ソーシャルネットワークのアクティビティが普及に及ぼす影響の研究
Study on Social Network Activity and its Spread
中村友則 1∗ 吉田健一 1
Tomonori NAKAMURA1
Kenichi YOSHIDA1
筑波大学
Tsukuba University1

1

Abstract: Purpose of promotion is to win users attention and interest, and to increase the contractor of service. Promotion includes various activities such as event participation, CM delivery,and information spread through SNS (e.g., twitter and Facebook). In this study, we try to analyze
the eﬀect of promotion through twitter by counting the number of new follower. Our study follows“AISAS” framework. “Tweet” from company spreads through “retweet” and wins attention of
new users who follow the original followers of company’s account. In this study, we try to analyze
the influence of retweet on new followers by 1) Poisson regression analysis, 2) Percentage of new
followers who receives retweets, and 3) a decision tree analysis. The results of analysis which use
4 selected twetter IDs are reported in this paper.

1

はじめに

近年，スマートフォン契約数増加に伴いコンテンツ市場にも変化が生じている．コンテンツ市場全体の規模が 2008 年の 11.8 兆円から 2012 年の 11.2 兆円とほぼ横ばいであるにも関わらず，パソコン及び携帯電話向けなどインターネット等を経由した通信系コンテンツの市場規模は，2008 年の 1.5 兆円から 2012 年の 2.1兆円と増加している [1]．そのため通信コンテンツ市場
では様々な企業が参入し，契約者の奪い合いが始まっている．国内通信キャリアが提供するアニメ動画配信サービスの例では，2013 年 3 月末は 34 万人，同年 6月末は 81 万だが，同年 9 月末の 101 万人以降は，2014年 6 月末現在で 114 万人と横ばいである [2]．2013 年 9月末以降契約者の奪い合いが始まったことが分かる．
このような状況の中、サービス事業者にとって新規顧客の獲得は重要なテーマである。我々は新規顧客獲得の方法を考察する為、まず企業のプロモーション活動が顧客の関心を獲得するメカニズムを調査した。
企業は注意・関心を得るためにイベント参加，CM 配信，SNS による情報発信等のプロモーション活動を行っている．消費者行動モデルの 1 つである「AISAS」モデル [3] では、消費者は「Attention(注意)」→「Interest (関心)」→「Search(探索)」→「Action(購買)」→∗ 連絡先：筑波大学ビジネス科学研究科経営システム科学専攻〒 112-0012 東京都文京区大塚 3-29-1{tomonori/yoshida}@gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp「Share (共有)」の順にサービスに対する態度を変容させるとしている。特にサービスの契約者を増加させるには初めに注意・関心を得ることが重要であるとしている．プロモーション活動は、この過程の中で、消費者の「Attention(注意)」→「Interest (関心)」の行動に働きかける上で極めて重要なステップである。
従来イベント参加や CM 配信はその効果を定量的に測るのは難しかった．例えばイベントや CM 配信は期間中一時的に契約者が増えるためマクロレベルでは効果を測れたが，ミクロレベルではどの契約者がイベン
トや CM をきっかけに契約したのかを追うことは困難であった．近年 SNS による情報発信では，ユーザは注意・関心を持った際に，例えば twitter ではフォローを実施し，Facebook では「いいね！」を押下するため，twitter のフォロワー数や Facebook の「いいね！」数をカウントすることでプロモーションの効果を定量的に測ることが可能になりつつある．
本研究ではプロモーション活動の効果を定量的に評価するため，twitter のフォロワー数増加に焦点を合わせ分析する．具体的には、twitter では発信したツイー
トがリツイートで拡散され，内容を読み認知・関心を持った新たなユーザにフォローされると考えられる．そこで本研究ではリツイートによる情報拡散が新規フォロワー増加に与える影響に関し評価を行う．以下、2 章で関連研究を外観した後、3 章で我々の分析について報告する。

