SNSにおける関係形成原理-mixiのデータ分析松尾豊、安田雪：How Relations are Built within a SNS WorldSocial Network Analysis,人工知能学会論文誌, 22巻5号G,
pp531-541, 2007

２０１０/１０/１８ 論文ゼミ＃５ B４ 斎藤有紗

内容
 概要
 論文
１.はじめに
２.分析に用いたデータ
３.友人関係の構造
３－１次数分布 L,C
３－２中心性上位のネットワーク

４.コミュニティの構造
５.友人関係とコミュニティ
５－１ 友人の連鎖か、コミュニティでの出会いか
５－２コミュニティ内の友人形成

６.議論
７．関連研究８.まとめ 自分の研究との絡み
2

１．はじめに SNSの特徴
・連鎖的にユーザーが増える・・・システム上でユーザが次々に新しいユーザを招待してユーザが増える
・見えない連鎖の具現化・・・現実の人間関係は見えない連鎖だが、限定的であるが具現化できる→どのような人とどのようなコミュニケーションを行っているのか？どんなネットワークの形成原理が働いているのか？どのような関係構造が形成されるのか？

 SNSに関する研究
・湯田、→二者関係の承認関係の集積としてのホールネットワークの特徴の記述・・・スケールフリー性と高い凝集性、抽出したクラスタの大きさにおけるZipf則とのギャップ
・研究の概要mixiを対象として社会ネットワーク分析を用いて、個々のユーザと全体の関係の相対的な関係についての分析・・・ネットワークの特徴、中心性の高いユーザの関係、ユーザの関心の共通性を表すコミュニティの相互作用3２．分析に用いたデータ
 データ
ユーザ数：363,819人
紐帯総数：3,813,702本（湯田の研究では約190万本の方向無しの紐帯）
一人あたりの平均友人数：10,48人
コミュニティ数：90,795個
コミュニティに一つでも参加しているユーザ数：241,423人

 定義
紐帯・・・知人をmixiに招待したり、mixi上で友人を見つけることによって増加する

友人関係・・・相互承認を持って作られたマイミクシィの関係を、この論文では友人関係とする
コミュニティ・・・ユーザが自由に開設でき、設定したテーマに関心のあるユーザが参加し交流する場

4３－１、次数分布 L, C
x軸：対数変換した友人数
y軸：対数変換した確率●全体の２３．６％が友人数１人●全体の３５．７％が２人以下、４４．
３％が３人以下

次数分布→友人関係構造がスケールフリー性を持つ（べき乗の係数γは2.4程度）※スケールフリー性の実世界の友人関係との比較は困難

5３－１、次数分布 L, C 友人関係のネットワーク
・１２１５のコンポーネント、最大のものは360,801人、２番目のもののノード数は16

 CとL
・Cは0.328、Lは5.528
 CとLの推移

人数・ランダムグラフやSmall Worldでは、
2,5005,000
ノード数nに対してLはlog(n)のオーダで10,000増加する
20,000→①0.295In(n)＋1.543（決定係数0.963）と 30,000
50,000当てはまる
70,000100,000②Small Worldの性質のため人数が増え150,000ても、クラスタ係数は0.３を下回らない200,000③Lも当初より２ステップほど増えているだけ
363,819→規模の拡張があっても局所的凝集性と短いパス長という特徴維持
6CL

最大コンポネント

0.394

3.951

2,466 人

0.382

4.082

4,933 人

0.378

4.279

9,895 人

0.372

4.454

19,798人

0.366

4.524

29,694 人

0.353

4.634

49,491 人

0.349

4.729

69,319人

0.344

4.847

99,050 人

0.337

4.998

148,694 人

0.334

5.124

198,269 人

0.328

5.528

360,801 人

３－２中心性上位のネットワーク①mixi 内部に多数の友人関係を持つ中心的なユーザのみを抽出したネットワーク
 301 人以上の友人を持つユーザは99 人（全体の0.027%）＝ネットワークのコア
 内部に大きく2 つのクリークが存在する．2 つのクリークを連結しているのは３つのダイアド 99 名が形成するネットワークのC は0.382 であり，L は2.74．→中心的なメンバーの間でもかなり密な関係が形成されている（この凝集性の高さは，２つのクリークそれぞれの内部での凝集性、２つのクリークの連結はいことに留意すべき）②201 人以上の友人をもつユーザを抽出したネットワーク
 mixi 内では365 人（全体の0.100%）
C は0.323 でありL は2.877③101 人以上の友人を持つユーザは2564 人，C は0.233，L は3.139 となる．
→中心的ユーザが形成する大きな二つのクリーク構造が存在するという特徴

