情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

INT18018
2018/3/2

Twitter 上のインタラクションと人格特性の変化の関係
冨永 登夢1,a)

土方 嘉徳2,b)

概要：本研究では，Twitter ユーザを対象に、人格特性の変化と他ユーザとのインタラクションの関係を明らかにした．ここで対象としている人格特性は，Five Factor Model として知られる開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症傾向の 5 次元で構成される．我々はまず，IBM の提供するモデルを用いて，Twitter
ユーザのツイートから過去と現在の人格特性を推定した．次に，過去と現在の間に，Twitter ユーザの人
格特性がどの程度変化しているかを確認した．さらに，上述の期間において，Twitter ユーザが受け取った返信，引用，そして登録に関するデータを取得し，それらと人格特性の変化量の関係を非線形重回帰分
析により明らかにした．この分析から，他ユーザとのインタラクションが人格特性の変化と有意な相関関係を示すことが分かった．最後に，これらの結果を踏まえた考察と今後の展望について述べた．

1. 背景

関する情報を用いて彼らの心理的特徴の推定に注力していると言える．

Twitter や Facebook，Instagram などのオンラインソー

しかしながら，OSN 上で自身の発信した情報に対して向

シャルネットワーク (以下，OSN) の出現により，大規模かけられた他者からの多様な反応によって，ユーザの人格特つ明示的に供給されるパーソナルデータを活用した研究事性は変化する可能性がある．一般的には，人格構造は普遍例が数多く登場している [1], [36], [38], [47], [49]．その中で的であると支持されてきた [9], [34] が，ある個人の人格特性

も，伝統的に研究され続けてきた心理的特徴である人格特の時間に伴う変化の存在も指摘されている [41], [42], [46]．

性 [32] と OSN 上での振る舞いとの関係は注目を集めてお例えば，OSN 上で自身の投稿が周囲から頻繁に賞賛される

り，活発に取り組まれている．例えば，ユーザの OSN 上と，そのユーザは精神的に安定するようになったり，周囲の投稿 [7], [17] やプロファイル画像 [6], [28], [50]，利用態

から好意的な反応を期待した投稿を行なったにも関わらず

度 [8]，他人への対応 [26], [30] などの言動と人格特性の関友人からの反応が少なく，友人に向けて投稿したつもりが係が明らかにされている．

知らない他人にまで情報が拡散されるといった経験によっ

上述の研究も含め，OSN 上で獲得されるユーザに関するて，内向的な性格になったりするかもしれない．ただし，様々な情報を用いて，ユーザの人格特性の予測を試みる研

当然ながら，OSN 以外の実世界の交流や経験によっても究がこれまでに行われてきた [19], [20], [25], [39], [40]．近人格特性は変化しうる．本研究では，実験設計上，実世界

年では，IBM が，これまでの研究成果 [37], [43] を基盤との影響を考慮することが極めて困難であるため，人格特性

し，OSN 上のユーザの活動から彼らの人格特性を推定すの変化を OSN 上で受け取ったインタラクションによってる技術を確立している．これは，開放性，誠実性，外向性，どの程度説明できるかという課題に取り組む．

調和性，神経症傾向の 5 次元から構成される Five-Factor

本研究の目的は，OSN ユーザの人格特性の変化と OSN

Model[9], [34] と呼ばれる人格特性を推定可能で，API の上でのインタラクションとの関係を解明することである．

形式で提供されている*1 ．EC サイトや OSN 上の推薦技術

これは，“人の性格が他者との交流や経験を通じて変化す

や，市場分析などへの応用が期待されている．近年の人格るのか？” という学術的示唆に富んだ疑問に対して 1 つの特性に関する OSN 研究は，ユーザ個人の人格特性を加味解を与えるものであり，ユーザの精神的状態とその要因をしたサービスの質の向上を目指して，OSN 上のユーザに把握するという文脈において，心理学的にも重要な課題だと考えている．また，人格特性の変化とインタラクション

1
2
a)
b)
*1

大阪大学基礎工学研究科
関西学院大学商学部
tominaga@hlab.sys.es.osaka-u.ac.jp
contact@soc-research.org
https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/
personality-insights/index.html© 2018 Information Processing Society of Japanの関係が明らかになれば，ユーザ間のやり取りからのユー
ザのネガティブな心理状態を動的に感知したり，ユーザの精神状態の変化に合わせたインタラクション支援を行った

153

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

INT18018
2018/3/2

りするような，ユーザの人格の変化に対して適応的に振る子と使用単語の頻度の関係を Twitter[19] と Facebook[20]

舞うメディアを設計できるようになると期待される．さらを対象に明らかにしている．Quercia らも同様に Twitterに，OSN 上のデータの利用により，心理学や行動学で伝統と Facebook 上のユーザの人格特性の予測問題に取り組ん的に用いられる質問紙調査では達成できなかったユーザ規

