情報処理学会論文誌

Vol．46 No．6

June 2005

SemanticWt！bのための人の社会ネットワーク抽出と利用
友 部 博 教†1松 尾
安 田豊†2 武 田 英 明†3，†4
雪†5 橋 田 浩 一†2 石 塚

滴†6Web上では，あらゆる人があらゆるトピックについて何でも書くことができる．セマンティツク
Ⅵ屯bでは，情報の信頼性をWeboftrustにより計算することが重要な技術である．我々はこれまで，研究者の協働関係ネットワークをWeb上の情報から抽出する研究を行ってきた．本論文では，Webから抽出した情報を用い，人の関係性をセマンティツクⅥ毎bの枠組みの中で記述できること，得られたネットワークの中心性の解析をすることで，コミュニティにおける著名な人物が分かること，それが信頼性につながる別の尺度と相関していることを示す．セマンティツクWebにおいて，人のネッ
トワークを情報の信頼性の計算に用いる1つの新しい方法を提案していると考えている．

Extraction and UtilizationofHuman SocialNetwork toward the SemanticⅥねb
HIRONORIToMOBE，†1YuTAKA MATSUO，十2HIDEAKITAKEDA，ナ3・†4
YuKIYASUDA，†5KoITIHASHIDA†2andMITSURUIsHIZUKA†6
AnyonecansayanythingaboutanythingontheWeb．InthecontextofSemanticWeb，itis
importanttocaluculatethetrustofinformationbasedon WebofTrust． Wehavedeveloped
anautomaticextractionsystemofasocialnetworkamongresearchersfromtheWeb．Inthis
PaPer，Wedescribethattheextractedrelationis usefulforhumanrelationdescriptioninthe
COnteXt OfSemanticWeb．Moreover，We Can eXtraCt the centralpersonsin acommunity byanalizingthe networkcentality．Centrality measuresare used as asurrogateoftrust degree・
Our approachshowsan overallarchitecturetocalculatethetrust ofinformation basedon asocialnetwork．

シップ記事，宣伝，噂，フィクション，個人的な意見や

1．は じ めに思い込みなど，情報の信頼性は千差万別である．我々

Web上では，あらゆる人があらゆるトピックにつは，Ⅵ屯b上には信頼できるものもあればそうでない

いて何でも書くことができる．論文のような比較的客ものもあると理解したうえで，Web上の情報にアク観的な立場に立ったコンテンツから，個人の日記，ゴセスしている．社会的な評価が高い組織や企業のサイトであるか，他のサイトでも同じようなことを言っているか，また有名な人のページであるか，自分の知り†1名古屋大学21世紀COEプログラム「社会情報基盤のための音声・映像の知的統合」
21stCenturyCOEProgram IntelligentMediaIntegra−
tion for SocialInfrastructure ，Nagoya University†2産業技術総合研究所

合いのページであるかといった手がかりをたよりに，
コンテンツの信頼性を推測している．つまり，社会的な評判や関係性といったコンテンツを取り巻く周辺情報によって，コンテンツの信頼性を判断している．

NationalInstitute of AdvancedIndustrialScience andTechnology（AIST）

これは，セマンティツクWebの文脈でも同じであ†3総合研究大学院大学

る．セマンティツクWebでは，計算機に理解できる

The Graduate University for Advanced Studies†4国立情報学研究所

RDFなどの形式的な記述の方法を用い，他との関係性を明示的に記述していくことで推論が可能になり，NationalInstitute ofInformatics†5東京大学大学院経済学研究科
Graduate Schoolof Economics，The University ofTokyo†6東京大学大学院情報理工学系研究科
Graduate SchoolofInformation Science and Technol−
Ogy，The UniversityofTokyo

高度な情報検索や問題解決を期待することができる．
ただし，誰でも何についてでも情報を発信できるが，推論による情報探索や問題解決を行うためには，どの情報が信頼できるかを計算機によって推測する仕組み
1470

SemanticWebのための人の社会ネットワーク抽出と利用

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1471

トヘのリンクも張られやすいBlogは，ユーザ間の関係性を把握する有用な情報源を提供していると考えられる．SNSやBlogは，信頼性の計算につながる可能性のある，「人のネットワーク」を得ることができるという点で，セマンティツクⅥ屯bに貢献する可能性を秘めている．

一方，我々はこれまで，Ⅵ屯b上の情報から人間関係
ネットワーク，特に研究者の協働関係を抽出する研究を行ってきた．検索エンジンと機械学習の手法を用いることで，高い精度で研究者の関係の強さおよび種類（共著関係や同研究室関係など）を判別することができる．研究者という特殊な村象ではあるが，数百人か
図1Layercake
Fig．1Layer cake．

ら数万人規模の人のネットワークを自動的に獲得することができる．

本論文では，Ⅵ毎bから抽出した情報を用い，人のが必要である．TimBerners−Leeが技術的な階層を示

関係性をセマンティソクⅥねbの枠組みの中で記述ですために用いているLayercake（図1）☆1には，一番きること，得られたネットワークの中心性の解析をす

上に¶ustという層があるが，これは最終的にどの情ることで，コミュニティにおける著名な人物が分かる

報を用いればよいかは情報の信頼性に帰着することがこと，それが信頼性につながる別の尺度と相関してい意図されている．

ることを示す．本研究は，セマンティツクWebにお信頼性を決めるのは，信頼の輪（Weboftrust）というネットワーク構造である5），18）．多くの人が信頼しいて，人のネットワークを信頼性の計算に用いる枠組ている人は信頼できるし，その人が信頼している人もまた信頼できる可能性が高い．現実社会でも，人を紹みの1つの方向性を提示していると考えている．
以下，2章では人のネットワークの取得について関連研究を述べる．3章ではWebから人のネットワー

