# 新たな価値観ラベルの発見に対する支援方法の検討

福田悟志 ${ }^{1}$ 石田栄美 ${ }^{2}$
${ }^{1}$ 中央大学理 工学部 ${ }^{2}$ 九州大学 データ駆動イノベーション推進本部
fukuda. satoshi.3238@kc. chuo-u. ac. jp ishita. emi.982@m. kyushu-u. ac. jp

## 概要

先行研究では，東日本大震災による原子力発電所 の事故を取り上げている新聞社説の一文ずつに，事前に定義した価值観ラベルの付与を行った. 本研究 では，ある特定のトピックに対する人々の価値観は 時間の経過とともに変容していくと仮定し，新たな 価値観ラベルの発見を支援するための方法を検討し た. 具体的には, 先行研究で構築したデータセット を用いて分類器を構築し，ラベル付けされていない 文集合に価値観ラベルを付与した。いずれのラベル も付与されなかった文集合に対して，Bertopic を用 いてトピック分析を行った. そして, 先行研究でラ ベル付け対象とした年以降の社説集合に対して上記 のアプローチを適用し, 獲得した分析結果が，新た な価値観ラベルの発見に有効かどうか検討した.

## 1 はじめに

特定の事象や政策に対する意見文に表孔ている 人々の価値観を明らかにすることで，個々人が何を 重要と考えているのか, または何を受容しているの か等を分析することができる。これらは, 世論の理解や政策決定に役立てることができる。本研究では これまでに, 東日本大震災による原子力発電所の事故に起因する議論を扱っている新聞社の社説を対象 に，人々の価値観に関する内容分析を行ってきた [1][2]. 2011年 3 月 11 日に発生した東日本大震災は,福島第一原子力発電所を損傷させ, 現代における最 も重大な原子力災害の一つとなった. 震災後, 原子力発電所の事故対応，政府や企業の対応，住民の対応, 原子力発電所の再稼働や廃炉, 原子力発電所の 検査などについて，様々な議論が行われてきた。 そ して, 議論の過程で明らかになったことや時代背景 の変遷に伴って, 原子力発電に対する人々の価値観 も変容していくと考えられる. そのため, ある時点 において普遍的なものとして価値観を定義しても，時間が経過するにつれて新たな分析対象となる価値観が生まれている可能性が有る. 本研究では, この ような新たな価値観ラベルの発見を支援するための アプローチを提案し, 先行研究で構築した価値観デ ータを用いた実験により，その有用性を調查する。

## 2 価值観ラベルデータセットの構築

先行研究では, まず, 2011 年から 2016 年の毎日新聞の CD-ROM[3]に収録されている社説記事から 「原発 OR 原子力」というクエリで検索を行い，2 人のコーダーにより，原子力発電を中心とした議論 かどうかの判定を行った[1]. クエリ検索で得た 750 件のうち, 411 件が正例, 339 件が負例と判定され た. その後, 正例の社説からランダムに 190 件を選択し, 2 人のコーダーにより, 社説の各文に対して,価値観を持つ文か，事実文かを判定した。さらに，価値観を持つ文の場合は，以下の価値観ラベルの中 からラベルを付与した[2].

Consequence 将来の展望 (成果, 目的, 目標など) やマクロ・長期的な視点など，結果に基づく判断や 評価に基づく価値観.

Intention 印象, 態度, 共感, 誠意など感情や気持ち に関する価値観.

Social Order ルール, 規範, 常識, 期待, 社会的責任など社会構造に関する価値観，政府や国家が関与 する制度，法律，政治的判断.

Safety 安全・安心の価伹観, 危険 - 怪我・脅威・恐怖から解放された状態，事故や危険を防止するため の対策.

Wealth 事業活動を含む金銭, 物質的所有物, 資源,利益など，あらゆる経済的目標を追求することに対 する価値観.

Human Welfare 人類に共通する利益や社会全体に 関わる利益を実現するための価値観，公共に対する 明確な利益.

上記は，人の価値観は「人々が人生において何を 重要視しているかという指針」という定義[4]に基づ き，危機的な状況下で人々が重視すると考えられる

4 つの広範な要素に基づいて, 8 つの人間の価値を 定義することから始めた. まず，「結果」と「感情・気持ち・誠実さ」のどちらを重視するかという「責任」に関わる問題である. 2 つ目は「秩序」である. 3つ目は「安全」と「豊かさ」のどちらを重視するか という「利益」，4つ目は「福祉」である。これらの 価値観ラベルを持っている文を正例とした場合に，価値観文データセットにおける文の数を表 1 に示す.