図 1: twitter の構造

2

先行研究

twitter の構造を図 1 に記す．本論文では分析対象アカウントを「アカウント」，それ以外を「ユーザ」と呼ぶ．両方に共通する場合は「アカウント/ユーザ」と記載する．twitter は「ツイート」という 140 文字以内のメッセージを発信できるサービスである．メッセー
ジを見る場合はアカウントを「フォロー」すると，タイムライン上にツイートがリアルタイムに表示される．
なおフォローしたユーザを「フォロワー」と呼ぶ．また twitter には「リツイート」という自分が見たツイートを，自分のフォロワーに転送する機能があり，リツイートを見たユーザが更にリツイートすることで情報拡散する特徴がある．
twitter 上での情報伝播プロセスに対する研究は数多く行われている．情報伝播の様子をネットワークで表現し分析した研究としては [4] や [5] がある．[4] は連鎖的に発生するツイートが伝播する現象をネットワーク構造として抽出し，情報拡散構造，情報集約構造，情報転送構造の 3 つに分解し比較することで，twitter は基本的に情報転送が連鎖的におこなわれているネットワーク構造であるという結論を導いている．[5] は twitter 上での情報発信が災害や緊急時を含めた観光分野におけるリアルタイムな情報発信となるかの可能性を検討するためリツイートによる情報伝播の様子をネットワークで表現している．
また，[6] はソーシャルメディアが企業のマーケティング・コミュニケーションの手段になるかを確認するため，企業の一方的な独白を含めて情報が社会ネットワーク上を拡散していく効果について研究している．具
体的にはリツイートを分析し，頻繁にリツイートするフォロワーの存在及び，稀に到達範囲が非常に広い企業ツイートの存在を示している．
一方，twitter のアカウントにとってフォロワーを増やすことは重要である．フォロワーを増やすことの重要性について説明した研究としては [7] や [8] がある．
[7] は twitter のフォロワーは人気の高さを表す指標であり，個人や組織はフォロワー数をいかに高めるかに関心があると報告している．[8] は自社のプロモーション活動として企業はソーシャルメディアの公式アカウントを取得し，積極的に情報発信していることを報告している．
ではフォロワー数を増やすにはどうすればよいのだ
ろうか？フォロワー数を増加させる方法に関するテクニックやノウハウを紹介する Web サイトは数多く存在するが，研究論文は多くない．フォローするユーザを効率的に探すための研究 ([9] や [10]) 等が主流である．[9]は自分と同一の興味を持つ他のユーザを探しフォローすることに着目し，リツイートの伝播を可視化することで同一の興味を持つユーザの発見する手法を提案している．更にシステムを実装後，実際のデータを使用し実験を行い被験者はフォローしたいと思うユーザとして，主に登場 回数の多いユーザ，すなわち自分と同じリツイートを多くしているユーザを選ぶ傾向があることを明らかにしている．[10] はフォローする時の意
図をユーザ自身に興味があり，投稿する内容を知りたいという意図でフォローする「ユーザ指向」，ユーザ自身への興味でなくそのユーザの発信内容を嗜好してフォローする「内容指向」，双方向に情報共有したりリプライしあったりしてコミュニケーションを楽しむことを目的としたフォローを「相互性」という 3 軸で分類し，実データを元に SVM を使って分類する手法を提案している．
以上俯瞰したように，関連研究ではリツイートによる情報伝播効果は高いこととフォロワー数増加の重要性に関する研究は数多い．ただしいずれの研究もリツイートによる情報伝播がフォロワー数に与える影響に関しては確認されていなかった．リツイートによる情報伝播は閲覧したユーザに対し注意・関心を与える．つまり AISAS モデルの A(注意)，I(関心) を喚起すると考えられるため，リツイートによる情報伝播がフォロワー数に与える影響を調べる事は重要であり、本論文の対象とした。

3

ツイートが新規フォロワー獲得に及ぼす影響の分析

リツイートのよる情報伝播が起因しフォロワー数が増加するかを調査するため，実データを使った分析を行った．具体的には、ポアソン回帰、リツィート既読比率、決定木分析の 3 つの分析手法を使い，新規フォロワーが「リツイートユーザがリツイートした大元のアカウントのツイートを読み，注意・関心を持ったため新規フォロワーとなった」という仮説の検証を試みた．

