「犯罪捜査のためのテキストマイニング」読みました
読んだ本
犯罪捜査のためのテキストマイニング: 文章の指紋を探り,サイバー犯罪に挑む計量的文体分析の手法
- 作者: 財津亘,金明哲
- 出版社/メーカー: 共立出版
- 発売日: 2019/01/09
- メディア: 単行本
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どんな本
- 近年増加しているインターネット上が舞台となる犯罪(2012年の「パソコン遠隔操作事件」など)に計量文体分析で挑むために、調査研究してきた著者らがその有効性について解説する。
- 紹介する手法は、犯罪捜査のためのテキストマイニング技術の応用
- 書き手を特定する「著者識別」
- 書き手の性別や年齢層を推定する「著者プロファイリング」
- など...
- 手法の解説では、PCA, SVM, ランダムフォレストなども紹介されているが、数式は非常に少なく、身近な実例を多く用いて説明しているので、数学などの背景知識がほとんど無くても読める。
所感
私自身、特定のドメインにおいて自然言語処理の技術を応用していることに興味があったので本書を読みました。 本書は期待通り、文体分析手法等による沢山の調査研究が行われており、「実際に事件で用いられた文章での著者識別」「性別を偽装した文章の文体的特徴の変化」「殺人事件の犯罪動機の分類」など具体的な内容が多くて面白かった。*1 あと単純に、国内国外におけるサイバー犯罪の歴史や近年の動向についても詳しいので読み物として楽しめました。
以下、印象に残っている部分やメモってたことをたらたら書きます。
- 本書の目的として、捜査機関・法曹関係者・裁判員になりうる一般市民への(計量的文体分析の)周知みたいなことを書いていて、確かにと思った。
- 2016年に著者識別に関する判定書が裁判所に採用されたらしい。(一方で、まだ活用は数えるほどらしいが)
- 今まで、文章の内容に注目する「名詞」「動詞」「形容詞」を主に扱う解析をすることが多かったので、文章中に現れる著者の癖などに注目する文体的特徴は新鮮で面白かった。(「読点の前に使う単語の頻度」とかへぇ〜ってなった)
- 殺人動機の分類は面白かった、けど悲しいので分析結果が犯罪抑止につながるといいな〜って思う
- 多くの調査、分析例があって、著書のドメイン(犯罪調査)以外であってもNLPの実務応用のアイデアにつながる可能性は大いにあると思った
ツイートで見る「けやき坂46→日向坂46」
はじめに
本日 2019/02/11、14:00より配信されたSHOWROOM「ひらがなからのおしらせ」にて、けやき坂46(ひらがなけやき)が日向坂46へ改名されるなど、様々な発表がありました。 *1
その配信中および配信後のTwitter上でのファンの反応を解析しました。
Twitter上のの感想まとめ
ハッシュタグ「#日向坂46」が付いているツイートからワードクラウドを作成しました。 *2
「日向坂」「改名」「シングル」などこれを見るだけで、今回の発表が振り返れそうです。
もう少しファンの感想に注目してみたかったので、「形容詞」だけを対象として同様のワードクラウドを作成しました。
「嬉しい」「おめでたい」などポジティブな感想が多く、ハッピーオーラが溢れております。
一方で、ひらがなけやきの名前に愛着があり「寂しい」などの意見もあるようです。
SHOWROOM配信中(+α)のツイート数グラフ
今回の発表に伴い、「日向坂46」「けやき坂46」「シングルデビュー」などの関連するキーワードがトレンド入りしました。 配信中のツイート数のグラフを見て、発表を振り返ります。
緑色が「#けやき坂46」のツイート数、水色が「#日向坂46」のツイート数の推移です。 *3
幸せな発表ばかりで、盛り上がっていました。 発表、SHOWROOMや公式サイトへの感想がすごい勢いでした。 この後も、遅れて知ったファンのツイートなど勢いが長く続いており、リツイート無しでも1万を超えるツイート数です。
終わりに
空色綺麗。好き。 公式サイトも好き。
ツイートデータと見る坂道冠番組 2019/02/04【乃木中、けやかけ、がな推し】
はじめに
乃木坂46、欅坂46、けやき坂46の冠番組へのツイートを使って簡単な解析をしました。
- 番組のオンエア中に投稿されたツイートデータを収集しました。
- ハッシュタグ "#乃木坂工事中", "#欅って書けない", "#ひらがな推し"が付与されたツイートを対象としました。
- RTは対象としておらず、ツイート数等にに含んでいません。
乃木坂工事中 #192 (2019/02/04 00:00 ~ 00:30)
総ツイート数: 24604
欅って書けない #166 (2019/02/04 00:35 ~ 01:05)
総ツイート数: 8033
ひらがな推し #42 (2019/02/04 01:05 ~ 01:35)
総ツイート数: 8798
乃木坂46・欅坂46・けやき坂46のブログから単語分散表現を学習
1. はじめに
特定ドメインのテキストから単語分散表現を学習することに興味があったので実験しました。
今回実施した内容
- 乃木坂46・欅坂46・けやき坂46のブログを収集してテキストへ前処理をする
