# 市民意見収集のための「保育園」に関するツイート投稿者の 属性表現の抽出と属性の推定

柏野 和佳子 $^{1}$ 平本 智弥 関 洋平 $^{2}$
1 国立国語研究所 音声言語研究領域 2 筑波大学 図書館情報メディア系

## 1 はじめに

ソーシャルメディアのマイクロブログ（Twitter を 利用）の投稿から市民意見を収集し，自治体の行政 の課題を改善するための意見抽出の研究を進めてい る（関 2017，柏野ほか 2017，柏野ほか 2018，雨澤・関 2018，安藤・関 2018，柏野ほか 2020，石田ほか 2021).

柏野ほか(2019), 柏野ほか(2020)では, 2015 年〜 2018 年の間に投稿された，つくば市，水戸市，横浜市の三つの都市に住むユーザのツイートのうち, 「保育園」に関するものを対象に, 人手によりその内容 がポジティブであるのか, ネガティブであるのかを 判定し, ポジティブな表現, ネガティブな表現を抽出した結果を報告した. それら一連の評価表現の抽出に際し, 評価者であるツイート投稿者が, どのよ うな立場から評価しているのかが問題になった. た とえば，保育園の職員であるのか，保育園に子供を 通園させている親であるのか，これから子供を通園 させたいと思っている親であるのか，あるいは，そ れらには該当しないが，保育園問題に関心を寄せる 市民であるのか.

投稿者の属性は, アカウント名やユーザ名, プロ フィール情報からある程度自動で抽出可能ではあ

る.しかし, 筆者らは, それらが不明膫な場合や不十分な場合もあるため, ツイート本文のみで投稿者 の属性判断がどの程度可能であるかを人手により試行することとした. そこで, 収集したツイートを対象に，ツイート本文以外の情報を見ずに，投稿者の 属性の特定を可能にする表現を抽出し, それに基づ き属性を推定し, 本文以外にある情報と推定結果を 照合した。本稿ではその試行作業について報告す る.

また，親であることの特定を可能にする表現に我 が子の呼びかけ表現があるが，ツイート中には様々 なバリエーションが見られる。 それについてもくわ しく報告する.

## 2 分析対象のツイート

柏野ほか(2020)で用いた「っくば市保育園データ」 （つくば市民の Twitter アカウント 69 個による「保育園」に関する 2017 年 7 月 1 日 2018 年 3 月 31 日分のツイート 150 件）に加え，新たに収集したツイ 一トの一部（横浜市民の Twitter アカウントによる 「保育園」に関する 2010 年 2 月 1 日から 2020 年 4 月 30 日分のツイート， 6,202 件）のうち, さらに次 の順で絞ったものを本稿の分析対象用ツイート「横浜市新保育園データ」として用意した。
1. 2019 年 4 月 1 日 2020 年 4 月 30 日までに投稿されたツイート, 1,743 件.

2. 分析対象外と判断したアカウントのツイー 卜を除外. 計 1,215 件.

1 は, 人手で作業可能な範囲として最近の 1 年間 に対象を絞ったものである． 1 年のうち， 4 月は入園, 3 月は卒園, 10 月 12 月は次年度 4 月入園申し 込み次期， 1 月 2 月はその入園の合否が出る時期 である.また，2019年 10 月より，「幼保無償化」(幼监教育無償化）が開始された. そういった期間に投稿されたツイートが対象ということである.

2 は, 今回の分析対象を個人の属性表現抽出にす るため, ユーザ名よりあきらかに個人でないと判断 できるアカウントはあらかじめ除外した.たとえば，政治団体や商業施設等である.ただし, 非個人アカ ウントのうち, 幼稚園・保育園のアカウントは, そ こで園長などの個人的な意見が書き込まれるケース があるため残した。また，ユーザ名が個人商店名の 場合は，店主が個人的なツイートをすることもある ため, 属性判断作業の段階で対象外か否かの判断を 行うこととし, それらアカウントも残した. その結果, ここで削除したアカウントは 34 個, 残したアカ ウントは 94 個であった。

つまり, 属性判断作業の対象ツイートは次の表 1 のとおりである.
表 1 分析対象ツイート（件）

## 3 属性表現の抽出と属性の推定

## 3.1 作業手順

「つくば保育園データ」と「横浜市新保育園デー 夕」とを対象に，それぞれについて，人手により，次の手順にて, 属性表現の抽出と, 属性の推定, 推定結果の照合を行った.

1.プロフィールがたどれる情報（ユーザ名など） を非表示にし，ツイートをシャッフルする。

2. 属性表現（＝属性を推定可能にしている語句） をツイート本文から抽出. 1 ツイートから複得られる場合は, 複数抽出. (今回は最大で 3 つだった)
3. 2 から推定した属性を付与. ※以下, 「推定属性」と呼ぶ. 推定する属性候補が複数ある場合は，第 1 候補，第 2 候補として付与した. (今回は最大で 2 候補に収めた)

4. 非表示にした情報（ユーザ名など）を再表示 し，ツイートをユーザ名ごとの日付順にし，付与した属性と照合.