図 2: 各アカウントの立ち位置

3.1

分析対象の特徴とデータ取得方法

分析を実施するにあたり「アニメ動画配信サービス」「アニメ作品」「スポーツ選手」「テレビのニュース番組」という性格の異なる 4 つのアカウントを選択した．各アカウントは twitter の全アカウントを扱っているコン
テンツが「総合」あるいは「個別」か，また「公然」あるいは「秘密」か，という軸で分類し，それぞれを代表するものとして選出した．
「総合」「個別」とは扱っているコンテンツが複数か単体かで分類している．また「公然」「秘密」とは該当コンテンツに興味あることを知られてもよいか知られたくないかで分類している．
こちらは [11][12] より言いたくない秘密として「実はかなりのアニメオタク」のランクが高いことを参考にした．これより，例えばアニメ動画配信サービスは「総合」「秘密」，スポーツ選手は「個別」「公然」となる．
本軸による各アカウントの立ち位置を図 2 にまとめる．
各アカウントの特徴を明らかにするため，開設してから 2014 年 11 月 15 日時点までのツイート数とフォロワー数をアカウントごと図 3 にまとめた．スポーツ選
手は，ツイート数は少ないがフォロワー数が多く，逆にアニメ動画配信サービスは，ツイート数は多いがフォロワー数が少ない．またアニメ作品は，ツイート数はスポーツ選手とほぼ同じであるが，フォロワー数はスポーツ選手の半分ほどであり，テレビのニュース番組は，ツイート数はアニメ動画配信サービスの半分以下だが，フォロワー数はアニメ動画配信サービスのフォロワー数の倍以上であることが分かる．
次に各アカウントの日々のフォロワー増加数とツイート数を分析した．2014 年 10 月 5 日〜11 月 1 日までの新規フォロワー増加数，ツイート数を図 4 にまとめる．
なおツイート数はアカウントのツイート以外にアカウントが実施したリツイート数も含まれている．図 4 より，スポーツ選手の新規フォロワー増加数は飛び抜けて高いが，それ以外のアカウントは基本的に 1 日 150人以下の増加数であることが分かる．またアニメ動画配信サービスのツイート数が全体的に高いが，一番高い日でも 38 であり，毎日のツイート数はそこまで高く

図 3: アカウント毎の 2014 年 11 月 15 日時点でのフォロワー数とツイート数

図 4: 新規フォロワーとツイート数の推移ないことが分かる．
以上が各アカウントの特徴である．この後の調査に利用するため，以下の方法より新規フォロワーユーザ，リツイートユーザの情報を取得した．新規フォロワー
ユーザは twitter の API より 1 日 1 回各アカウントの最新フォロワー情報を取得し，前日分と比較することで取得した．またリツイートユーザは現時点では twitterの API では取得できない．図 5 に示すツイートごとの詳細画面の赤線部が示す箇所に，リツイート及びお気に入りに登録した新ユーザが最大 9 ユーザ分表示されるため，1 日 1 回前日分のツイートを取得し，ツイートごとの詳細画面よりリツイートユーザを取得した．1

1 現状ではリツイートユーザのみ取得することはできず，お気に入りに登録したユーザ情報も含まれている．リツイートユーザのみに絞ることは今後の課題である．

図 5: ツイートごとの詳細画面
図 7: リツイート影響モデル

図 6: ポアソン回帰の実施結果

3.2

ポアソン回帰による影響要素の分析

はじめに「アニメ動画配信サービス」の 2013 年 5 月
24 日〜2014 年 5 月 23 日までのツイート数，お気に入り数，リツイート数，フォロワー総数のデータを用い，ポアソン回帰を実施した．実施した結果を図 6 に示す．
図 6 よりツイート数からフォロワー数への影響は直接効果が 2.69，リツイート数を媒介した間接効果が4.49(=4.01 × 1.12)，お気に入り数を媒介した間接効
果が 12.96(=3.07 × 4.22)，合計 20.14 となった．この結果からツイート数がお気に入り数を媒介してフォロワー数に影響を与える効果が，ツイート数がリツイート数を媒介してフォロワー数に影響を与える効果より大きいことが分かる．以上よりリツイートもフォロワーの増加に効果をもつ事が言えるが、お気に入りに登録されるような興味深いツイートを始めに tweet する事の方がより重要である事を示唆していると考える。

3.3

リツイート既読比率の分析

ポアソン回帰による分析では，ツイート数がお気に入り数を媒介してフォロワー数に影響を与える効果が，リツイート数がお気に入り数を媒介してフォロワー数に影響を与える効果より大きかった．これはリツイー
トよりお気に入りが重要であることを示唆しているが，リツイートの影響を否定しているわけではないと理解し更に分析を継続した。
本分析では新規フォロワーの中でリツイートを読んだ事がフォロワーになるきっかけとなったと判断できる新規フォロワーの割合（リツイート既読比率）を調べた．具体的には図 7 に示したリツイートによる新規フォロワーの増加プロセスを考え、リツイートによる新規フォロワーと、それ以外が原因の新規フォロワーの比率を計算した。すなわち「リツイートユーザ」が行っ1 内容を見てそのリツイートユーたリツイート (図中⃝)
ザーをフォローしているユーザが「新規フォロワー (リ2 を考える．新ツイート起因)」となるケース (図中⃝)規フォロワーの合計である「新規フォロワー (合計)」
2 ＋⃝)3 に占める「新規フォロワー (リツイート(図中⃝起因)」の割合を「新規フォロワー割合」とする．新規フォロワー割合が高いほどリツイートによる情報伝播が起因しフォロワー数が増加する効果が高いと言える．
このリツイート影響モデルに当てはめ分析した結果を表 1 に示す．
「動画配信」はアニメ動画配信サービスを，「スポーツ」はスポーツ選手を，「ニュース」はテレビのニュース番組を，「アニメ」はアニメ作品を示す．
「新規フォロワー割合」が高いほどリツイートによる情報伝搬が起因しフォロワー数が増加していると言える．
結果はアニメ動画配信サービスが 52.7%〜17.1%とかなり高い値を示しているため，リツイートによる情報伝播の効果が高いと考えられるが，他アカウントはほぼ数%台の結果となっていた．この結果よりアニメ
動画配信サービスの場合，リツイートによる効果がスポーツ選手等他のアカウントの効果より大きかったことが推察される．これは例えばスポーツ選手の場合「新規フォロワー (その他起因)」として選手に対する大きな TV ニュース等の影響が大きく，リツイートの効果が薄くなったためと考えられる．