介するときに他の人との関係を説明したり，自社を説クを自動抽出する手法について概要を述べる．そし

明するときに取引先企業を示したりする．これは，他てWebから自動抽出した人の関係性をFOAFによっの信頼性によって自分の信頼性を証明していることにて記述することで，セマンティツクWebの枠組みでなる．PageRankも同じような考え方をページの評価記述できることを示す．4章では，信頼性の計算法にに用いているが，セマンティツクWebでは，これをついて先行研究を紹介し，Webから抽出したネット

コンテンツの著者に対して計算する必要がある．

ワークを用いて，中心性の計算を行い，信頼性を推測

セマンティツク Web上で信頼の輪を実現するにする．ネットワークの中心性の解析からコミュニティ

は，人が誰とどのような関係にあるかというネットにおける著名な人物を抽出し，この中心性と各研究者

ワーク構造が必要である．最近，Orkut17）やGree☆2，のパフォーマンスの尺度との相関から，信頼性となる

mixi☆3などのソーシャルネットワーキングサービス☆4

適切な指標を示す．そして5章でまとめる．

（以下SNS）の人気が高まっているが，これらのサイ
トでは，ユーザが趣味や興味などのほかに，自分の友
人や知人をサーバに登録することで，知人関係のつな

2．関連研究セマンティツクⅥ毎bでは，1章で述べたように，情がりによるコミュニティを形成している．また，昨年

報の信頼性を測るために，信頼の輪（Weboftrust）

から日本でもBlogと呼ばれるⅥ毎bサイトの形態がをいかにして作るかが鍵となる☆5．そのためには，人流行している21）．トラックバックやコメントといったコミュニケーション機能を備え，更新が頻繁で他サイの関係を表すネットワークを獲得することが必要であ☆1Tim Berners−Lee http‥／／www．w3．org／2002／Talks／09−
1csrsweb−tbl／☆2http：／／www．gree．jp／☆3http＝／／mixi．jp／☆4 もしくはソーシャルネットワーキングサイト☆5信頼性（truSt）という言葉はさまぎまな意味で用いられることがある．たとえばアドレス認証に関する研究では，電子署名を
trustとしてアクセスコントロールを行っている．本論文で意図しているのは，情報が当人によって善かれたものかどうかという点での信頼性（authenti6cation）ではなく，社会的な信頼性（reputation）に近いものである．

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1472

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る．そのためのアプローチとしては，次のようなもの

rdfs：SeeAIsoプロパティによって，知り合いのFOAFが考えられる15），16）ファイルをさらに参照していることを表している．ユー● ユーザが人の関係について記述するコストを下

ザは，自分のFOAFファイルをどこに置いておいてげる．メーラヤプラウザ，スケジューラといったもよいが，このseeAIsoプロパティによって，次々と日常的なツールの中に組み込んだり，FOAF−a−

FOAFファイルがつながっていき，人のネットワーク

matic☆のようなユーザフレンドリなインタフェーが形成されることになる．

スによって，記述しやすくしたりする．

FOAFでは，人の関係に関して，知り合いであるこ● 既存の情報源を再利用する．メールアーカイブ6）とを表すknowsしか定義されていないが，さまざまやWebページの情報から人の関係を抽出する．

な拡張が検討されている14），16）．knowsのサブプロパ

前者に関して，最近着目を集めているのがSNSでティとしてRDFスキーマで関係を宅義しておくことあり，さまざまなツールが作られている．また，後者

で，拡張した関係をFOAFファイルの中で記述できのアプローチの1つが本論文の方法である．

るようになる．

2．1 ソーシャルネットワーキングサービスとFOAF

2．2 既存の情報源からの関係抽出
本研究では，Web上の情報から人のネットワーク

SNSの先駆け的な存在として有名なのがFriend−を抽出するが，それに関連する研究としては次のよster☆☆である．2003年のサイト開設以来，全世界でうなものがある．KautzらによるReferralWebは，

ユーザ数は数百万人に達している．また，GoogleのWeb上での対象人物へのつながりを順次発見し，人間

社貞が作ったことで有名なOrkutは日本でもユーザ関係を可視化する研究として有名である10）．Referral

数を延ばしている．日本初のSNSは2004年9月の時
点で少なくとも10以上あり，なかでもGreeとmixi

Webでは，まずシードとして与えられた人名の出現すが数万人から10万人規模のユーザ数である．これられたページに出現する人名を人名抽出の技術を用いてのサイトでは，ユーザが自分の自己紹介を書き込んだ抽出する．次に，人名どうしの共起関係の強さを，検り，友人とのつながりを登録したりすることができる．

索エンジンのヒット件数を用いたJaccard係数により友達の友達を見たり，周りの人のお薦めの本やCDの情報が手に入る，Blogを読めるな■ど面白いサービスで計算する．また，原田らは，ある単語で検索したWebはあるが，特定の目的やビジネス的な位置づけがはっ

名前を抽出する23）．そして，独自に定義した共起度をるWebページを検索エンジンを用いて収集し，検索さページ集合（最大1，000件）から固有表現抽出によりきりしているわけでない．SNSでは，人のネットワー

用い，共起関係から人物の関係を表すネットワークをクが手に入るため，セマンティツクWebとの関連が抽出する方法を提案している．基本的なアイディアは着目されている．

本研究の手法と同じであるが，本手法では人名のリス

一方，W3Cの活動として，BrickleyとMillerが中心となって進めているFOAF（FriendOfAFriend）

トを最初から与える点，また，共起の尺度やテキスト解析による関係の種類の判別など，より精密なネット

プロジェクトでは，個人の情報を記述するFOAFと呼ワークの抽出を行うことができる点で異なる．

ばれるRDFの語彙の構築を進めている3），20）．FOAF人以外にも，Webページの関係の抽出22），EUのを使うことで，個人のメールアドレスを識別子としプロジェクトの関係の抽出7）なども行われている．まて，ホームページや所属，職場や学校のURI，Blog

