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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{29}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2022}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\received{2022}{3}{1}
\revised{2022}{6}{1}
\rerevised{2022}{7}{17}
\accepted{2022}{7}{20}

\setcounter{page}{1233}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{技術資料}
\jtitle{景気単語極性辞書の構築とその応用}
\jauthor{五島　圭一\affiref{UTEcon} \and 新谷　元嗣\affiref{UTEcon} \and 高村　大也\affiref{AIST}}

\jabstract{%
本稿では，マクロ経済分野に特化した景気単語極性辞書の構築とその応用例を示す．日本経済新聞の新聞記事コーパスから景気関連の単語の選定し，複数人のエコノミストによるクラスラベルの付与を行った．さらに教師あり学習で収録単語を補完した．また，構築した極性辞書の応用例として，景気動向を迅速に捕捉することが可能な経済ニュース指数を作成した．
}
\jkeywords{極性辞書，マクロ経済学，景気循環}

\etitle{Sentiment Dictionary for Business Cycle Analysis and its Applications}
\eauthor{Keiichi Goshima\affiref{UTEcon} \and Mototsugu Shintani\affiref{UTEcon} \and Hiroya Takamura\affiref{AIST}} 
\eabstract{%
In this study, we construct a sentiment dictionary for the macroeconomic domain and present its applications. Our dictionary contains words selected by several economists from a corpus of newspaper articles on topics related to the economy. This was supplemented with additional words by using supervised learning. We use our sentiment dictionary to construct a daily business cycle index designed to capture the current state of the economy in a timely manner.
}
\ekeywords{Sentiment Dictionary, Macroeconomics, Business Cycle}

\headauthor{五島，新谷，高村}
\headtitle{景気単語極性辞書の構築とその応用}


\affilabel{UTEcon}{東京大学エコノミックコンサルティング株式会社}{UTokyo Economic Consulting Inc.}
\affilabel{AIST}{産業技術総合研究所}{National Institute of Advanced Industrial Science and Technology}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{はじめに}

適切な経済政策の運営には，足もとの景気動向をできるだけ迅速かつ正確に把握することが肝要である．
ところが，一国のマクロ経済活動の最も重要な指標であるGDP（国内総生産）は，3か月に1度しか観測されない四半期データであり，対象とする四半期の終了から一次速報値の公表までに約6週間を要する．
景気の現状判断のための速報性を重視した景気動向指数の一致指数については，より観測頻度の高い月次データである鉱工業生産指数，有効求人倍率，全産業の営業利益，小売業や卸売業の商業販売額等，合計10個の一致系列を統合することで計算されるが，それでも対象とする月から1か月以上公表が遅れてしまう．
そこで景気動向指数の採用系列のような数値による伝統的な構造化データに代わり，テキスト情報，位置情報，決済情報，衛星画像情報を含む非構造化データやオルタナティブデータを利用することによって高頻度かつ高精度に足もとの経済活動を把握する，いわゆるナウキャストの試みが近年進められている．
特に，直近の新型コロナ感染症拡大に伴う景気後退局面では，位置情報のデータを用いた生産活動のナウキャストやクレジットカード決済情報のデータを用いた消費活動のナウキャストが注目を集めた\cite{Oh-etal-2021,BOJ-2020}．
本稿では，テキスト情報のデータを用いた景気動向のナウキャストや将来予測に有用であると考えられるマクロ経済分野の新しい極性辞書（以下，景気単語極性辞書）の構築とその応用可能性に関する技術報告を行う．

伝統的なデータでは直接観測することが困難であったマクロ経済の変動要因を，政府や民間のテキストデータから定量化する研究は，当初は英語圏の欧米経済の分析を中心に進められてきた．
著名な研究例としては，新聞のニュース記事中の経済政策の不確実性に関する単語の出現頻度を数値化した経済政策の不確実性指数があり，この指数はマクロ経済活動に占める不確実性の波及効果の分析で頻繁に利用されている\cite{Baker-etal-2016}．
また，中央銀行の議事録に対してトピックモデルを適用し，様々なマクロ経済現象の中から，特に中央銀行が重視するトピックを抽出することによって金融政策の要因分析を行う試みもある\cite{Hansen-etal-2016}．
さらにGDP，インフレ率，失業率等の主要なマクロ経済変数の将来予測についても，伝統的なデータのみを用いる従来の方法に比べて，新聞記事等のテキストデータを活用することで予測力が改善されるという共通認識も広まっている\cite{Kalamara-etal-2022}．
これらのマクロ経済分析で用いられたテキストデータの数値化では，計算言語学や自然言語処理等の分野で開発されてきた分析手法や言語資源等が重要な役割を担ってきた．

