削除し，オリジナルのツイートのみを評価対象としている．表 5 にると，ほとんどの誤情報について高い適合率が得られた。適合率が高いということは「デマ」などの訂正表現を含むツイートは，かなりの確度で訂正情報と見なせるということである．「デマ」 という語を伴って誤情報の拡散を行うことは, 通常では考えにくいので, これは直感的に理解できる結果である。これに対し, 再現率はユーザが誤情報の訂正のために,「デマ」などの訂正表現をどのくらい使うのかを示している，再現率が高いということは，誤情報の訂正情報のほとんどが「デマ」等の表現を伴うということである（例えば，以下のツイートを参照).

【拡散希望】トルコが日本に 100 億円の支援をするという内容のツイートが出回ってますが，誤情報だということです。情報を発信した本人が誤りだと言ってます.以上の結果から，訂正表現のマッチングに基づく提案手法でも，かなりの精度で誤情報の「拡散」と「訂正」のツイートを分離できることが示された.

しかし，量は少ないものの，訂正表現を含む誤情報拡散ツイートも見受けられる.

万が一原発から放射能が漏れ出した際, 被爆しない為にイソジンを $15 \mathrm{cc}$ 飲んでおいて下さい! 原液です! ガセネタではありません，お医者さんからの情報です。これは RTではないので信じてください!

このツイートでは，「ガセ」という訂正表現を含んでいるが，「ガセ」をさらに否定しているので，二重否定により誤情報の拡散ツイートと解釈できる.

さらに，訂正表現を用いずに誤情報を否定するツイートも存在する.

千葉のコスモ石油のタンク爆発事故で中身の有害物質が雲に付着して降ってくるというツ

イートをよく見かけますが、公式サイトでタンクの中身が LP だったので火災で発生した

大気が人体に及ぼす影響はほとんどないみたいです。

このツイートでは,「デマ」「嘘」などの訂正表現は一切使われていないが, 誤情報の内容（「コスモ石油の火災により有害物質の雨が降る」）を訂正するツイートであると判断できる。このようなツイートを訂正ツイートと認識するためには，深い処理（例えば，「タンクの爆発事故」による「人体に及ぼす影響はほとんどない」と解釈する）や，ツイートやユーザ間の関係（例えば，このツイートを RTしているユーザが，訂正表現を用いてた別の訂正ツイートを RTしている，等の手がかり）を用いる必要がある.

## 5.3 誤情報の拡散状況の分析

本研究において構築した正解データを分析すれば，様々な誤情報の拡散状況を調べることができる。そこで，誤情報の「拡散」ツイートと「訂正」ツイートの数を，それぞれ一定時間おきに折れ線グラフにプロットし，誤情報の拡散状況を可視化するシステムを開発した。可視化にはクロス・プラットフォームかつブラウザ上で利用できる Google Chart Tools を用いた。デモシステムでは, 各時点でどのようなツイートが拡散していたのか, ツイート本文を閲覧できるようになっている，なお，グラフにプロットするツイートの数はリツイート数も考慮し，ツイート空間上での情報の拡散状況を表した.

14 件の誤情報に対して, 正解データからプロットされたグラフを観察すると, 誤情報の拡散状況は, 以下の 2 つの要素で特徴付けらることが分かった。

ツイートの量の違い： 誤情報ツイート数と訂正ツイート数のどちらが多いか.

収束時間の違い： 誤情報の収束が遅いか速いか10。

この 2 つの要素の組み合わせにより，誤情報の拡散状況を 4 つにタイプ分けした。（表 6 , 図 5 参照)

表 6 拡散状況のタイプ

 \\

図 54 種類に分けられる拡散状況

誤情報優勢・短時間収束型： 例えば，「サーバールームで身動きが取れない」という誤情報では，人間の危険や不安を伝えているため，誤情報を見たユーザが善意でツイートを拡散する傾向にある。このように，助けを求めたり，不安を煽るなどの情報は拡散しやすく，情報が間違いである場合は，訂正情報よりも誤情報の拡散ツイートの方が多くなりやすい. さらに，情報の発信者がジョークとしてつぶやいた情報や，情報の裏を検証することで真偽性を判定しやすいもの，救助などで緊急性を要するものは，短時間収束型になる傾向がある．他には，「阪神大震災では 3 時間後に最大の摇れが来た」などの誤情報が， このカテゴリに分類される.
誤情報優勢・長時間拡散型： 例えば，「支援物資の空中投下は法律で認められていない」という誤情報は，緊急性を要するものではあったが，真偽性を判断する情報源や専門家の数が少ないため，結果として誤情報が長く拡散する傾向にある．同じカテゴリの誤情報には，「イソジンを飲んで放射線対策」などが挙げられる。このカテゴリの誤情報は，長期間にわたって拡散し，訂正情報の数も少ないため，情報技術での対応が最も期待されるカテゴリであると考える.

訂正情報優勢・短時間収束型： 例えば，「被災地の合格者が期限までに書類を提出できないと東大の入学が取り消される」という誤情報は, このカテゴリに属する。このカテゴリの誤情報は，誤情報を否定する情報源がウェブ等に存在する等で，訂正が容易であったと考えられる。また，誤情報を否定する情報がすでにウェブ上に存在するか，否定情報が発表されるまでの期間が短いため，誤情報が短時間で収束した。他には，「阪神大震災時にはレイプが多発」など，既にソースがある誤情報がこのカテゴリに属する。

訂正情報優勢・長時間拡散型： 例えば,「コスモ石油の爆発で有害な雨が降る」という誤情報は, コスモ石油や厚生労働省などの信頼性の高い情報源から訂正情報が流れたため, 訂正情報が優勢となった，たた，訂正情報の公式発表が遅れたため，誤情報の収束までの時間が長くなった，また，誤情報の内容に緊急性が無い場合（例えば「トルコが 100 億円寄付」）も，長時間拡散型になりやすい.

