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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)
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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
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›  Twitterデータと住まい探し
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考、感情を⽰示すデータを豊富に含む
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クラウドソーシング適⽤用のプロセス
Twitterデータの
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データの判別
クラウドソーシング
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住宅宅物件探索索に関するデータ 住宅宅...
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›  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
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設問例例
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•  設問数  2400問
•  参加ワーカー数 396名
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›  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
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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...
17Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
フェーズ別のタイムライン数
18Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved.
多数決の内訳(フェーズ判別タスク)
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›  Twitterデータとクラウドソーシング
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›  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...
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›  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
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›  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...
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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

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人工知能学会全国大会 JSAI2015 のオーガナイズドセッション「ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング」で発表した内容です。

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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

  1. 1. 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) 1Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  2. 2. 2Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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)
  3. 3. Index 3Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  4. 4. Index 4Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  5. 5. 5Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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)
  6. 6. 6Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  7. 7. 7Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  8. 8. 8Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  9. 9. 9Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  10. 10. Index 10Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  11. 11. 11Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  12. 12. 12Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  13. 13. 13Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 設問例例
  14. 14. 14Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  15. 15. 15Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  16. 16. 16Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  17. 17. 17Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. フェーズ別のタイムライン数
  18. 18. 18Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. 多数決の内訳(フェーズ判別タスク)
  19. 19. Index 19Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  20. 20. 20Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  21. 21. Index 21Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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
  22. 22. 22Copyright(c) NEXT Co., Ltd. All Rights Reserved. ›  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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