情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161B292016/3/2

Twitter 上のアイコン画像とユーザ行動の関係の調査と分析
冨永 登夢1,a)

土方 嘉徳1,b)

概要：近年，Twitter や Weibo などのマイクロブログサービスにおいて，ユーザの利用目的やリンク特性などについて調べるユーザプロファイリングに関する研究が盛んである．これらの研究は，ユーザが持つもともとの性質（デモグラフィック情報や性格，利用目的など）がマイクロブログサービス上でのユーザ行動に影響を与えると考えている．このようなユーザの性質は，ユーザ行動だけでなく，上記サービス上でのユーザのアイコン画像の選択にも影響を与えると思われる．なぜなら，アイコン画像は Twitter 上でのユーザの顔となるシンボル的存在であるため，ユーザの嗜好や目的の影響を受けると思われるからである．
我々は，アイコン画像とユーザ特徴，及びその他ユーザ行動に関する研究の手始めとして，まずは Twitter上のアイコン画像を 13 種類のカテゴリに分類し，それぞれのカテゴリに属するユーザ行動とそのアイコン画像の関係を調査した．また，いくつかのカテゴリ間で有意なユーザ行動の差が確認された．
キーワード：アイコン画像，ユーザ行動，Twitter，ユーザプロファイル

An Investigation and Analysis on the Relationship between Profile
Images and User Behaviors on Twitter
Tominaga Tomu1,a)Hijikata Yoshinori1,b)

Abstract: In recent years, many researches on user profiling based on users’ usage objectives or link properties have arisen on micro-blog services such as Twitter or Weibo. These studies assume that users’ behaviors(e.g. posting, sharing) are influenced by their characteristics such as their demographic information, personality, or usage objectives. We believe that these characteristics of users also have an impact on what kind ofimages they set as their profile images on micro-blog services. This is because profile images are regarded as
visual symbols of the owners. In this study, we firstly categorize profile images on Twitter into 13 types, theninvestigate the relationship between the types of profile images and users’ behaviors of those who belong tothe type. We find several statistically significant diﬀerences of users’ behaviors across types of profile images.
Keywords: Profile images, User behaviors, Twitter, User profiling

1. はじめにTwitter*1

は，我々の日常生活に浸透したマイクロブログ

ザを対象に，ユーザがもともと持つ特性や，Twitter 上での行動について把握するユーザプロファイリングに関する研究が行われている [1], [2], [5]．

サービスの一つである．Twitter はユーザ同士のコミュニ

これまでユーザプロファイリングの研究は，その本人のケーションツールとしての側面と，情報発信獲得ツールとプロフィールや，投稿されたツイートのテキスト情報を使しての側面とを併せ持ち，これを用いるユーザの本質に迫うものが多かった [7], [9], [10], [11]．我々はこれに対し，ることは学術的に興味深いことである．近年これらのユー

ユーザ特性は，上記のテキスト情報だけでなく，プロフィー

1a)b)
*1

大阪大学大学院 基礎工学研究科
1-3, Machikane-yama, Toyonaka, Osaka, Japan
tominaga@nishilab.sys.es.osaka-u.ac.jp
hijikata@sys.es.osaka-u.ac.jp
https://twitter.com© 2016 Information Processing Society of Japanルに設定されたアイコン画像とも関係があると考えた．本稿において，ユーザ特性とは，ユーザの性別や年齢などのデモグラフィック情報，内向性や外向性などの性格，そし272

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161B292016/3/2てソーシャルメディアを利用する目的や意図を指す．実際

表 1: アイコン画像のカテゴリとその説明に，オンライン上のユーザインタラクションシステムにおカテゴリ定義

いて，ユーザのアバターの見た目が彼らの行動に影響を与本人一人 (On)

ユーザ本人の顔写真えることが示唆されており [15]，この関係が Twitter 上で自画像 (Sp)

ユーザの顔がイラストで描かれたものも確認できる可能性があると期待される．アイコン画像と顔隠し (Hf)

顔がはっきりと確認できない写真

本人複数 (As)

友人や家族と一緒に写っているもの

他人 (Dp)