このように，誤情報の拡散と訂正のメカニズムは，情報の緊急性や真偽の検証に必要な情報の入手性・信憑性により，様々であることが分かった。

## 6 おわりに

本研究では, 誤情報を訂正する表現に着目し, 誤情報を自動的に収集する手法を提案した，実験では，誤情報を人手でまとめたウェブサイトから取り出した誤情報のリストを正解データと見なして評価を行ったところ, 出力数が 100 件のとき正解データの約半数である 31 件を収集することができた．これは抽出した情報 100 件の約 3 割であるが，残り 69 件の中には，まとめサイトに掲載されていない誤情報も 23 件あり， $54 \%$ の精度で誤情報を抽出できた。また，収集された誤情報の中に真実の情報が含まれていると深刻な問題であるが，誤って抽出された事例の多くは，内容の重複する誤情報や真偽不明の事例であり，特に問題である真実の情報は 100 件のうち 1 件と非常に少なく, 提案手法は誤情報の自動収集に有用であることを示した.

また, 誤情報に対して, 誤情報の出現とその拡散状況, その訂正情報の出現とその拡散状況を可視化するシステムを構築した。 本システムの訂正情報の認識精度を測定したところ, 多くの誤情報について高い精度を得ることができた，実際に，本システムを用いて収集された誤情報の分析を行ったところ，拡散状況を幾つかのタイプに分類を分類することができた.
今後の課題として, 懐疑や反論といった, 訂正パターン以外の情報を考慮した誤情報の抽出が挙げられる.

## 謝 辞

本研究は, 文部科学省科研費 (23240018), 文部科学省科研費 (23700159), および JST 戦略的創造研究推進事業さきがけの一環として行われた. 貴重なデータを提供して頂いた, Twitter Japan 株式会社，および東日本大震災ビッグデータワークショップに感謝いたします.

## 参考文献

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## 略歴

鍋島啓太：2012 年東北大学工学部情報知能システム情報学科卒業. 同年, 同大学情報科学研究科博士課程前期に進学, 現在に至る. 自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会学生会員.

渡邊研斗：2013 年東北大学工学部情報知能システム情報学科卒業. 同年, 同大学情報科学研究科博士課程前期に進学, 現在に至る. 自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会学生会員.

水野淳太：2012 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了.同年より東北大学大学院情報科学研究科研究員. 2013 年より独立行政法人情報通信研究機構耐災害 ICT 研究センター研究員. 博士 (工学). 自然言語処理, 耐災害情報通信の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会各会員.

岡崎直観 : 2007 年東京大学大学院情報理工学系研究科・電子情報学専攻博士課程修了. 同大学院情報理工学系研究科・特別研究員を経て, 2011 年より東北大学大学院情報科学研究科准教授. 自然言語処理, テキストマイニングの研究に従事. 情報理工学博士. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL 各会員.

乾健太郎：1995 年東京工業大学大学院情報理工工学研究科博士課程修了. 同研究科助手, 九州工業大学助教授, 奈良先端科学技術大学院大学助教授を経て, 2010 年より東北大学大学情報科学研究科教授, 現在に至る. 博士 (工学).自然言語処理の研究に従事. 情報処理学会, 人工知能学会, ACL, AAAI 各会員.

(2012 年 11 月 28 日受付)

(2013 年 2 月 11 日再受付)

(2013 年 3 月 25 日採録)

(C) The Association for Natural Language Processing, (Licensed under CC BY 4.0）https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/


# マイクロブログにおける流言の影響の分析

マイクロブログの普及により，ユーザは様々な情報を瞬時に取得することができる ようになった。一方，マイクロブログでは流言も拡散されやすい. 流言は適切な情報共有を阻害し，場合によっては深刻な問題を引き起こす恐れがある。これまで， マイクロブログ上の流言拡散に関する分析は多かったが，ある流言がどのような影響を引き起こすかについての考察はない. 本論文では, 東日本大震災直後の Twitter を材料とし，どのような流言が深刻な影響を与えるかを，有害性と有用性という観点からの主観評価および修辞ユニット分析により分析した。 その結果, 震災時の流言テキストの多くは行動を促す内容や, 状況の報告, 予測であること, また, 情報受信者の行動に影響を与えうる表現を含む情報は, 震災時に高い有用性と有害性を 持つ可能性があることを明らかにした.

キーワード：マイクロブログ，流言，災害
## Effects of Rumors on Microblogs

\author{
Mai MiYabe ${ }^{\dagger}$, Yayol TanaKa ${ }^{\dagger \dagger}$, Sho Nishihata ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$, \\ Akiyo Nadamoto ${ }^{\dagger \dagger \dagger}$ and Eiji AramakI ${ }^{\dagger \dagger \dagger \dagger,+\dagger \dagger \dagger \dagger}$
}

Microblogs have enabled us to exchange information in real time, which has led to the spread of not only beneficial but also potentially harmful information, such as rumors. Rumors may block the process of adequate information sharing, which may, in turn, cause serious problems. Several studies have already analyzed the impact of rumors on microblogging media; however, the way in which these rumors can cause potential problems largely remains unclear. This paper analyzes people's perceptions of rumors on Twitter during disasters using subjective evaluation and rhetorical unit analysis. The results showed that many subjects perceived rumors as containing information that instigates people to take action, reports on a current situation, or predicts future events. Moreover, information that instigates people to take action has been perceived as beneficial in some contexts, while it is also seen as harmful in other cases.

Key Words: Microblogging system, Rumor, Disaster

## 1 はじめに

近年, Twitter1などのマイクロブログが急速に普及している。主に自身の状況や雑記などを短い文章で投稿するマイクロブログは, ユーザの情報発信への敷居が低く, 現在, マイクロブログを用いた情報発信が活発に行われている。2011年 3 月 11 日に発生した東日本大震災においては，緊急速報や救援物資要請など，リアルタイムに様々な情報を伝える重要な情報インフラの1つとして活用された (インプレス R\&D 2011; 西谷 2010; 立入 2011). マイクロブログは,重要な情報インフラとなっている一方で，情報漏洩や流言の拡散などの問題も抱えている．実際に，東日本大震災においても，様々な流言が拡散された (荻上 2011)，流言については，これまでに多くの研究が多方面からなされている。流言と関連した概念として噂, 風評, デマといった概念がある. これらの定義の違いについては諸説あり, 文献毎にゆれているのが実情である.本研究では，十分な根拠がなく，その真偽が人々に疑われている情報を流言と定義し，その発生過程（悪意をもった捏造か自然発生か）は問わないものとする. よって, 最終的に正しい情報であっても，発言した当時に，十分な根拠がない場合は, 流言とみなす.