た，人の関係を，Web上の情報ではなく，社内のメーのURI，所属するグループヤプロジュクト，興味など

ルのやりとりから抽出する研究もある8），19）

さまざまな情報をRDFで記述することができる．例

野村らはWeb上のリンク関係や論文の共引用関係を図2に示す．FOAFは，SNSの共通データ形式とによるネットワークに対して，中心性の分析ヤクラス

して期待されているが，プライバシやデータの管理とタ分析を行っている25）．本手法とはネットワークの構検索など，さまざまな問題を解決する必要がある．

築法は異なるものの，海外の著名な情報系研究者が中FOAFでは，特に，自分の知り合いをfoaf：knows

心性の上位としてあげられている．また，Web上のプロパティにより記述することができる．図2の下情報から人のネットワークを抽出し，ネットワーク分

半分にrdfs：SeeAIsoで始まる行があるが，これは，析を行うという点で，Mikaの研究は本研究と非常に方向性が近い16）．共起関係に基づいて計算した関係性☆http：／／vwv・1dodds・COm／foaf／foaf−armatic・html☆☆http‥／／wvw・friendster・COm／

や，収集されたFOAFのプロファイルを用いて，研究者のネットワークを構築し，さまざまな尺度での中Vol．46 No．6

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1473

くrdf：RDF

Xmlns：rdf： http：／／wwv・V3・Org／1999／02／22−rdf−SyntaX−nS＃1．
Xmlns：rdfs＝■ http：／／wvv・W3・Org／2000／01／rdf−SChema＃■一Ⅹmlns：foaf＝ http：／／Ⅹmlns．com／foaf／0．1／一一Ⅹmlns：ad皿in＝r■http：／／vebns．net／皿VCb／‖＞くfoaf：na皿e＞Yutaka Matsuoく／foaf；name＞＜foaf：title＞Dr＜／foaf：title＞＜foaf：givenna皿e＞Yutaka＜／foaf：givenname＞
くfoaf：fa皿ily＿na皿e＞Matsuoく／foaf：fa皿ily＿na皿e＞
くfoaf：mbox rdf：reSO11rCe＝‖mailto：y・matSlユ0①aist．go．jp‖／＞くfoaf：homepage rdf：reSOurCe＝ http：／／vwv・CarC．aist．go．jpry．matsuo／‖／＞＜foaf：depiction rdf‥reSOurCe＝■■http＝／／www・CarC・aist・gO・jpry・matSuO／homepage／matsuo−marita．jpg■r／＞＜foaf：Phone rdf：reSOurCe＝‖tel：＋81−3−3599T8214II／＞＜foaf：WOrkplaceHomepage rdf：reSOurCe＝‖http＝／／wwv・CarC・aist・gO．jp／■．／＞＜foaf：VOrkInfoHomepage rdf：reSOurCe＝ http：／／vww・CarC・aist・gO・jpry・matSu。／homepage／research．htm ／＞＜foaf：SChooIHomepage rdf：reSOurCe＝‖http：／／wwv・u−tOkyo．ac．jp／ ／＞くfoaf：knovs＞
くfoaf：Person＞
くfoaf：na皿e＞Masahlro Ha皿aSakl＜／foaf：na皿e＞＜rdfs：SeeAIso rdf：reSOurCe：‖http：／／wwv−kasm・nii．ac．jprha血aSaki／foaf．rdf＝／＞
くfoaf：mbox rdf：reSOurCe＝‖mailto：ha皿aSakiQgrad・nii・aC・jp■ ／＞＜／foaf：Person＞
く／foaf：knows＞＜foaf：knows＞
くfoaf：Person＞

くfoaf：nick＞i2kく／foaf：nick＞＜rdfs：SeeAIso rdf：reSOurCe＝‖http：／／vvw−kasm・nii・aC．jpri2k／foaf．rdf．1／＞
くfoaf：mbox＿Shalsl皿＞031e4846ef8666fObdO4dOa7a4fa5985cee7e6b9く／foaf：皿box＿Shalsu皿＞
く／foaf：Person＞
く／foaf：knows＞
く董oai：knows＞＜foaf：Person＞＜foaf：na皿e＞HideakiTakedaく／foaf：na皿e＞＜foaf：mbox rdf：reSOurCe＝■Pmailto：takedaQnii・aC・jp ■／＞＜／foaf：Person＞
く／foaf：knows＞
く／rdf：RDF＞

図2 FOAFの例
Fig．2 Sample codeofFOAF．

心性の解析を行っている．しかし，本手法は，関係性

3．1 エッジの抽出の強さの尺度や関係の種類の抽出法を評価実験に基づ

ここでは，ネットワークの抽出法を人工知能学会

いて設計しているため，精度が高く多様なネットワー（JSAI）の研究者を例にとって説明する．まず，ネッ

クを得ることができる点，研究者のパフォーマンスとトワークを構成するのは，2003年度および過去4年間

比較しながら中心性の尺度を検討している点で，よりの人工知能学会の全国大会の著者・共著者とし，ネッ

進展したものである．

トワークのノードとする．ネットワークに含める研究

3．Ⅵ屯b上の情報からの人のネットワークの抽出者は，あらかじめ目的とする研究コミュニティの研究者リストを何らかの方法で入手しておけばよい．なお，
本手法では，個人に関する情報として用いるのは，氏本章では，人のネットワークをWeb上の情報から抽出する手法12），13）を簡単に述べ，それがセマンティツ

