情報処理学会第162回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会での発表

1. ⻑期間報道されるニュース記事を対象とした
話題推移の可視化による内容理解の⽀援
関⻄⼤学 総合情報学部
◯齋藤 藍 松下 光範

2. 背景
あの事件やあの出来事は結局どうなったんだろう？
どんなことが起こったっけ？と思うことはありませんか
例えばコロナウイルスのニュース
緊急事態宣⾔・⾃粛警察・ステイホームなど
様々なニュースが報道される
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3. 背景
毎⽇新聞コロナ関連記事トップページより（https://mainichi.jp/covid19）
感染状況を報じる記事以外にも，
デマに関する注意を促す記事や
医療現場の声を報じる記事も存在する
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4. 問題
・観点の異なる様々なトピックのニュースが存在する
・局⾯の変化により報道内容も経時的に変化する
↓
ニュースの理解には時間がかかる
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5. 研究⽬的
経時的に変化する⼀連のニュースを
トピックごとに時系列で表すことで
理解しやすくしたい
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6. 理想とする可視化表現
6

7. 理想とする可視化表現
ニュース記事を内容ごとにグループ分け
話題の分岐および収束についての分析
時系列に沿ったマッピング
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8. 提案システムの概要
ニュースの流れ
可視化
ニュース記事
表⽰
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9. 提案システム（可視化表現部分）
A
・横軸は時間経過＋⾊分けは話題ごと
・各ノードは各⽉，各話題の記事を内包する
・各ノードに内包される記事の特徴語上位5つをノードに表⽰
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10. 提案システム（デモ）
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11. 可視化表現作成のためのデータ処理
新聞記事コーパスより使⽤するニュース記事データの抽出
⼀連のニュースに関する記事データの作成
⼀連のニュース記事データをトピックごとに分割
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12. 可視化表現作成のためのデータ処理
新聞記事コーパスより使⽤するニュース記事データの抽出
⼀連のニュースに関する記事データの作成
⼀連のニュース記事データをトピックごとに分割
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13. ①使⽤するニュース記事データの抽出
今回は2016年毎⽇新聞記事コーパスを使⽤
新聞は分野や注⽬度により記事の掲載⾯が異なる
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14. ①使⽤するニュース記事データの抽出
時間経過に伴って異なる観点のトピックが発⽣する記事
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15. ①使⽤するニュース記事データの抽出
掲載⾯を正解ラベルとし，新聞記事の記事分類モデルを作成
→5分割交差検証で正答率0.80・F値0.79
国際・経済・科学・社会の4分野に分類された1〜3 ⾯の記事
→各々1,737 件，1,377 件，66 件，2,627 件
＋毎⽇新聞の4分野に掲載されていた記事をデータとする
記事ごとの分散表現から
SVMによる分類を⾏う
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16. 可視化表現作成のためのデータ処理
新聞記事コーパスより使⽤するニュース記事データの抽出
⼀連のニュースに関する記事データの作成
⼀連のニュース記事データをトピックごとに分割
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17. ②⼀連のニュース記事データの作成
使⽤する新聞記事データはどの記事がどのような事柄について
報道されているうちのひとつであるのかは判別できない．
↓
ニュース本⽂に任意のキーワードが含まれるデータの集合を
⼀連のニュースと⾒なす．
「⽢利」を含む記事群
「消費税or消費増税」を含む記事群
を使⽤する
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18. 可視化表現作成のためのデータ処理
新聞記事コーパスより使⽤するニュース記事データの抽出
⼀連のニュースに関する記事データの作成
⼀連のニュース記事データをトピックごとに分割
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19. ③記事をトピックごとに分割
⼀連のニュース記事データ
→記事ごとに分散表現化してクラスタリング
トピックごとに記事集合を作成
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20. ③クラスタリング処理について
・Doc2vecにより各記事を分散表現化
↓
・クラスタリングにはVBGMMを使⽤
(Variational Bayesian Gaussian Mixture Model)
・ベイズ変分により最適クラス数を決定する
・分類するクラスタ数を設定しなくても良い
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21. ③記事の内容によるグループ分け(例)
キーワード「⽢利」が含まれる新聞記事のクラスタリング結果
疑惑や経済
関する記事
TPP
1記事に複数の
トピック含む
経済への影響
懸念する記事
疑惑の
詳報
衆参予算
質疑
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22. 提案システム
概要
詳細
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23. 実験概要
システムを⽤いたユーザ⾏動の観察を⾏う
・システムを使⽤してレポートを記述するタスク
・実験参加者は20代男⼥14名
→7名ずつ消費税と⽢利に振り分け
・⾏動観察及び聞き取り調査を⾏った
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24. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
時系列に沿った
ニュースの閲覧
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25. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
同時期・異なるトピック
ニュースを閲覧
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26. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
トピックごと
時系列での閲覧
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27. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
⽉ごと
時系列での閲覧
27

28. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
45.1％
時系列での閲覧
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29. 可視化表現部における各ノードのクリックという⾏為に着⽬
実験結果（情報探索⾏動）
28.2％
同時期で⽐較
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30. 実験結果（聞き取り調査）
時系列に沿ってニュースを閲覧できることに関して
「多くのニュースを時系列で⾒られる点では，た
だ順番に⾒せられるよりはよく感じた」
特徴語とトピックの関連
特徴語とそれぞれのニュースの関連
が読み取れないとの指摘
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31. 実験結果
システム設計時の想定通りにシステムを使⽤した
実験参加者は1名（ニュースについて知っていた）
特徴語とトピックの関連
特徴語とそれぞれのニュースの関連
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が読み取れない問題

32. 今後の展望
普段ニュースを⾒ない層は
特徴語とニュース中のトピックとの関係を
読み取ることが困難
→単語でなく短⽂で表現できないか検討
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33. 今後の展望
トピックを横断した探索が可能になるよう
トピックの分岐･収束を明らかすること検討してい
く
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34. まとめ
背景
ニュースは時間変化に伴って異なる観点のトピック
が発⽣する
問題
ニュースの全容を理解するのに時間がかかる
提案⼿法
⼀連のニュースにおけるトピック変遷の視覚化，
ニュース理解⽀援システムの作成
実験結果
時系列順に探索を⾏う傾向が確認された 34