本論文では, マイクロブログの問題の 1 つである, 流言に着目する。流言は適切な情報共有を阻害する。特に災害時には，流言が救命のための機会を損失させたり，誤った行動を取らせたりするなど，深刻な問題を引き起こす場合もある，そのため，マイクロブログ上での流言の拡散への対策を検討していく必要があると考えられる.

マイクロブログの代表的なツールとして, Twitter がある. Twitter は, 投稿する文章 (以下, ツイート）が 140 字以内に制限されていることにより，一般的なブログと比較して情報発信の敷居が低く(垂水 2010), またリツイート (RT) という情報拡散機能により, 流言が拡散されやすくなっている，実際に，東日本大震災においては，Twitterでは様々な流言が拡散されていたが, 同じソーシャルメディアであっても，参加者全員が同じ情報と意識を持ちやすい構造を採用している mixi² Facebookで深刻なデマの蔓延が確認されていないという指摘もある (小林 2011).

マイクロブログ上での流言の拡散への対策を検討するためには，まずマイクロブログ上の流言の特徴を明らかにする必要がある。 そこで本論文では, マイクロブログとして, 東日本大震災時にも多くの流言が拡散されていたTwitter を材料に，そこから 481 件の流言テキストを抽出した.

さらに, どのような流言が深刻な影響を与えるか, 有害性と有用性という観点から被験者による評価を行い, 何がその要因となっているか, 修辞ユニット分析の観点から考察を行った. そ
^{3}$ http://www.facebook.com/
}

の結果，震災時の流言テキストの多くは行動を促す内容や，状況の報告，予測であること，また，情報受信者の行動に影響を与えうる表現を含む情報は，震焱時に高い有用性と有害性という全く別の側面を持つ可能性があることが明らかとなった。

以下， 2 章において関連研究について述べる. 3 章では分析の概要について述べる． 4 章で分析結果を示し，マイクロブログ上での流言について考察する． 5 章で将来の展望を述べ，最後に 6 章で本論文の結論についてまとめる.

## 2 関連研究

本論文では，災害時のマイクロブログ上での流言について分析を行う，そこで本章では，まず，流言に関するこれまでの定義について述べた後，災害や流言について扱ったソーシャルメディアに関する研究について述べる。

## 2.1 流言の定義と流言の伝達

本節では，実社会における流言の先行研究について述べる。

流言の分類としては, ナップによる第 2 次世界大戦時の流言の分類がある (Knapp 1944)。ナップは，流言を「恐怖流言（不安や恐れの投影）」「願望流言（願望の投影）」「分裂流言（憎しみや反感の投影)」の 3 つに分類している。また，これらの流言がどのように流通するかは，例えば不景気，災害など，社会状況に依存すると述べている。

また，社会状況だけでなく，流言の伝達に影響する要素として，流言の内容，特に，曖昧さ，重要さ，不安という 3 つの要因が知られている (川上 1997)。才ルポートとポストマンは, 流言の流布量について, $R \sim i \times a$ のように定式化し, 「流言の流布量 $(\mathrm{R})$ は, 重要さ (i) と曖昧さ (a)の積に比例する」と述べている (G.W. オルポート，L. ポストマン 2008).

このように，流言に関しては古くから研究が行われてきたが，主に口伝えでの流言の伝達を対象としてきた，本論文では，口伝えより，より迅速に，また，広範囲に広まりうるネットワー ク上での流言を扱った点が新しい.

## 2.2 災害, 流言とソーシャルメディア

本節では，災害を扱ったTwitterをはじめとするソーシャルメデイアの先行研究について概観する。

災害時のソーシャルメデイアの利用方法について分析した研究としては, まず Longueville らやQuら, Back ら, Cohn ら, Vieweg らの研究がある (De Longueville, Smith, and Luraschi 2009; Qu, Wu, and Wang 2009; Qu, Huang, Zhang, and Zhang 2011; Back, Kufner, and Egloff 2010; Cohn, Mehl, and Pennebaker 2004; Vieweg, Hughes, Starbird, and Palen 2010). Longueville ら

は, 2009 年にフランスで発生した森林火災に関して, Twitter に発信されたツイートの分析を行っている (De Longueville et al. 2009). この研究においては, ツイートの発信者の分類や, ツイートで引用された URLの参照内容に関する分析などを行っている，Qu らは四川大地震および青海地震において中国のオンラインフォーラム (BBS) がどのように利用されたのかを分析している (Qu et al. 2009, 2011)。また, Back らや Cohn らは， 9.11 時のブログの書き込み内容を分析し，人々の感情の変化を分析している (Back et al. 2010; Cohn et al. 2004). Vieweg ら (Vieweg et al. 2010) は, 2009 年のオクラホマの火事 (Oklahoma Grassfires) やレッドリバーでの洪水 (Red River Floods) における Twitter の利用方法を調査している. これらの研究では発信された内容を分類し, 情報の発信の方法（情報発信か返信か）や，その位置関係について議論しているが，情報が流言かどうかといった観点からの分析は行われていない.

流言については，災害時に限らず，多くのソーシャルメディア上の研究がある．Qazvinian らは，マイクロブログ (Twitter) における特定の流言に関する情報を網羅的に取得することを目的とし，流言に関連するツイートを識別する手法を提案している (Qazvinian, Rosengren, Radev, and Mei 2011). Mendoza らは, 2010 年のチリ地震における Twitter ユーザの行動について分析を行っている (Mendoza, Poblete, and Castillo 2010). この研究では, 正しい情報と流言に関するツイートを，「支持」「否定」「疑問」「不明」に分類し，支持ツイート，否定ツイートの数について，正しい情報と流言との違いを分析している。分析結果として，正しい情報を否定するツイートは少ないが $(0.3 \%)$, 流言を否定するツイートは約 $50 \%$ 上ることを示している.

## 3 分析の概要

マイクロブログ上での流言拡散への対策を検討するためには，マイクロブログ上の流言の特徵を明らかにする必要がある。まず，なぜ人間は流言を拡散させるのであろうか. 一般に，人々がある情報を他者に伝える場合，その情報が正しいと思って伝えていることが多く，本人がでたらめだと思う話を，悪意をもって他者に伝えることは少ない(川上 1997)．また，流言とは，曖昧な状況に巻き込まれた人々が，自分たちの知識や情報を寄せ集めることにより，その状況について意味のある解釈を行おうとするコミュニケーションであるという考察もある (佐藤 2007). つまり，災害時の流言は，何らかの役に立ち得る（有用性のある）情報を含み，それを共有するために善意で拡散されている可能性がある.