- fastTextにより収集したブログのテキストから単語分散表現を学習する
- 学習した単語分散表現による類似単語の検索や2次元空間へのプロットの結果を確認する
2. 単語分散表現とは
単語分散表現は、文書から学習される単語の意味を表すベクトルです。 学習されたベクトルが「“King” – “Man” + “Woman” = “Queen”」のような足し算、引き算ができることで話題になりました。 この話題になったミコロフの論文が発表されたのは2013年でした。そこから早6年、学術領域でその方法論や応用が盛んに議論されております。*1
fastText
今回採用したfastTextは、Facebookにより提案された分散表現の学習手法の1つです。 こちらの手法は、Subword modelというモデルを組み込むことにより、出現単語の文脈のみでな字面の類似性を考慮することを可能とします。 *2
以下の記事の解説がとても分かりやすいです。
3. Fasttextによる学習
実装コード
言語: Python
使用ライブラリ: Mecab, gensim, neologdnなど
GitHubリポジトリ:
github.com
3-1. 学習データについて
収集した記事について
使用した記事数は以下の通りです。
ブログの収集方法はこちらの記事の通りです。
前処理
- 括弧などの記号やURLなどの除去
- neologdで紹介されている前処理
- 名詞、動詞、形容詞のみを使用する
上の処理を順番に実施しました。詳細はコードで確認できます。
ただこちらにも書いていますが、良い方法である自信はありません。
3-2. 学習方法
gensimを使って以下のよう学習しました。
# learn fasttext from gensim.models import FastText model = FastText(size=100, sg=1, workers=4, window=10, min_count=10) model.build_vocab(sentences) model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
パラメータはかなり適当です。
3-3. 学習した単語分散表現の確認
類似単語の検索
学習した分散表現が類似する単語を探索すると、下のような結果になりました。
model.wv.most_similar("てち") --- [('友梨奈', 0.7058396935462952), ('平手友梨奈', 0.6936807036399841), ('平手', 0.6837375164031982), ('波布茶', 0.6804182529449463), ('ゆう', 0.6743236780166626), ('ネル', 0.6728752255439758), ('鈴本', 0.6586591005325317), ('理佐', 0.645741879940033), ('まなか', 0.6427689790725708), ('あかね', 0.6317785978317261)] model.wv.most_similar("キャプテン") --- [('キャプ', 0.7702136039733887), ('暫定', 0.6804853677749634), ('就任', 0.6307018399238586), ('正式', 0.6078504323959351), ('れいか', 0.6019401550292969), ('桜井', 0.557970404624939), ('大役', 0.5572315454483032), ('任命', 0.5523629188537598), ('責任感', 0.5509008169174194), ('頼り', 0.5480058193206787)] model.wv.most_similar("佐々木久美") --- [('佐々木希', 0.7091835737228394), ('加藤史帆', 0.6711205244064331), ('東村', 0.644331693649292), ('佐々木', 0.6436366438865662), ('柿崎芽実', 0.6401069760322571), ('東村芽依', 0.639634907245636), ('佐々木美玲', 0.6213143467903137), ('久美', 0.6100345849990845), ('きくちゃん', 0.5945029258728027), ('柿崎', 0.5900822281837463)]
- 「てち」は「平手友梨奈」の愛称であり、「平手」や「友梨奈」と共に上位に含まれている。
- 「キャプテン」のことを乃木坂メンバは同義後として「キャプ」と呼ぶこともある。また、乃木坂46のキャプテンである桜井玲香を表す「桜井」「れいか」が含まれている。一方で、欅坂46, けやき坂46のキャプテンは含まれていなかった。
- 「佐々木久美」の愛称「久美」「きくちゃん」が含まれいる。「佐々木希」は字面の類似性に引っ張られたと思われる。
メンバおよび番組MCを2次元空間へプロット
以下の図は、各人物名の分散表現をTSNEにより2次元へ次元削減したものです。