でおり [39], [40]，第三者によってユーザの性格が暴かれて模での調査が可能となることも本研究の利点である．

しまう危険性について言及している．Sumner らによる研我々は，Twitter を対象の OSN として取り上げ，約 1600

究 [44] では，およそ 65%の正確性で Twitter ユーザの人

ユーザを対象に IBM の提供する推定技術を利用して彼ら格特性を推定できると示されている．Iacobelli と Culottaの人格特性を取得した．また，他のユーザとのインタラク

は，Facebook ユーザの有する各性格因子のスコアの高・低ションに関するデータも取得し，人格特性との関係を分析を識別する二値分類問題に取り組み，識別モデルの性能のした．その結果，人格特性の変化と Twitter におけるイン違いを比較した [22]．Farnadi らも同様の分類問題を対象

タラクションは有意に相関することが分かった．

として，社会ネットワークの特徴量 [35] と外向性の相関の本稿は以下の構成に従う．まず，関連研究について述べ

高さを見出している [17]．Kosinski らは，Facebook ユー

る．次に，データの収集方法について言及したのちに，取ザの Like を使ってユーザの興味の対象を抽象的に算出し，得したデータの分析手法について説明する．得られた結果それらを利用して人格特性の予測を試みた [25]．この研究とそれに対する考察を述べ，最後に今後の展望を示す．

では，性格因子の中では開放性を対象にしたモデルが最も

2. 関連研究2.1 Five-Factor Model

有効に機能していたと述べられている．
投稿の内容やネットワークの特徴量ではなく，OSN ユー
ザのプロファイル画像と人格特性の関係を分析した研究も数多くの研究者が人の心理的な側面を特徴づけるため存在する．Celli らは画像特徴量から Facebook ユーザの人に，様々な心理学的指標を提唱してきたが，現在最も主格特性の高低を予測し，いずれの性格因子も 60%以上の流とされる理論は Five-Factor Model である [9], [32]．こ

確率で予測可能であると示した [6]．また，その中でも誠れは，Eysenck らが辞書的なアプローチによって見出され実性の予測が最も容易である (accuracy: 75%) と述べていてきた人格特性の知見 [3], [5], [24], [34] を基盤にした質

る．Liu らは，最新の画像処理技術を用いて Twitter ユー

問紙調査の結果を因子分析し，主に神経症傾向 (Neutoti-

ザのプロファイル画像から機械的に抽出した 85 次元の特cism) と外向性 (Extraversion) を測定していることを確認

徴量と，ユーザの投稿内容から推定される人格特性との関した [14], [15], [16] ところに起点がある．その後，質問紙調係を解析した [28]．ここでは，調和性や誠実性の高いユー査によって個人の人格を計測しようとする研究者によって，

ザの顔写真は笑顔や喜びが，反対にそれらの性格特性の低開放性 (Openness)[10], [45]，誠実性 (Conscientiousness)，

いユーザの顔写真には恐れや怒りが表現されているといっ

調和性 (Agreeableness)[11], [12], [13] の側面が指摘された．

た，顔から推定される表情や感情と性格特性の関係が明ら

神経症傾向，外向性，開放性，誠実性，調和性の全ての性格

かになっている．Whitty らは，プロファイル画像に関する因子は収束的妥当性と分別的妥当性が証明されており [33]，OSN ユーザの行動と人格特性の相関関係を確認した [50]．

Five-Factor Model として幅広い分野で普及している．性

この研究から，Facebook 上では外向性が低く，誠実性の格特性用語と各性格因子の関係の調査 [51] によると，各性高いユーザは頻繁にプロファイル画像を変更することが示

格因子は以下のような形容詞項目と結びついている．

されている．一方で，Twitter ユーザに対しては，外向性

神経症傾向 不安になりやすい，緊張しやすい，神経質な，の低い場合，複数人写っている写真を使う傾向にあると述

気苦労の多い，心配性
外向性 活動的，社交的，積極的，人嫌い，無口な開放性 興味の広い，好奇心の強い，独創的な，多才な，
独立した

べられている．これは Liu らの研究 [28] とは対照的な結果となっている．
上述のような研究成果に加え，[37], [43] を基盤として，

IBM は OSN ユーザの投稿から人格特性を推定する技術

誠実性 勤勉な，几帳面な，軽率な，いい加減な，怠惰なを構築した*1 ．実際に人格特性の推定技術を用いて OSN

調和性 良心的な，協力的な，温和な，素直な，短気なユーザを分析する研究 [28] は登場し始めており，今後は，

OSN 上の投稿に対するユーザの反応の予測 [26], [30] や，
2.2 OSN ユーザの人格特性と行動
OSN の登場により，個人の社会的な行動に関するデータ

EC サイトにおける消費者の購買行動の解析 [29] への応用にも期待されている．

が大規模かつ明示的に観測できるようになった経緯から，ユーザの人格特性と行動の関係が学術的に注目されている．

2.3 本研究との相違点

Golbeck ら [19], [20] は，ユーザの言語情報を含めた OSN

本研究は OSN ユーザの人格特性の変化を分析するとい上の特徴量による人格特性の予測を試みており，各性格因う点において，従来の研究と一線を画している．ある個人© 2018 Information Processing Society of Japan154