このようにテキストデータを利用した分析は近年のマクロ経済研究に大きく寄与している一方で，多くの研究は英語を対象としたものであり，日本語を対象とした研究の数は相対的に少ない．
この理由としては，日本語で記述されたテキストデータの分析を研究対象とするマクロ経済学者が少ないことに加えて，マクロ経済分野に適した日本語の言語資源の不足がある．
例えば，前述の\cite{Kalamara-etal-2022}は，英語の新聞ニュース記事を用いた英国マクロ経済の将来予測の分析であるが，複数の極性辞書やルールからテキストデータを指数化することによって予測変数を作成している．
このように，英語の分析では評価の定まった辞書やルールが利用できる一方で，マクロ経済分野で確立された日本語の極性辞書は存在しない
\footnote{
マクロ経済学と隣接したドメインであるファイナンス（金融）分野では\cite{Goshima-Takahashi-2017}や\cite{Ito-etal-2018}が極性辞書を構築している．また，同分野の英語の極性辞書としては\cite{Loughran-etal-2011}が広く用いられている．
マクロ経済学は一国全体の財（モノ）やサービスの生産と消費の構造や貨幣の流れを解明し，国民厚生の最大化を目的としたマクロ経済政策を研究する学問分野であるのに対し，ファイナンスは資産価格決定や投資家のポートフォリオ選択，企業の資金調達等のミクロ行動を主に分析対象とする学問分野である．
}．
さらに，英語の先行研究と同じ一般的な手続きを採用しようとしても，経済分析に適した単語分割やストップワードの除去等の日本語の前処理方法に関する研究の蓄積も十分とはいえない．
このような日本語の言語資源の不足は，テキストデータを用いたマクロ経済研究の敷居を高める要因となっている．
以上の問題意識から，マクロ経済分野，特に景気動向の現状把握と将来予測に適した日本語の景気単語極性辞書の構築は，テキストデータを用いた経済研究の発展に貢献できると考えられる\footnote{
本稿で構築した景気単語極性辞書は株式会社日本経済新聞社のウェブページ (\url{https://nkbb.nikkei.co.jp/alternative/service/dictionary/}) から提供されている．}．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{関連研究}

日本語の極性辞書の構築を試みた先行研究は数多くあり，その一部では，研究成果として極性辞書が公開されている\cite{Kobayashi-etal-2005,Takamura-etal-2005,Kanayama-Nasukawa-2006,Kaji-Kitsurengawa-2007}．
ただし，こうした先行研究で公開されている極性辞書は一般的な用途を想定したものが多く，特定のドメインに対してはうまく機能しない可能性がある．
実際に，テキスト分析におけるドメイン考慮の重要性は周知であり，\cite{Turney-2002}や\cite{Qiu-etal-2009}では一般的な辞書で全てのドメインに対応することは難しく，ドメインごとに辞書を新たに構築する必要があると論じている．
また，\cite{Liu-2012}では，センチメント分析はドメイン依存性が高いことを指摘している．
以上の観点から，本稿のようにマクロ経済ドメインに特化した極性辞書の構築は重要な課題であると言える．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{景気単語極性辞書に収録する単語候補の選択}