芸能人やスポーツ選手などの有名人の写真

文字 (Le)文字のみで構成される画像

ユーザ行動の関係を分析する研究は本稿が最初である．
本研究では，Twitter 上のアイコン画像を 13 種類に分類し，各カテゴリに属するユーザ群のユーザ行動の特徴を比ロゴ (Lo)

会社や学校，その他組織のロゴ

較した．アイコン画像のカテゴリは，動物，たまご，自画オタク (Ot)

アニメ／漫画調で書かれた美少女キャラクタ

像，顔隠し，文字，ロゴ，オブジェ，オタク，本人一人，キャラクタ (Ch)

くまモンやふなっしー，ドラえもんなどのキャラクタの画像

本人複数，景色，他人，キャラクタの 13 種類である．各
カテゴリの詳細は次節以降で説明する．また，本稿において対象とするユーザ行動は，ツイート，リツイート（他のユーザの投稿を引用し再投稿する行為），被リツイート（リツイートされる），リプライ（他の人のユーザに返信する動物 (An)

犬や猫，鳥などの動物が写った写真や画像

オブジェ (Ob)

好きな車や趣味で使う道具などの物体

景色 (Sc)

風景の写真や画像

たまご (Eg)

ユーザが Twitter に新規登録した時にデフォルトで設定されている画像投稿）の 4 つとする．各ユーザ行動においてカテゴリ間の違いを統計的検定で比較したところ，いくつかの有意差が確認された．例えば，ロゴと文字のアイコン画像に属するユーザは，ツイートする回数は少ないが，被リツイートさ

表 2: ユーザ行動に関する取得データ
データ

説明

ツイート数

対象期間内における投稿したツイートの数れる割合が高い結果が得られた．具体的な分析手法や上記

リツイート数

他ユーザのツイートを引用し再投稿した数以外の結果は，5 章で説明する．

被リツイート数

自身の投稿をリツイートされたツイートの数

リプライ数

他ユーザに返信するツイートの数

本稿の構成は以下のとおりである．まず本研究の位置づけについて述べる．続いて，アイコン画像のカテゴリ分けについて説明する．そして，ユーザ行動の取得について述験者によってそれぞれ 300 人の Twitter ユーザのアイコンべた後，結果について報告する．最後に，本研究の課題と画像を分類させたところ，Siegel の一致係数は 0.70 とな結論を述べる．

り，実質的に一致しているとみなされた．以降，定義され2. 本研究の位置づけ
これまで，ソーシャルメディア *2 上におけるプロフィー
ル画像とユーザ特性の分析を行う研究 [4], [6], [13], [14], [16]た 13 種類のカテゴリに属するユーザ行動の違いについて分析を進める．

4. データ収集

や，プロフィール情報，投稿情報からユーザ特性を推定を

我々はまず，定義された 13 種類のカテゴリに属するアイ試みる研究 [1], [2], [3], [8], [10], [11], [12] は多くみられる

コン画像を利用しているユーザを，Twitter 上から人手にが，ユーザ行動とプロフィール画像の関係を分析したもの

よってそれぞれ 100 ユーザ収集した．次に，収集した全ては我々の知る限り存在しない．そのため，どのようなユーのユーザに対し，Twitter REST API を利用してユーザ行ザ特性に注目して分析すればよいか探すため，まずはアイ動に関するデータを取得した．Twitter 上でユーザは様々コン画像とユーザ行動の関係を網羅的に調査する必要があな行動を示すが，本稿では，Twitter において基本的な操る．上記の関係が明らかになれば，それらを引き起こした作となる，投稿，引用（被引用），返信に関するデータを対ユーザの内面的特徴についての推察ができるようになると象とする．対象となるデータを表 2 に示す．取得データの思われる．この推察とそこから引き出される仮説について

対象期間は 2014 年 2 月 23 日から 3 月 25 日である．以降は，将来の研究で検討する予定である．

では，ツイート数を Ntweet ，リツイート数を Nrt ，被リツ

3. アイコン画像の分類
我々は，アイコン画像に描かれている対象として 13 種類のカテゴリを定義した．表 1 に定義されたカテゴリとその説明を示す．
ここで定義された 13 種類のカテゴリに対し，10 人の被*2

本稿では簡易のため，SNS とマイクロブログサービスを合わせてソーシャルメディアと呼ぶ© 2016 Information Processing Society of Japan

