近年，ソーシャルネットワーク上の情報を使い実世界のイベントを検出・分類する研究がさかんに行われている．既存の研究ではソーシャルネットワーク上に投稿された発言のテキスト解析が主であり，発言にイベントに関する内容が含まれていないと解析が困難であるという問題が存在する．本研究では，Twitter上の位置情報付き発言を用いて，ある空間に存在するTwitterユーザの興味を発言のテキスト解析を行うことなく抽出し，それに基づいた実世界イベントの検出と分類を試みる．提案手法では，空間内のユーザ群の「共通の友人」を分析し，その友人の属性情報をWikipediaを参照して解析することにより，イベントの属性を抽出する．提案手法により自動抽出されたイベント分類と，27名の被験者によるイベント分類とを比較した結果，趣味性の高いイベントに関して高い類似性を持ったイベント分類が可能であることが分かった．