3.4

新規フォロワー獲得に影響力のあるリツイートユーザ分析

リツイートによる情報伝播が起因しフォロワー数が増加することに関し，ポアソン回帰ではツイート数がお気に入り数を媒介してフォロワー数に影響を与える効果が，リツイート数がお気に入り数を媒介してフォ表 1: リツイート既読比率結果 (新規フォロワー割合)
10 月 5 日〜10 月 11 日
10 月 12 日〜10 月 18 日
10 月 19 日〜10 月 25 日
10 月 26 日〜11 月 1 日

動画配信
20.9%

スポーツ
7.4%

ニュース
3.4%

アニメ
3.6%

52.7%

5.4%

3.7%

2.2%

24.1%

7.2%

3.8%

2.5%

17.1%

1.0%

3.0%

2.4%

ロワー数に影響を与える効果より大きかった．またリ
図 8: 作成された決定木
ツイート既読比率の分析では，アニメ動画配信サービ
スのみ新規フォロワー割合が 52.7%〜17.1%と高い値で以上が必要であり，リツイート数は 3 回から 5 回以上あったが，他アカウントはほぼ数%台であった．
は必要であることが分かた．すなわち全アカウント・全
そのため単純なリツイート数による分析ではなく，ど期間においても新規フォロワーを獲得するには，多数のようなユーザがリツイートを実施したかまで踏み込のフォロワーを持ち数回程度のリツイートが必要であんで分析することが必要と判断し，リツイートによるることが確認できた (表 2)．
情報伝播が起因しフォロワー数が増加する条件に関して分析した．具体的にはリツイート既読比率の分析と同じアカウント・調査期間のデータを使用し，リツイー
3.5 考察トユーザの該当期間におけるリツイート数と当該ユーリツイートのよる情報伝播が起因しフォロワー数がザのそれまでのツイート数/フォロー数/フォロワー数/増加するかを分析するため，実データを使い 3 つの分お気に入り数を説明変数，新規フォロワー増加を被説析手法より分析を行った．結果について考察する．
明変数として決定木分析を実施した．データは新規フォポアソン回帰の結果はツイート数がお気に入り数をロワーの増加が少ない偏りの大きなものであったので、媒介してフォロワー数に影響を与える効果が，リツイー
MetaCost を用いて規則性を分析した．
ト数がお気に入り数を媒介してフォロワー数に影響をMetaCost とは誤分類コストを考慮することで，正与える効果より大きかった．お気に入り，リツイート
例が少ない場合でも正しく分析する分類学習手法であ双方ともツイートした内容に共感し実施されるが，そる [13]．学習には、新規フォロワーが増加したケース
れぞれ実施する動機は異なる．お気に入りはツイートのデータを重要なデータとして扱うためのコスト行列
内容を気に入り，「再度見直したい」という内向的な感が必要となるが、学習結果の precision と recall が同程情が作用するのに対し，リツイートはツイート内容を度になるように値を調整して学習結果のルールを分析「フォロワーに伝えたい」という外向的な感情が作用すした。アニメ動画配信サービス 1 週目に対して作成した決定木の例を図 8 に示す．分析結果の見方であるが， ると考えられる．本分析は新規フォロワーが「リツイートユーザがリツイートした大元のアカウントのツイー
例えば t (3.0/1.0) は「t と予測されたものが 3.0 人いたが，そのうち誤りが 1 人であった」という意味となる． トを読み，注意・関心を持ったため新規フォロワーとなった」という仮説を元に実施した．リツイートによまた誤りがない場合は f (941.0) のように記載される．
り大元のアカウントのツイートを読んだとしても，注
図 8 に例示されたルールを用いる事で新規フォロワー
意・関心を持たないと新規フォロワーにはならない．注を獲得する条件について分析できる．図 8 に例示され意・関心を持つのは内向的な感情であるため，感情の作たルールでは、新規フォロワーを獲得するにはリツイー用としてはリツイートよりお気に入りの方が近い．そトユーザのフォロワーが 2249 人より上であることが必のため新規フォロワーの獲得にはリツイートよりお気須であることが分かる．2249 人以下の場合はリツイーに入りの影響が大きかったと考えられる．
トしても新規フォロワーは獲得できない．これはユー
リツイート既読比率の分析結果は，アニメ動画配信ザがリツイートしたとしても，そのユーザが多数のフォサービスのみ新規フォロワー割合が 52.7%〜17.1%とロワーを持っていなければ新規フォロワーの獲得には高い値であったが，他アカウントはほぼ数%台であっ繋がらないことを示唆している．
た．新規フォロワーになるリツイート以外の起因 (そのこのような分析を、全アカウント・全期間で繰り返他起因) は，その間に実施されたイベントや CM の影し、新規フォロワーを獲得する条件を確認した。この
響が考えられる．アニメ動画配信サービス以外のアカ
結果，新規フォロワーを獲得する条件として，ほとん
ウント，例えばスポーツ選手のアカウントは分析期間
どの場合においてフォロワーは数百人後半から数千人