イート数を Nrted ，そしてリプライ数を Nreply と書く．

5. 結果
5.1 投稿頻度
ユーザによってツイートを投稿する頻度は異なるため，ツイート数でカテゴリ間の違いを観察することは適切でない．そこで我々は，ユーザの全ツイート数を Twitter に登録し利用を始めた日数で正規化し，1 日当たりの投稿数を273

161B292016/3/2

00.3
0.0

100.1

200.2

30

R rt

R tw

400.4

500.5

60

700.6

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016OnSp

Hf

As

Dp

LeLo

Ot

ChAn

Ob

Sc

Eg

OnSp

HfAs

Dp

Le

Lo

Ot

Ch

An

Ob

Sc

Eg

Profile Image

Profile Image

図 1: 1 日当たりの投稿頻度（Rtw ）図 2: 投稿数に対するリツイートの割合（Rrt ）比較することにした．Twitter REST API により，ユーザる．ユーザによって投稿数が異なるため，単純にリツイーのこれまで投稿してきたツイートの数（以降，NAllT weet とトの数を比較するのではなく，投稿数に対するリツイート表記）と利用日数（以降，Days と表記）を取得した．ユーの割合を比較する．投稿数に対するリツイートの割合を

ザの一日当たりの投稿頻度を Rtw とすると，Rrt とすると，Rtw = NAllT weets / Daysと表現できる．

図 1 に各カテゴリごとにユーザの Rtw を箱ひげ図で表現している．横軸はアイコン画像のカテゴリ（表 1 の略記に対応），縦軸は Rtw を意味する．例えば，この図からたまごユーザ（Eg）は全体的に低い傾向にあり，オタクユーザ（Ot）は全体的に高い傾向にある，といったことが分かる．
続いて，カテゴリによってユーザの Rtw の分布がどの程度異なるかを多重比較により統計的に検証する．我々はSteel-Dwass 法を用いてこの検証を行った．その結果を，表3 の最左列（Rtw の列）に示す．表内には，各カテゴリのRtw の中央値と，多重比較によって得られた統計量が示されている．例えば，Rtw において，本人一人（On）カテゴリとオタク（Ot）カテゴリを検定した結果，統計量は 6.55となり，有意確率は p < 1.0 · 10−7 となる．
オタクユーザ（Ot）は，1 日当たりの投稿頻度が他カテゴリよりも有意に高い傾向が確認された．自身の趣味や嗜好を積極的に表現している可能性がある．ロゴユーザ（Lo）
は，組織や団体のアカウントとして利用されることが多いが，Rtw は低い傾向にあり中央値は 2 番目に小さい．投稿が多すぎると，フォロワーのタイムラインに出現する回数が多くなり，フォロワーに倦厭されるかもしれない．彼らは宣伝や広告を目的としていると推定されるため，この現象を避けようとしている可能性がある．

5.2 引用頻度
Twitter 上では，他のユーザのツイートを引用し，自分のツイートとして再投稿できる．これはリツイートと呼ばれ© 2016 Information Processing Society of JapanRrt = Nrt / Ntweet(1)(2)と表現できる．上記の計算式により，全てのユーザの Rrtを算出した．
図 2 に，ユーザの Rrt を各カテゴリごとに分布として箱ひげ図で示す．図 1 と同様に横軸はアイコン画像のカテゴリを示しており，縦軸は Rrt となっている．

1 日当たりの投稿頻度（Rtw ）と同様に，Rrt に対して各カテゴリ間の多重比較を行った．その結果を表 3 の中左列（Rrt の列）に示す．
引用行為は，カテゴリ間で大きな差がなく，中央値から考察するとほとんどのカテゴリは 10 回〜20 回に 1 回引用を行う結果となった．しかし，たまご（Eg）ユーザは極端にリツイートが少なく，どのカテゴリと比較しても有意に引用頻度が低いことが分かった．たまごの画像は，Twitterを始めた時に標準設定されている画像であるため，初心者が多い可能性がある．従って，彼らがフォローしているユーザが少なく，引用する情報源がそもそも他のユーザより少ないことがこの結果につながったと思われる．