本章では，景気単語極性辞書に収録する単語の選択手順について記述する．
本稿では，マクロ経済分析，特に景気循環の分析に適した極性辞書の構築を目的としていることから，経済や景気と関連のある単語を取得するために株式会社日本経済新聞社が発行する日本経済新聞の記事データ（朝刊・夕刊・電子版）を利用する．
使用する新聞記事データの期間は1981年10月から2020年12月であり，約510万記事が収録されている．
また，新聞記事データに含まれる単語数については，異なり数が1,631,065語，延べ数が1,621,203,196語である．
はじめに，「景気」，「経済」もしくはそれらの合成語と各単語の共起回数を算出する．
具体的には，各単語について，「景気」，「経済」もしくはそれらの合成語の少なくともいずれか一つと共起した記事数を共起回数とする．
さらに，共起回数による単語のランキングを作成する．
ここで，考慮する単語は名詞，動詞，形容詞のみとし，またすべての単語は基本形に変換されている．
単語分割，品詞推定および基本形の推定にはMeCabを利用した．
また，マクロ経済に関連する新語や複合名詞を収録することが重要であるため，形態素解析辞書には mecab-ipadic-NEologdを採用した\cite{sato-etal-2017}．
次に，共起回数のランキング上位から，経済や景気と関連があり，収録の候補となる単語を，マクロ経済学及びファイナンスをそれぞれの専門分野とする筆者2人が独立に2,000語を選択した．
ただし，過去の特定のイベントと関連する単語を収録してしまうと，過去に過剰適合した経済分析になってしまうことから，「リーマンショック」や「新型コロナウイルス」などの特定のイベント固有の単語は使用せず，景気に関する一般的な単語のみを選択することとした．
それぞれが選択した単語の重複を排除した後，調整を行い，総単語数が3,000語となるように，候補単語のリストを作成した．
この結果，単語リストの品詞の内訳は形容詞：309語，動詞：989語，名詞：1,702語となった．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{アノテーションとその信頼性評価}

3章で得られた単語リストに収録されている3,000語に対して，景気動向の観点で各単語から連想される意味について，ポジティブ・ニュートラル・ネガティブの3つのクラスラベルの付与を行うアノテーションを行った．
本稿のアノテーションには経済システムや景気動向に関する深い理解が必要であることから，アノテータとしてマクロ経済分析に従事する3人の専門家に依頼した．
なお景気の見方については，個人の経歴や立場によって異なる可能性があるため，クラスラベルが特定の業種の意見を反映しないように，アノテータはそれぞれ別の職種の専門家（政府・中央銀行エコノミスト，民間金融機関エコノミスト，報道機関エコノミスト）を選定した．
アノテータへの指示書は以下のとおりである．

\vspace{0.25\Cvs}
\begin{itembox}[l]{アノテータへの指示書}
\setlength{\leftmargini}{1\Cwd}\setlength{\labelsep}{0.5\Cwd}
 \begin{itemize}
	\item	景気動向の観点から，各単語から連想される意味について，ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルの3つに分類してください．例：「悪化」→ネガティブ，「回復」→ポジティブ
	\item	一般的には良い意味でも，景気の文脈では悪い意味の場合はネガティブ，どちらとも言えない場合はニュートラルとしてください．悪い意味についても同様にお願いします．
	\item	一般的に文脈に依存する単語や係り受けによって意味が反転する単語の場合でも，可能な限り，景気が良い時期や内容に利用される場合が多い単語はポジティブ，悪い時期や内容に利用される場合が多い単語はネガティブとしてください．どちらとも言えない単語については，ニュートラルとしてください．
	例：「不確実」は一般的には係り受けによってどちらの意味にもなりうるが，景気の文脈だと悪い局面に使用される場合が多いのでネガティブと判断する．
	\item	ポジティブ/ネガティブとニュートラルの境目にあると考えられる場合は，ニュートラルに分類してください．
	\item	ひらがなについては，複数の漢字が当てはまる場合であっても，景気の文脈で最も多く使われる使用法を念頭に選んでください．
\end{itemize}
\end{itembox}

表\ref{table_annotation}には，各アノテータによるクラス分類の結果とそれらを多数決によって集計した結果が示されている．
アノテータ間で各クラスへの分類割合は多少変わるものの，ニュートラルが一番高く，次いでネガティブ，ポジティブの順に低くなる傾向が共通に観察される．分類割合が異なっている要因の一つとしては，各アノテータの判断基準の閾値の違いが想定される．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 1
\begin{table}[b]
\input{07table01.tex}
\caption{アノテーションの集計結果}
\label{table_annotation}
\vspace{0.5\Cvs}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 2
\begin{table}[b]
\input{07table02.tex}
\caption{アノテータ間の混同行列}
\label{table_confusion_matrix}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

