JSAI2015 ツイートタイムラインへの階層的クラウドソーシングの適用による住まい探しユーザの背景ニーズ理解

ツイートタイムラインへの
階層的クラウドソーシングの適⽤用による
住まい探しユーザの背景ニーズ理理解
楡井　泰⾏行行　（電気通信⼤大学）
篠⽥田　孝祐　（電気通信⼤大学）
諏訪　博彦　（奈奈良良先端科学技術⼤大学院⼤大学）
清⽥田　陽司○（株式会社ネクスト　リッテルラボラトリー）
栗栗原　　聡　（電気通信⼤大学）
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2015.06.01
⼈人⼯工知能学会全国⼤大会 JSAI 2015＠はこだて未来⼤大学
OS-20 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング

株式会社ネクストについて
総掲載物件数No.1の不不動産情報サイト『HOME’S』を運営
リサーチ・アンド・ディベロプメント調べ(2015.3.16発表)

Index
›  背景とkey idea
›  Twitterデータと住まい探し
›  Twitterデータとクラウドソーシング
›  実験
›  対象データの収集
›  タスク1: 住まい探しに関連するタイ
ムライン断⽚片の抽出
›  タスク2: 住まい探しフェーズの判別
→タイムラインへのタグ付け
›  結果と考察
›  関連研究
›  まとめ

Index
›  実験
›  関連研究
›  まとめ

›  顧客が決断までに⻑⾧長い時間をかける
•  動機づけ
•  情報収集
•  ⽐比較検討
•  決断
›  ニーズが時間の経過とともに変化する
•  トレードオフ（価格 vs ○○）
•  地域・駅・路路線
•  買う – 借りる
•  マンション – ⼀一⼾戸建て
•  各種こだわり条件（ペット、バストイレ別、…）
→ 顧客の理理解が著しく困難
住まい探しプロセスの特性　（他の商品との⽐比較）

›  ユーザーの住まい探しプロセスにおける⾏行行動、思
考、感情を⽰示すデータを豊富に含む
•  情報発信の⼼心理理的ハードルが低い（字数制限）
•  コミュニケーションのチャネルになっている
（リプライ機能）
›  タイムラインによって、数週間〜～数年年にわたる住
まい探しプロセスを追跡できる
Twitterデータに着⽬目した理理由

›  住まい探しに関連しないツイートも⼤大量量に含まれ
る
•  どうやって住まい探しに関連するツイートだけ
を抽出するか？
›  住まい探しプロセスのフレームワークに落落とし込
んで解析したい
•  潜在的ニーズ
•  情報収集
•  物件⾒見見学、⽐比較検討
•  契約、引越
→ コストと時間を抑えて利利⽤用するには？
Twitterデータを利利⽤用するにあたっての課題

Yahoo! クラウドソーシング
マイクロタスク型のクラウドソーシングPFを提供
報酬はTポイントで⽀支払われる

クラウドソーシング適⽤用のプロセス
Twitterデータの
抽出
データの判別
クラウドソーシング
×1
住宅宅物件探索索に関するデータ住宅宅物件探索索フェーズの推定
フェーズの推定
クラウドソーシング
×6
⾃自動分類器の作成分類器の評価
クラウドソーシング×1
潜在
ニー
ズ
情報
収集
物件
⾒見見学
契
約・
引越

Index
›  実験
›  関連研究
›  まとめ

›  アカウントの選択
•  今回は @homes_kun のフォロワーを対象とし
た
›  以下のキーワードを含むタイムラインを抽出
•  礼⾦金金、内⾒見見、家賃
›  不不動産会社のアカウントを除外
•  リンクを含むツイートの割合で判断
→ 86アカウントを抽出
住まい探しに関連しそうなTwitterアカウントの抽出

›  対象ユーザーのタイムラインを5ツイートごとに分
割してワーカーに判別させる
•  「住まいを探している」「探していない」「わ
からない」の3択
›  1設問(5ツイート)の判別は3⼈人のワーカーに重複出
題
•  多数決で判定できるように
›  5設問につき、1回のチェック設問
•  悪質なワーカーを排除するため
•  正解が「住まいを探している」10問、「探して
いない」10問の計20問を⽤用意
タイムラインが住まい探しに関連するかどうかの判別タスク

設問例例

›  タスクサイズ
•  設問数 2400問
•  参加ワーカー数 396名
•  所要時間 2時間25分
›  チェック設問による信頼性評価
•  396名中、正解率率率100％: 223名、80%: 105名
→ この328名による判別データを使⽤用
›  多数決による判別結果
•  「探している」286設問 → このデータを使⽤用
•  「探していない」1555設問
•  「わからない」40設問
•  多数決による判別不不可 519件
結果

›  前述の286設問のツイート主のうち、6ヶ⽉月以内に
複数回住まい探しについてつぶやいていたユー
ザーのタイムラインを判別対象とした
›  タイムラインを10ツイート単位に分割して、
フェーズをラベリング
›  前述のタスクと同様、多数決・チェック質問利利⽤用
•  多数決は3名〜～5名
›  コストを下げるため、住まい探しユーザーは以下
のフェーズに従うと仮定してタスクを組み⽴立立て
住まい探しフェーズの判別

1.  「新しい住まいを探したいと考えているかどうか」
•  潜在ニーズ、情報収集、物件⾒見見学、契約を含む
•  2400設問
2.  「住まい探し情報を実際に集めたかどうか」
•  情報収集、物件⾒見見学、契約を含む
•  196設問
3.  「引越のために物件を⾒見見学したかどうか」
•  物件⾒見見学、契約を含む
•  132設問
4.  「引越のために物件の契約を決めたかどうか」
•  契約のみ
•  68設問
フェーズ判別のタスクフロー

フェーズ別のタイムライン数

多数決の内訳（フェーズ判別タスク）

Index
›  実験
›  関連研究
›  まとめ

›  Twitterをソーシャルセンサとして使う
•  迫村13: 経済動向とTwitter上の話題の広がり
•  若若井14: テレビ放映の映画とTwitter上の感情変化
•  ⻑⾧長野14: 鉄道運⾏行行情報に関連するツイートのみを抽出
•  榊11: Twitter上での⼈人物⽬目撃情報
•  本研究: 全体の動向よりは個別のユーザのニーズ・⾏行行動の
掘り下げに重点
›  クラウドソーシングの利利⽤用
•  Roy13: ワーカに⻑⾧長期的にタスク依頼することで精度度向上
•  ⻄西13: 能⼒力力の低いワーカが⾼高いワーカにタスクを委託する
ことで⾼高い報酬を得られる枠組みを提案
•  本研究: 新たな枠組みの提案よりは、現在利利⽤用可能なサー
ビスを階層的に活⽤用する⼿手法にフォーカス
関連研究

Index
›  実験
›  関連研究
›  まとめ

›  Twitterデータへのクラウドソーシングの適⽤用に
よって、住まい探しのニーズやプロセスを「⾒見見え
る化」
•  ⾏行行動観察的な⽤用途
›  住まい探し以外のプロセスにも適⽤用できるかも
•  クルマ
•  保険
•  教育サービス
•  職探し
まとめ

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