5.3 被引用頻度
前節で述べたように，Twitter 上には引用する機能が存在するため，自身の投稿が引用されることもある．フォロ
ワーにとって興味深かったり，有益であると思われたツイートが引用されやすいと考えられる．

Rrt の分析と同様に，投稿数がユーザによって異なるため，投稿数に対する被引用回数の割合で比較する．投稿数に対する被引用回数の割合を Rrted とすると，Rrted = Nrted / Ntweet

(3)

274

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161B292016/3/2

表 3: カテゴリ間の多重比較の結果（統計量 t に対する tn ... n = 1 の時 p < 0.05，n ≥ 2 の時 p < 1.0 · 10−n の有意確率）

Rtw

Rrt

Rrted

RreplyM edianOt

Lo

M edianEg

M edianLoEg

M edian

AsLo

本人一人 (On)

3.69

6.557

1.23

0.079

7.5511

0.069

3.711

8.3912

0.365

4.423

6.417

自画像 (Sp)

5.19

4.944

2.70

0.084

7.4411

0.030

4.653

6.829

0.270

5.645

5.295

0.100

10

0.031

5.65

510

0.337

3

4.38

5.976

5.97

6

12

0.519

–

9.1112

5.47

5

顔隠し (Hf)

12.7

本人複数 (As)

2.77

7.53

他人 (Dp)

7.35

5.59

5

4.48

3
7

文字 (Le)

3.43

6.14

ロゴ (Lo)

2.80

6.588

オタク (Ot)

25.4

キャラクタ (Ch)

–

5.32

動物 (An)

2.81

5.48

5

3.80

2

3.55

1

7.32

12

0.067

7.75

10

0.046

0.058

7.16

0.74

0.029

3

4.57

0.341

–

0.040

5.916

0.311

0.076

10

7.31

0.043

7

6.35

0.062

9

6.98

7

6.58

80.034

0.025

0.351

6.097

12

3.65

8.48

0.025

9.21

1.60

8.71120.071

9.1112

–

0.284

55.50

5.455

0.383

1

3.43

6.167

6

5.70

6

6.98

4.97

48

6.58

6.60

83

4.45

0.253

6.04

4.393

8

5

5.48

0.331

3

4.63

5.184

5.96

2

2.74

0.045

6.32

0.019

6.73

0.013

7.35

1

–

6

0.17

10

0.38

5.11

0.026

7.84

12

4

2.33

7.14

9

オブジェ (Ob)

6.54

4.22

景色 (Sc)

3.27

6.187

0.22

0.044

5.315

0.021

5.655

5.625

0.141

6.929

1.98

たまご (Eg)0.79

6.498

2.50

0.000

–

0.000

8.7112–0.002

8.18121.84

1.0

ると考えられる．文字ユーザにも同様の傾向が見られる．
たまご（Eg）ユーザは，引用する頻度も低かったが，引用0.8される頻度も全てのカテゴリと比較して有意に低い結果となった．彼らは Twitter の初心者である可能性が高く，引0.6用されるためのフォロワーがそもそも少ないことがこの結

0.4

R rted果の原因であると思われる．

5.4 返信頻度
0.2

Twitter では，他のユーザの投稿に返信する形でツイートすることができる．これはリプライと呼ばれる．特定の0.0ユーザとインタラクションを取る行為であるため，親しいOnSp

HfAs

Dp

LeLo

Ot

ChAn

Ob

Sc

Eg

Profile Image

図 3: 投稿数に対する被リツイートの割合（Rrted ）友人や知人と連絡を取り合う目的で利用されやすい．

Rrt の分析と同様に，投稿数がユーザによって異なるため，投稿数に対するリプライ数の割合で比較する．投稿数に対するリプライ数の割合を Rreply とすると，Rreply = Nreply / Ntweetと表現できる．上記の計算式により，全てのユーザの Rrtedを算出した．
図 3 に，ユーザの Rrted を各カテゴリごとに分布として(4)と表現できる．上記の計算式により，全てのユーザの Rreplyを算出した．