- 各グループ毎と番組MCにうまく分離されており、分散表現がそれぞれの所属グループの情報を含んでいることが確認できる。
- また、乃木坂46の1, 2, 3期やけやき坂の1, 2期もうまく分かれている
4. 終わりに
確認方法は、人物名など特定の単語のみでしたが、それなりにうまく学習できたかなという風に考えています。
ただ、やっていていこれでいいのかなと思うところもいくつかありました。
気になった点
- 前処理について
- 上述のように学習前のテキストへ前処理を行いましたが、やり方は自信が無いです。調査不足ではありますが、日本語の分散表現の学習で前処理がどの程度必要なのかが分かりませんでした。いくつかの記事では日本語Wikipediaから学習するとき、分かち書きだけしたもので学習してたようでしたが、それはWikipediaがある程度綺麗な文書だからなのか?など、結構疑問がありました。
学習時のパラメータについて
- これらは評価指標を定義して、ある程度実験的に探索する必要があるとは思いますが、今回のような特定ドメインに対して実施するときのコツとかあれば知りたい。
- 次元数と考慮するサブワードの範囲が最も重要であるとFasttextのドキュメントに書かれていました。
- fasttext.cc
The most important parameters of the model are its dimension and the range of size for the subwords. The dimension (dim) controls the size of the vectors, the larger they are the more information they can capture but requires more data to be learned. But, if they are too large, they are harder and slower to train. By default, we use 100 dimensions, but any value in the 100-300 range is as popular. The subwords are all the substrings contained in a word between the minimum size (minn) and the maximal size (maxn)
今後の課題
今後は以下の点を検証したいと思っています。
学習した単語分散表現を応用
学習データの追加
他の学習方法との比較
*1:先日話題になっていたMLタスクの論文・コードがまとめられたサイトpaperswithcodeでは「179 papers with code」が登録されていました。
*2:日本語の分散表現を学習している記事がいくつかあり、その辺も安心感があったのでこちらを採用しました。
僕が欅坂46に急激に好きになるまでの経緯
はじめに
2018年11月頃から現在までに、僕は欅坂46・けやき坂46(ひらがなけやき)に急激にハマりました。 その間、どんなコンテンツを浴びて、どのような感想を抱き、このグループのファンになったかを辿ります。 *1
以下では、今でも思い出せる印象に残っているタイミングに注目して振り返ります。
背景 (欅坂46を好きになる前)
- ハロプロ好き
- 乃木坂46は、乃木坂工事中は時々見てた程度
- 欅坂46は、サイレントマジョリティーは聴いたことある、他のシングル表題曲も聞いたことあったかも?
- けやき坂46(ひらがなけやき)は、全く知らない、最初混乱した
▼ 2018/11 YouTube Musicで欅坂46を聞きまくる
下記のツイートをしている2018年11月中旬にYouTube Premiumが開始し、それに登録し、副産物的にYouTube Musicが利用可能となり色んな楽曲が聴き放題になり、色々聴くようになりました。
YouTube Musicはこんな感じで結構J-POP聴けます pic.twitter.com/rj0Ply82p9
— まうん (@myaunraitau) 2018年11月18日
その中で、前からちょろっと知っていた欅坂46の楽曲も聴いてみました。
抱いた感想1: 曲めちゃめちゃかっこいい!好き!
YouTube Musicの「プレイリスト・欅坂46」では下の画像のようにシングル表題曲が最初に再生されるので超豪華な並びになります。
特に、僕は最新であったシングルの「アンビバレント」が印象に残っていました。下の歌詞が社会人なりたての自分にめちゃくちゃ刺さった。
あっちを立てる気もないし こっちを立てる気だってまるでない 人間関係面倒で及び腰 話を聞けば巻き込まれる いいことなんかあるわけないじゃない それでも誰かがいなけりゃダメなんだ
▼ 2018/11 「アンビバレント」のミュージックビデオ
上のようにYouTube Musicを通して、「アンビバレント」が好きになります。 気になる要因の1つにYouTube Musicのプレイリストの再生画面に表示される↓の画像がかっこよすぎるというのもありました。
そして、満を持して「アンビバレント」のミュージックビデオを見ました。
抱いた感想2: ダンス好き!衣装好き!平手さんと高身長超美人コンビがヤバい!