また，表\ref{table_confusion_matrix}にはアノテータ間の評価に関する混同行列，表\ref{table_kappa}には評価の一致度が示されている．
表\ref{table_confusion_matrix}からは，クラス分類がアノテータ間で不一致だった単語のほとんどがポジティブとニュートラルあるいはネガティブとニュートラルの間であり，ポジティブとネガティブの間で不一致だった単語はわずかであることがわかる．
実際に逆のクラスラベルを付与されたのは，「カネ余り」や「過熱感」，「バブル」といった単語であり，これらは立場によって判断が分かれる可能性が高い単語であると考えられる．
表\ref{table_kappa}によると，評価の一致度を測る$\kappa$係数は0.5から0.6程度であり，アノテータの立場の違いを考慮に入れた場合には十分に信頼できる水準といえる．
これらの結果を踏まえて，アノテータの多数決によって3,000語に対するクラスラベルを決定した．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 3
\begin{table}[t]
\input{07table03.tex}
\hangcaption{アノテータ間の一致度．\\注：各組み合わせの評価の一致度はコーエンの$\kappa$係数，3人の評価の一致度はフライスの$\kappa$係数により計算されている.}
\label{table_kappa}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{収録単語の補完}

本章では，4章で得られた極性辞書への収録単語の補完を行う．
現段階では，新聞記事データにおいて「景気」及び「経済」とそれらの合成語と共起した単語のみが辞書に収録されているが，これら以外の単語について取りこぼしの可能性を考慮して辞書を補完することが望ましいだろう．
しかしながら，人手によって全ての追加単語を選定するのは多くの時間と労力を要する．このため本稿では単語の埋め込みベクトルと教師あり学習を導入することで単語の補完を行う\cite{Tang-etal-2014a,Tang-etal-2014b,Sato-etal-2016}．
具体的な手順は以下のとおりである．
\begin{enumerate}
\item はじめに，単語の埋め込みベクトルを作成する．
単語ベクトルを作成する際のコーパスとしては，日本経済新聞の新聞記事データを利用している．
なお，本稿では極性辞書に基本形のみを収録するため，入力テキストを形態素解析によって基本形に変換している．
単語ベクトルを作成する際の手法として，Skip-gram (word2vec)，GloVe，fastTextの3種類を採用した\cite{Mikolov-etal-2013,Pennington-etal-2014,Bojanowski-etal-2017}．
ハイパーパラメータはデフォルトを指定しているが，ベクトルの次元は100，200，400，800の4種類を試行している．
\item 次に，単語リストの3,000語の単語ベクトルを入力，クラスラベルを出力として教師あり学習を行う．
教師あり学習の手法としては，多項ロジスティック回帰 (MLR)，サポートベクトルマシン (SVM)，順伝播型ニューラルネットワーク (FFNN)，LightGBMを用いる．
なお，SVMに関しては線形カーネル，ガウシアンカーネル，多項式カーネル，シグモイドカーネルの4つのカーネル関数を試行するとともに，one-versus-rest法によって3クラス分類を行った\footnote{なお，one-versus-one法による分類精度と比較したところ，総じてone-versus-rest法による分類精度の方が高いことを確認している．}．
また，表\ref{table_annotation}が示すとおりクラスラベルの割合にばらつきがあることから，その逆数を掛けて損失関数への寄与度を調節している．
\item それぞれの手法の組み合わせについて5分割交差検証によって分類性能の評価を行い，分類性能の最も高い組み合わせを利用して，収録単語以外の単語のラベルを推定する
\footnote{ハイパーパラメータのチューニングに関しては，付録\ref{appendix_turning}に詳細を記載している．
}．
分類性能を測る評価基準として，F-尺度(F-measure)，適合率(precision)，再現率(recall)のそれぞれについて，加重平均(weighted average)，マイクロ平均(micro average)，マクロ平均(macro average)の3つの方法で集計した計9個の指標を用いる
\footnote{加重平均では，各クラスのサンプルサイズの逆数で重み付けしている．
F-尺度の加重平均は，適合率と再現率の加重平均を用いて算出されている．
}．
\item 推定されたラベルをもとに，再度人手で極性辞書に収録する単語を選定する．
具体的には，固有名詞を除外し，経済関連単語のみを抽出する．
\end{enumerate}