箱ひげ図で示す．図 1 と同様に横軸はアイコン画像のカテ

図 4 に，ユーザの Rreply を各カテゴリごとに分布としてゴリを示しており，縦軸は Rrted となっている．図 3 を見

箱ひげ図で示す．図 1 と同様に横軸はアイコン画像のカテると，ロゴ（Lo）ユーザと文字（Le）ユーザの Rrted が目ゴリを示しており，縦軸は Rreply となっている．

立って高いことが分かる．

1 日当たりの投稿頻度（Rtw ）と同様に，Rrted に対して各カテゴリ間の多重比較を行った．その結果を表 3 の中右列（Rrted の列）に示す．

1 日当たりの投稿頻度（Rtw ）と同様に，Rreply に対して各カテゴリ間の多重比較を行った．その結果を表 3 の最右列（Rreply の列）に示す．
本人複数（As）ユーザは，他のどのカテゴリと比較してロゴ（Lo）ユーザは，文字（Le）ユーザ以外のすべてのカも有意にリプライの頻度が高い．中央値で評価すると，2 回テゴリと比較して有意に引用される頻度が高い．前述したの投稿に対して 1 回は返信を行っていると言える．彼らはように，ロゴユーザは組織や団体のアカウントであること友人や知り合いと一緒に写った写真をアイコン画像に用いが多いと考えられるため，フォロワーにとって有益な情報ており，人とのコミュニケーションへの関心の高さがユーが発信されている可能性が高い．また，その情報を拡散さザ行動にも表れる結果となった．一方，ロゴ（Lo）ユーザせることを目的にフォローしているユーザも多いかもしれはほとんどのカテゴリと比べてリプライを積極的に行わなない．これらが，ロゴユーザの Rrted の高さに寄与していい傾向が見られた．組織や団体を代表するアカウントが多© 2016 Information Processing Society of Japan275

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

161B292016/3/2

1.0

彼らがフォローされているユーザの少なさによるものと推察される．ロゴユーザは引用される頻度が非常に高く，0.8

フォロワーの関心をひくツイートを投稿していると考えられる．本人複数ユーザは返信の頻度が高い結果となり，コR reply

0.6

ミュニケーションへの積極性がユーザ行動とアイコン画像に現れていると言える．対象ユーザが日本人に限定され0.4ており，投稿されたツイートの内容を確認していないという課題が残されているが，我々は本研究がアイコン画像と0.2

ユーザ行動の関係を明らかにする最初に第一歩となると考0.0えている．

OnSpHfAsDpLeLoOtChAnObSc

EgProfile Image

参考文献
[1]

図 4: 投稿数に対するリプライの割合（Rreply ）[2]

いと思われるため，特定の個人とのコミュニケーションを避けている可能性がある．

6. 本研究の課題[3]

本研究は，アイコン画像のカテゴリ間でユーザ行動に違いを明らかにすることを試みた最初に研究であるが，調査と分析にあたっていくつか課題が残されている．
まず，分析対象となるユーザが日本人に限定されている[4]点である．文化の違いは，自分が移る写真の提示やソーシャルメディア上のアイコン画像の選択に影響を与えると報告されている [16], [17]．より一般的な知見を得るためには，国籍や言語などの文化的背景の異なるユーザを対象に[5]調査を進める必要があると言える．
また，今回の調査と分析において，ユーザから投稿されたツイートの内容は確認していない．投稿や引用，返信の[6]頻度だけでなく，その内容にもユーザ特性が反映され，カテゴリごとに違いが確認される可能性は高い．本稿では網羅的な調査を行うため簡易なデータを対象としたが，将来[7]的にはツイートの内容の違いも検証していく必要がある．

7. 結論

[8]

本研究は，Twitter 上のアイコン画像のカテゴリごとにユーザ行動の違いを分析した最初の研究である．我々は，アイコン画像を，動物，たまご，自画像，顔隠し，文字，[9]

ロゴ，オブジェ，オタク，本人一人，本人複数，景色，他人，キャラクタの 13 種類のカテゴリに分類し，各カテゴ
リに対して 100 人のユーザを人手で集め，彼らの投稿，引[10]用（被引用），返信の頻度の違いを分析した．
その結果，以下の結果が確認された．オタクユーザは投稿頻度が高く，自身の趣味や興味の対象について頻繁に投稿している可能性がある．
．また，たまごユーザは引用，被引用ともに頻度が低く，彼らのフォローしているユーザや© 2016 Information Processing Society of Japan[11]

