本研究は，ニュース等の特定の話題に対する大量の情報を多角的な視点から直観的に理解するための支援を目的とする.このため，特定の話題に対する情報を分割し，話題に対する異なる観点から情報が比較できる可視化手法を提案する．具体的には，Twitterにおける特定の話題に対するツイートをクラスタリングし，各クラスタのツイート発信者の特徴と発信内容を，単語間の関係として可視化する．可視化結果から話題に対する多角的な意見を直観的に把握することが可能となる．さらに，連想された単語から発見されるその話題に対する新たな疑問に基づき，ツイートを収集し同様の可視化を繰り返すことで話題を短時間で理解することが可能になると考えている．