次に，流言が拡散された場合，どのような問題が起きるかという点を考えると， 1 章で述べたように，情報受信者を誤った行動に導き，様々な損失を与えるということが考えられる。つまり，特に対策を講じるべき流言とは，情報受信者にとって有害性のある情報である.

また，上述した何らかの役に立ち得る（有用性のある）情報は，人々の行動などに影響を与える可能性もある。すなわち，流言の内容が有用と判断される場合には，情報受信者の何らか

の行動を引き起こし得ると考えられ, 有用性の高さは有害性と関連する可能性がある.

そこで本研究では，上述した「有害性」および「有用性」という観点に着目し，次の 2 つの分析を行う.

（1） 流言の有害性／有用性：どのような流言が有害または有用とみなされるのかの主観評価を行う。

（2）流言の修辞ユニット分析：どのような特徴が先の有害性／有用性に影響を与えているのか，後述する修辞ユニット分析という手法を用いて解析する.

## 3.1 材料：対象データセット

本研究では, 分析対象のデータとして, 東日本大震災ビッグデータワークショップにおいて Twitter Japan 株式会社により提供された， 3 月 11 日から 1 週間分のツイートデータを用いた. 1 章で述べたように，本論文では，十分な根拠がなく，その真偽が人々に疑われている情報を流言と定義する。そこで，ある情報の真偽について言及しているツイートが投稿されている場合，真偽を疑問視された内容は流言と見なし，それらを分析対象の流言として用いることとする.

流言は以下の手順で抽出した。

（1）データ全体から，情報の真偽について言及しているツイートをキーワード「デマ」をも

表 1 流言抽出のパターン

 &  \\

表 2 抽出された流言の例

・タンクに貯蔵されていたのは LP ガスなので、人体に影響はない。

・関東の電気の備蓄が底をつく

・原発は安全だら避難はしなくていい
- 近畿地方のプレートが小さくなって地震起こるって聞いたけど

・埼玉県の水道水が危ない、透明でも異物混入の可能性があり飲むな

表 3 同じ流言の表現のバリエーションの例

・うがい薬を飲むことは放射能に効果あり

・放射能污染をうがい薬を飲めば予防できる

・ヨウ素を含むうがい薬を飲めば、放射線被害は防げる

$\cdot$ヨウ素の代わりに薬局で売っているうがい薬でも代替がききますよ

・放射能による健康被害を防ぐためヨウ素入りのうがい薬を飲むと良い
- 安定ヨウ素剤の代わりに、ヨウ素を含むうがい薬やのどスプレー、ワカメなど海藻類の摂取が有効

とに抽出する ${ }^{4}$.

(2) 手順 (1) で抽出したツイートから，“「〜」というデマ”というパターンを用いて流言内容（「〜」部）を抽出する。用いたパターンは表 1 に示す.

(3) 抽出された流言内容を人手で確認し，内容を理解可能なもののみを抽出する.

上記の手順により， 486 件 5 の流言テキストを抽出した。抽出されたテキストの一部を表 2 に示す。なお，本手順では，同じ流言の異なる表現のバリエーションも抽出されうる，例を表 3 に示す. 本研究では，同じ流言を意図していても，伝え方によって印象が異なる可能性があると考え，1つの流言に対する分析対象を 1 つのテキストとするのではなく，複数のテキストを扱うこととする.

## 3.2 分析 1 : 流言内容の影響度に関する主観評価

前述したように，災害時の流言拡散において，実際的に問題となるのは，その流言が実際に流言（虚偽の情報）であった場合，どれくらい有害であるか，また，逆に，それが流言でなかった場合，どれくらい有用であるのかという 2 つ問題である.

そこで，以下の 2 項目について主観評価を実施した。

有害性：この情報が間違っている場合，この情報は人にとって有害である.

有用性：この情報が正しい場合，この情報は人にとって有用である.

なお，本評価では，評価者自身にとって有害・有用でない情報であっても，ある人にとって有害・有用であると考えられる場合は，有害・有用と判断してもらうこととした.

各項目の評価は, 5 段階評価 $(1:$ 強く同意しない, 2 : 同意しない, 3 : どちらともいえない, 4 ：同意する，5：強く同意する）を用いることとし，共著者を含む 7 名の評価者により評価を行った．また，評価者が上記のいずれの評価値もつけることができないと判断した場合，評価不能 $(-1)$ とすることとした.

## 3.3 分析 2：流言内容の分類

分析 1 では, 流言の有害性と有用性という 2 つの尺度から, 流言について主観評価を行った.次に問題となるのは，流言のどのような要素が有害性や有用性に影響を与えているかである。 そこで，2つ目の分析として，流言内容をいくつかの特徴から分析した.この際に，先行研究で観られた分類（行動を促進するかどうか，ネガティブな内容であるかどうか）に加え，知識伝達の分析に用いられる修辞ユニット分析を用いた。

## 3.3.1 従来の分類

流言内容を分類した先行研究 (梅島, 宮部, 荒牧，灘本 2011) では，「ネガティブである」「不安を煽る」「行動を促進する」といった観点により流言の分類を行っている.

そこで，先行研究における分類に基づき，以下の 5 項目について主観評価を実施した.

ネガティブさ：この情報はネガティブな内容である.

行動促進：この情報は行動を促している.

不安扇動：この情報は不安を煽る。

尤もらしさ：この情報は尤もらしい.

伝聞情報：この情報には伝聞情報が含まれる。

各項目の評価は, 5 段階評価 $(1:$ 強く同意しない, 2 : 同意しない, 3 : どちらともいえない, 4 ：同意する，5：強く同意する）を用いることとし，共著者を含む 7 名の評価者により評価を行った.

## 3.3.2 修辞ユニット分析

修辞ユニット分析（Rhetorical Unit Analysis 以下，RUA）(Cloran 1999) は, 談話分析手法の 1 つであり, 分析の過程で, 伝達される内容の修辞機能の特定を行い, 文脈化の程度を知ることができる。ここでいう文脈とは，一般的な話であるほど脱文脈化されており，個人的な話であるほど文脈化されているとみなす尺度である.