## 3.2 作業例

たとえば，図 1 では，「保育園の見学に行ってきま した」や「保育園落ちた」を属性表現として抽出し， そこから, 投稿者の属性を「保活中の親」(保活=保育園入園のための活動）や「保育園に落ちた親」と 推定した例である.

図 1 属性表現抽出と属性推定の例 2

## 3.3 属性表現の抽出例

たとえば，「保育園肾の親」と推定させる語・表現 の抽出例は次のとおりである.

(1)保育園（に）預ける

ツイート: 保育園預けてちょっと電車に乗って帰っ てきて保育園お迎えに行ってきただけでぐったり疲 れちゃった。身体が鈍ってる。もりもり仕事したい けど。

(2)保育園（に/へ/まで）お迎えに行く ツイート：早めに保育園へお迎えに行くと、まだ担任の保育士さんがいらっしゃるので、園での様子を 結構細かく聞けるというメリットはあるんですよね。 まあだいたいトラブルを聞く羽目になるんですが。

(3) [時期・時間表現]が／は保育園の [イベント名] (だ)

ツイート：今日は保育園のお檪しみ会 美桜 ver 今年で最後のお楽しみ会。相変わらず全開で楽しんで たなあ。ほんとよく笑う

「保活中の親」と推定させる語・表現の抽出例は 次のとおりである。

(1)保育園（の）見学（に）行く

ツイート：雨すごいけど、職場近くの保育園見学行 くんですけど。。○ やまないかな?

(2)保育園（に）受かりました，保育園（に）入れま した

ツイート：横浜市保育園第一希望受かった 一！！！！みんなが第一に選びそうなほうをあえ て第二にして、保育方針に差異はない姉妹園を第一希望に書いてよかった！ どうせ場所もたいして変 わらん、先生たちも毎年シャッフルされるから保育方針も変わらん！

ツイート：【報告】保育園入れました。今日、2 次募集の結果が来ました。ご心配くださったみなさん、 ありがとうございました。受かったのは小規模保育 だしいろいろ思うことはありますが、ひとまずほっ としています

（3)保育園（を）保留（する/中）

ツイート：保育園保留中。年度限定対象の保育園を 見学に行った。ほかに 2 組の親子が来てたーママ に一緒に入れたらいいです数って言われた。ほんと。 (4)保育園（に）落ちた

ツイート：すいません、いいねくれたので気になり ました。保育園どうでしたか？うちは落ちました…

## 3.4 属性候補が複数ある場合

属性候補が複数ある場合は，第 1 候補, 第 2 候補 として推定属性を付与した. たとえば，「今日からま た保育園がんばろう！」は，「保育園児の親」と「保育園関係者」の両方の可能性があり, 両方を付与し た. 細かなことを言うと，「親」と考えらえるものが 「親」ではなく「祖父母」の可能性もあるのだが，今回の対象ツイートで祖父母とはっきり確定できた ものはなく，そこは「親」としてのみ推定している.

先の図 1 で,「保育園落ちた」という属性表現に対 し, 「保育園に落ちた親」の推定属性を付与している 例を示した。ツイート上には，多く，「\#保育園落ち た」とハッシュタグ付きでも多用されるが，こちら は属性候補が 2 つ出てくる.

「保育園落ちた」は，2016 年 2 月に若名で投稿さ れた「保育園落ちた日本死ね」というタイトルのブ ログが話題になったことをきっかけに，実際に入園 できなかったことを直接指すだけでなく，保育園不足問題を表すフレーズとしても使われるのである. そのため,「\#保育園落ちた」という表現は,「保活中 の親」の可能性に加え，「待機児童問題に関心がある 人 (親以外)」の可能性もある属性表現ということに なる. よって, 図 2 のハッシュタグの 2 例は, 2 つ の属性を候補として付与している.

「今日も保育園のことで区役所へ。身分証明を持つていけば，自分のランクを教えてくれるらしい\#保育園落ちた \#横浜市」属性表現

推定属性「保育園に落ちた親」た

「待機児童問題に関心がある人（※保育園に 落ちた覣以外）」

「\#保育園落ちた\#待機児ゼロ https://t.co/Wq4fLtdpPC」」

属性表現

推定属性「保育園に落ちた親」

「待機照童問題に関心がある人（※保育圈に 落ちた視以外）」

図 2 属性表現抽出と属性推定の例 2

図 3 図 2 の 2 例目ツイートの参照先図 2 の 1 例目は, 図には示していないが, 「保育園 のことで区役所へ」（推定属性 1 「保育園北の親」,推定属性 2「保活中の親」）とあわせると, 「保育園 に落ちた親」と判断可能な例である.「\#待機児ゼロ」 というハッシュタグの並びや, さらに, リンク先 (図 3）まで見ると，保育園不足問題を意図していること がわかり，「待機児童問題に関心がある人(親以外)」 と判断できる例である.

