259✞✝ 特集論文 ✆テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル
Inﬂuence Diﬀusion Model in Text-Based Communication
松村 真宏

Naohiro Matsumura

東京大学大学院工学系研究科／科学技術振興事業団
School of Engineering, The University of Tokyo / Japan Science and Technology Corporation

matumura@miv.t.u-tokyo.ac.jp, http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/~matumura/

大澤 幸生
Yukio Ohsawa

筑波大学大学院ビジネス科学研究科／科学技術振興事業団
GSSM, University of Tsukuba / Japan Science and Technology Corporation

osawa2@gssm.otsuka.tsukuba,ac,jp, http://www.gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp/staff/osawa/

石塚 満

Mitsuru Ishizuka

東京大学大学院情報理工学系研究科
School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

ishizuka@miv.t.u-tokyo.ac.jp, http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/~ishizuka/

keywords: inﬂuence diﬀusion model, text-based communication, BBS
Summary
Business people, especially marketing researchers, are keen to understand peoples’ potential sense ofvalue to create fascinating topics stimulating peoples’ interest. In this paper, we aim at ﬁnding inﬂuential
people, comments, and terms contributing the discovery of such topics. For this purpose, we propose
an Inﬂuence Diﬀusion Model in text-based communication, where the inﬂuence of people, comments, andterms are deﬁned as the degree of text-based relevance of messages. We apply this model to Bulletin Board
Service(BBS) on the Internet, and present our discoveries on experimental evaluations.

1. は じ め にのに役立つと考えられるからである．
以下では，2 章で影響の普及モデルの詳細，3 章で実験

近年，インターネット上の電子掲示板からユーザの潜在的なニーズや価値観を発掘して，魅力的な商品の開発や画期的なマーケティング戦略に役立たせることが注目を浴びてきている [博報堂 00]．これは，電子掲示板にコメントを投稿している人はそこでの話題に強い関心のあ

条件について述べた後，4 章，5 章で電子掲示板に適用した例を示し，6 章で実験結果の議論を行う．

2. 影 響 の 普 及
2・1 コミュニケーションにおける影響の普及る人が多く，その結果としてユーザの潜在的なニーズや

電子掲示板ではテキストを媒介としたコミュニケーショ

価値観が議論されていることが多いからである．また，ンが行われているので，そこでやり取りされる情報は必

ユーザ同士の議論が商品に新たな価値を生み出すことや然的に文字で表現される．したがって，コミュニケーショ[国領 00]，購買意思決定に大きな影響を与えることも指摘されている [池田 97]．

ンにおいて文字すなわち語への興味が伝播していく過程

そこで本論文では，ある人の発した語への興味が他のな影響力のあるコメント，語，オピニオンリーダーを見人に伝播していくプロセスに着目し，テキストによるコを観察すれば，他のコメントの内容を強く支配するようつけることができよう．

ミュニケーションにおける影響の普及を表すモデルを提電子掲示板上のコメントは誰でも読むことができるの案する．このモデルでは，ある話題がコミュニティに投で，厳密に誰がどのコメントから影響を受けたのかを知げ込んだ文脈に，コミュニティ中で他のコメントたちのることはできない．しかし，ある人 x が投稿したコメン

内容が強く支配されていくときに，この話題を盛り上がト Cx に返信している人 y は，Cx を読んで何らかの影る話題，そのような話題の提起者をオピニオンリーダー

響を受けた人である可能性が高い．また，Cx の影響は，[Katz 55, Rogers 62] と見なす．このように文脈の支配

伝播先のコメントを介して更にその先にまで，Cx を起点の強さに焦点をあてて支配力の強いコメントを見出すのとするコメントチェーン（コメントの返信関係の連なり）

は，社会の現状において人々が「言われてみれば」興味

上を連鎖的に伝播することになり，このコメントチェーを寄せる潜在的話題やその話題を提起した人を把握するンが長く続けば Cx の影響は広範囲に及ぶと考えられる．

260

人工知能学会論文誌

2/3
A, C

A

2/3×1/2
CA

ここで，あるコメントの発した影響量を，そのコメン
トが他のコメントに及ぼした影響量の総和になると定義

CC
D
comment C2

17 巻 3 号 SP-B（2002 年）

する．すると，図 1 のコメントチェーンにおいて C1 がF
comment C4

B

発した影響量は，（C1 から C2 へ伝わった影響量）＋（C1
から C3 へ伝わった影響量）＋（C1 から C4 へ伝わったC
comment C1影響量）＝ 2/3 + 1/2 + 1/3 = 3/2 となる．同様の手続