例えば，「ホウ素は特殊な結晶構造をとるため放射線を吸収します。」というのは一般性を持つため脱文脈化されているとみなす。逆に，「ホウ素サプリを採りましょう」というのは聞き手

に行動を促しており，文脈化されているとみなす。

先行研究では, 母子会話や生徒一教師の解析 (Cloran 1994, 1999, 2010), 作文指導 (佐野 2010), Q\&A サイトの解析 (田中, 佐野 2011a, 2011b, 2011; 田中 2011) などに用いられてきた. 日本語への適用については文献 (佐野; 佐野, 小磯 2011) が詳しい. 本稿では, その概要のみを述べるものとする。

RUA は通常次の手続きを踏む。

（1）発話のメッセージ（基本的には節）の発話機能を認定し，中核要素と現象定位を確認する. 発話機能は，「与える」と「要求する」の「交換における役割」と，「品物／行為」と 「情報」という「交換されるもの」の二項の組み合わせで構成され，「品物／行為」の交換を「提言」「情報」の交換を「命題」とする (Halliday and Matthiessen 2004)。中核要素は，基本的には発話内容の主語で判断し，「状況外」など 4 つのカテゴリからなる．現象定位は，発話機能が「命題」と認定されたメッセージについて，その発話内容の出来事が起こった，あるいは起こる時を，基本的にはテンスや時間を表す副詞句などから判断し，「過去」など 6 つのカテゴリからなる.

（2）この，発話機能と中核要素と現象定位の組み合わせから，14のレベルに細分化された修辞機能が特定され, 文脈化の程度（脱文脈化指数と呼ばれる）が測られる（表 4）. 脱文脈化指数の数値が大きいものほど脱文脈化の程度が高く一般的・汎用的で, 小さいものほど脱文脈化の程度が低く個人的・特定的である。

各修辞機能と脱文脈化指数へと分類されるテキストの例を以下に示す. [] 内は脱文脈化指数

表 4 修辞機能の特定と脱文脈化指数

$「 \mathrm{n} / \mathrm{a}$ 」は該当なし／太字の部分が修辞機能の種類／ [ ] 内は脱文脈化指数

を示す.

[01］行動みんなで節電しましょう

(中核要素対象：みんなで，現象定位対象：節電しましょう）

[02] 実況血が流れている。

(中核要素対象：血が，現象定位対象：流れている)

[03］状況内回想ラックが倒壊した。

(中核要素対象：ラックが，現象定位対象：倒壊した)

[04] 計画お水買っといた方がいいんじゃない?

(中核要素対象： $\phi=$ あなたは（あるいはわたしは），現象定位対象：打水買っといた方がいいんじゃない?)

[05］状況内予想もうすぐ肉不足で焼肉食べられなくなる

(中核要素対象： $\phi=$ あなたは（あるいはわたしは），現象定位対象：もうすぐ肉不足で焼肉食べられなくなる)

［06］状況内推測放射能が来ても自転車のチューブがあれば助かるらしいぞ

（中核要素対象： $\phi=$ あなたは，現象定位対象：自転車のチューブがあれば助かるらしいぞ)

[07] 自己記述国際線で 1 回飛ぶと宇宙線を 1 ミリシーベルト近く被曝します

(中核要素対象： $\phi=$ あなたは, 現象定位対象 : 宇宙線を 1 ミリシーベルト近く被曝します)

[08]観測このそば屋の店主はいつも愛想がない

(中核要素対象 :このそば屋の店主, 現象定位対象：いつも愛想がない）

[09］報告 301 号にけが人がいます

（中核要素対象：けが人が，現象定位対象：います)

［10］状況外回想阪神大震災の際ははじめの地震から三時間後に一番強い地震がきた

(中核要素対象：一番強い地震が，現象定位対象：きた)

［11］予測関東の方は深夜に地震が起きる可能性があるそうです。 (中核要素対象：地震が, 現象定位対象：起きる可能性があるそうです)

[12］推量首都圈で買いだめすると被災地に物資が届かなくなる (中核要素対象：物資が，現象定位対象：届かなくなる）

[13］説明日本ユニセフ協会は募金をピンハネする (中核要素対象：日本ユニセフ協会は, 現象定位対象 : 募金をピンハネする)

[14]－般化ホウ素は特殊な結晶構造をとるため放射線を吸収します。

(中核要素対象：ホウ素は, 現象定位対象 : 特殊な結晶構造をとるため放射線を吸収します。)

なお，修辞ユニット分析については，修辞ユニット分析に精通した 1 名の作業者が分類作業を行った。

## 4 分析結果と考察

本論文では, 分析 1 における評価結果において, 評価者 7 名の内 4 名以上が判定不能と判断したもの，および分析 2 における修辞機能と脱文脈化指数の認定ができなかったものは分析対象から除外することとした. 確認の結果, 分析 1 において評価者 4 名以上が判定不能と判断したものは存在しなかったため, 分析 2 における修辞機能と脱文脈化指数の認定ができなかった 5 件のみを除外した， 481 件の流言テキストを分析対象とした。また，分析 1 の評価結果については， 7 名の評価者による全ての評価結果（481 件 $\times 7$ 名分， 3,367 件）および 7 名による評価結果の中央値を用いて考察する 6.

## 4.1 流言内容の影響度に関する主観評価結果

本節では, 分析 1（流言内容の影響度に関する主観評価）の結果について述べる。流言テキストの有害性，有用性に関する主観評価結果を表 5 に示す，表 5 より，481 件に対する 7 名の全評価値7についてみると, 有害性, 有用性のどちらについても, 「同意する」（評価値 4 または 5）が多い傾向が見られる。また，481件の各流言テキストに対する評価値の代表値として，中央値をとった場合の分類結果を見ると，全評価値と同様に，有害性，有用性のどちらも「同意

表 5 有害性, 有用性に関する分類結果

 &  &  &  &  &  &  &  &  \\

$\cdot$各評価値は, $1:$ 強く同意しない, $2:$ 同意しない, $3 ：$ どちらともいえない， $4:$ 同意する, $5:$ 強く同意する，を意味する。

$\cdot$「判定不能」と評価した評価者がいた場合, その値は除外して中央値を取っている. 表中の 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 欄は, 除外後の評価結果が偶数個の場合の中央値（中央に近い 2 つの値の算術平均）である.