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

INT18018
2018/3/2の人格特性は時間に伴い変化することが指摘されている
峳屎峃が [41], [42], [46]，現代に新たに出現した OSN が人格特性

IWPI API

結果を考慮すると，OSN 上の行動と人格特性は密接に結

峳屎峃

conaf

extbe

IWPI API

agrbe
neube

びついていることが示唆されるため，ユーザの行動が周囲の反応に対して影響を受ける場合，それに伴って人格特性

extaf
agraf
neuaf

N tweets

M tweets屇屇屇գ‫ڊ‬

3. データ収集‫ࡑݳ‬౦ߚ山屹峑岱屎峕
˓ @3.1 対象ユーザの選別
我々は，Twitter の利用形態は文化的背景によって異な

Peraf
opeaf

conbe

に与える影響は未だ解明されていない．上述の近年の研究も徐々に変化していくと我々は想定している．

Perbe
opebe

RT

Likebe Repbe RTbeण屫ख屽屹岱崀峌島岼峄峴崀੏‫ؔۢޜ‬

る点，本研究が人格特性を分析対象としている点，そしてPointbeTwitter のデータ取得用の API に制約が存在する点を考慮

Likeaf Repaf RTaf

ଲেۢؔ

time
Pointaf

図 1: データの概観

し，以下の手順に従って対象ユーザを収集する．
まず我々は，設定言語を英語にしているユーザを，Twitter

Sampling API を用いて 2016 年 9 月 3 日から 10 月 7 日の利用期間においてなだらかな分布が確認された．そこで，期間に無作為に取得した．Twitter ユーザの利用目的や利

この利用期間に含まれるユーザ群を抽出したところ，2510

用形態は，ユーザの文化的背景の影響を大きく受けること

ユーザが確認された．我々は，データ取得の段階において，が知られている [18], [23], [48]．我々の研究は，人格特性獲得されるデータに関する条件によってさらにユーザを選や経験など個人のパーソナルデータを詳細に分析するもの

別している．その選別方法については次節にて述べる．

であり，ユーザの背後に存在する文化的背景は無視できな
い影響となりうる．そこで我々は，この影響を抑制するた

3.2 データセットの獲得

め，対象ユーザを英語話者ユーザに限定している．この手続きにより約 1100 万ユーザが取得された．

本研究では，ユーザの人格特性の変化について分析する
ため，現時点における人格特性に対して，過去の時点にお次に，約 1100 万ユーザの中から，投稿数が 2800 件以上

ける人格特性を定義しなければならない．図 1 に人格特性

3200 件以下であるユーザを抽出した．ツイートを取得すとインタラクションに関するデータとそれらの関係を示す．

るための Twitter REST API は，あるユーザに対して最大以下では，これらのデータとその取得方法を説明する．

3200 件の投稿の取得を許可している．従って，対象ユー

3.2.1 人格特性

ザの投稿数を 3200 件以下に限定すると，Twitter の利用を人格特性については，我々は Five Factor Model [32] を開始してから今日に至るまでの利用期間における利用履歴採用する．これは，人格特性を以下の 5 次元の性質によっを観察できるという利点を持つ．この利点を考慮する理由て構成されるものとして定義しており，本稿においてもこは，人格特性の変化を観察する際に，この利用区間をユーザ

れら 5 つの因子を人格特性と定義する：神経症傾向，外向間で統一しない場合，ユーザ毎に受け取る経験や交流の性

性，開放性，調和性，誠実性．伝統的かつ一般的には，質質が大きく異なる可能性があるためである．例えば，利用問紙調査によって各次元の程度を取得する [9] が，近年のし始めて間もない初心者と，長い期間使ってきた経験豊富

研究成果により SNS 上の情報からユーザの人格特性が予なユーザとでは，周囲から受け取ってきたフィードバック

測可能となっている．本研究では，その予測技術の 1 つでの総量が異なるために，ある 1 つのフィードバックがユー

ある IBM Watson Personality Insights API*1 (以下，IWPI

ザに対して有する重要性は大きく異なると思われる．このAPI) を用いて，ユーザの人格特性を獲得する．この技術

影響を最小限に抑えるため，利用し始めてから今日に至るは，Twitter ユーザを対象に，質問紙調査によって取得さまでの利用履歴が取得できるユーザに対象ユーザを限定すれる人格特性 [9] を投稿の内容から推定するように学習しる．投稿数が 2800 件以上であるという制約条件は，ユーたものである．IBM によれば，英語話者を対象にした調査ザによって投稿数を大きく変動させないために設けた．

では，この推定技術による推定結果と質問紙調査の人格特さらに，Twitter の利用期間が大きく異ならない範囲に性は，弱いものの正の相関を示している (r = 0.33)*2 ．こ属するユーザを抽出した．本研究はオンラインに基づく人の推定技術の構築プロセスと示された統計的結果から，こ格特性の変化を観察するため，人格特性の変化に要する期