B
B
F

1/2

influence
reply

comment C3

きにより，C2 が発した影響量は 1/2，C3 が発した影響
量は 0，C4 が発した影響量は 0 と計算される．したがって，図 1 のコメントチェーンにおいて最も影響力をもつ
コメントは C1 となる．

図 1 C1 が他のコメントに及ぼす影響量．

本研究で対象とする電子掲示板では，影響を伝播する
媒体は，コメント，人，語の 3 種類ある．そこで，各々の媒体が他の媒体に及ぼす影響力を媒介影響量と定義し，ここで，コメントチェーン上を伝播していく語の割合に着目すると，Cx が他のコメントに及ぼす影響量を定式化することができる．まず，コメント Cx 中の語の集
合を wx ，Cx に返信しているコメント Cy 中の語の集合
を wy とすると，Cx から Cy に伝播した影響量 ix,y は次のようになる．

|wx ∩ wy |ix,y =|wy |2・2 コメントの媒介影響量
まず，コメント Ci の媒介影響量を求める．2・1 節での議論から，コメント Ci からコメント Cz に至るコメント
チェーン ξi,z = {Ci , Cj , Ck · · · Cp , Cq , Cr · · · Cx , Cy , Cz }(1)

また，Cy に Cz がさらに返信している場合において，Cxから Cz に伝播した影響量 ix,z は次のようになる．

|wx ∩ wy ∩ wz |· ix,yix,z =|wz |以下でその詳細について述べる．

{i < j < k · · · p < q < r · · · x < y < z} において，Ci がCr に及ぼした影響量 ii,r は式 (1)(2) を拡張した式 (3)で表される．

ii,r =(2)|wi ∩ wj ∩ · · · ∩ wr |· ii,q|wr |(3)

ただし，wr は Cr 中の語の集合であり，{wi ∩ wj ∩ · · · ∩式 (1) は文脈支配の関係を継承する単語の比率で表して

wr } は Ci から Cr まで伝播した語の集合である．式 (3)おり，式 (2) はこの比率をコメントチェーンに沿って掛は，Cr が発した語のうち Cr が Ci から受け取った語

け合わせていくことを表している．これは，ある単語がの割合だけ ii,q の影響量が ii,r に伝播することを意味しある人にとって支配的な文脈になり，その支配的な文脈ている．すると，このコメントチェーン ξi,z 上を伝わるがさらにその次にメッセージの伝搬する人にとって支配

Ci の影響量 Iξi,z は，的になっていく比率を求めることを意味している．以上の定式化により，Cx が他のコメントに及ぼす影響量を測ることができるようになる．
例えば，図 1 で表されるコメント C1 , C2 , C3 , C4 からなるコメントチェーンを考える．C1 から C2 には語 A, C
が，C1 から C3 には語 B が伝播しており，さらに C2から C4 へ語 C が伝播している．このコメントチェーン
において，C1 が他の各コメントに与える影響量は次のIξi,z = ii,j + ii,k + · · · + ii,y + ii,z

(4)となる．ここで，Ci を起点と見なしたときのコメント
チェーン（例えば ξ と書く）の全ての集合 τi についての Iξ の総和が Ci が発した媒介影響量 DCi となるから，

DC i =



Iξ

(5)

