LIFE WILL Emodiversity APIについて

Twitterの投稿内容から感情を解析し、「ユーザーに⾜りていない感情」を診断。その結果から⾃分がよりWell-beingになるための場所や街、物件情報を全国約1800市区町村の中からレコメンドするサービスのプロトタイプ「LIFE WILL」。
その心臓部である感情解析エンジンが「Emodiversity API」としてAPI化されました。
https://lab.lifull.com/lifewill/emodiversity/

この資料では「Emodiversity API」への理解を深めていただけるよう、開発背景や仕組みの部分に焦点をあててご紹介いたします。

Transcript

1. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL Emodiversity API について 株式会社LIFULL 未来デザイン推進室リサーチアンドデザイングループ ⼭崎晴貴 2021.11.4
2. Copyright© LIFULL All Rights Reserved.
3. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. グループ企業38社・出資先16社 グローバル化・63ヶ国進出
4. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. 感情でみつける、あなたの未来。 LIFE WILLはTwitterの投稿内容200件のテキストが持つ感情を解析し、 ユーザーの直近の感情と「ユーザーに⾜りていない感情」を診断 その結果から⾃分がよりWell-beingになるための場所や街、 物件情報を全国約1800市区町村のなかからレコメンドする 2019年12⽉3⽇より絶賛公開中 https://lab.lifull.com/lifewill/ LIFE WILLについて
5. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. 感情の多様性 = Emodiversity（エモダイバーシティ） ポジティブな感情だけでなく、ネガティブな感情も含めた さまざまな感情に触れることで Well-being（⾝体的・精神的・社会的に「よい状態」） になるという考え⽅ サイト監修の予防医学研究者⽯川善樹⽒からの助⾔により、 LIFE WILLの根幹をなす概念となっている Emodiversity
6. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. デモ https://lab.lifull.com/lifewill/ GET STARTED!
7. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. 開発経緯 「情報を得る」から「⾃分を知る」へ Web検索の結果は⾃分を含む多くの⼈にとって良いと思われるもの（⺠主主義的/多数決）が表⽰されるが、 それは果たして「私」が本当に欲しかった情報なのか？ 検索する⾏為を⾃らの内⾯に寄り添ったものとすることで、 本当に欲しかった情報に出会えるかもしれない ⾃分の感情を基点にした「新しい検索体験」の 研究を進める中で出会ったのが「Well-being」 そして、「感情解析」につながってゆく https://google.com
8. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 独⾃モデルの構築 「プルチックの感情の輪」など 既存の感情モデルをリサーチ 「ラッセルの円環モデル」を参考に LIFE WILL独⾃のモデル構築を ⾏うことになった LIFE WILLの感情モデル 1 プルチックの感情の輪 https://6seconds.co.jp/eq-articles/plutchiks-model- of-emotions ラッセル円環モデル https://webronza.asahi.com/science/articles/2019071 000003.html
9. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILLの感情モデル 2 円環モデルの検討 感情の強弱を縦軸、ポジネガを横軸にとった4象限の分割数を検討、 喜怒哀楽をベースとした12感情を定義した 4分割 8分割 12分割
10. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILLの感情モデル 3 感情のオノマトペ化 各感情を感覚的に理解できるよう また、第2、3象限の感情が ネガティブな印象を受けすぎない よう配慮しつつ、 「オノマトペ」化を⾏う
11. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILLの感情モデル 4 感情のキャラクター化 ⼈間の感情をより 強く表現するアイコンとして 12種類のキャラクターを デザイン
12. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 2つの感情/2つの価値 2つの感情の掛け合わせでEmodiversityを⾼める Twitter投稿をもとにした「ユーザーの感情」と 市区町村名の⼊ったブログ記事をもとにした 「街の感情」 この2種類の「感情」データを持っていることが LIFE WILLの⼤きな価値 また2つのデータの掛け合わせで提供する Emodiversityの情報が LIFE WILLの独⾃性となっている ユーザーの感情 (個⼈のWell-being計測) 街の感情 (街のWell-being計測)
13. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 感情解析エンジン 1 Word2vecをベースにした感情解析 LIFE WILLでは、単語同⼠の 意味の近さを計算するために 「Word2vec」を使⽤ また、教師データには Wikipedia⽇本語版全ページの データベースダンプを⽤いている https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:データベースダウンロード https://samyzaf.com/ML/nlp/nlp.html 単語のベクトル化によって、単語同⼠の意味の演算が可能になる 例： 「王様」- 「男」+ 「⼥」= 「⼥王」 「パリ」- 「フランス」+ 「⽇本」= 「東京」
14. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 感情解析エンジン 2 ユーザーの感情と街の感情分析は同じロジックを⽤いている LIFE WILL 感情解析エンジン Ver 1.0 市区町村名を 検索ワードとして、 アメブロと はてなブログを検索 Google Custom Search API 本⽂のみHTMLを抽出 HTMLの⽂書構造で 内容毎に切り分ける テキスト/ツイートに 形態素解析を⾏い 単語別に分解 Word2vecを使⽤、 単語と感情との ベクトルを算出 ユーザーが Twitterアカウントで OAuth 認証する TwitterのAPIを使⽤ 最新200件の ツイートを取得 感情の値に⼀番 近いデータを抽出 テキストの感情を設定 街の感情が 算出される ユーザーの感情が 算出される ① ② ③ Twitter API
15. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 感情解析エンジン 3 形態素解析とベクトル算出 ⽂章を形態素解析しWord2vecで 各単語と感情名とのベクトルを算出 私は感情から家を探します / は / 感情 / から / 家 / を / 探し / ます 形態素解析で分解する 私 0.12 0.17 0.15 0.4 0.2 0.14 0.32 0.16 0.2 0.3 0.31 0.11 驚き 喜び 幸せ 満⾜ 穏やか 安⼼ 悲しみ 憂鬱 不満 怒り 不安 退屈 「私」という単語と、感情の単語のベクトルを算出する その他の単語も、同様にベクトルを算出していく
16. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 感情解析エンジン 4 形態素解析とベクトル算出 解析した単語の感情値を⾜し上げて「⽂章の感情」とする 驚き 喜び 幸せ 満⾜ 穏やか 安⼼ 退屈 悲しみ 憂鬱 不満 怒り 不安 私 0.38 0.46 0.40 0.40 0.37 0.36 0.30 0.41 0.30 0.37 0.37 0.48 は 0.22 0.24 0.27 0.34 0.28 0.31 0.17 0.22 0.11 0.33 0.28 0.35 感情 0.27 0.30 0.55 0.35 0.27 0.37 0.19 0.31 0.26 0.30 0.26 0.37 から 0.11 0.21 0.09 0.22 0.23 0.16 0.13 0.13 0.06 0.17 0.24 0.26 家 0.36 0.36 0.30 0.35 0.26 0.31 0.29 0.31 0.27 0.35 0.29 0.37 を 0.00 -0.03 0.12 0.11 0.00 0.24 0.15 0.08 0.13 0.04 0.02 0.09 探し 0.37 0.43 0.58 0.29 0.46 0.33 0.28 0.47 0.35 0.25 0.36 0.38 ます 0.04 -0.06 0.16 -0.02 -0.10 -0.07 -0.03 -0.05 0.18 -0.15 -0.08 -0.18 合計 1.75 1.91 2.47 2.04 1.77 2.01 1.48 1.88 1.66 1.66 1.74 2.12 ←感情値
17. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. LIFE WILL 感情解析エンジン 5 感情解析結果の算出 ユーザー/市区町村ごとにデータを⾜し上げ、 最⼤値となったものが 「代表する感情」 として設定される テキスト 驚き 喜び 幸せ 満⾜ 穏やか 安⼼ 退屈 悲しみ 憂鬱 不満 怒り 不安 私は感情から家を探します 1.75 1.91 2.47 2.04 1.77 2.01 1.48 1.88 1.66 1.66 1.74 2.12 猫ふれあいスペース 「CatsGallery」さんが併設さ れているんです 2.76 2.48 2.44 2.66 1.89 2.32 1.78 2.10 1.58 2.20 2.33 2.34 ⼈類の偉⼤な科学技術に感動する 2.35 2.65 1.89 2.23 0.97 1.81 1.34 1.85 0.76 1.22 1.85 1.26 今⽇は雪が舞ってましたねいや〜、 5.88 3.44 1.63 0.72 4.67 0.29 3.20 0.32 3.68 4.27 3.72 0.47 孫と⼾⽥川緑地公園に⾏きました が、すごい⼈・・・＾＾； 6.10 1.29 6.24 1.93 4.45 0.08 3.21 4.91 5.74 0.11 5.88 0.07 サポーレに⼊って真っ先に⽬につ くのがフルーツ 7.54 2.59 8.31 0.55 4.08 4.36 1.44 3.18 4.60 3.34 0.01 3.29 ⿃居は三ノ⿃居まであるようです 2.79 1.22 5.11 4.11 0.51 5.18 3.89 1.93 0.30 5.70 0.10 2.73 合計 29.17 15.57 28.09 14.24 18.34 16.05 16.35 16.16 18.32 18.50 15.63 12.28
18. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. ユーザーの感情ランキング 強い感情 弱い感情 件数 ユルユル シクシク 15 ツンツン ニコニコ 15 ツンツン ピリピリ 14 ニコニコ ツンツン 13 ソワソワ ニコニコ 13 ツンツン ウトウト 12 ホノボノ ピリピリ 11 ウトウト シクシク 11 モヤモヤ シクシク 11 ソワソワ ツンツン 11 ウトウト ピリピリ 10 ユルユル ウトウト 7 強い感情 弱い感情 件数 キュンキュン ソワソワ 674 ピリピリ モヤモヤ 531 モヤモヤ ソワソワ 452 キュンキュン ニコニコ 397 ドキドキ ソワソワ 363 ワクワク モヤモヤ 353 モヤモヤ ニコニコ 335 ピリピリ ユルユル 318 キュンキュン ツンツン 296 シクシク ソワソワ 262 ドキドキ モヤモヤ 244 ピリピリ ソワソワ 232 上位 12 下位 12 集計期間：2020.7.13 – 2020.8.9 ※Twitterプロモーション実施期間 解析総数：12,053件（延べ）
19. Copyright© LIFULL All Rights Reserved. 街の感情の変遷 2019年12⽉ 2021年2⽉ 2021年3⽉
20. Copyright© LIFULL All Rights Reserved.
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