表\ref{table_accuracy_mean}は，各組み合わせにおける分類性能の評価の結果をまとめたものであり，初期値を変えて各モデルの推定と予測を5回試行した際の平均値が示されている．
また，各指標の最も高い数値は太字で表示している．
なお，SVMについては，最も分類性能の高かった多項式カーネルの結果のみを記載している．
表\ref{table_accuracy_mean}から，総じてSVMとSkip-gramの組み合わせの分類性能が最も高いことがわかる．
また，学習モデルによって異なるものの，総じてSkip-gramとfastTextはGloVeよりも分類性能が高い傾向にあった．
このほか，次元は大きいほど分類性能が高まる傾向にあるが，400次元と800次元とではほぼ同程度，もしくはわずかに800次元の方が良いことがわかる．
これらの結果から，収録単語以外の単語のクラスラベル推定における組み合わせには，SVMと800次元のSkip-gramを採用する
\footnote{構築時のSkip-gramの次元以外のパラメータについては，ウィンドウサイズは5，最小頻度は5，負例サンプリングは5である．}．
そして，改めてアノテーション済みの3,000語を用いて学習し，新聞記事データに含まれる全単語のクラスラベルを推定する．
コーパス内に極性値を持たない単語が含まれていることが想定されることから，最終的に辞書には収録されないものを除外するために，ニュートラルのクラスラベルを含めた3クラス分類の分類器を構築している．
ポジティブあるいはネガティブのクラスラベルが付与された単語からアノテーション済みの単語を除外したのち，経済や景気と関連のある単語及び固有名詞を再度筆者2人によって選定した．
推定された各クラスの単語と追加収録単語の内訳については，表\ref{table_additional_words}の示すとおりである．
この結果，追加収録する単語数は，ポジティブが39語，ネガティブが152語の計191語となった．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 4
\begin{table}[p]
\input{07table04.tex}
\caption{極性分類の結果}
\label{table_accuracy_mean}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

表1のアノテーションの多数決結果からニュートラルを除外した単語と，追加収録単語を合わせて，最終的な景気単語極性辞書の収録単語数は874語となった．その内訳は表\ref{table_dictionary}に示すとおりである
\footnote{ファイナンスのドメインを対象とする\cite{Ito-etal-2018}の金融専門極性辞書は特定のイベントや人名等の固有名詞や極性が曖昧な単語が含まれることから収録単語の総数は19,630語と景気単語極性辞書の収録単語よりも大きい．このうち547語が景気単語極性辞書の収録単語と重複しており，金融専門極性辞書の収録単語総数を分母とする重複単語の比率は2.8\%となっている．
}．
また，表\ref{table_sample}には収録単語のサンプルとして，各品詞についてポジティブ単語とネガティブ単語がそれぞれ5語記載されている．なお追加収録された単語は(*)で示されている．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 5
\begin{table}[t]
\input{07table05.tex}
\caption{推定された各クラスの単語と追加収録単語の内訳}
\label{table_additional_words}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 6
\begin{table}[t]
\input{07table06.tex}
\caption{景気単語極性辞書の収録単語の内訳}
\label{table_dictionary}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 7
\begin{table}[t]
\input{07table07.tex}
\caption{景気単語極性辞書の収録単語のサンプル．注：*印は追加収録単語．}
\label{table_sample}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{景気単語極性辞書の応用例：経済ニュース指数の作成}

本章では，構築した景気単語極性辞書の使用例として，経済ニュース指数を作成し，その有用性を検討する
\footnote{経済テキストデータを指数化する方法として，本稿のように極性辞書を利用する方法のほかに機械学習を利用する方法がある．例えば，\cite{Yamamoto-etal-2016}，\cite{Kazato-etal-2019}，\cite{Goshima-etal-2021}では内閣府の景気ウォッチャー調査の景気判断理由集を教師データとして機械学習によって指数を直接構築しているが，本稿では辞書に基づく指数に限定して分析を行う．
}．
まず1980年10月から2021年12月までの日経新聞記事の全ての朝刊記事における日ごとに出現する辞書収録単語を
\begin{equation}
	\label{eq:NI1}
	{\rm Score}_{t} = \frac{Positive\,Words_{t} - Negative\,Words_{t}}{Positive\,Words_{t} + Negative\,Words_{t}} \times 100
\end{equation}
に従って数え上げることで，（センチメント）スコアを算出する．
ここで，$Positive\,Words_{t}$と$Negative\,Words_{t}$はそれぞれ，$t$日に配信された新聞記事中に出現したポジティブな単語の数とネガティブな単語の数を表す．
ただし，休刊日のスコアは前日と同じ値を用いることとする．
日次単位で計測したスコアは不規則変動が多く，景気の転換点を判定するような場合には平滑化が望ましい．
本稿では，初期値を${\rm News\,Index}_{1} = {\rm Score}_{1}$とし，$t\geq 2$について
\begin{equation}
	\label{eq:NI2}
	{\rm News\,Index}_{t} =  {\rm Score}_{t}×\alpha+{\rm News\,Index}_{t-1}×(1 - \alpha)
\end{equation}
で計算されるスコアの指数平滑移動平均を経済ニュース指数として定義した．
ここで，$\alpha = 2/(n+1)$は平滑化係数であり，過去1か月間の変動が特に重視されるように，$n=30$と設定した．
また，特定のドメインを考慮しない一般的な極性辞書である\cite{Takamura-etal-2005}の単語感情極性値対応表を用いて，同様の経済ニュース指数を作成し，景気連動性に関して，景気単語極性辞書による経済ニュース指数との比較も行う\footnote{
単語感情極性値対応表ではラベルが二値ではなく連続値で与えられているため，収録単語を用いた各営業日のスコアを以下の式から算出している．
\[
	{\rm Score}_{t} = \frac{Labels_{t}}{Words_{t}} \times 100.
\]
ここで，$Labels_{t}$と$Words_{t}$はそれぞれ，$t$日に配信された新聞記事中に出現した単語の極性値の総和と単語の数を表す．なお，単語を数え上げる際には，重複を許している．}．
なお，単語感情極性値対応表には55,125語が収録されており，そのうちの0.72\%にあたる397語が景気単語極性辞書と重複している．