ξ∈τi

ようになる．

C1 から C2 へ伝わった影響量：C1 から C2 へ伝わった
語は 2 語であり，C2 が発している語はこれを含む 3 語であるから，C1 から C2 へ伝わった影響量は 2/3．
C1 から C3 へ伝わった影響量：C1 から C3 へ伝わった語は 1 語であり，C3 が発している語はこれを含む 2 語であるから，C1 から C3 へ伝わった影響量は 1/2．
C1 から C4 へ伝わった影響量：C2 から C4 へ伝わった
語は C2 が C1 から受け取った 2 語のうち 1 語であり，
また C1 から C2 へ伝わった影響量は 2/3 であるから，
C1 から C4 へ伝わった影響量は 2/3 · 1/2 = 1/3．

となる．

2・3 人の媒介影響量
次に，投稿者 x の媒介影響量 Dx は x が発言したコ
メントの媒介影響量の総和となるから，

Dx =



DC i

(6)

i∈κx

となる．ただし，κx は x が発言した全てのコメントの集合である．

261

テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル

行われている図 2 の Yahoo!の掲示板∗1 から，1999 年 12
月 3 日〜2001 年 7 月 27 日までに 430 人により投稿された 1161 件のコメントを対象として分析を行った．
なお，コメント中の引用文（多くの場合「＞」で始まる行）が多くなればそれだけ伝播してくる語が増えるので，媒介影響量が大きくなる懸念がある．そこで，予めこの電子掲示板における引用文の使われ方を調べてみると，相手の文章を引用する理由には，引用元のコメントの意
見を支持する場合と，同じことを自分の言葉で書くかわりに相手のコメントを引用して自分の意見とする場合に分類できることが分かった．また，全文を引用して残す
場合は 1161 件のうち 2 件だけしかなく，逆に引用しな
いでコメントを書く場合はもとの文章の単語は文脈に応じてそのまま用いることが多く，同じ意味の言葉を別の表現に置き換えることはほとんどなかった．したがって，
図 2

もとのコメントを引用する場合もしない場合も，新しい実験に用いた電子掲示板．

コメントでは自分の文脈にとって必要なだけの単語はもとのコメントから引用していると解釈できるので，本論
文ではコメント全文を解析に用いた．

2・4 語の媒介影響量

なお，コメントは日本語で書かれているため，予め前

最後に，コメントチェーン上を伝播していく語の媒介
影響量を求める．2・2 節における ii,r は，式 (3) より語の集合 {wi ∩ wj ∩ · · · ∩ wr } を介している．ここで，各語が均等に影響を伝播していると考えると，1 語あたりの影響量すなわち t ∈ {wi ∩ wj ∩ · · · ∩ wr } なる語 t がCi から Cr へ伝える影響量 ji,r,t は式 (7) で表される．
1· ii,rji,r,t =|wi ∩ wj ∩ · · · ∩ wr |(7)

処理として茶筅 [茶筅] による形態素解析により名詞，形
容詞，副詞，動詞，未知語だけを残し，そこから「です」
や「ます」など通常はキーワードになり得ないストップ
ワードを除いた．

3・2 評 価 方 法
実際のマーケティングなどビジネス目的で電子掲示板のコメントを解析する現場では，特別に訓練された分析

すると，コメントチェーン ξi,z を伝わる t の影響量 Jξ,t

者が掲示板中の全ての発言に目を通して重要な発言やオはピニオンリーダーをピックアップしている．しかし，このJξ,t = ji,j,t + ji,k,t + · · · + ji,y,t + ji,z,t(8)となる．ここで，語 t の媒介影響量 Dt は，t を含む全てのコメントチェーン ξt についての Jξ,t の総和である
から，

Dt =



判断基準は分析者の経験や感性に基づいているので，盛り上がった議論，オピニオンリーダーを統一的な定義で扱い統一的な指標で評価することは現状では困難である．
また，議論が盛り上がることの客観的な指標として，従来からコメントへの返信数やコメントチェーンの大きさ

Jξ,t

(9)

ξ∈ξt

となる．

を見ることが行われているが，形式的には返信していてもそれまでの話題の流れを踏まえずに新しい内容を展開している場合も多く，それだけでは議論の盛り上がりは判断できない．