名と所属だけである．
次に，ノード間にエッジを付与する．基本的なアルクⅥ屯bの枠組みで記述できることを示す．抽出されゴリズムは非常にシンプルである．たとえば，「松尾るネットワークは，ノードが人であり，関係の強さが豊」と「石塚満」の関係を調べるときには，検索エンエッジの有無，関係の種類がエッジのラベルで表現さ

ジンに

れる．

松尾豊AND石塚滴と入力する．「松尾豊AND石塚満」の場合には，156

情報処理学会論文誌

1474

件のヒットがあるのに対し☆，「松尾豊AND溝口理一

June 2005

くrdf：RDF
Xmlns：rdf＝郎」の場合には7件のヒットしかない．「石塚満」単http：／／www・W3・Org／1999／02／22−rdf−SyntaエーnS＃‖

独では1，120件のヒット件数，「溝口理一郎」単独で

Ⅹ皿Ins：foaf＝‖http：／／Ⅹmlns．com／foaf／0．1／

は1，130件のヒット件数であり，ほぼ同数であるから，

Ⅹmlns：aCre＝

http：／／www・CarC．aist．go．jp／〝y．matsuo／ACRE／0．1／■r＞「松尾豊」とANDをとったときの件数の違いは，氏名の共起関係の強さの違いを表していると考えること

くfoaf：Person＞

くfoaf：na皿e＞Yutaka Matsuo＜／foaf：na皿e＞ができる．

＜foaf：皿box＞y・matSuOQaist・gO・jp＜／foaf：na皿e＞

氏名が共起するページというのは，研究室のメンバ

くfoaf川Orkplacebomepageのページ，業績リストのページ，論文データベース，

rdf：reSOurCe＝．一http：／／綱V・CarC・aist・gO・jp／．．＞くacre：Coautbor＞

学会や研究会のプログラム，大学内の教官メンバリス

くfoaf：Person＞

トなどさまざまである．そして，このようなページがくfoaf：na皿e＞MitsuruIsbiz11kaく／foaf：name＞
く／foaf：Person＞

多くあるほど，両者が何らかの社会的関係にあり，またその関係が強い可能性が高いというヒューリスティッ

く／acre：Coautbor＞
く／foaf：Person＞

クを本研究では用いている．

図3 Ⅵ毎bから抽出した人間関係を表すFOAFの例

共起の強さを測る指標として，次のSimpson係数（もしくは0verlap係数）を用いる．

Fig．3 Sample codeofFOAF made from amined relationfrom the tVeb．

月（ズ，y）関係．
‡ズnyl

m壱れ（げl，董yl）
0ifl旦＞たandly‡＞た，

同発表関係 同じ研究会で発表する（した）関係．
1つのエッジは複数のラベルを持つことができる．

0therwise

このような関係を抽出するために，まず検索エンジンに「ⅩandY」をクエリとして入力し，上位5ペー

月（ズ，y）は，「X」と「Y」の関係の強さを表す関数
であり，たは間借である．JSAI2003の場合，た＝50

ジを取得する．次に，それぞれのページから属性の値とした．つまり単独でのヒット件数が50件以下の人を抽出する．ここでいう属性とは，たとえば，ⅩとY

はエッジが張られない．評価実験により，この指標はが同行内で共起したか，ⅩおよびYの出現回数，タJaccard係数や共起頻度などの他の指標よりも関係のイトルや最初の5行に別に定義した語群に含まれる語

強さの適切な推測値となることが分かっている．

が出現するかなどである．この属性を用い，判別ルー

また，同姓同名の問題に対処するために，氏名ととルによって共著や同研究重などどのクラスにあたる関もに所属もクエリとして用いた．たとえば，「松尾豊」

係かを判断する．この判別ルールは，あらかじめ人手の場合には， 松尾豊産業技術総合研究所 というクエで付与した訓練例を用い，C4．5を用いて生成する．

リを用い検索する．なお，複数の所属機関にまたがっ人手による正解の評価および対象となっている研究ている場合や所属が変わった場合は，それらをORで者への実際のアンケート調査によって，8割から9割

つなげたものを用いる．また，東大と東京大学など，程度の精度で関係を判別することができることが示さ代表的な機関の略称や別名については，同義語辞書をれている13）．

作り，同義語拡張を行ったうえで検索を行う．
3．2 エッジラベルの抽出

次に，検索にヒットしたページから関係の種類を判

3．3 抽出したネットワークのFOAFによる表現
Webから抽出した情報を用い，人の関係性をセマン
ティツクWebの枠組みの中で記述するには，FOAFで別する．研究者の関係の種類として，本手法では次の表現すればよい．その例を図3に示す．ACRE（ACa−

ようなクラスを定めた．

demicRElationship）という独自に定義したRDFス

共著関係 共著の論文がある関係．
同研究室関係 同じ研究室や研究所のメンバなど所属

キーマにより，Coauthor，Lab，Proj，Confというが同じである（あった）関係．
同プロジ工クト関係 同じプロジェクトや委員会など，組織をまたがる同グループに所属している（いた）☆2004年1月8日時点でのGoogleによる検索結果．以下の例

プロパティを，baf：knowsのサブプロパティとして定義している．この例では，松尾豊氏が石塚満氏と共著関係にある（さらに知り合いでもある）ことを示している．

ユーザが自分で記述するknows関係と，他の情報でも同様．Googleでは姓と名の間をつめて正確な氏名の検索源から自動的に取得される人同士の関係は異質なものが可能である．