する」（評価値 4 または 5）に分類された流言が多く，震災時に発信された流言テキストは，有害性や有用性が高い傾向が見られる。

また，481 件に対する 7 名の有害性，有用性の評価結果ペア（3,367 ゚゚ア）をもとに順位相関係数を調査した結果，順位相関係数は 0.601 であり，正の相関がみられた。また，流言テキスト 1 件毎に中央値をとった場合の，481 ペアの有害性，有用性評価結果の順位相関係数は 0.628 となり, 同様に正の相関がみられた。有害性評価と有用性評価の分布を表 6,7 に示す。表 6 , 7 より，一部，有害性と有用性の分類結果に相関がみられないものも見られる。例えば，「ほくでんが東京電力に電力提供する準備を始めた」という流言テキストは，有害性の評価結果（中央値）は 2 であったが，有用性の評価結果（中央値）は 4 であった。また，「韓国で日本の大地震を記念した $\mathrm{T}$ シャツが売られている」という流言テキストは, 有害性の評価結果（中央値） は 4 であったが, 有用性の評価結果（中央値）は 2 であった. これらの一部例外となる流言テキストはあるものの，大部分の流言テキストについては，有害性と有用性の分類結果は類似している。つまり, 有用性と有害性は表裏一体の関係にあることが多く, 情報が正しい場合に有

表 6 有害性評価と有用性評価の分布（中央値を用いた場合）

表 7 有害性評価と有用性評価の分布（7 名の全評価結果）

用性の高い内容は，その情報が間違っていた場合に有害となりうると言える.

## 4.2 流言内容の分類結果

本節では，分析 2（流言内容の分類）の結果について述べる。まず，先行研究に基づく流言内容の主観評価結果を表 8 に，各項目および有害性，有用性の評価結果の順位相関係数を表 9 , 10 にそれぞれ示す.

表 8 より，震災時に流れた流言内容は， ネガティブで，不安を煽るものであることがわかる. これは, 先行研究における結論 (G.W. オルポート, L. ポストマン 2008) と一致する.

なお，表 9,10 に示した各項目と有害性，有用性の評価結果の相関を見ると，中央値を用いた

表 8 主観評価による分類結果

 &  &  &  &  &  &  &  &  \\

$\cdot$各評価値は, 1 : 強く同意しない, 2 : 同意しない, $3 ：$ どちらともいえない, $4:$ 同意する, $5 ：$ 強く同意する，を意味する。

$\cdot$「判定不能」と評価した評価者がいた場合, その値は除外して中央値を取っている。表中の 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 闌は, 除外後の評価結果が偶数個の場合の中央値（中央に近い 2 つの値の算術平均）である.

表 9 主観評価結果の相関係数（中央値を用いた場合）

場合は，行動促進と有害性，有用性との間や，不安扇動と有用性との間に相関が見られる，全評価値を用いた場合の上記の関連は，中央値を用いた場合よりも相関は弱くなるものの，同様の傾向が見られる.

一方，尤もらしさや伝聞情報に関しては，上述した指標と比較して相関が弱く, これらの影響で有害性や有用性が決定されているわけでないと言える。

次に，修辞ユニット分析による分類結果を表 11 に示す.

まず，脱文脈化指数の観点から考察する，3.3.2 項で述べたように，脱文脈化指数は，数値が大きいものほど一般的・汎用的で，小さいものほど個人的・特定的であるとされる。表 11 見

表 10 主観評価結果の相関係数（全評価値を用いた場合）

表 11 修辞機能と脱文脈化指数による分類結果

 &  \\

{$[02]$ 実況 } & 25 & 22 \\
{$[03]$ 状況内回想 } & 4 & 3 \\
{$[04]$ 計画 } & 8 & 9 \\
{$[05]$ 状況内予想 } & 8 & 8 \\
{$[06]$ 状況内推測 } & 9 & 9 \\
{$[07]$ 自己記述 } & 1 & 1 \\
{$[08]$ 観測 } & 0 & 0 \\
{$[09]$ 報告 } & 120 & 107 \\
{$[10]$ 状況外回想 } & 99 & 91 \\
{$[11]$ 予測 } & 114 & 102 \\
{$[12]$ 推量 } & 11 & 8 \\
{$[13]$ 説明 } & 17 & 13 \\
{$[14]$ 一般化 } & 1 & 0 \\

*修辞ユニット分析は節ごとに分類を行うため，1つのツイートに複数の修辞機能が認定され，脱文脈化指数が付与される場合がある，そこで，表 11 には 1 つのツイートに付与された脱文脈化指数のうち，最大値および最小値を代表値とした場合の該当数を提示している.

ると，各脱文脈化指数に分類される流言テキストの数にはばらつきがみられ，発信された流言について, 各脱文脈化指数の大きさとの関連は見られなかった。つまり, 内容が一般的か, 個人的かに関わらず，流言は発信されると考えられる。

次に，修辞機能の観点から考察する。表 11 より, [01] 行動, [09] 報告, [10] 状況外回想, [11]予測に分類されたものが合計 397 件（代表値が最大値の場合）および 408 件（代表値が最小値の場合）で，代表値を最大值，最小値とした場合のいずれについても，分析対象の $80 \%$ 以上となる. つまり, 震災時の流言のカテゴリは 4 つ（行動を促す内容, 状況の報告, 状況外回想,予測）が大部分を占めていることがわかる.

## 4.3 修辞機能と脱文脈化指数による分類結果から見た有害性，有用性

本節では，修辞機能および脱文脈化指数による分類結果をもとに，有害性, 有用性との関連について考察する．修辞ユニット分析は節ごとに分類を行うため，1つのツイートに複数の修辞機能が特定され脱文脈化指数が付与される場合がある．表 11 に示したように，代表値を最大値, 最小值とした場合の分布は類似している。それぞれの結果をもとに有害性, 有用性との関連を確認した結果，いずれも同様の傾向を示したが，最小値を用いた場合により顕著な傾向が見られたため, 以降の分析では脱文脈化指数の最小値を代表値とした場合の分類結果をもとに議論する。

## 有害性との関連

図 1 に，有害性の各評価値に分類された流言に関する，修辞機能と脱文脈化指数の割合を示す.なお, 図 1 では, 有害性の評価結果（中央値）に基づき, 有害性の低いもの（評価値 $1,1.5$, 2), 中程度のもの（評価值 $2.5 ， 3 ， 3.5$ ）, 高いもの（評価值 $4 ， 4.5 ， 5 ）$ に分類されたものをまとめた際の修辞機能と脱文脈化指数の割合を提示している。各評価値における修辞機能と脱文脈化指数の割合については，付録における図 3 として提示している。また, 分類結果の例として, [01] 行動と [09] 報告の例を表 12 に示す.