3. 実 験 条 件

したがって，最終的には個々のコメントの内容に目を通した上で議論が盛り上がっているか否かを判断しなけ

3・1 電 子 掲 示 板

れば本当に議論が盛り上がっているのかを判断できない．

電子掲示板には，コンテンツを重視せずにユーザー同

そこで本研究では，著者らがコメントの内容を一つ一つ

士の自由な交流を促進する娯楽タイプの掲示板から，ユー精読し，話題が後の盛り上がりに寄与する度合いを判断

ザーの立場から商品・サービスが評価されたり口コミのすることにより実験結果の評価を行った．そして，研究情報提供がされるユーザーによる商品・サービス評価タに参加していない研究者，社会心理学者，社会人学生，学イプの掲示板まで様々なタイプがあるが，ユーザの潜在生を含めて数人で実験結果を議論し，実験結果の評価の的なニーズや価値観を知るためには後者の商品・サービ
ス評価タイプが望ましい [石川 00]．そこで本研究では，
我々の生活に浸透しているユニクロに関する情報交換が∗1 http://messages.yahoo.co.jp/bbs?.mm=GN&action=l&board=1834999&tid=a5fa5ka5afa5m9a5a4ada4jbfmbd
8a4dea4la1aa &sid=1834999 &mid=1

262

人工知能学会論文誌

17 巻 3 号 SP-B（2002 年）[コメント #618 の要旨] フリースのペールオ

妥当性を確認した．

リーブ，私もネットで見てすごく気に入りました．でもチラシと色が違ったので「あれ？」と

4. 電子掲示板の分析事例 1

思ったんですが、実物はチラシと同じ色でした．
本章ではまず 17 件のコメントからなるコメントチェー

やっぱり実物見ないとわからないですね．

ンを分析する．このコメントチェーンで話題になってい[コメント #619 の要旨] なるほど．ペールオ

るトピックは主にフリースであり，人気の色やネット通

リーブの色はやっぱチラシの色なんだ．

販などの話題で盛り上がっている．全 1161 件のコメン＞やっぱり実物見ないとわからないですね．

トの分析については 5 章で後述する．

本当ですね．わたしも出来る限りそうしようと思います．

4・1 盛り上がる話題を提供するコメントの発見
2・2 節で提案したコメントの媒介影響量に基づいて得られた結果を表 1，図 3 に示す．
表 1 図 3 におけるコメントの媒介影響量の上位 5 つ

順位

コメント ID

媒介影響量

1
2
3
4
5

#604
#615
#618
#614
#605

1.504
0.574
0.375
0.337
0.237

媒介影響量第 4 位のコメント #614 の要旨は[コメント #614 の要旨] ユニクロ店員です．ピ
ンクのフリースは一日で完売でした．実物を見たら安心して通販できる気がしました．
であり，図 3 の左半分のコメントチェーンの起点となる話題を提供していた．
媒介影響量第 5 位のコメント #605 はコメント #604
への返信であり，その要旨は[コメント #605 の要旨] 脱ぎ着しやすいからフ
表 1 のコメントを順番に見ていくと，媒介影響量第 1位として選ばれたコメント #604 の要旨は[コメント #604 の要旨] フリースの週末限定
セールに行ってきました．限定色のピンクがサ
イズによってはやばそうでした．ベールオリー
ブが意外ときれいだったので買ってしまいました．フルジップの方が人気がありましたが，私はハーフジップの方がかわいいと思いました．

ルジップの方が人気なのかな．今年はピーチとウルトラマリンを買ったのですが，両方ともきれいな色でお気に入りです．店員さんによると，
ピンクは昼くらいには売り切れたそうです．
である．ここでも色に関する話題がコメント #606, #607に引き継がれ盛り上がっていた．
従来のコメントチェーン解析においては，被返信数の多いコメント，コメントチェーンの大きさ，発話の大きとなり，このコメントチェーンでの話題の多くを提供していた．ここで用いたコメントチェーンはコメント #604
を起点としているので，#604 が選ばれるこの結果は妥当であろう．
媒介影響量第 2 位のコメント #615 は，コメント #604
への返信であり，その要旨は次のようである．