であるが，うまく融合すれば効果的である．たとえば，

Vol．46 No．6

SemanticWebのための人の社会ネットワーク抽出と利用

1475

JSAI2004では学会支援の1つとしてユーザが聴講す

P2Pを対象としたネットワークにおける個人の信頼性

る発表のスケジューリングを管理するスケジューリンの僅から，一般的な信頼性の値（globaltrustvalue）
をどのように計算するかについて考察している9）．個人

グ支援システムが運用された．聴講する発表の推薦にいかすために，自分の知り合い情報（knows関係）を登録できるシステムであるが，その中で我々の手法に宜の他の人Jに対する信頼性5宜Jを，全体で1になる

よって自動的に抽出された関係の強い人を「知り合いにsijをかけあわせることで自分のglobaltrustvalue

ではありませんか」と提示することによって，より洩を決定する，というアルゴリズムで，EigenTrustと呼れが少なく知り合いを登録できるようになっている．

ぶ一般的な信頼性が出るとしている．このEigenTrust

4．信頼性と中心性の計算

ように正規化したうえで，他の人のglobaltrustvalue

は，ネットワークの接続行列の固有ベクトルにあたるものであり，PageRankにおけるランダムサーファー

4．1信頼性の計算に関する先行研究

モデル2）や社会学のネットワーク分析における固有ベ

複数のFOAFファイルや，Web上の情報からの抽クトル（もしくはボナチッチ）の中心性24）とも同様

出によって人のネットワークが得られたとして，そこの手法である．

からどのように人の信頼性を計算するかに関しては，

4．2 中心性の計算

これまでにいくつか研究が行われている．

次に抽出した人のネットワークを用いて，ネットワー

Richardsonらは，truStとbeliefを分け，前者を人クの中心性を算出することで人の信頼性を推測する．

の人に対する信頼性，後者を人の自分自身の言明に本節では，4．1節で述べた固有ベクトルの中心性を使っ対する信頼性と定義している18）．たとえば，ノードて，一般的な信頼性の計算を試みる．論文などを通じAがある言明sに対して0．8のbeliefがあり，ノー
ドBからノードAに村して0．5のtrust，ノードCて互いに間接的に関係しあうことが多いと考えられる

研究者を対象としたネットワークであるため，他者とからノードBに対して0．6のtrustがあったとするの間接的結合関係の多寡を考慮する固有ベクトルによと，ノードCがノードAの言明￡に対する信頼度は

る中心性の計算が妥当だと考えられる．

0．6×0．5×0．8＝0．24と計算される．確率的な視点からの解釈も行っている．

Golbeckらは，ノードAからノードCに直接エッまず，それぞれのノードγは反復mにおいて信頼度Am（γ）☆を持つとする．信頼度は近接ノードの信頼度を用いて，次のように反復的に計算される．

ジがない場合に，その中間にあるノードを介して信頼性を計算する手法を提案している5），6）．信頼度を0−1

γeJ（γ，γ′）A頼（γ′）＝C∑

Aれ（γ′）＋c丘 （γ）
γeg＿β祝m（u′）

値とし，ノードAが信頼するノードのノードCに対V′∈〃（γ）

する信頼度の平均値が0．5以上ならノードAはCを信頼するというモデルでは，信頼度の評価に誤りが多い（1）

γe〜−βM坤）＝ ∑γ坤，γ′′）場合でもロバストに信頼性を推測できることをシミュ

レーションによって検証している．また，信頼度を1

ここでⅣ（γ）はノードγとつながっているノード集から9までの整数値で定義するアプリケーションでは，合を，Cは定数を表す．reg（γ，γ′）はノードuとu′のノードAのBに村する信頼度，BのCに対する信頼関係の強さであり，ここではWeb上の共起頻度を用度のかけ算によりノードAのノードCに対する信頼いている．

度の計算を行っている．
信頼性をどのように計算するかに関しては，以前か（2）リ′′∈〃（γ）

次に，JSAIの全国大会で過去に発表した1，509人
に対して，A（γ）を計算し，その上位を示したものがら研究が行われている11）が，多くは信頼度を何らかの表1である☆☆．15人のうち11人がJSAIの理事や方法でネットワーク上を伝搬させるものである．Guha

理事を勤めたことがある人である☆☆☆．また，若手でらは，この伝搬の方法を，直接的な信頼関係の場合，共参照的な信頼関係にある場合，被信頼関係の場合，共参照的な被信頼関係の場合の4つにわけ，信頼度の伝搬を特徴づけている．
さて，個人の他の人に対する信頼性の計算と，コミュ
ニティ全体における一般的な信頼性，いわばreputationとはどのような関係にあるのだろうか．Kamvarらは，☆社会学では中心性の値，PageRankアルゴリズムではPageR−
ankという値に対応する．

☆☆本論文では人工知能学会コミュニティにおけるキーパーソンの人数として，1㍉09人の1％にあたる15人が妥当と考えた．
☆☆☆2005年1月31日時点で，石塚氏は人工知能学会会長，溝口氏は副会長，奥野氏，武田氏，山口氏は理事である．また，田中氏
は前学会長，西田氏，石田氏，中島氏，橋田氏，古川氏は理事経験者である．