高身長超美人コンビとは、土生瑞穂さん、渡邉理佐さんです。髪が明るめで衣装似合いすぎで神!って感じでした。
今でもアンビバレントのMVが1番好きなのです。その思いは別途記事にしたいほど長くなるので略。
▼ 2018/12 風邪中に「欅って書けない」等の動画を見まくる。
僕は病気になったり精神的に弱るとアイドルの動画を見る癖があります。それで風邪になってYouTube等で沢山動画を見ました。 ※ テレビ東京さんごめんなさい。今は、毎週録画して見てるので許して下さい。
抱いた感想3: 人間臭くて好き!
特に、以下の場面の人間臭さが印象に残っています。
- 相関図の回で、斎藤ふーちゃんがぺーを好きって話で泣いちゃう尾関
- 運動会で負けたときのの守屋あかねん(守屋の泣く回は全部好き、「破っていいですか」とか)
- 織田奈那の「女としてみてないじゃん」
▼ 2019/01 「欅共和国2017」買う。見る。泣く。
当然の流れで購入しました。欅坂46はこれしか映像作品を販売しておらず、故に迷いなく名盤のみ購入できました。(そういう戦略かもしれない)
年末年始で楽曲検索のためのデータ解析しようとした結果の進捗です pic.twitter.com/Cj6znmWLQt
— まうん (@myaunraitau) 2019年1月6日
抱いた感想4: 圧倒的な多幸感!好き!
本作品の色んなところで泣きましたが、「世界には愛しかない」が最も泣きました。 理由は分からないですが、たぶん圧倒的な多幸感にエモが揺さぶられたと思われます。
▼ 2019/01 ファンクラブ入会。メッセージアプリを登録する。
ここまでBlu-ray以外無課金でしたが、ここから半永久定額課金生活が始まります。 宗教上の理由で握手会には行かないと思うので、僕の課金チャンスはこれらがメインです。ライブは行ってみたいと思っています。
抱いた感想5 完全な沼。ここから先は危険かもしれない。
最近読んだ記事でファンの人の良い言葉がありました。「確かに」と思いました。
月6000円で毎日ハッピーなら実質的無料だよ keyakizaka46matomemory.net
現在
欅坂46 > 仕事 > 他の趣味の状態。頭の中の時計での1週間は「欅って書けない」の日曜日深夜を基準に測られている状態です。
社会人になって初めて仕事があって良かったと思いました。仕事があるおかげで、ハマりながらもなんだかんだちゃんとした生活を送れています。無かったら、完全に時間の使い方が欅坂に支配されていた可能性があります。
終わりに
他のファンのハマったきっかけが分からないですが、結構典型的なパターンなのかなと思っています。
アイドルにハマって、飽きるのは刹那的なもの(アイドル自体が刹那的ですが)なので、今思ったことを書いておきたいと思って書きました。
*1:ガチ日記、ガチポエムなので、変わり者以外は読むだけ時間の無駄です
ブログ解析による欅坂46メンバの相関図作成
はじめに
- 欅坂46メンバの公式ブログを解析し、メンバ間の関係を抽出して相関図を作成しました。
- データの収集から解析まで、基本的にPythonです。コードも公開してます。
- 趣味爆発の記事ですが、欅坂46分からなくても(たぶん)楽しめるよ!
解析方法
以下の4つの手順で解析しました。
こちらの解析のコードにGitHubにupしており、以下URLで確認可能です。(ちょっと違うかもですが)
1. ブログを収集
- 公式サイトからスクレイピングすることにより取得
- 収集方法はこちらの記事の通りです。
- qiita.com
- 今回は漢字欅メンバ(卒業メンバを除く18名)の記事のみを対象としました。
- 総記事数は9196件
- 収集した記事の一部です。(Pandas DataFrame)
2. 各メンバのブログ文章から他メンバへの言及を抽出
下の画像のように、各メンバのブログの文章からメンバの名前を抽出します。
ただし、ブログではメンバの名前を愛称で呼ぶことが多いため、通常のMeCab等の形態素解析ツールの辞書ではメンバの言及を抽出することができません。
- 平手友梨奈 -> てち, てちこ, ...