[コメント #615 の要旨] 私もペールオリーブが気になっているのですが，チラシの色とネットでの色がかなり違うように思うのですが，実物はどちらの色に近いでしょうか？

さ（単語数の多さ）を話題の盛り上がりの尺度として用いられることが多い．図 3 のコメントチェーンでは，コ
メント #604，#614，#605，#615 の被返信数はそれぞれ 4，3，2，2，それ以外のコメントの被返信数は 1 であった．しかし，コメントが引き起こす話題の盛り上がりとその文脈への支配関係を見ると，被返信数 3 のコメ
ント #614 よりも被返信数 2 のコメント #615 の方が影
響力が大きかった．また，コメントチェーンを眺めるとコメント #618 よりもコメント #614 の方がそのあとのコメントチェーンが長いが，コメント #614 への返信という形をとるコメント #629 や #631 はコメント #614

ここで述べられている色に関する話題も，このコメンと別の文脈に話を展開しており，コメント #619 に大きトチェーンの中核を成している話題であり，コメント

な影響を残しているコメント #618 の方が文脈に対する#618, #619 も引き続きこの話題で盛り上がっていた．

影響力は大きかった．また、発話の最も大きいコメント

媒介影響量第 3 位のコメント #618 もまたフリースのは #607 であるが，#607 へは誰も返信しておらず他の色に関するコメントである．以下の要旨から分かるよう

コメントへの影響力はなかった．したがって，媒介影響に，コメント #618 はコメント #619 へ大きな影響を与量を用いた方が正確に盛り上がる話題を提供するコメン

えていた．

トを取り出せていたことがわかる．

263

テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル

#604
0.313
#614
0.111
#631

0.084

#632

0.104
#640

0.267
#605

0.140
#629

0.111
#606

0.096
#663

0.126
#607

0.244

0.68

#615

#608

0.192
#616

0.381
#618
0.375
#619

0.073
#641
0
#646
図 3

実験に用いたコメントチェーン．図中の有向リンクは影響の伝播する向き，ノード中の数字はコメントのID 番号，リンク横の数字はコメントの媒介影響量を表している．

4・2 オピニオンリーダーの発見

スをネットで買いました．街中で着用してると

2・3 節で提案した人の媒介影響量に基づいて得られた結果を図 4，表 2 に示す．表 2 を見ると，4・1 節で盛り

ジロジロ見られるんだよねぇー．ところで，私上がる話題を提供していることを既に確認したコメント

しているのですが，何でもいいので情報頂けれ#604，#615，#618，#614，#605 の投稿者が漏れなく選ばと…（注：コメント #629, #631 はほとんどばれており，オピニオンリーダーを正確に取り出せてい同じ内容であったので一つにまとめた）

ると判断できる．

[コメント #641 の要旨] レスありがとうござい表 2

図 4 における人の媒介影響量の上位 5 名

順位メンバー ID(コメント ID)

媒介影響量

1
2
3
4
5

M073
M049
M193
M009
M010

(#604)(#615, #619)(#618)(#614, #663)(#605)

1.504
0.574
0.375
0.337
0.237

なお，被返信数やコメントチェーンの長さなどのコメントチェーンの構造に着目した方法もあるが，M193 は被返信数 1 でそのあとのコメントチェーンも短いコメント#618 の投稿者であるので，そのような手法で取り出すことは難しい．また，発言数の多い人をオピニオンリー
ダーとみなす考えもあるが，M086 は最も発言数が多い（3 回）にも関わらず，媒介影響量は低い．その理由を確かめるために，M086 が発言したコメントの内容を見てみると次のようであった．

[コメント #629, #631 の要旨] ピンクのフリーの boyfriend がユニクロで働きたいと長年切望ます．まずはバイトか準社員からがいいかな…．
面接ではどんな事聞かれるんですか？絶対受かるレシピ！
？とか…ねぇよなぁ…．