図\ref{figure_NI}は，2つの辞書を用いて構築した経済ニュース指数の月末値の推移を示している．ただし実線が経済ニュース指数，灰色の領域が内閣府によって認定された景気基準日付に基づく景気後退期の期間である
\footnote{
景気基準日付（山と谷）については，内閣府のウェブページ (\url{https://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/hiduke.html}) から取得可能である．}．
図\ref{figure_NI}の(a)からは，景気単語極性辞書から作成された経済ニュース指数がバブル崩壊やITバブル崩壊，世界金融危機等の景気後退期において低下した様子が観察される．
また，2020年の新型感染症拡大初期においても急速に指数が低下しており，景気との連動性の高い経済ニュース指数であることが確認できる．
一方で，図\ref{figure_NI}の(b)の単語感情極性値対応表から作成された経済ニュース指数については，景気後退期に低下する場合があるものの，(a)と比較して景気との連動性が総じて低いことがわかる．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 1
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{29-4ia7-2f1.pdf}
\end{center}
\caption{経済ニュース指数の概観}
\label{figure_NI}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 2
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{29-4ia7-2f2.pdf}
\end{center}
\caption{パターン分析}
\label{figure_pattern}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

次に，(1)パターン分析，(2) Bry-Boschan法，(3)各景気指標との時差相関の3つの手法を通じて，経済ニュース指数と景気動向との関係について考察を行う．
パターン分析とBry-Boschan法は全米経済研究所 (NBER) で開発された景気循環分析の標準的な手法であり，時差相関と合わせて個別系列の景気との連動性評価に用いられることが多い．例えば内閣府が公表する景気動向指数の採用系列の変更の際にもこれらの手法が利用されている\cite{Cabinet-2015}．
まずパターン分析は，対象となる景気の1循環を9ステージに分割し，系列の挙動をステージごとに要約する手法であり，複数の循環の動向を比較することで，景気基準日付に対する先行遅行関係の安定性を調べることができる\footnote{パターン分析の詳細な手順については，付録\ref{appendix_pattern}を参照されたい．}．
なお経済ニュース指数が計算できる標本期間と対応させるため，ここでは戦後の景気循環のうち第10循環から第16循環まで（1983年2月から2020年5月まで）の7つの景気循環を分析対象としている．
図\ref{figure_pattern}は，2つの極性辞書を用いて作成したニュース指数に対して，パターン分析を適用し，7つの景気循環の各ステージ（横軸）における標準化された値（縦軸）を図示したものである．

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% table 8
\begin{table}[t]
\input{07table08.tex}
\caption{各景気指標のまとめ}
\label{overview_keiki_index}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 3
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{29-4ia7-2f3.pdf}
\end{center}
\caption{内閣府が公表する景気指標との時差相関}
\label{figure_lagcor_gov}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% fig. 4
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{29-4ia7-2f4.pdf}
\end{center}
\caption{日本銀行が公表する景気指標との時差相関}
\label{figure_lagcor_boj}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