れは本来的な人格特性を抽出する技術であると我々は解釈間をユーザ間で大きく異ならない範囲に設定する必要があしている．

る．そこで，上述したユーザ群における利用期間に対するユーザ数の分布を確認したところ，950 日から 1050 日の© 2018 Information Processing Society of Japan*2https://console.bluemix.net/docs/services/personality-insights/science.html#science

155情報処理学会 インタラクション 2018
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2018/3/2

我々は第一に，対象ユーザ群の全ツイートを Twitter

量よりも，個人の経験における相対的な量の方が性格の変

REST API によって取得した．次に，過去と現在のある時化に寄与すると考えられるからである．実際の計算手法は点における人格特性を IWPI API により推定する．IWPI

次章にて述べる．それぞれの期間を制御区間 (図 1 下)，対API は，人格特性の予測にユーザのツイート群を利用す

象区間 (図 1 下) と定義する．制御区間 c と対象区間 t にる．そこで，最初の N 件 (図 1 左中) と最後の M 件 (図 1

おいてユーザが受け取った引用，登録，返信をそれぞれ，右中) をそれぞれ過去と現在の人格特性の予測に用いるツ

RTc ，Likec ，Repc (図 1 左下)，及び RTt ，Liket ，Rept (図イート群とする．ここで，各ユーザに対してそれぞれのツ1 右下) と表現する．

イート群が 1200 単語有するように N と M を設定している．URL 及び画像のリンクはツイート群から除外している．また，1200 単語有するように各ツイート群を構築した
理由は，IWPI API によって推奨されている必要単語数が1200 と設定されているためである．それぞれのツイート群
を Tbe ，Taf と呼ぶ．ここで，2510 ユーザ (3.1 節参照) の中から，それぞれのツイート群が投稿された期間が 1 週間
以上 1 年未満であるユーザを抽出した．この制約によって最終的に選別された 1636 ユーザを分析の対象ユーザとす

上記の手続きを 1636 の対象ユーザに対して，2016 年 12月 21 日から 2017 年 1 月 12 日の期間に実施した．

4. 分析
4.1 人格特性の変化
対象ユーザの人格特性の変化を観察するため，全ての対象ユーザに対して以下の計算を施す．

∆P = Paf − Pbe (P = ope, con, ext, agr, neu)

(1)

る．最後に，各ツイート群から IWPI API を通じてユーザ

各性格因子に対して，これらの値が正を示す場合は増加を，の人格特性を獲得する．Tbe によって得られた人格特性を負を示す場合は減少を意味する．我々は，対象ユーザ群に

P erbe (図 1 左上)，Taf による人格特性を P eraf (図 1 右上)

対して，上記の値の頻度分布を確認する．

と定義する．以降では，神経症傾向，外向性，開放性，誠実性，調和性の各性格因子はそれぞれ neube ，extbe ，opebe ，4.2 人格特性の変化とインタラクションの関係

conbe ，agrbe 及び neuaf ，extaf ，opeaf ，conaf ，agraf と人格特性の変化に与えるインタラクションの影響の大き表現する．これらの値は，IWPI API の仕様により，0 かさを解明するため，我々は各性格因子の変化量を目的変数

ら 1 の実数値を示す．

とし，5 つの重回帰分析を実施した．

過去の研究 [37], [43] と同様に，IWPI API はある時点

説明変数は，対象区間において受け取ったインタラクの人格特性を推定するために，ユーザの過去の投稿に関す

ションの相対的な頻度とする．ここで，あるユーザが対象

る情報を用いる．従って，我々が取得した過去及び現在の区間において 1 日 10 件の引用を受け取ったと仮定する．

人格特性である P erbe と P eraf はそれぞれ，P ointbe (図 1

このユーザが，制御区間において 1 日 100 件の引用を受け左下) と P ointaf (図 1 左下) における時点の人格を示す．

取っていた場合，対象区間における引用の頻度を少ないと3.2.2 インタラクション

感じる一方で，制御区間において 1 日 1 件の頻度でしか引本研究では，Twitter 上の引用，登録，及び返信をイン用されていなければ，この対象区間における引用回数を多タラクションと呼ぶ．具体的には，リツイート，Like，そいと感じると思われる．このような個人の経験に基づくイ

してリプライの機能を意味する．以下では，対象ユーザがンタラクションに対する認識が人格特性の変化に関係する

他のユーザから受け取ったインタラクションの取得方法にと考えられる．そこで，対象区間に受け取った登録，返信，

ついて述べる．

引用の相対頻度 δLike，δRep，δRT を，以下の式によって

まず，あるユーザが受け取った引用と登録に関しては，取得した投稿に付随しているリツイート数，Like 数を抽出した．ここで，そのユーザ本人のみに向けられた引用や登録を対象とするため，対象ユーザが引用リツイートした投稿はここでは除外している．次に，あるユーザの受け取った返信を取得するため，対象ユーザの全てのフォロワの投稿の中から，その対象ユーザに向けられた返信となっているツイートを探索し，その総数を取得した．

定義する．

Liket /Dayst
Liket /Dayst + Likec /Daysc + 1
Rept /Dayst
δRep =
Rept /Dayst + Repc /Daysc + 1
RTt /DaystδRT =RTt /Dayst + RTc /Daysc + 1
δLike =