情報処理学会論文誌

1476
表1JSAIにおける固有ベクトル中心性上位の人物

Tablel Result ofauthoritypropagation．
氏名ロ 西田豊明
2 石田亨

3 中島秀之4 橋田浩一
5 石塚滞

6 奥乃博
7 溝口理一郎
8 山田誠二9 武田英明10 山口高平

11 大澤幸生
12 田中穂積13 徳永健伸
14 古川康一
15 河原達也

中心性の値

頻度

5．53
4．98
4．52
4．499
4．24
3．89
3．60
3．35
3．22
3．10
2．98
2．90
2．89
2．77
2．74

624
574
278
345
377
242
404
168
435
236
185
465
302
141
440

June 2005

SOn係数によるネットワークのほかに，関係の種類を考慮することができるため，共著関係によるネット
ワーク，研究室関係によるネットワーク，プロジェク
ト関係によるネットワークを含めた，計4種類のネッ
トワークを対象とする☆3．
さらに，研究者のパフォーマンスの指標として，論文データベース☆4を用いて，以下を用意した．
総発表文献数 対象の研究者が発表した論文数

JSAI発表文献数 JSAIで発表した論文数
総発表ページ数 発表した論文の総べージ数
JSAI発表ページ数 JSAIで発表した論文の総ペー
ジ数

総被引用数 他の論文に引用された回数

JSAI被引用数 JSAIの論文に引用された回数
表2に，中心性とパフォーマンスの相関係数を示す．

も人工知能学会を中心に活発に活動している研究者が人工知能学会の研究者298人☆5に対して計算した値上位に入っている☆1☆2

である．Simpson係数によるネットワークでは，媒介表中の頻度は，氏名と所属によるWebページのヒッ
ト件数を示している．頻度が高い人が必ずしも信頼度

中心性（B）がどのパフォーマンスとも強い相関があで上位にくるわけではない．特に，本を出版している

0．619と最も高い．また，固有ベクトルによる中心性

人やソフトウェアを開発している人は，Webページのヒット数が非常に多くなる傾向がある．それに対し（E）はJSAI発表文献数に対して相関係数が0．546，
JSAI発表ページ数に対して相関係数が0．515と強いて，ネットワークを抽出して信頼度を計算した場合に相関がある．

は，たとえ頻度が低くてもネットワーク構造上で重要ることが分かる☆6．特に，総発表文献数の相関係数は共著関係によるネットワークでは，媒介中心性（B）

な位置をしめている人は高い値となる．

は強い相関があるが，固有ベクトルによる中心性（E）

4．3 中心性と研究者のパフォーマンス

とは相関が弱い．特に，JSAI発表文献数に村しては，

前節では，固有ベクトルによる中心性のアルゴリズ

共著関係の媒介中心性の相関係数が0．670と高く，最ムを使って信頼度を計算したが，社会学では古くからも良い指標となっていることが分かる．研究室関係も中心性を計算するさまざまな指標が提案されている．

共著関係と同様の傾向を示している．また，プロジェ

本節では，いくつかの中心性の指標を用い，さらに研クト関係は全体に相関が弱く，プロジェクト関係のネッ

究者の信頼性を測る別の指標としてパフォーマンスに

トワーク構造から研究者のパフォーマンスをとらえる

関するデータとの比較を行う．
ネットワーク解析に一般的に用いられることの多い，のは難しいことが分かる．
以上から，研究者のパフォーマンスが論文数や論文

次の4つの中心性の尺度を用いる1），4）

ページ数によって測られるとすると，Simpson係数やE（EigenvectorCentrality）固有ベクトルによ共著関係，研究室関係のネットワークにおける媒介中る中心性．

C（Closeness）近接性．対象ノードと他のすべてのノードとのグラフ上の距離の平均

心性，もしくはSimpson係数のネットワークにおける固有ベクトル中心性が良い指標になっていることが分かる．固有ベクトル中心性は他者との間接的結合のD（Degree）次数．対象ノードの持つエッジの数．

B（Betweeness）媒介性．他のノードペアの最短パスに，対象ノードが含まれる割合．
また，本研究のネットワーク抽出の手法では，Simp−☆1人工知能学会で採録された論文数（共著を含む）を活動の指標とし，活発な活動をしていると判断している．
☆2一方で，ネットワーク抽出の特性により，同姓同名の著名人がいる人，最近所属が変わった人などは，値が低くなる傾向がある．

☆3なお，発表ネットワークは，他の3種類と性質の異なるネット
ワークであり，ここでは分析の対象としていない．
☆4NIIが運用する引用文献情報ナビゲ一夕CiNii（http：／／ci．nii．ac．jp／）のデータベース．実験時において，国内の計算機科学の論文が約547，000編集められている．
☆5人工知能学会の研究者1，509人のうち，Webのヒット件数が開催以上の人を選んでいる．
☆6本論文では相関係数が0．4を超える場合には強い相関があると判断している．

SemanticWebのための人の社会ネットワーク抽出と利用

Vol．46 No．61477

表2 各ネットワークに対する中心性とパフォーマンスの相関係数
Table2 Correlation coefhcient between centralityand performance．
Simpson係数
C
D

E
総発表文献数0．390−0．0520．394

JSAI発表文献数

0．546−0．041

給発表ページ数

0．344−0．046−

JSAI発表ページ数

0．515−0．039

給被引用数
JSAI被引用数

0．360

共著関係

0．505

−0．038−0．027

E

C

0．087

−0．185

C

D

B

0．619

0．181

−0．126

0．391

0．487

0．297

0．555
0．498

0．364

0．377

E

0．533

0．349
0．478

0．390

B

−0．153

0．153
0．276

0．518

−0．146

0．139

0．530

−0．090−0．103

0．670

0．325
0．329

0．382

0．395
0．605
0．379

0．424

0．198

D

B

E

0．409

C

D

B

0．294

0．396

0．346

−0．276

0．352

0．276

プロジェクト関係

研究室関係
総発表文献数0．583−0．113

JSAI発表文献数

0．153−0．181

0．464

0．647

0．337

−0，233

0．384

0．392

総発表ページ数

0．060−0．163

0．249

0．338

0．309

−0．244

0．308

0．241

JSAI発表ページ数

0．135−0．174

0．439

0．621

0．305

−0．220

0．352

0．358

総被引用数
JSAI被引用数

0．075
0．092

−0．135−0．127

0．291

0．347

0．402

0．474

0．252

0．176

−0．208−0．156

0．266

0．222

0．218

0．241

多寡を意味し，媒介中心性は他者との関係を連結させ今回の解析は研究者に限定したものであり，信頼性のるために不可欠かどうかを意味する指標である．これ尺度として研究者のパフォーマンスを用いたが，コミュらの指標は人工知能学会のような学術コミュニティにニティが異なれば別の尺度によって検証しなければな