パターン分析においては，第5ステージが景気の山に対応するが，図\ref{figure_pattern}の(a)が示すように，景気単語極性辞書による経済ニュース指数の最大値の多くは第3ステージと第4ステージに位置している．
また，第9ステージが景気の谷に対応するが，同じ経済ニュース指数の最小値は概ね第8ステージに位置している．
経済ニュース指数の極値が，内閣府による景気の山谷に対して1から2ステージ程度前に観察されることから，景気の拡大局面と後退局面に先行して変動していることがわかる．
つまり景気単語極性辞書による経済ニュース指数には，将来の景気動向の予測に有益な情報が含まれていることを示唆している．
一方，図\ref{figure_pattern}の(b)では，単語感情極性値対応表による経済ニュース指数は，景気単語極性辞書による経済ニュース指数に比べて，景気との関連性は弱く，特に景気拡大局面の先行性を見出すことはできない．

Bry-Boschan法とは，山と谷との間隔を5か月以上とする，1循環の長さを15か月以上とするなどの制約を課した上で，移動平均等の変換と組み合わせて景気の山谷を判定するアルゴリズムである\cite{Bry-Boschan-1971}．
Bry-Boschan法から計算された系列の山谷のタイミングと景気基準日付との先行遅行関係を調べることで，景気循環における系列の挙動の特徴を把握することができる．
図\ref{figure_NI}の(a)に示されている黒丸と四角は景気単語極性辞書による経済ニュース指数にBry-Boschan法を用いることによって計算された山と谷である．図中の景気後退期は景気基準日付による山から谷までの期間として定義されているため，灰色の領域が始まる点が山，終わる点が谷に対応している．
まず景気単語極性辞書による経済ニュース指数の振動回数は景気基準日付の景気循環より多いものの，そのタイミングは概ね景気基準日付と一致している．
また，指数の山と谷は，両者ともに政府が認定した景気循環より早めに転換点が来ていることがわかる．
一方で，図\ref{figure_NI}の(b)の単語感情極性値対応表による経済ニュース指数については特に前半の期間において，山と谷のタイミングが景気基準日付と一致していないことが多い．

最後に，内閣府及び日本銀行によって公表されている各景気指標と経済ニュース指数の先行遅行関係を，時差相関係数を用いて考察する．
時差相関係数は比較する2つの変数のうち，一方をラグ変数とした場合の相関係数として計算される．複数のラグについてこのような時差相関係数を計算することによって，両系列の先行遅行関係を分析することができる．
比較対象となる各景気指標については表\ref{overview_keiki_index}にまとめられている．

図\ref{figure_lagcor_gov}と図\ref{figure_lagcor_boj}には，経済ニュース指数と各景気指標との時差相関係数が示されている．ここで縦軸は相関係数，横軸は時差（月/四半期）であり，横軸の左方向は経済ニュース指数が先行する方向，右方向は経済ニュース指数が遅行する方向を示している．
図\ref{figure_lagcor_gov}の(a)からは，景気単語極性辞書による経済ニュース指数は内閣府が公表している各景気指標と高い相関があり，景気動向を的確に捉えていることが分かる．
また景気動向指数に対しては先行性が見られ，先行指数とは$-2$か月，一致指数とは$-4$カ月で相関係数が最も大きい値を取ることから，景気動向をいち早く捕捉できる可能性を示唆している．
景気ウォッチャー調査に対しては，先行性は見られないものの同時点で相関係数が0.8と非常に高い値を取っており，景気との連動性が高いことがわかる．
また，図\ref{figure_lagcor_boj}の(a)からは，景気単語極性辞書による経済ニュース指数は日本銀行が公表している各景気指標とも高い相関があることがわかる．
特に日銀短観に対しては，$-3$四半期または$-2$四半期で相関係数が最も大きい値を取ることから，明確な先行性が観察される．
生活意識に関するアンケート調査に対しては，景況感-前年比とは$-1$四半期，景況感-予想とは同時点で相関係数が最大となっている．
さらに，これらの指標は集計から発表までのラグがあるため，経済ニュース指数はナウキャストの目的でも有用であるといえる．
一方で，図\ref{figure_lagcor_gov}の(b)と図\ref{figure_lagcor_boj}の(b)からは，単語感情極性値対応表による経済ニュース指数は総じて各景気指標との相関が低いことがわかる．
以上の結果から，本稿で構築した景気単語極性辞書のマクロ経済分析における有用性を確認することができた．特に景気単語極性辞書を用いることで，景気動向をいち早く捕捉できる経済ニュース指数が作成できる可能性が示唆された．