(2)

ここで，Dayc と Dayst は制御区間と対象区間の日数であ我々は，ユーザ間でこれまでに受け取ったインタラク

る．分子は対象区間における受け取ったインタラクション

ションの頻度に対する認識が異なることを考慮し，P ointbeの頻度，分母は対象区間と制御区間において受け取った頻までに受け取ったインタラクションの頻度と，P ointbe か度の和を示す．これらの値は 0 以上 1 未満の実数値を示

ら P ointaf までの期間に受け取ったインタラクションの頻し，対象区間に受け取ったインタラクションの頻度が高け度との関係を考慮する．これは，インタラクションの絶対

れば 1 に，低ければ 0 に近づく．

© 2018 Information Processing Society of Japan

156

1.0
0.8

表 1: 人格特性の差分の分布に対する統計的データ

0.2

0.4

Score

INT18018
2018/3/2

0.6

1.0
0.8
0.6
0.4

0.0

0.0

0.2

Score

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

neube

opebe

extbe

agrbe

conbe

neuaf

extaf

Factors in Perbe

opeaf

conaf

agraf

性格因子

平均

尖度

∆neu

0.051

0.941

0.323

<0.001

∆ext

0.002

0.707

0.119

<0.001

∆ope

0.046

1.457

−0.004<0.001

∆con

0.058

0.603

0.133

<0.001

∆agr

0.073

0.194

−0.002<0.05

Factors in Perbe(a) 過去 P erbe(b) 現在 P eraf

図 2: 過去と現在における各性格因子

歪度

有意確率

5.2 人格特性の変化

2000

Frequency

を確認する．図 4 に，各性格因子の過去と現在の差分の分布を示す．ここでは，横軸に差分，縦軸にユーザ数 (棒グ

1000

100

ラフ) とその密度曲線 (曲線) が示されている．各性格因

0

0

50

Frequency

150

3000

200

ここではまず，対象ユーザ全体の人格特性の変化の傾向

R epc

Like cR Tc

Like tInteractions(a) 制御区間

R ept

R Tt

子の分布に対して統計的な特徴量を確認するため，我々はInteractions(b) 対象区間

図 3: 各区間において受け取ったインタラクション

シャピロ・ウィルク検定を用いて正規性を検証すると共に，歪度と尖度を算出した．表 1 にその結果を示す．正規分布の場合，歪度，尖度は共に 0 を示す．正規分布に比べて，対象となる分布が大きい値に偏る場合に歪度は正の値とな

本稿では，説明変数間の 2 次の交互作用を考慮した非線

り，より尖った形状を示す場合に尖度は正の値となる．

形重回帰分析を実施した．この際，交互作用による多重共

シャピロ・ウィルク検定の結果から，全ての人格特性の線性の影響を考慮し，事前に全ての説明変数に対して平均分布は有意水準 p = 0.05 に対して正規性なしと判定される

0，分散 1 となるように正規化を行なった．また，AIC [2]

結果となった (表 1)．これは，いずれの分布も尖度が高いに基づく変数増減法を用いた変数選択によるモデルの改良ことから (表 1)，分布の中心にユーザが集中したためであも実施した．

ると考えられる．各性格因子の平均値が 0 近辺であること

5. 結果と考察
5.1 取得データの統計量を考慮すると，人格特性の変化の小さいユーザが多く見られたと結論づけられる．
一方で，図 4 では，各性格因子の変化量が 0 を中心に正

図 2a と 2b に，P erbe と P eraf の各性格因子の値に対す

負に均等に分布している様子が確認できる．つまり，各性

るユーザ数の分布を箱ひげ図で示す．どちらの図において

格因子において，それが増加するユーザと減少するユーザ

も，調和性 (agrbe ，agraf ) を除く全ての性格因子においが同程度存在することを意味する．これは，表 1 におけるて，小さい値に偏って分布する様子が確認された．直感的

歪度の低さからも言える．個々のユーザに注目すると，性には，絶対値の大きい性格因子のスコアを持つユーザが少格因子が増加したユーザも減少したユーザも一定数存在すないと解釈できる．一方で，調和性は他の性格因子に比べると結論づけられる．図 4a から，5 種類の性格因子の中でてなだらかな分布を示した．対象ユーザは，逐次的に投稿

は，神経症傾向の歪度が最も大きく正にわずかに偏っていされたツイートを監視する Twitter Sampling API を基盤ることが分かる (∆neu: 0.323) ．Twitter ユーザは，わずに収集されているため，他者と関わりあう OSN におけるかではあるが，サービスを利用し続けると神経症傾向が大

投稿に対して積極的な傾向にあると言えるが，これは他人

きくなることを示す結果である．

に対して協力的な姿勢を見せる性質である調和性を他の性
格因子より強く有するためであると考えられる．

5.3 人格特性の変化と交流及び経験の関係

続いて，図 3 に受け取ったインタラクションに関する分

本節では，受け取ったインタラクションと人格特性の変布を示す．図 3a と 3b から，受け取ったインタラクション化の相関関係を明らかにするために実施した重回帰分析