図 1 より, 有害性が高いと評価された流言（評価値 4 5）は, 修辞機能と脱文脈化指数の分類結果としては, [01] 行動に約 $30 \%$ が， [11] 予測に約 $25 \%$ の流言が分類されている. ここでいう行動には注意喚起や救援要請など，情報受信者の行動を促進するものが含まれ（表 12）,この結果は，4.2節で述べた，行動促進が有害性と相関していることを裏付けている.

逆に, 有害性が低いと評価された流言（評価値 1 2）の70\%程度は, 修辞機能と脱文脈化指数が [09] 報告や [10] 状況外回想に分類されている.

このように, 本結果から, 行動促進のみが有害性と相関するだけでなく, 有害性を低くする要素として，回想や報告があることが伺える.

図 1 有害性と修辞機能および脱文脈化指数

表 12 有害性評価結果における特徴的な分類結果の例

 &  \\

## 有用性との関連

図 2 に, 有用性の各評価值に分類された流言に関する, 修辞機能と脱文脈化指数の割合を示す. 図 2 についても, 図 1 と同様に, 有用性の評価結果（中央值）に基づき, 有用性の低いもの（評価値 $1,1.5,2$ ）, 中程度のもの（評価値 $2.5,3,3.5$ ）, 高いもの（評価値 $4,4.5,5 ）$ に分類されたものをまとめた際の修辞機能と脱文脈化指数の割合を提示している．各評価值における修辞機能と脱文脈化指数の割合については, 付録における図 4 として提示する.

先の有害性と同じく, 有用性が高いと評価された流言の $30 \%$ 前後が [01] 行動に, $25 \%$ 程度が [11] 予測に分類され, 有用性が低いと評価された流言の $74 \%$ 程度が [09] 報告や [10] 状況外回想に分類された. 表 13 に，分類結果の例として [10] 状況外回想と [11] 予測の例を示す.

このように, 有害性と有用性は基本的には同様の傾向を示すことがわかった.

## 有害性, 有用性と修辞機能との関連のまとめ

以上の有害性, 有用性との関連の結果から, 行動を促すテキストおよび将来発生し得る事象の予測を含むテキストは，震災時高い有用性と有害性を持つと判断される．また，回想や報告を含むテキストは，震災時の有用性と有害性が低い傾向がある。つまり，情報受信者の未来の行動に影響を与えうる表現を含む情報は, 震災時に高い有用性と有害性を持ち, 過去に発生したことの報告については, 有用性・有害性が低いと考えられる.

図 2 有用性と修辞機能および脱文脈化指数
表 13 有用性評価結果における特徴的な分類結果の例

 &  \\

レディー・ガガが 1 億円寄付 & {$[10]$ 状況外回想 } & 1 \\
枝野官房長官 105 時間ぶりに就寝 & {$[10]$ 状況外回想 } & 1 \\
静岡の浜岡原発は地震に弱いって話してる 2 人組がいたよ & {$[10]$ 状況外回想 } & 2 \\
台湾からの義援金拒否 & {$[10]$ 状況外回想 } & 2 \\
政府が日野のガイガーのサイトを遮断した & {$[10]$ 状況外回想 } & 2 \\

自衛隊に (食料とか) 持っていけば寄付してもらえると聞いたんで & {$[11]$ 予測 } & 4 \\
豊川信用金庫が倒産する & {$[11]$ 予測 } & 4 \\
水戸地区は明日から平日 16 時から 19 時まで停電の予定 & {$[11]$ 予測 } & 5 \\
トイレットペーパーが無くなるかも & {$[11]$ 予測 } & 5 \\
富山県内で 13 日大地震が発生する & {$[11]$ 予測 } & 5 \\

*「〜と聞いた」のような形式のテキストについては,「〜」の部分が分析対象となる.

## 4.4 表現の違いによる影響

3.1 節で述べたように，本論文における抽出手順では，同じ流言の異なる表現のバリエーションも抽出されうる。本論文では, 同じ流言を意図していても，伝え方によって印象が異なる可能性があると考え，1つの流言に対する分析対象を 1 つのテキストに限定せず，複数のテキストを扱った。しかし，同じ流言を意図する表現が大量に含まれる場合，それらが結果に影響する可能性がある。そこで，本節では，1つの流言に対するテキストを限定した場合の結果について述べる.

まず，表 3 に示したような，同じ内容を取り扱っているが異なる表現を持つものを 1 つ流言と見なした場合の，データセット中の流言数を確認した．流言テキストに含まれるキーワー ドをもとに分類し，さらに人手で内容を確認しながら流言内容毎の表現バリエーション数を調査した。確認の結果, 481 件の流言テキストに含まれる独立した流言内容は 256 件であった.表 14 に，表現バリエーション数を示す. 2 つ以上の表現バリエーションを持つ流言内容は 256 件中 44 件であり，1つの流言内容に対する最大の表現バリエーション数は, 81 バリエーションであった.

次に，複数の表現バリエーションを持つ流言内容から，代表となるテキストをランダムに抽出した. なお, 同じ流言を意図する複数の表現が, すべて同じ修辞機能に認定されるとは限らない. 修辞機能により違いがある可能性もあるため, 今回はある流言に対して単純に 1 つのテキストを抽出するのではなく, 修辞機能に違いのあるテキストが含まれる場合は, 修辞機能ごとに 1 つずつ抽出することとした。上記の条件で抽出されたテキストは 300 件である.
表 14 表現バリエーション数

300 件のテキストを用いて， 4.1 節〜 4.3 節と同様の分析を行った結果, 4.1 節〜 4.3 節で示した結果と同様の傾向が見られた8．したがって，今回の分析においては，流言における複数の表現は，分析結果に大きな影響は与えていないと考えられる.