- 渡辺 梨加 -> べりか, ぺー..., など
これを解決するため、Mecabの辞書へメンバの愛称を追加語彙として追加します。
- メンバの愛称はこちらのサイトから拝借しました。
- 欅坂46ブログメンバー呼び名一覧
- MeCabへの語彙の追加は以下の記事の通りです。
- qiita.com
3. 全ブログから言及関係数を集計
- [2. 各メンバのブログ文章から他メンバへの言及を抽出]の処理を全9196件のブログへ適用しました。
fromメンバ toメンバの回数を行列にし、ヒートマップにしました。
ただし、メンバ毎に投稿してる記事の本数が大きくことなるため、そのままの値では、メンバの関係が観測しづらい場合があります。
メンバ毎に記事の本数で正規化(min-max normalization)した場合は、ヒートマップは以下のようになります。これによりメンバ間の関係が観測しやすくなりました。
4. 関係を可視化
- [3. 全ブログから言及関係数を集計]の時点で、見つけたい関係を観測できましたが、より直観的に全体の関係を確認するために、グラフによる可視化を試しました。(格好をつけたかった)
- ノード間エッジ(線)の太さが関係の強さを表しています。
- 可視化のためにツールはCytoscapeを使いました。
- cytoscape.org
解析結果について
欅坂46を応援しているファンが見ると、納得できる結果だとは思います。
何か正確なもの(?)と比較するために、欅坂46の冠バラエティ番組「欅って書けない」の企画で検証されていた相関図と比較してみました。
- 番組相関図にもブログ相関図にもある関係
- 番組相関図にはないが、ブログ相関図にある関係
終わりに
結論
- 簡単な方法ではあったが、1ファンの感覚として腑に落ちる結果が得られた。
- 「織田奈那」「斎藤冬優花」は最重要メンバであり精神的支柱
- 番組の企画の相関図と比較しても割と似ているところが多かった。
今後の課題
- 対象メンバの拡大
- 時系列解析
- 期間毎の言及数の変化に注目し解析を行う
感想
- 好きなデータを弄る趣味解析は超楽しい、データサイエンスはドメインへの愛が1番大事だと思う
- 実際、欅坂46メンバの愛称の語彙を公開してくださっていたサイトがMVP 欅坂46ブログメンバー呼び名一覧
- 日本語NLPは精度の高い辞書を作ることが超大事
- 可視化の部分でカッコよくしたかったのですが、結局大したことができなかったので、ちょっとフロントエンドの部分やデザイン(Infographics)も勉強してみたいと思った。
ツイートデータと見る坂道冠番組 2019/01/28【乃木中、けやかけ、がな推し】
解析方法
- 番組のオンエア中に投稿されたツイートデータを収集しました。
- ハッシュタグ "#乃木坂工事中", "#欅って書けない", "#ひらがな推し"が付与されたツイートを対象としました。
- RTは対象としておらず、ツイート数等にに含んでいません。
今週の新規点
乃木坂工事中 #191 (2019/01/28 00:00 ~ 00:30)
各時間のツイート数 (総数: 24991)
最もツイートされた場面
0時22分頃: 北川悠理さん紹介パートでの和田まあやさんのヤバい翻訳
各時間のツイートされたワード
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欅って書けない #165 (2019/01/28 00:35 ~ 01:05)
各時間のツイート数 (総数: 8436)
最もツイートされた場面
1時3分頃: 8thシングル「黒い羊」 フォーメーション発表
本編の中だと、回答のためにスタジオの3階まで行かなければならないというハンデを背負わされて泣いちゃった守屋さん
1位 (ツイート数:1045) 土生瑞穂
ボケ回答連発の土生さんが堂々の1位。クレイジー、土生ワールド、無双などが頻出
2位 (ツイート数:959) 鈴本美愉
可愛い表情が目立った鈴本さんが2位。...『おしっこ』
3位 (ツイート数:808) 守屋茜
今回の企画の主役である守屋さんが3位。ジャージ、可哀想、軍曹などが頻出
各時間のツイートされたワード
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ひらがな推し #41 (2019/01/28 01:05 ~ 01:35)
各時間のツイート数 (総数: 7600)
最もツイートされた場面
1時17分頃: ニブモネア、埼玉ギャグでの金村美玖さんのコバトン
(他も接戦だったので、それらの中でも個人的MVPを)
MCオードリー若林さんが斉藤京子さんの「居心地悪く、大人になった」を知っていた場面
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