7

４.コミュニティの構造
コミュニティ名

人数

中心性*

1 資料になりそうなウェブサイト

10,238 人

1

2 Mac ユーザー

8,826 人3

3 まったくわけがわかりません！

7,787 人6

多数のユーザの関心を集めたコミュニティは拡大，類似 4 Photoshop
した関心を持つユーザは共通のコミュニティに集まる．

7,407 人2
５

コミュニティの共通所属は友人関係の契機になり、コミュ 6 iPod User's
ニティ相互の関連性を形成．

7,163 人7,061 人11

7 面白ネタで笑おう！

7,022 人4

8 美術館・博物館展示情報

6,824 人13

9 空を見る人

6,581 人7

10 料理作るのが好き

6,467 人15

11 笑える画像

5,828 人12

12 フォント

5,516 人8

13 にゃんこ組

5,342 人38

14 O 型

5,337 人27

15 Illustrator

5,309 人916 ヴィレッジヴァンガード

5,107 人18

17 名前覚えられません

4,892 人16

18 めんどくさい

4,850 人10

 コミュニティ

ユーザの関心により成長するのがコミュニティ。⇔友人関係は承認の連鎖として成長．

5 クリエイター・デザイナー

 メンバー数の上位20 位までのコミュニティ
「資料になりそうなウェブサイト」「Mac ユーザー」といった目的や対象のはっきりしたコミュニティと，「まったくわけがわかりません」「空を見る人」などの漠然とした名前のコミュニュニティが上位には混在。

19 カレー大好き 4,849 人22
20 水曜どうでしょう 4,831 人118
8

４.コミュニティの構造
コミュニティへのユーザの参加
 各ユーザの所属コミュニティ数の平均は24.97 個
 所属コミュニティの数が増えるにしたがって人数は減少．所属コミュニティが数十を超えるあたりからは両対数グラフでほぼ直線状の分布。
 所属コミュニティ数が50，100，200 などのプロットや1000 近辺でのずれ→所属コミュニティの上限を1000 としているためコミュニティのメンバー数の分布
 各コミュニティのメンバー数の平均は66.40 人
 所属人数が最大のコミュニティは10238 人，所属者1 人だけのコミュニティは5395 個，メンバー数が1000 を超えるものは全体の7.9%
 両対数をとったときにこの分布は直線にならない→Zipf 則ではない．
 10 人以下のコミュニティはZipf 則を仮定した場合よりも少なく，すなわちロングテール部分がない．→コミュニティという性質
上，ある程度の規模までは情報交換しやすく発展しやすいからか？

４.コミュニティの構造
 コミュニティの時系列の順序関係
→ (i)古いコミュニティほどメンバー数が増える傾向があり，その上限は時間によっておおよそ制約されている，(ii)同じ時期のコミュニティでも，メンバー数が非常に多いものが存在する．

コミュニティ間の関連

メンバー数の上位200 位までのコミュニティで，メンバー数は最大10238 人から最小で2016 人（mixi全体のコミュニティの延べ人数の10.6%）
 ユーザとコミュニティの所属関係は二分グラフを形成するが，これをコミュニティ間の関係性に縮退させ，ネットワークを抽出する．
⇒ある二つのコミュニティに共通に所属するユーザが多いほど，その２つのコミュニティの関連は強い（コミュニティ連関ネットワークと呼ぶ．）
 コミュニティ間の関連度はJaccard 係数を用いて計算
コミュニティC とコミュニティD に共通して所属するユーザ数をn(C ∩ D)，C とD のいずれかに所属するユーザ数をn(C ∪ D)とすると，コミュニティC とD の関連度はJaccard(C,D)= n(C ∩ D) / n(C ∪ D)と計算される．

４.コミュニティの構造
コミュニティの連関ネットワーク（Jaccard 係数が0.2 以上の紐帯のみを表示） 21 個のコミュニティが孤立点となるが，その他の179 個のコミュニティは連結したコンポネントを形成
 一般的な話題から次第にテーマが深堀されていく構造

ネットワークでの中心性（固有ベクトル中心性）
 メンバー数の多いコミュニティは中心性も高い傾向。
 中心性が低くてもメンバー数が上位20 位までに入っているものの存在→連関ネットワークの中心からやや外れたところで，新たにユーザを引き付けつつあるコミュニティ．