M086 の発言の内容も，このコメントチェーンの文脈に沿ったものであり，またユニクロで働くにはどうすればいいのかという新しい話題を提供していた．しかし，コ
メント #629, #631 でのピンクのフリースに関する話題
はコメント #604, #605, #614 で既に十分な盛り上がりを見せていたために，それより後に M086 が発言した時には参加者の興味は他に移っていたと考えられる．また，ユニクロで働くことに関しては 2 件の返信があったが，その後は全く盛り上がらなかったことを考えると，この掲示板を見ている人の多くはユニクロで働くことよりもむしろユニクロの商品に興味があったために，盛り上がるような話題にならなかったのであろう．

4・3 盛り上がる話題を表す語の発見
次に，2・4 節で提案した語の媒介影響量を用いて，コ
メントチェーンから盛り上がる話題を表す語を取り出す

264

17 巻 3 号 SP-B（2002 年）

人工知能学会論文誌

M073
0.267
M010
0.126
M021

0.68

M006

0.111

M033

0.244

0.313

M049
0.192

M009

0.381

M004

0.375

0.252

M193

0.084

M086
0.104
M003

図 4

0.096

0.073

M018
0
M048

図 3 のコメントの投稿者間の返信関係を表すヒューマンネットワーク．ノード中のラベルは発言者の ID
番号，リンク横の数字は人の媒介影響量を表している．

ことを試みる．語の媒介影響量の上位 10 語を表 3 に示であった．したがって，媒介影響量により得られた語はし，比較のために出現頻度の上位 10 語を表 4 に示す．

話題の中心であった語が得られていることがわかる．一表 3

語の媒介影響量の上位 10 語

順位

語

媒介影響量

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

店

0.172
0.158
0.145
0.145
0.127
0.127
0.124
0.099
0.061
0.056

色
フリース
ネット
買う
実物
ピンク
ペールオリーブ
チラシ
ユニクロ

方，高頻度により得られた語は「働く」や「セール」な
ど，周辺的な話題であった語が含まれており，また「いい」，「見る」は一般的に使われる語であるので，具体的にどのようなトピックで使われたのか見えてこない．したがって，高頻度の語より媒介影響量の大きい語の方が，話題の隆盛を的確に捉えていると言えよう．

5. 電子掲示板の分析事例 2
4 章では 17 件のコメントからなるコメントチェーンについて実験を行い，提案手法の有効性を検証した．そこ
で本章では，幾つものコメントチェーンが絡み合う 1161
件全てのコメントについて提案手法を適用し，電子掲示
板のコメント中から盛り上がる話題を提供するコメント，

表 4 出現頻度の上位 10 語

順位

単語

出現頻度

1
2
3
4
4
4
4
4
9
10

色

26
16
9
7
7
7
7
7
6
5

買う
店
いい
働く
ピンク
店舗
見る
人気
セール

オピニオンリーダー，語の発見を試みる．

5・1 盛り上がる話題を提供するコメントの発見
媒介影響量が上位のコメントは表 5 のようになり，それぞれのコメントの内容は次のようになる．コメント #1
はこの掲示板がこれほど大きくなったきっかけとなるコ
メントである．コメント #604 は 4 章で用いたコメント
チェーンの起点となるコメントであり，4・1 節で述べたようにフリースに関する話題を提供して盛り上がったコ
メントである．コメント #460 はシャツや靴下などの直接肌に触れる商品の試着に関する話題について，コメン
ト #1050 はユニクロで 50 歳まで働いたときに自分の居場所があるのかという話題を提供しており，実際にユニクロで働いているアルバイトや社員を巻き込んで盛り上

4・1 節，4・2 節での議論からも分かるように，実験に用いたコメントチェーンの話題の中心は，• ピンク，ペールオリーブ色のフリースが人気である．
• チラシとネットと実物でフリースの色は異なるのか？
• フルジップとハーフジップのフリース，どちらの方がかわいいか？

がるきっかけとなったコメントである．コメント #807
はユニクロの製品は安いけど品質はどうなのかという内容であり，このコメントを起点として 10 ものコメントが熱い議論を繰り広げていた．
なお，発話の大きいコメントの上位は表 6 のようになるのだが，#807，#724，#799 はフレーミング，#1152

