携帯メールの絵文字解析による趣味・嗜好推定法

平成 21 年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会
講演番号：79
携帯メールの絵文字解析による趣味・嗜好推定法
A User’s Hobby and Preference Estimation Method by the Pictographic Analysis in Cellular-phone E-mail
Ｂ－１５
山口 沙奈恵†
山下 諒††
高見 一正†
Sanae YAMAGUCHI
Ryou YAMASHITA
Kazumasa TAKAMI
† 創価大学工学部
†† 創価大学大学院 工学研究科
† Faculty of Engineering, Soka University
†† Graduate School of Engineering Soka, University
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はじめに
Step3：各絵文字が属する趣味情報を抽出する。
Step4：同じ趣味情報を持つ絵文字の数は加算する。
また、趣味情報の詳細情報から細目を特定する。
ユビキタス社会の進展に伴い、個人の嗜好に柔軟に対応でき
るサービスへの期待が高まっている。注目したいのは日本にお
ける携帯ユーザのＥメール使用率は 94.5％、絵文字の使用率は
69.6%ときわめて高い。
本研究ではこの携帯絵文字に着目し、ユーザに合ったサービ
スを提供するための、メールで使用している絵文字から個人の
趣味・嗜好を分析する方法を検討する。
2
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絵文字分析による情報提供サービス
メールに使われた絵文字から、その人の趣味や嗜好を推定す
ることによって、その人の関心が何処にあるのかを特定する。
例えば、メールの内容を分析した結果、その人がサッカーの試
合観戦に興味がある人であると結論付けられた場合、その人に
は最新の試合情報やチケットの販売情報を送信する、といった
ようなサービスが考えられる。
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研究課題
（１） 絵文字の分類、嗜好要素の明確化
ユーザの趣味・嗜好などを分析する為に用いることができる
絵文字を抽出し、使用用途や関心度の高さなどを判定する嗜好
要素を抽出する。
（２） 趣味・嗜好を分析するアルゴリズムの作成
絵文字からその人の趣味・嗜好を分析するアルゴリズムを作
成する。その上で、使用された絵文字とユーザの趣味・嗜好が
マッチングしているかどうか判定し、評価とする。
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評価システムの試作
システムは全て Windows 上で作成し、メールはテキストファ
イルで作成し、解析を行なった。文章内に対象となる絵文字が
あれば MySQL データベースに照らして分析し、その結果を出力
する。ここまでの過程を全て Perl のプログラムで実装した。
評価方法は、複数の絵文字を含む趣味・嗜好を意識したメー
ルを解析させ、出力結果とユーザの主観とを比較して行う。
提案方式
（１） 趣味・嗜好要素の抽出と確信度の明確化
絵文字はドコモの i 絵文字を使用し、２５２個ある i 絵文字
の中から趣味・嗜好に関連性がある絵文字を９７個抽出した。
その絵文字を「食物・飲物」
、
「スポーツ」
、
「行動」
、
「場所」
、
「乗
り物」
、
「物」
、の６グループに分類し、それぞれのグループ毎で
特徴のある意味要素として「趣味分類グループ（party）
」
「意味
分類グループ
（meaning）
」
「詳細
（detail）
」
「確信度
（probabilty）
」
を付加した。更に確信度以外の各要素は一つの絵文字が複数の
グループに属するものも可とする。
評価
３１名（男性：２２名、女性：９名）の被験者に試作システ
ムを利用してもらい、一人一件のサンプルメールを収集した。
本評価では最大値を取った絵文字の主観値と評価値との差分を
取り、この差分が少ないほど評価としては良い結果であること
にした。その結果を図１に示す。
その結果、男性の方に著しく評価が低いサンプルが幾つかあ
ることが分かった。差分が大きくなった主な原因は「趣味要素
と感情要素の両方を併せ持つ絵文字の存在」
、
「似た意味を持つ
絵文字を併用したことによる数値の分散」
、
「被験者の設定した
絵文字の主観値と実際に使用したその絵文字の個数の不一致」
の３点が挙げられる。
全体的な結果としては、主観値と評価値の適合度が８割以上
（差分が０．２以下）の割合が、男性は５９．１％、女性は７
７．８％、全体では６４．５％という比較的高い数値を得るこ
とが出来た。
表１．趣味・嗜好データベース
no
icon
party
meaning
103

乗り物
乗り物
104

行動
行動
105

乗り物
乗り物
男
女
男
女
男
女
detail
車（軽）
車で行く・ドライブ
ドライブ
車
――
タクシー
probabilty
0.89
0.58
0.11
0.33
―
0.08
（２）趣味・嗜好推定アルゴリズム
趣味を示す絵文字と嗜好を表す絵文字を抽出し、判定する具
体的なアルゴリズムをメール文章群Ｍとして以下に示す。
Step1：メール文章群Ｍから絵文字を抽出する。
Step2：各絵文字の個数を数える。
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図１：男性・女性評価結果
７ まとめと今後の課題
本研究では文中に含まれる複数の携帯絵文字の検索・分析ア
ルゴリズムを明確化し、実際に３１名に試作システムを利用し
てもらうことでそのアルゴリズムの有効性を評価した。また、
そのアルゴリズムを具現化するプログラムを作成した。
今後の課題としては、下記の項目が残っている。
・プログラムとＤＢの改良
・複数メール文章の解析
・コンテンツ配信サービスの実施
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