コミュニティ名

人数

中心性*

1 資料になりそうなウェブサイト

10,238 人

1

2 Mac ユーザー

8,826 人3

3 まったくわけがわかりません！

7,787 人6

4 Photoshop

7,407 人2

5 クリエイター・デザイナー

7,163 人５

6 iPod User's

7,061 人11

7 面白ネタで笑おう！

7,022 人48 美術館・博物館展示情報

6,824 人13

9 空を見る人

6,581 人710 料理作るのが好き

6,467 人15

11 笑える画像

5,828 人1212 フォント

5,516 人813 にゃんこ組

5,342 人38

14 O 型

5,337 人27

15 Illustrator

5,309 人916 ヴィレッジヴァンガード 5,107 人18
17 名前覚えられません 4,892 人16
18 めんどくさい 4,850 人10
19 カレー大好き 4,849 人22
20 水曜どうでしょう 4,831 人118

４.コミュニティの構造
 ブロックモデルという手法によりクラスタリングし，ラベル付けしておおまかに分類⇒８分割の時点で，共通要素系，共通嗜好系，芸能人系，面白ネタ系，趣味系，ＴＶ系，Mac 系，デザイン系の８つに分けられる．
 それぞれがネットワーク図のどのあたりの領域であるか⇒コミュニティは，このような領域をカバーしながら相互に関連の構造

５－１ 友人の連鎖か、コミュニティでの出会いか友人関係とコミュニティ
 友人登録とコミュニティへの参加が相互発展的なので，友人関係と共通のコミュニティがあるかどうかはある程度相関 共通の友人がいるのは、８２％共通のコミュニティがあるのは５４％⇒友人を介しての新たな友人関係の方が多い
 友人関係のある・なしと，共通のコミュニティのある・なしの分割表⇒友人関係がある－共通のコミュニティがあるという正の相関が明確（あまりに全体の数が多いので，友人関係がない－共通のコミュニティがないという負の相関は読み取りにくい） ⇒コミュニティによっては友人関係が多いものとそうでないものがあるのだろうか？
→n 人から成るコミュニティであれば，最大でn(n-1)/2 組の友人関係が存在し得る．このうち，実際に友人関係が存在する割合を，本論文ではコミュニティの結合性（CC: communityconnectedness）と呼ぶ（コミュニティに所属するメンバー内でのネットワークの密度である．結合性が1 であれば，コミュニティ内の全てのメンバーは友人関係であり，0 であればどの2 人をとっても友人関係でない．）
共通コミュありなし

計

友人関係あり 2.04×107

1.77×107

3.81×10なし

2.80×1010

1.30×1012

1.32×1012

計

2.80×1010

1.30×1012

1.32×1012137

５－２コミュニティ内の友人形成
コミュニティのサイズと結合性 コミュニティのサイズが大きくなると一般的に結合性は弱くなる．→各ユーザの平均友人数が約10 人であることから考えると当然。
 結合性はおよそnに比例して小さくなる．同じサイズのコミュニティでも，結合性が大きなものもあれば小さなものもある．→右上に近いものがサイズの割に結合性が高い．

14

５－２コミュニティ内の友人形成
結合性の強いコミュニティ
 結合性CCをnで割ったf=CC/nを指標とし，その値の上位5 位までのコミュニティ。
 リアルな世界でのインタラクションがあるコミュニティ．つまり結合度が高いのは，リアルな空間での関係とmixi上でのコミュニケーションが融合し，うまくサイクルとなって回っているコミュニティであった．

結合性の弱いコミュニティ

コミュニティの概要

結合性1 Keio SFC のダンス系のコミュニティ 97

0.377

2 鍋と焼肉の集まり

970.334

3 割烹のお店の集まり

560.539

4 ホームパーティのコミュニティ

840.356

5 ある人の家でときどきご飯を食べ

450.656

 結合性は上位5 位と比べて1000倍以上の る会
大きな差．
コミュニティの概要
 ユーザの趣味や興味の対象であり，かといって誰しもが共感できるものではなく、友 1 常盤貴子
人関係の契機となるのが難しいコミュニ
2 バイオハザード４（ゲーム）
ティである．

⇒mixi のコミュニティ機能は，ユーザの多様なニーズに応じてうまく機能しており，結果的に独特の生態系を形作っている

人数

人数

結合性

107

0.000176

940.000229

4 マカロニほうれん荘（漫画）158

0.000161

5 鷺沢萠（作家）

74

0.000370

3 カレーうどん 80 0.000316

８.まとめ判明したこと：１．Lが5.5と低いのに、Cは0.33と高い
２．中心人物同士のネットワークは２つのクリークに分かれていて、クリークは疎である
３．コミュニティへの加入のネットワークは個性的なものへとのちに導く、入りやすいものが存在する

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５． 自分の研究との絡みについて

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用語 L ：平均距離
 C：クラスター係数
 ジップ則:出現頻度がk 番目に大きい要素が全体に占める割合が1/k に比例するという経験則