おいて，研究者のパフォーマンスが他者との協働関係らない．

と強く関係するため，強い相関を示したと考えられる．
本論文で村象としている信頼性と，ここで取り上げ

セマンティツクⅥ屯bにおいて，コンテンツの信頼性を測るにはコンテンツの著者に対する信頼性の計算がている研究者のパフォーマンスには少しギャップがあ必要となる．本論文は研究者という特殊な条件ではあるが，少なくとも，人工知能の研究に関わる内容であるが，Webから抽出した人のネットワークを用いて，れば，一般的に研究業績をあげている人の情報や意見は，そうでない人の情報や意見より信頼性が高いと考信頼性を測定するという1つの方向性を示している．

参 考 文 献えるのが妥当であろう．その意味では，Ⅵ毎b上から抽出したネットワークの媒介中心性や固有ベクトル中心性を測ることで，情報の信頼性の尺度として用いることは可能であろう．
5．おわ り に
信頼性を計算することは，セマンティツクWebにおいて重要な課題である．本論文では，Webから抽出した人のネットワークを抽出し，セマンティツクWebの枠組みの中で記述する方法について述べた．そして抽出したネットワークの中心性を測ることで，業績の高い研究者を抽出することができる可能性があることを示した．少なくとも，人工知能学会のコミュニティが対象としている人工知能に関連する情報に関しては，この業績の高い研究者は信頼性が高いと考えられる．
今回は人工知能学会という特定の学術組織を対象に

1）Bonacich，P・：Factoring and weighting ap−

proachestostatusscoresandcliqueidentifica−tion，Jo祝rれαg扉〟α兢emαわcαヱざoc豆0わタy，Vol．2，
pp．113−120（1972）．

2）Brin，S・and Page，L・：The Anatomy of a
Large−ScaleHypertextualWebSearchEnglne，Proc．7兢ⅣⅣⅣCoT坊（1998）・

3）FOAF：the friend of afriend vocabulary・
http：／／Ⅹmlns．com／foaf／0・1／

4）Freeman，L・C・：Centralityin socialnet−
works：Conceptualclarification，SocialNet−
ひOrた5，Vol．1，pp．215−239（1979）・

5）Golbeck，J・and Hendler，J・‥Inferring repu−
tationonthesemanticweb，Proc．WWlmOO4（2004）．

6）Golbeck，J．andHendler，J∴ReputationnetT
workanalysis払remailfiltering，Proc．1stCon一
摩代れCeO†lβmα哀〜αmdA†摘−5如m（2004）．

しており，現在この手法を学術組織以外へのコミュニ

7）Grobelnik，M・andMladenic，D・：Approaching

ティへの適用も試みている．「共著」や「同研究室」な
どのクラス分けを，それぞれのコミュニティごとに定AnalysIS OfEUIST Projects Database，Proc・義する必要があるだろう．そして信頼性の検証には，
コミュニティに応じた尺度を利用しなければならない．

／JJ／りJ＝／．．り川′ ′−■．り小J＝′＝・り・ル／．りJ′′・〃・り′ り′い／九土egg豆タeれ土方yβfemβ（〃∫−2ββ2）（2002）．

8）Guimera，R．，Danon，L・，Diaz−Guilera，A・，

1478

情報処理学会論文誌

June 2005

Giralt，F．and Arenas，A．：Seげ−Similar Com−

パーソンの発見と関係の可視化，情報処理学会研

m肌軸gれcま祝γeれ0γ即和宣zα如m5（2002）．

究報告，Vol・DBS−130／FI−71（2003）．

9）Kamvar，S．，Schlosser，M．andGarcia−Molina，24）安田 雪：実践ネットワーク分析，新曜社
H・：The EigenTrust Algorithm for Reputa−tion Managementin P2P networks，Proc．
ⅣⅣlγ2βββ（2003）．

（2001）．

25）野村早恵子，三木 武，石田 亨：コミュニティ
マイニングにおけるWeb引用解析と文献引用解
析の比較，電子情報通信学会論文誌D−Ⅰ，Vol．J87−

10）Kautz，H．，Selman，B．and Shah，M．：Refer−ralweb：Combining socialnetworks and coト
D−I，No・3，pP・382389（2004）．
1aborativefi1tering，Comm．ACM，Vol．40，No．3，（平成16年9月27日受付）
pp・63−65（1997）．
（平成17年4月1日採録）

11）Khare，R．andRifkin，A．：WeavingaWebof

Trust，WWWJournal，Vol．2，No．3，pp．77−112（1997）．
12）松尾 豊，友部博教，橋田浩一，石塚 満：イベ

友部 博教（正会員）

1999年東京大学工学部電子情報

ント空間支援における人間関係ネットワーク抽出技術の活用，人工知能学会全国大会，pp．3Cl04（2004）．
13）松尾 豊，友部博教，橋田浩一，中島秀之，石塚満：Web上の情報からの人間関係ネットワークの抽出，人工知能学会誌，1硯．20，No．1（2005）．