## 4.5 分析結果の限定性

本章では，震災時の流言テキストを対象として流言内容の主観評価，分類を行い，流言テキストの持ち得る性質についてまとめた。

本論文で得られた結果は, 流言テキストのみを対象として調査した結果得られたものであり,流言ではないものについても，今回明らかにした流言テキストと同様の性質を持つ可能性もある。つまり，本論文で得られた結論が，流言のみにあてはまるものであるかどうかという点までは，本論文では検証できていない，今後，流言以外のテキストを対象とした調査を行い，流言との違いの有無を確認し，今回得られた結論が流言のみに限定されるものか，テキスト全般に適用されるものかを明らかにする必要がある.

## 5 将来への展望

本研究により，流言において，有害性と有用性に影響を与える要素として，行動の促進，予測があることが分かった。一部の行動を促す表現は「〜して下さい」「に注意!」など，典型な表現を含んでいるため, 本研究の知見により, 大量の流言の中から, 有害または有用であるものをある程度ピックアップすることも可能だと思われる。
^{8} 300$ 件のテキストによる結果については, 付録として提示する.
}
我々は自動的に流言を収集するサービスをすでに動かしているが (宮部，梅島，灘本，荒牧 2011, 2012), 今後, 本知見による有害性, 有用性推定システムを組み込む予定である.

## 6 おわりに

本研究では，マイクロブログ上での流言の特徴を明らかにするために, Twitter を例とした分析を行った．分析対象として，東日本大震災時の Twitter データから抽出した 481 件の流言テキストを用いた。流言テキストに対する主観評価および修辞ユニット分析を行い，震災時に発生したマイクロブログ上の流言テキストには, 以下の傾向があることを明らかにした.

（1） 情報が正しい場合に有用性の高い内容は, その情報が間違っていた場合に有害性がある.

（2）震災時に拡散する流言テキストは，行動を促す内容や, 状況の報告, 回想, 予測が大部分を占める.

（3）情報受信者の行動に影響を与えうる表現，または，予想を含む情報は，高い有用性と有害性を持つと考えられる。

ただし，上記の結論は，流言テキストのみを対象として調査した結果得られたものであり，これらの性質が流言のみにあてはまるものであるかどうかは不明である.

今後は，流言以外のテキストを対象とした調査を行い，上述した結論が流言のみに限定されるものなのかどうかの検証が必要である。また，得られた知見に基づき，流言拡散を防ぐための仕組みを検討していく必要がある.

## 謝 辞

本研究の一部は, JST 戦略的創造研究推進事業による.

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## 付録

## A 各評価値における修辞機能と脱文脈化指数の割合

有害性および有用性の評価値毎に分類された流言に関する修辞機能と脱文脈化指数の割合を，

図 3 および図 4 にそれぞれ示す.

図 3 有害性（各評価値）と修辞機能および脱文脈化指数

図 4 有用性（各評価値）と修辞機能および脱文脈化指数

## B 1 つの流言に対するテキストを限定した場合の分析結果

4.4 節で述べた， 1 つの流言に対するテキストを限定し， 300 件のテキストを用いた場合の分析結果として，以下のデータを提示する。

(1) 各主観評価結果の相関係数（表 15,16 ）

(2) 修辞機能と脱文脈化指数による分類結果（表 17）

（3）有害性および有用性の評価値毎に分類された流言に関する修辞機能と脱文脈化指数の割合（図 5,6 )

表 15300 件のテキストにおける主観評価結果の相関係数（中央値を用いた場合）

表 16300 件のテキストにおける主観評価結果の相関係数（全評価値を用いた場合）

表 17300 件のテキストにおける修辞機能と脱文脈化指数による分類結果

 &  \\

{$[02]$ 実況 } & 11 & 13 \\
{$[03]$ 状況内回想 } & 3 & 3 \\
{$[04]$ 計画 } & 8 & 8 \\
{$[05]$ 状況内予想 } & 7 & 7 \\
{$[06]$ 状況内推測 } & 7 & 7 \\
{$[07]$ 自己記述 } & 1 & 1 \\
{$[08]$ 観測 } & 0 & 0 \\
{$[09]$ 報告 } & 94 & 90 \\
{$[10]$ 状況外回想 } & 67 & 60 \\
{$[11]$ 予測 } & 54 & 46 \\
{$[12]$ 推量 } & 11 & 8 \\
{$[13]$ 説明 } & 14 & 12 \\
{$[14]$ 一般化 } & 1 & 0 \\

*修辞ユニット分析は節ごとに分類を行うため, 1 つのツイートに複数の修辞機能が認定され, 脱文脈化指数が付与される場合がある。 そこで，表 17 には 1 つのツイートに付与された脱文脈化指数のうち, 最大値および最小値を代表值とした場合の該当数を提示している.

図 5300 件のテキストにおける有害性と修辞機能および脱文脈化指数

図 6300 件のテキストにおける有用性と修辞機能および脱文脈化指数

## 略歴

宮部真衣：2006 年和歌山大学システム工学部デザイン情報学科中退. 2008 年和歌山大学大学院システム工学研究科システム工学専攻博士前期課程修了. 2011 年和歌山大学大学院システム工学研究科システム工学専攻博士後期課程修了. 博士 (工学). 現在, 東京大学知の構造化センター特任研究員. コミュニケーション支援に関する研究に従事.

田中弥生：1997 年青山学院大学大学文学部第二部英米文学科卒業. 1999 年青山学院大学大学院国際政治経済学研究科国際コミュニケーション専攻修士課程修了. 修士（国際コミュニケーション学). 現在, 神奈川大学外国語学部,青山学院女子短期大学非常勤講師. 英語およびコミュニケーション論を担当.

西畑祥：2013 年甲南大学知能情報学部知能情報学科卒業. 在学中は, マイクロブログ上の流言情報の特徴分析に関する研究に従事.

灘本明代：東京理科大学理工学部電気工学科卒業. 2002 年神戸大学大学院自然科学研究科情報メディア科学専攻後期博士課程修了. 博士 (工学). 現在,甲南大学知能情報学部教授. Webコンピューティング，データ工学の研究に従事. ACM，IEEE，情報処理学会，電子情報通信学会会員.

荒牧英治：2000 年京都大学総合人間学部卒業. 2002 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了. 2005 年東京大学大学院情報理工系研究科博士課程修了 (情報理工学博士). 以降, 東京大学医学部附属病院企画情報運営部特任助教,東京大学知の構造化センター特任講師を経て, 現在, 京都大学デザイン学ユニット特定准教授, 科学技術振興機構さきがけ研究員（兼任）。自然言語処理, 医療情報学の研究に従事.