## 3 新たな価值観ラベルの発見支援

特定のトピックに対する新たな価値観は，時間の 経過とともに生まれてくると仮定した。本研究にお いては，先行研究で価値観ラベルの付与を行ってい ない 2017 年以降の社説内に，新たな価値観ラベル が潜んでいる可能性が有ると想定した。一方で, こ れらの社説においても， 2 節で述べた価值観ラベル を持つ文も多く含まれているといえる。また，新し い価値観ラベルを持つと考えられる文集合が数多く ある場合，それらを一文ずつ確認していくことはコ ストがかかる。これに対して, 特定の指標に基づい た文間の関係性に基づいてグループ化された結果を 提示することは，その集合に新たな価値観ラベルが 存在する可能性もあり, 新たなラベルの発見のため の作業の支援につながると考えられる。

本研究では, 新たな価値観ラベルを効率的に発見 するためのアプローチとして, 2 節で述べた価値観文データセットを用いて, 新しい価値観ラベルを持 つ可能性の有る文の自動的な抽出, および抽出した 文集合に対する自動的なグループ化を行う. 以下で 詳細を述べる.

## 3.1 分析手順

分析手順は，以下のようになる。1) 価値観ラベル の付与が行われていない社説に対して， 2 節で述べ たクエリを用いて, 原発・原子力発電に関する記事 を収集する. 2) 2 節で述べた 750 件のラベル付き記事集合を用いて構築した分類器により, 原子力発電 を中心に議論が展開されている記事かどうかを判定 する.3）表 1 で示した価値観文データセットを用い て構築したラベルごとの分類器を用いて, 正例と判定された社説の各文に対して, 各価値観ラベルを持 っているかどうかの判定を行う.4) いずれのラベル も持たないと判定された文集合に対してトピック分表 1 価値観文データセット

析を行い，その分析結果を出力する。

## 3.2 分類モデル

3.1 節の 2)と 3)で用いた分類器の構築について述 べる. 分類モデルには, fasttext[5]を用いた. エポッ ク数は 100 とし, 形態素解析には MeCabを用いた. 4)で用いるデータは, 分類器が付与したデータを用 いるため, ここで, 10 分割交差検定による各分類器 の基本的な性能を表 2 に示す. なお，各価値観ラベ ルの判定では, 2 值分類による判定のため, 1 つの文 に対して複数の価値観に分類される場合がある.

## 3.3 トピック分析

3.1 節で述べた 4)のトピック分析には Bertopic[6] ${ }^{1}$ を用い，クラスタリングモデルには HDBSCAN[7]を 用いた。なお，外れ値として割り当てられた文は，分析から除外した。 また, c-tfidf により，各トピッ クを表す上位 10 件の名詞または名詞句を抽出した。

## 4 実験

## 4. 1 実験方法

3 節で述べたアプローチの有用性を調查するため に， 2 種類の実験を行った. まず，表 1 の各価値観文データセットにおいて， 1 種の価值観ラベルのみ が付与された文集合を用いて，各ラベルがどのよう に分類されるのかを分析し, その分類傾向と新しい ラベルの発見にどのように影響するのかを調査した。実験に用いた文は合計で 1,659 文であり， Consequence, Intention, Social Order, Safety, Wealth, Human Welfare が付与された文の数はそれぞれ 260 文, 57 文, 936 文, 274 文, 78 文, 54 文であった.
^{1}$ https://maartengr.github.io/BERTopic/api/bertopic.html
}
表 2 分類性能

次に, 2017 年から 2020 年における毎日新聞の社説記事[8]老対象に, 実際に 3.3 節で述べた手順に従 って, いずれの価値観ラベルにも分類されなかった 文集合のトピック分析を行い，その結果を調べた。分類対象となった社説記事の数は 143 件であり, 表 2 で示した社説記事の分類器により, 74 件が正解と 判定された. また, それらの社説における 1,937 文 に対して分類を行い，203 文がいずれの価値観ラべ ルにも分類されなかった.

## 4. 2 実験結果

まず，価値観ラベルが付与された 1,659 件の文集合に対するトピック分析の結果を調べた. Bertopic によるトピック分類では, 30 種類のトピックが生成 された. 各トピックの分布を 2 次元平面上にマッピ ングすると, 図 1 のように, 5 種類の領域に分類さ れていることが分かる 2 . そこで, 30 種類のトピック を図 1 に従って 5 種類のカテゴリに統合した. 各力 テゴリに属するトピック, c-tfidf による各カテゴリ を表す名詞または名詞句，各価値観ラベルを持つ文数を表 3 に示す。

表 3 において，カテゴリ 1 では，原発における日本のエネルギー政策に関する話題が中心となってお り, 最も多くの文が分類されていた. カテゴリ 2 で は, 原発における污染水や放射性物質に関する話題 が中心となっており, カテゴリ 3 では, 原発に対す る政府対応に関する話題が見られた. また, カテゴ リ 4 では震災による原発事故の話題が現れており， カテゴリ 5 では，原発に関する規制や検証に関する 話題が見られた。
^{2}$ Bertopic の機能の一つである visualize_topics()を用いて 描画した。
}

図 1 特定の価値観ラベルのみを持つ文集合に 対するトピック分析結果

価値観ラベルに基づいて各カテゴリを調べると， カテゴリ 2 は, Safety が付与されている文を中心に 構成されていた。カテゴリ 3 では, Social order およ び Human Welfare を持つ文が多く出現しており，こ のカテゴリにおけるすべての Human Welfare の文は, トピック 13 に出現していた.これらのことから，一部のカテゴリまたはトピックは，特定の価値観ラベ ルと関連していることが分かる.しかし全体的には，各ラベルはカテゴリを横断して出現しており, 必ず しもラベルに基づいてトピックが生成されるとは限 らないといえる.