に関するいずれの特徴量も低い値に偏って存在しているこの結果について述べる．それぞれの性格因子に対する重回とが分かる．ここで，図 3a に関しては，Repbe において帰分析の結果を，表 2 に示す．この表では，各性格因子を1400 付近の値を示す外れ値が存在したが，簡易のため縦目的変数とした時の，インタラクションに関する説明変数

軸の上限を 200 に設定している．いずれのユーザにおいてδLike，δRep，及び δRT とそれらの交互作用の偏回帰係も，制御区間より対象区間の期間の方が長いため (制御区数と有意確率 (∗ ...p < 0.05，∗∗ ...p < 0.01) を示している．

間：平均 86.9 日)，図 3a より図 3b のデータの方が大きい

偏回帰係数は，ある説明変数の目的変数に対する直接効果

値を示す傾向にある．

(他の説明変数の値を一定にした時のその説明変数の効果)© 2018 Information Processing Society of Japan

157

−0.5

0.0
0.5
∆(neu)

1.0

−0.5

0.0
0.5
∆(ext)

1.0

−0.5

0.0
0.5
∆(ope)

1.0(c) 開放性

3.0
2.0

Density

0.0

1.0

3.0
2.0

Density0.0−1.0(b) 外向性

1.0

2.0

3.0
−1.0

(a) 神経症傾向

1.0

Density

0.0
−1.0

0.0

Density2.0

3.0

INT18018
2018/3/2

1.0

2.0
1.0
0.0

Density3.0

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

−1.0

−0.5

0.0
0.5
∆(con)

1.0−1.0(d) 誠実性

−0.5

0.0
0.5
∆(agr)

1.0(e) 調和性

図 4: 各性格因子の過去と現在の差分に対するユーザ数の分布 (棒：度数，曲線：密度曲線)
表 2: 偏回帰係数と有意確率 (∗ ...p < 0.05，∗∗ ...p < 0.01)
性格因子

∆neu
∆ext

モデル

δLike

δRT

∆con
∆agr

δLike*δRT

I−0.055

∗

0.023

0.011

II

−0.053∗∗0.024∗

0.011

I

0.004

II
∆ope

δRep

∗∗

∗

∗∗

−0.0280.025−0.021∗0.026∗∗

I−0.023II−0.022∗I−0.052∗∗

0.023

0.016

II

−0.054

∗∗

0.023

∗

0.017

I

−0.040∗0.011

0.024∗∗

II−0.032∗0.002−0.001−0.002−0.000δRT *δRep

δLike*δRep

R2

0.015

∗∗

−0.023

0.005

0.014

−0.024∗∗0.005−0.008

0.005

0.003
0.005

0.001

−0.001

0.009

0.001

−0.0080.002

0.022∗−0.033∗∗

0.005

∗∗

0.024

−0.031∗∗

0.005

0.005

−0.0210.004−0.013∗0.006−0.0000.003
0.003

0.026∗∗

として解釈される．以降では，目的変数 y に対する説明変ザに対して協力的な姿勢を見せたりするようになると考え

数 x の有する偏回帰係数を βxy と表現する．R2 はモデルのられる．

適合率を示す決定係数であり，0 から 1 の値を取る．1 に近∆neu=
δRT は, ∆neu に 対 し て 正 の 相 関 関 係 (βδRTければ近いほど良いモデルとして判断される．モデルの列

0.023∗ (I), 0.024∗ (II))，∆ext に対して負の相関関係を示に示される I と II は，それぞれの行において変数選択前，∆ext
した (βδRT= −0.028∗ (I), −0.021∗ (II))．引用の経験が増

変数選択後の結果を示す．

加すると，自身の知らないより多くのユーザに自身の投稿∆ope は，δLike から負の影響を受けることが分かったが閲覧される機会が増える．多くの場合，ユーザ自身で他∆ope(βδLike= −0.022∗ (II))．つまり，自身の投稿が他人に登録者の引用を管理することはできない．従って，自身の意思される経験が増加すると，開放性が減少する傾向にあるこに関係なく，自身の投稿が多くのユーザに共有されてしまとを示している．開放性とは，多様性を好み，知的好奇心

うことで，周囲の反応に対して敏感になった (神経症傾向を重視する性質を指す．登録は，周囲のユーザの関心や興の増加) 可能性がある．また，自身の投稿を閲覧するユー

味の範囲を知る重要な手掛かりとなるため，調和性の高いザを制御できないという認識により消極的になってしまっ傾向にある我々の対象ユーザ (5.1 章参照) がフォロワや閲た (外向性の減少) と考えられる．一般的に，OSN 上で自覧者に合わせて投稿内容の話題を徐々に絞っていた可能性

身の投稿を見ている実際のユーザを把握することは困難でがある．

あり [31]，引用の経験の増加によって自己提示戦略により同様に，∆neu，∆con と ∆agr についても δLike との負困惑する [4] ようになったと言える．