Burger, J. D., Henderson, J., Kim, G. and Zarrella, G.:
Discriminating Gender on Twitter, Proceedings of theConference on Empirical Methods in Natural Language
Processing, pp. 1301–1309 (2011).
Golbeck, J., Robles, C., Edmondson, M. and Turner,K.: Predicting Personality from Twitter, 2011 IEEEThird International Conference on Privacy, Security,
Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third Inernational Conference on Social Computing (SocialCom),IEEE, pp. 149–156 (2011).
Golbeck, J., Robles, C. and Turner, K.: Predicting Personality with Social Media, Proceedings of the 2011 Annual Conference Extended Abstracts on Human Factors
in Computing Systems - CHI EA ’11, New York, NewYork, USA, ACM Press, pp. 253–262 (2011).
Hum, N. J., Chamberlin, P. E., Hambright, B. L., Portwood, A. C., Schat, A. C. and Bevan, J. L.: A picture
is worth a thousand words: A content analysis of Facebook profile photographs, Computers in Human Behavior, Vol. 27, No. 5, pp. 1828–1833 (2011).
Ikeda, K., Hattori, G., Ono, C., Asoh, H. and Higashino,
T.: Twitter user profiling based on text and community
mining for market analysis, Knowledge-Based Systems,
Vol. 51, pp. 35–47 (2013).
Kapidzic, S.: Narcissism as a predictor of motivations
behind Facebook profile picture selection., Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, Vol. 16, No. 1, pp.
14–19 (2013).
Kim, D., Jo, Y., Moon, I.-C. and Oh, A.: Analysis ofTwitter Lists as a Potential Source for Discovering Latent Characteristics of Users, ACM CHI Workshop on
Microblogging, p. 4 (2010).
Pennacchiotti, M. and Gurumurthy, S.: Investigating
Topic Models for Social Media User Recommendation,
Proceedings of the 20th International Conference Companion on World Wide Web, New York, New York,USA, ACM Press, pp. 101–102 (2011).
Pennacchiotti, M. and Popescu, A.-m.: A Machine
Learning Approach to Twitter User Classification, Proceedings of the Fifth International AAAI Conference onWeblogs and Social Media, pp. 281–288 (2010).
Qiu, L., Lin, H., Ramsay, J. and Yang, F.: You arewhat you tweet: Personality expression and perception
on Twitter, Journal of Research in Personality, Vol. 46,
No. 6, pp. 710–718 (2012).
Quercia, D., Kosinski, M., Stillwell, D. and Crowcroft, J.:
Our Twitter Profiles, Our Selves: Predicting Personality
with Twitter, 2011 IEEE Third International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT)

276

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

[12]

[13]
[14]

[15]

[16]

[17]

161B292016/3/2and 2011 IEEE Third Inernational Conference on Social Computing (SocialCom), IEEE, pp. 180–185 (2011).
Ramage, D., Dumais, S. and Liebling, D.: Characterizing Microblogs with Topic Models, Proceedings of theFourth International AAAI Conference on Weblogs andSocial Media, pp. 130–137 (2010).
Siibak, A.: Constructing masculinity on a social networking site, Young, Vol. 18, No. 4, pp. 403–425 (2010).
Siibak, A. and Hernwall, P.: Looking like my favourite
BarbieOnline Gender Construc- tion of Tween Girlsin Estonia and in Sweden，Studies of Transition Statesand Societies, Vol. 3, No. 2, pp. 57–68 (2011).
Suler, J.: The Psychology of Avatars and GraphicalSpace in Multimedia Chat Communities or : How I
Learned to Stop Worrying and Love My Palace Props,Chat communication, pp. 305–344 (1999).
Zhao, C. and Jiang, G.: Cultural diﬀerences on visual self-presentation through social networking site profile images, Proceedings of the 2011 Annual Conferenceon Human Factors in Computing Systems - CHI ’11,
New York, New York, USA, ACM Press, pp. 1129–1132(2011).
Ziller, R. C.: Photographing the self: Methods for observing personal orientations., Sage publications, Inc(1990).

© 2016 Information Processing Society of Japan277