265

テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル

表 5

コメントの媒介影響量の上位 5 つ

順位

コメント ID

媒介影響量

1
2
3
4
5

#1
#604
#460
#1050
#807

34.93
1.504
1.083
1.072
1.071

は期間限定商品に関する話題，#1055 は就職活動に関する話題であり，いずれのコメントも盛り上がる話題を提供していなかった．
表 6

一方，被返信数の上位の人および発言数の上位の人をそれぞれ表 8，表 9 に示す．M002，M011 は既に述べたとおりオピニオンリーダーである．また，M009 も積極的に情報提供しているユニクロのスタッフであり，他のコメントの文脈を支配することが多いオピニオンリーダーである．
しかし，M001 は批判的な発言が多い投稿者，M002, M004
は盛り上がる話題を提供している投稿者，M003, M005
は他者のコメントにまめに返信するが自分から新たな話
題をあまり提供していない投稿者であった．したがって，
被返信数，発言数が多い人がいつも話題を提供しているとは限らないことがわかる．
表 8

発話の大きいコメントの上位 5 つ

順位

コメント ID

発話の大きさ

1
2
3
4
5

#807
#1152
#724
#799
#1055

1433 文字1100 文字1044 文字977 文字969 文字順位メンバー ID

被返信数

1
2
3
4
5

M011
M001
M002
M003
M009

363
40
35
25
16

また，メント #1, #604, #460, #1050, #807 の被返信数はぞれぞれ 357，4，2，5，3 であり，被返信数が極めて多い #1 を除くと，コメントの媒介影響量は被返信数に因らないことがわかる．
以上のことから，幾つもの話題が混ざった電子掲示板の全てのコメントからも，媒介影響量を用いれば盛り上がる話題を提供しているコメントを的確に取り出せていることがわかる．

5・2 オピニオンリーダーの発見
媒介影響量が上位の人を表 7 に示す．M011 は #1 のコメントの発言者，M004 は #460 のコメントの発言者であり，それぞれのコメントの内容が場を盛り上げていることは 5・1 節で既に示した．M002, M010 はそれぞれユニクロのスタッフ（M002 は男性，M010 は女性）であり，着こなしの助言，お勧めの商品，店舗での実際の売れ筋などの情報を提供しているのみならず，他の参加者からアドバイスを請われる存在になっている．M021 もユニクロ歴 4 年のユニクロファンであり，情報収集に余念のない人である．いずれの人たちも多くのコメントの文脈を強く支配しているオピニオンリーダーである．
表 7

参加者の媒介影響量の上位 5 名

順位メンバー ID

媒介影響量

1
2
3
4
5

M011
M002
M004
M010
M021

36.09
3.949
3.340
2.985
2.841

被返信数の上位 5 人

表 9

発言数の上位 5 人

順位メンバー ID

発言数

1
2
3
4
5

M001
M002
M003
M004
M005

49
44
26
23
19

5・3 盛り上がる話題を提供する語の発見
媒介影響量の上位の語を表 10，出現頻度の多い語を表11 に示す．この 2 つの表を見比べると，まず媒介影響量の上位 5 位までの語は全て出現頻度も 10 位以内であることが分かる．これらの語はユニクロの代表的な商品（「フリース」）とその特徴（「色」の種類が多い）を表す語であり，この掲示板を通して中心的な話題を提供していた．
また，
「いい」
「買う」
「好き」
「安い」
「着る」はこれらの語に関係している場合が非常に多く，この掲示板の全体の志向性を的確に表している語である．
一方，表 10 でのみ得られた「カタログ」「ジーンズ」「返品」の頻度順位はいずれも 50 位以下であり，常に盛
り上がっている話題ではなかった．しかし，電子掲示板の内容を詳細に検討してみると，「カタログ」は店が混んでいるのが苦手な人や店に行く時間が取れない人たちに加え，カタログでしか買えない限定色に注目している人た
ちによって盛り上がった話題であった．また，「ジーンズ」
は年中販売されている商品であるので話題性は低いのだ
が，ジーンズ好きな人たちは流行に左右されずにジーンズの話題で盛り上がっていた．
「返品」に関しては，ユニ266