## 3.5 作業結果

属性表現の抽出数, 付与した推定属性数および,属性判断作業時に非表示にしていた情報（ユーザ名 など）と照合した結果を，表 2 に示す。

表 2 属性表現抽出と属性推定の照合結果

 &  & \multicolumn{1}{|c|}{ 正解 } & 不正解 & 保留 & 正解率 \\

8 割前後と，高い正解率を得ることができた.

## 4 我が子の呼び方表現

親であることの特定を可能にする，我が子の呼び かけ表現を抽出した。これには，柏野ほか(2020)で用 いた「つくば市保育園データ $2 」$ 」(2018 年 4 月 1 日 ２018 年 10 月 31 日分のツイート 109 件)，「水戸市保育園データ」(2017 年 7 月 1 日〜2018 年 3 月 31 日分のツイート 139 件）も対象ツイートに加えて行っ た。抽出結果は次のとおりである。

（1）「子」「子供」を含むタイプ うちの子，我が子，わが子上の子，下の子，末っ子子供たち

（2）生まれた順（序列）がわかるタイプ 長男, 長女, 二番目

※（1）の「上の子」「下の子」「末っ子」も， ここにも含まれる.

（3）「娘」「息子」を含むタイプ

娘，息子，うちの娘，うちの息子，娘ちゃん，息子くん，娘氏

（4）「娘」「息子」のカタカナ表記や変形

ムスメ，ムスコ，むちゅめ，ムスッコ

※ほかの呼び方と比べて，投稿者=その子供 の親である可能性が高い印象.

（5）ニックネーム「+ちゃん」

例：ふうちゃん

(6) 本名「+ちゃん」「+君」

例: 楓音, 太良君

## （7）「姫」「王子」を含むタイプ

姫, 王子

なお，「うちの姫」「王子様」といった例も，分析対象外のツイートを広く検索すれば見つかりそうで はあるが，ざっと検索したところ， ペットの呼びか け例が多い印象を得た。

また, 今回の調査対象中にあった, あるアカウン トの他ツイートも追跡調査したところ, 次のような 変遷例も得られた。あわせて報告する.

〔2014 年〕息子

〔2015 年〕息子氏、息子達

〔2017 年〕長男

〔2018 年〕末っ子、上の子ら、赤子

〔2019 年〕息子たち、息子 s、息子 1 st、息子 $2 n d$

「息子が増えていった結果，それぞれの「息子」

イートならではのユニークな表現方法と言える.

## 5 おわりに

ツイートの投稿者の属性は，アカウント名やユー ザ名, プロフィール情報に，「1 児の母」「2 児の父親」「保育士」「市会議員」などと示されていること があり，「保育園」のツイートがどのような立場で されたものか判断できる場合はある. しかしなが ら，それらの情報だけでは不明瞭であったり不十分 であったりする場合もあるため, ツイート本文のみ で投稿者の属性判断がどの程度可能であるかを人手 により試行した. その結果, 8 割近く判断可能であ ることを示した。

しかしながら, 人手作業には時間と量の限界があ るため, 今後は, これらの人手による試行結果を, どのように自動抽出に結び付けていけるかを検討す る必要がある. 今後の課題である.

## 謝辞

本研究は，JSPS 科研費 $19 H 04420$ の助成を得て います。

## 参考文献

安藤有生, 関洋平(2018)「市民のツイートを用いた 分散表現に基づく地名に対する市民の関心の傾向 の可視化」『知能と情報』vol.30,no/6, pp.804814.DOI: 10.3156/jsoft.30.6_804

石田哲也, 関洋平, 柏野和佳子, 神門典子(2021 予定)「複数の属性の関連性に着目したソーシャル メディアからの市民意見抽出」『第 13 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

(DEIM 2021)』.

柏野和佳子，立花幸子，平本智弥，関洋平(2017)

「市民意見の収集システムで得られたツイートか らの「保育園」「教育」に関する意見抽出」『言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集』pp.533-

536.

柏野和佳子，平本智弥，関洋平(2018)「市民意見の 収集システムで得られたツイートからの道路・交通に関する意見抽出」『ことば工学研究会資料』 vol。57, pp.13-21.

柏野和佳子，平本智弥，関洋平(2019)「市民意見収集のためのツイート表現の分析」『電子情報通信学会技術研究報告』vol .118, no.516, pp.95-98.

柏野和佳子，平本智弥，関洋平(2020)「市民意見収集のための「保育園」に関するツイートからの評価表現の抽出」『言語処理学会第 26 回年次大会発表論文集』pp.1313-1315.

関洋平(2017)「自治体における市民意見を利用した 新たな気づき」『スマートシティ「都留市モデ ル」シンポジウム』

南澤亜樹，関洋平(2018)「市民のツイートを行政課題ごとに分類するための関連語の抽出」『第 10 回 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラ ム（DEIM 2018)』J6-2
 柏野 和佳子 $^{1}$ 平本 智弥 関 洋平 $^{2}$ 1 国立国語研究所 音声言語研究領域 2 筑波大学 図書館情報メディア系  