次に, 分類器により, いずれの価値観ラベルも付与されなかった 203 件の文集合に対する分析結果を 調べた. 各トピックの分布を 2 次元平面上にマッピ ングしたときの結果を図 2 に示す. 図 2 において,生成されたトピックは 4 種類であり，各トピックは 独立している傾向にあると考えられる. また, c-tfidf による各トピックを表す名詞または名詞句および各 トピックの文数を表 4 に示す. 表 4 と表 3 を比較し たとき, 表 4 における原発の運転差し止めに関する 話題を表しているトピック 2 や, 町や地域における 震災後の策定に関する話題を示しているトピック 3 ，太陽光発電を含むエネルギー計画に関する話題を表 しているトピック 4 は, 表 3 のいずれのカテゴリと 独立したものである.このように，いずれの価値観 も付与されなかった文に対してトピック分析を実行
表 3 各カテゴリに属するトピック, 各カテゴリを表す名詞（名詞句）, 各価値筧ラベルを持つ文数. A は Consequence, B は Intention, C は Social order, D は Safety, E は Wealth, F は Human Welfare を表 す. カッコ内の数値は，特定の価値観ラベルを持つ文の総数に対する割合を示す.

 & $0,1,3,5,29$ &  &  &  &  &  &  &  \\

図 2 いずれの価値観ラベルに分類されなかった 文集合に対するトピック分析結果

することで，何らかのグループ化が行われ，また， そのトピックを表す語を確認することができる．新 しい価値観ラベルを発見したい場合には，これらの 語を参考にできる可能性がある．今後は，具体的に どのような価値観ラベルが各トピックに表れている のかを調査していく。表 4 各トピックを表す名詞または名詞句および 各トピックに分類された文数

 &  & 73 \\

## 5 おわりに

本研究では，新たな価値観ラベルの発見支援のた めの方法を検討した．Bertopic を用いた分析におい て，特定の価値観ラベルと一部のトピックに関連性 があることが確認された．今後は，分析結果に基づ いて，より効率的に新しい価値観ラベルを発見する ための提示方法を検討するとともに，実際に内容分析を行う社会科学者の意見も反映する。

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP18H03495 の助成を受け たものである.

## 参考文献

1. CD-毎日新聞データ集 2011 年版, 2012 年版, 2013 年版, 2014 年版, 2015 年版, 2016 年版.

2. Ishita, E., Fukuda, S., Oga, T., Oard, D.W., Fleischmann, K.R., Tomiura, Y., and Cheng, A-S.: Toward Three-stage Automation of Annotation for Human Values. Proc. of iConference, pp. 188-199 2019.

3. Ishita, E., Fukuda, S., Oga, T., Tomiura, Y., Oard, D.W., and Fleischmann, K.R.: Cost-Effective Learning for Classifying Human Values. Proc. of iConference, 2020.

4. Cheng, A.-S., Fleischmann, K.R., Wang, P., Ishita, E., and Oard, D.W.: The Role of Innovation and Wealth in the Net Neutrality Debate: A Content Analysis of Human Values in Congressional and FCC Hearings. Journal of the American society for information science and technology, pp. 1360-1373, 2012.

5. Mikolov, T., Grave, E., Bojanowski, P., Puhrsch, C., and Joulin, A.: Advances in Pre-training Distributed Word Representations. arXiv preprint arXiv:1712.09405, 2017.

6. Grootendorst, M.: BERTopic: Neural Topic Modeling with a Class-based TF-IDF Procedure. arXiv preprint arXiv:2203.05794, 2022.

7. McInnes, L. and Healy, J.: Accelerated Hierarchical Density based Clustering. Proc. of ICDMW, pp. 3342, 2017.

8. CD-毎日新聞データ集 2017 年版, 2018 年版, 2019 年版, 2020 年版.
 福田悟志 ${ }^{1}$ 石田栄美 ${ }^{2}$ ${ }^{1}$ 中央大学理 工学部 ${ }^{2}$ 九州大学 データ駆動イノベーション推進本部 fukuda. satoshi.3238@kc. chuo-u. ac. jp ishita. emi.982@m. kyushu-u. ac. jp  