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\section{まとめ}

本稿では，経済研究における日本語テキスト分析に寄与することを目的として，マクロ経済分野に適した極性辞書の構築と景気動向分析への応用例を示した．
具体的には，日本経済新聞の新聞記事コーパスから選択された単語について，複数人の専門家によるアノテーションを行い，景気単語極性辞書を構築した．
また，景気単語極性辞書を用いて作成された経済ニュース指数は，景気動向を迅速に捕捉する上で有用であることが確認された．
景気単語極性辞書の少量コーパスへの適用や景気動向分析以外への応用は今後の課題である．


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\acknowledgment

本稿の作成に当たっては，リサーチアシスタントの上田佳祐氏には多岐にわたり助力を頂いた．
ここに記して感謝したい．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.6}
\bibliography{07refs}


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\appendix

\section{ハイパーパラメータの選択}
\label{appendix_turning}

本稿では，FFNN以外の各モデルについて，訓練データに対する5分割交差検証とグリッドサーチによって，ハイパーパラメータを決定した後，全ての訓練データを利用してモデルを学習している．
具体的には，訓練データを5分割し，そのうちの1つの副標本を検証データとし，残りのデータで学習を行う．その際，検証データを用いた分類評価指標（F-尺度の加重平均）をパラメータのグリッド上の各点で計算する．
この作業を別の副標本を検証データとした場合にも繰り返し，5回の分類評価指標の平均値が最も高いパラメータの値を選択する．
チューニングしたハイパーパラメータとその探索範囲は表\ref{table_tuning}のとおりである．

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%%%% table 9
\begin{table}[t]
\input{07table09.tex}
\caption{各モデルのハイパーパラメータとその探索範囲}
\label{table_tuning}
\end{table}
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FFNNについては隠れ層を3層とし，各層の次元数は入力ベクトルのサイズの3倍，4倍，1倍としている．
加えて，各層にドロップアウトを採用している．
最適化手法はAdamを採用し，訓練データのうち20\%を検証データとしたエポックの早期打ち切りを行っている．

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\section{パターン分析}
\label{appendix_pattern}

本稿で用いたパターン分析の手順を以下に示す．

\begin{enumerate}
\item まず，景気の1循環は内閣府で定めた景気基準日付の谷から次の谷までとする．1循環の最初の谷，山，2番目の谷のそれぞれについて，該当する月とその前後1か月を合わせた計3か月を，順に第1ステージ，第5ステージ，第9ステージと定める．

\item 景気の拡張期である第1ステージと第5ステージの間を3等分し，第2，第3及び第4ステージに分割する．

\item 景気の後退期である第5ステージと第9ステージの間を3等分し，第6，第7及び第8ステージに分割する．

\item 9個のステージに該当する期間ごとに平均値を計算する．等分する際に割り切れなかった月については，2/3または1/3の重みを付することで調整する．

\item 各ステージの値を1循環分（9ステージ）の平均値で割って100を乗じることで標準化する．

\item 以上の計算を1循環ごとに繰り返し，ステージを横軸にした図に重ねて表示する．

\end{enumerate}


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\begin{biography}
\bioauthor{五島　圭一}{%
2012年慶應義塾大学経済学部卒業．2017年東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．日本銀行金融研究所，早稲田大学商学部講師，東京大学エコノミックコンサルティング株式会社などを経て2022年5月より株式会社三菱UFJ銀行にて産業リサーチ業務に従事．早稲田大学産業経営研究所招聘研究員を兼任．
}
\bioauthor{新谷　元嗣}{%
1991年大阪大学経済学部卒業．2000年米イェール大学で博士号（経済学）取得．慶應義塾大学商学部講師，米ヴァンダービルト大学経済学部教授，東京大学先端科学技術研究センター教授を経て，2018年より東京大学大学院経済学研究科教授，2020年より東京大学エコノミックコンサルティング株式会社アドバイザー（兼任）．
}
\bioauthor{高村　大也}{%
1997年東京大学工学部計数工学科卒業．2000年同大大学院工学系研究科計数工学専攻修了（1999年はオーストリアウィーン工科大学にて研究）．2003年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了．博士（工学）．2003年から2010年まで東京工業大学精密工学研究所助教．2006年にはイリノイ大学にて客員研究員．2010年から2016年まで同准教授．2017年から2021年3月まで同教授．2017年より産業技術総合研究所人工知能センター知識情報研究チーム研究チーム長．計算言語学，自然言語処理を専門とし，特に機械学習の応用に興味を持つ．
}


\end{biography}


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\biodate





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\end{document}