工学科卒業．2004年同大学院情報理工学系研究科博士課程修了．博士（情報理工学）．同年より，名古屋大学21世紀COEプログラム「社会情報基盤のための音声・映像の知的続合」ボスドク研

14）Matsuo，Y・，Hamasaki，M・，Mori，J・，Takeda，
究員．実世界における人間活動からの知識摘出，再利H．and Hasida，K・：OntologicalConsideration

OnHumanRelationshipVocabularyforFOAF，用に興味を持つ．人工知能学会会員．

PγOC．J5まlγ0γたぎんop om舟宜eれdガα介宜e†ld，∫0−

松尾 豊（正会員）

C壱α〜ⅣeまⅧ0γた豆乃タαmd兢egemαmf壱clγeわ（2004）．

や15）Matsuo，Y・，rIbmobe，H．，Hasida，K．and
Ishizuka，M．：FindingSocialNetworkhrTrust
Calculation，Proc．161h European Coγ垂rence

OれAr榔cね〜九±eZ軸e†lCe（且CAJ2ββイ），pp．510−
514（2004）・

16）Mika，P．：BootstrappingtheFOAF−Web：An
experimentinsocialnetworkingmining，Proc，
J5flγ0γたβんop o乃舟豆e†ld扉α舟壱eγtd，βoc豆αgⅣe如orたれgαれd兢egemα花王宜cⅣeわ（2004）．
17）Orkut・http‥／／www・Orkut・COm／

1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業．2002年同大学院博士．．占G■課程修了．博士（工学）．同年より，
産業技術総合研究所サイバーアシス
ト研究センター勤務．2004年より産業技術総合研究所情報技術研究部門勤務．GBRC社会
ネットワーク研究所研究員．（株）ホットリンク技術ア
ドバイザー．2003年度人工知能学会論文賞受賞．高次Webマイニングに興味がある．人工知能学会，AAAI18）Richardson，M．，Agrawal，R．and Domingos7
P．：Trust Management for the Semantic
Ⅵ屯b，PγOC．J51γC2β畔上ⅣC写297β，pp．351368

各会員．

武田 英明（正会員）（2003）・

19）Tyler，J．R．，Wilkinson，D・M・andHuberman，
B．A．：Emailas spectroscopy：autOmated disT

COVery Ofcommunity structure within organi−zations，九ねr乃α如mαg Co7垂γe†もCe O71Co7乃m祝一

冊宜洪eβαmd旅cんmogoタ豆e5（2003）．

20）XML−Watch＝FindingfriendswithXMLand

1991年3月東京大学大学院工学系研究科博士課程修了．1993年4月
奈良先端科学技術大学院大学助手．

1995年4月同助教授．2000年4月
国立情報学研究所助教授．2004年5

RDF（2002）．http：／／www−106・ibm・COm／

月同教授．現在に至る．総合研究大学院大学教授（複developerworks／Ⅹml／1ibrary／x−foaf・htm1

合科学研究科情報学専攻）を併任．特に知識共有，ネッ21）武田英明，大向一輝：Weblogの現在と展望山
セマンティツクⅥねbとソーシャルネットワーキン

グの基盤として，情報処理，Vol．45，No．6（2004）．
22）村田剛志：参照の共起性に基づくⅥ屯bコミュ
ニティの発見，人工知能学会誌，Vol．16，No．3，
pp．316323（2001）．
23）原田昌紀，佐藤進也，風間一洋：Web上のキー

トワークコミュニティ，実世界エージェント等の研究に従事．AAAI，人工知能学会等会員．工学博士．

SemanticWebのための人の社会ネットワーク抽出と利用

Vol．46 No．6

1479

安田 雪

石塚 満（正会員）

東京大学大学院経済学研究科特任1971年東京大学工学部電子工学

助教授．（有）社会ネットワーク研究科卒業．1976年同大学院博士課程

所代表取締役．専門：社会学，ネッ修了．同年NTT入社，横須賀研究

トワーク分析，組織科学，雇用機会問題等．著書：『ネットワーク分析』所勤務．1978年東京大学生産技術研∫．

「「究所助教授（1980〜1981年Purdue『実践ネットワーク分析』（ともに新曜社），『人脈づくり

大学客員準教授），1992年東京大学工学部電子情報工の科学』（日本経済新聞社），『働きたいでも働けない…

学科教授，2001年情報理工学系研究科電子情報学専

高校生就職難の社会構造』（勤草書房），『大学生の就職活動』（中央公論新社）等．現在はコンサルティング

攻，2005年同創造情報学専攻（電子情報学専攻兼任）．
研究分野は人工知能，生命的エージェントによるマル業務のほか，東京大学ものづくり経営研究センターにチモーダルメディア，Webインテリジェンス，次世代て自動車サプライシステムの取引構造のネットワーク

Web情報基盤．IEEE，AAAI，人工知能学会（現在，分析，ものづくりインストラクター養成のための中核会長），電子情報通信学会，映像情報メディア学会，画人材育成プロジェクトに従事．ph．D．（社会学）．

像電子学会等の会員．

橋田 浩一（正会員）

1981年東京大学理学部情報科学科卒業．1986年同大学院理学系研
究科博士課程修了．理学博士．1986
年電子技術総合研究所入所．1988年

から1992年まで（財）新世代コン
ピュータ技術開発機構に出向．2001年より産業技術
総合研究所サイバーアシスト研究センター副研究セン

ター長，2004年に研究センター良 同年7月より産業技術総合研究所情報技術研究部門副部門長．専門は
自然言語処理，人工知能，認知科学．最近の興味は，
セマンティツクコンビューティングおよびその応用としての文脈依存型情報サービス，知の社会的共創等．