∆neuの関係が確認された (βδLike= −0.055∗∗ (I), −0.053∗∗ (II);
∆agr
∆con
βδLike= −0.052∗∗ (I), −0.054∗∗ (II); βδLike= −0.040∗ (I),
∗

∆ext
∆con
関関係を示した (βδRep= 0.025∗∗ (I), 0.026∗∗ (II); βδRep=−0.032 (II))．登録を受け取る頻度が増えることによって∆agr
0.017∗ (II); βδRep= 0.024∗∗ (I), 0.026∗∗ (II))．ユーザは返神経症傾向が減少する理由は，登録の経験が増加すること

信機能を使ってある特定の個人とコミュニケーションを図で自身が周囲のユーザに認められている [21] と認識するたる．引用や登録と比較すると，ユーザ間でより密なインタめであると考えられる．また，誠実性や協調性の減少もこラクションが形成されていると言える．従って，返信を受の認識の影響を受けていると推察される．つまり，登録のけ取る頻度と，社交性 (外向性の要素)，几帳面さ (誠実性の経験が増えることで深く思慮することなく投稿活動に従事要素)，また良心的で協力的である性格 (調和性の要素) としたり，登録を受け取る頻度が減ることにより周囲のユーが正に相関するという我々の結果は直感的に理解できる．

© 2018 Information Processing Society of Japan∆ext，∆con，及び ∆agr は，いずれも δRep と正の相

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興味深いことに，∆con のモデル I において，δRT と δRep

フィードバックと捉えられる．我々の結果から示唆されてはそれぞれ有意な相関関係を示していないが，それらの交いるように，インタラクションが人格特性の変化に及ぼす互作用である δRT ∗ δRep は，正の相関係数を示した．これ

影響を考慮する際には，フィードバックを通じてやり取り∆con∗はモデル II においても確認される (βδRT∗δRep = 0.022 (I),∗を行いうる聴衆の範囲とその関係性の深さに注目することも増加した場合，ユーザの誠実性が増加することを意味し

例えば，リツイートをより多く受け取るようになると，ている．ユーザの投稿は，通常自身のフォロワにのみ提示

投稿者は、頻繁に自身のツイートが自分のフォロワ以外のされるが，引用された場合は自身のフォロワ以外のユーザ

ユーザに拡散されることになる．つまり，自身に対して繋に共有される．この際，その投稿に向けられた返信も紐づがりのない，より広い聴衆とやり取りする可能性が高くなけられて共有されるため，自身に向けられた返信や会話る．OSN におけるユーザが自身の認識の範囲内で想定すがより多くのユーザに知られることになる．これにより，る聴衆は imagined audience [27] と呼ばれ，Twitter ユー

ユーザは軽率な行動を取りづらくなったと考えられる．まザはうまく自身の聴衆を把握できず [31]，自己提示の戦略

た，知らない他人から返信を受け取ったために，ユーザがに困惑していることが指摘されている [4]．ツイートが頻より慎重になった可能性もある．

繁に拡散されれば，投稿者にとって聴衆の把握と自己提示

0.024 (II))．これは，引用と返信を受け取る経験がいずれが重要である．

一方で，δLike ∗ δRep は ∆con に対して負の相関関係をはますます困難になると考えられる．従って，我々の結果∆con
示した (βδLike∗δRep= −0.033∗∗ (I), −0.031∗∗ (II))．引用とに示されているように，投稿者はより多くの聴衆に自身のは異なり，基本的に登録や返信によってユーザの投稿が自投稿が拡散されてしまう経験から，より内向的な性格 (外身のフォロワ以外に共有されることはない*3 ．つまり，こ向性の減少) を示すように変化したと思われる．また，リれはフォロワとの密なインタラクションの影響が反映さツイートの経験は，緊張や不安などの要素で構成される神れていると考えられる．特に，Twitter ユーザの Like は賞

経症傾向の増加とも関係している．この結果は，外向性と賛や理解を意味する [21] ため，それに伴う返信を受け取同様に，自身の把握できないより多くのユーザに自身の投る機会の増加によって，ユーザにとってポジティブなコ稿が拡散された影響を受けていると考えられる．

ミュニケーションを形成するきっかけとなり，より気軽

リツイートと異なり，Like を受け取っただけではツイーになれる (誠実性の減少) という結果は直感的に理解でき

トは拡散されない*3 ．リツイートを受け取る経験と比較する．このようなポジティブで密なコミュニケーションに関ると，インタラクションを行う相手が基本的にフォロワに係する交互作用は，神経症傾向の減少や調和性の減少にも限定されるため，聴衆の範囲はより狭く，関係性はより深∆neu
つながっていると考えられる (βδLike∗δRep= −0.023∗∗ (I),くなる．Twitter ユーザが Like を行う最大の理由は，投稿−0.024∗∗∆agr(II); βδLike∗δRep= −0.013∗ (II))．

されたツイートの内容を前向きに評価しているからであ

5 つの目的変数に対してそれぞれ重回帰分析を実施しると言われている [21]．従って，他ユーザからより多くのたが，いずれのモデルも非常に低い決定係数を示した (I:Like を受け取ることで，投稿者は，自身がフォロワから評∆neu: 0.005，∆ext: 0.003，∆ope: 0.001，∆con: 0.005，