の直前である 9 月に日本人としては 96 年ぶりとなる全米オープン決勝進出を果たすという大きなイベントがあった．イベント直後の新規フォロワー数は急増していたため，スポーツ選手の新規フォロワー獲得にはイベント影響が大きかったと考えられる．またアニメ
動画配信サービスも 10 月 11 日〜12 日に「マチ★アソビ」というイベントに参加していたが，リツイート起因で新規フォロワーとなったと考えられるユーザの割合は本イベント直後の週である 2 週目 (10 月 12 日〜10月 18 日) が最も高い 52.7%であったことよりイベントの影響は小さかったと考えられる．なおアニメ動画配信サービスは前後の週でイベントに関するツイートを多数行っていたが，リツイート数はほとんどが数件程度であり，イベントに関するリツイートの効果も考えにくい．2 週目でリツイート件数が一番高かったのは秋アニメで配信される作品リストに関するツイートで90 件を超過し，またお気に入り数も 30 件を超過していた．このため秋アニメに関するリツイートがフォロワー数増加に影響があったと考えられる．この考察の妥当性を確認するには内容に関する分析を行う必要があり，今後の課題とする．
決定木分析によるリツイートユーザ分析の結果は，新規フォロワーを獲得するには多数のフォロワーを持ち，数回程度のリツイートが必要ということであった．ただしこの分析は対象をリツイートユーザに絞っている
ため，リツイートによる情報伝播が起因しフォロワー数が増加するかに関しては確認できていない．本分析により確認できたことはリツイートによる情報伝播が起因となるには多数のフォロワーを持ち，数回程度のリツイートが必要であるということである．

4むすび

本論文では twitter を使ったプロモーション活動の効果測定を試みた．具体的にはリツイートのよる情報伝播が起因しフォロワー数が増加するかを調査するため，実データを使いポアソン回帰，リツイート既読比率，MetaCost による決定木分析により分析した．
対象となる４つのアカウントの新規フォロワーとリツイート等の関係を分析した結果，リツイート以上に「お気に入り」に登録されたツイート数が重要である事等が判明した．リツイートと言う単純に計測できる情報拡散の指標より，「お気に入り」の効果が高かった事は，ツイート内容の重要性を示唆していると考える．
今後、ツイート内容のフォロワー増加に及ぼす影響分析と、フォロワー解除メカニズムの分析を進めたい。
前者は 3.2 章の分析の続きであり、後者は獲得したフォロワーを維持できるようにすることの実務上の重要性からである．

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[12] NTT レ ゾ ナ ン ト 株 式 会 社,
男 性 の「 女性 に は 絶 対 言 い た く な い 秘 密 」ラ ン キ ング,
http://ranking.goo.ne.jp/ranking/category/017/5FSGkjFdKkiO/, 2014.
[13] 鈴木英乃進, “正確な学習よりも得する学習 -誤分類コストを考慮する分類学習- (2) 解決編”, 情報処理, 2004.

表 2: MetaCost 学習結果の要約