価されていると認識している可能性が高い．この認識の強∆agr: 0.004)．また，変数選択によってモデルを改良した

さが，神経症傾向，外向性，誠実性，及び調和性の増減にが，決定係数の十分な向上は確認されなかった (II: ∆neu:

関係していると考えられる．神経症傾向，誠実性，調和性

0.005，∆ext: 0.005，∆ope: 0.002，∆con: 0.005，∆agr:については，リツイートと共に返信を受け取る機会が増加

0.006)．我々の分析によって，説明変数と目的変数の間にした場合にも同様の傾向が確認されている．これはフォロ

いくつか有意な相関関係が発見されたが，目的変数を予測

ワとポジティブで密なコミュニケーションを形成する頻度するモデルとしての性能は低いと言える．本稿の分析でが増加したことに起因すると考えられる．

は，登録，引用，返信の頻度にのみ注目している．予測モ

返信機能は，ユーザがある特定の個人とコミュニケー

デルとしての性能を向上させるためには，インタラクショ

ションを取る際に利用される．従って，本稿で対象としたンを通じて関わった相手との関係性やコミュニケーション

インタラクションの中では，機能を通じてやり取りを行うの性質を詳細に分析し，説明変数として導入する必要があ

聴衆の範囲は最も狭く，関係性は最も近い．より密なインる．これらについては今後の検討課題とする．

タラクションが外向性や誠実性，協調性の向上につながる

6. 議論
6.1 聴衆の範囲と深さ
本稿で対象としたインタラクションは，他ユーザからの*3

近年では，Like や返信を行ったユーザの一部のフォロワに対象ツイートが表示される機能が実装されている© 2018 Information Processing Society of Japanという我々の結果は直感的に理解できるものである．特に誠実性に関しては，返信と共に引用される頻度が増加するとこの傾向がより強くなる．これは，多くの聴衆の前で特定の個人と密なコミュニケーションを行うことが影響していると思われる．また，知らない他人との会話の機会の増加に起因している可能性も考えられる．

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6.2 本研究の制約と今後の課題

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築に取り組む予定である．

本研究の制約と限界について言及する．まず，対象ユー

我々の知る限り，本稿は人格特性の変化とインタラク

ザの収集方法である．本研究では，投稿数や利用日数，使ションの関係を大規模に分析した最初の研究である．本稿

用言語によって対象ユーザを選別している．この対象ユーが人々の性格に変化に寄与する新興メディアの影響の解明

ザ群が Twitter の代表的サンプルになっているか否かにつと深い理解に繋がることを我々は期待している．

いては今後議論が必要である．ただし，無作為抽出を行う

Twitter Sampling API でユーザを収集したことにより，大参考文献

規模な分析が可能となった点は強調する．

[1]

また，我々は重回帰分析を採用しているため，人格特性の変化とインタラクションの頻度の因果関係には踏み込めていない．この点については，共分散構造分析のような因果関係を推定可能な統計的手法で，今後更なる解析を進める予定である．

[2]

IWPI は，投稿内容から人格特性を推定するため，本研究において人格特性以外の要因が投稿内容へ与える影響に[3]

ついて議論できない．また，受け取ったインタラクション
によって投稿内容を徐々に変えたことが結果的に人格特性[4]の変化として抽出された可能性もある．これらについて，ユーザの実際の投稿内容や，受け取ったインタラクションに関わるユーザやその性質の分析を進める予定である．
最後に，対象ユーザの文化的背景についてである．本研

[5]
[6]

究は，Twitter ユーザを最も多く抱える英語圏のユーザに対象者を限定しているが，日本やブラジル，インドにもTwitter ユーザは多い．加えて，文化によって Twitter の[7]

利用形態は多様である [18], [23], [48] ため，本研究の結果がいずれの文化圏でも同様の結果が得られるかは今後調査と分析が必要である．
我々の結果から，人格特性の変化とインタラクションの関係をより詳細に検証するためには，ユーザがインタラク[8]

ションを通じて “誰と”・“どんな” やり取りを行なっているかを調査する必要性が示唆された．特に，返信機能を通じた会話の相手と性質について深く分析しなければならな
い．これらの調査と分析は，人格特性の変化の予測モデル[9]の性能の向上に寄与すると期待される．

7. 結論

[10]

本研究は，Twitter 上における人格特性の変化に対する受け取ったインタラクションの影響について分析し，その関係の解明を試みるものである．我々は，既存の API を利[11]

用して Twitter 上の投稿から対象ユーザの人格特性を推定し，その変化を確認した．次に，対象ユーザがこれまでに[12]受け取った登録や引用，返信と，推定された人格特性の変位の関係を重回帰分析によって明らかにした．我々の結果[13]

は，OSN における経験や交流が人格特性の変化に寄与することを示唆するものであり，学術的に重要な意義を含んでいる．今後は，残された課題の検討を進めると共に，サンプルの代表性やユーザの文化的背景に関する考察を深め

[14]
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