人工知能学会論文誌

表 10 語の媒介影響量の上位 10 語

順位

単語84]．しかし，フレーミングの引き金となるコメントには

15.02
4.689
2.926
1.677
1.355
0.971
0.969
0.938
0.934
0.728

他のコメントの内容を支配するほどの影響力がないため

ユニクロ

表 11

語の出現頻度の上位 10 語

買う
フリース
色
カタログ
ジーンズ
好き
安い
返品

順位

単語

出現頻度

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

ユニクロ

1021
252
247
197
157
137
136
134
128
127

フリース
買う
いい
着る
店
商品
色
服
見る

謗中傷などの敵意的な言語行動）が起こりやすい [Kiesler

媒介影響量

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

いい

17 巻 3 号 SP-B（2002 年）に，文脈への支配関係に注目する提案モデルではフレー
ミングの影響を受けにくいという知見も得られた．
従来研究にはコメントチェーンの構造を社会ネットワー
ク分析 [安田 97] と呼ばれる手法で分析して，有力なコメントや投稿者を発見することを狙った研究もある [金子 96, 北山 97]．しかし，一連のコメントチェーンであってもそこで盛り上がる話題は変わっていくことも多いので，コメントの内容を追っていかないと真に意味のある
つながりは見えてこない．
「＞」などの引用符を手がかりにして内容の引用関係を見つけることも提案されているが [村上 00]，引用するかしないかは各人の書き癖による
ところが大きい．したがって，盛り上がる話題を発見するためには，引用関係だけでなくコメントの内容まで考慮することが重要だと著者らは考えている．コメントの返信関係に沿って単語レベルで話題が広まっている程度
を媒介影響量として定式化している理由はここにある．

7. ま

と

め

本論文では他のコメントの内容を強く支配する話題を盛り上がる話題と見なし，ある人の発した語への興味が他の人に伝播していくプロセスに着目して，テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及を表すモデルを提案した．そして実際に電子掲示板に適用し，盛り上クロビジネス原則 [ファーストリテイリング 00] にあるがる話題を提供しているコメント，オピニオンリーダー，「理由を問わず，お買い上げから 3ヶ月間は，いつでも返語を取り出せることを示した．

品・交換します．
」の「理由を問わず」というところに参なお，コメントチェーンの途中から新しい話題を始め加者の興味が集まり議論が繰り広げられていた．しかし，るような変則的な展開は，その引き金をひいたコメント

出現頻度の多い「店」「商品」「服」「見る」のような語はの間接的な結果と見ることもできる．そのような文脈のよく用いられる一般的な語であるために，盛り上がる話

転換点を見出すことは社会の将来を考える予兆発見的な題を表しているとは言えない．

意義をもつので，今後は話題の転換点に焦点を当てて研究を進めていきたい．

6. 議

論
謝

4 章，5 章での分析事例から，発言数や被返信数などのコメントチェーンの構造や発話の大きさにだけ注目していては，盛り上がる話題を発見することは難しいことがわかった．一方，媒介影響量の尺度によって捉えられる辞
実験結果の評価方法について大変有益なご意見をいた

だいた査読者の方に感謝いたします．

♦ 参 考 文 献 ♦話題は他のコメントたちの文脈を強く支配しており，そのような話題を表す語は頻度が低くても確かに議論を支配していたことがわかった．低頻度意見の方にユニークで面白い発言が多いことは従来から指摘されており [博報堂 00]，頻度が低くても他のコメントに合計で強く伝播されていれば取り出すことができる提案モデルは，ユーザの興味や価値観，ニーズを発掘するために有効であろう．
なお，電子掲示板のように参加者の匿名性が高い場合には，意見の極化，議論への対等な参加，フレーミング（誹[池田 97] 池田謙一：ネットワーキングコミュニティ，東京大学
出版，1997．
[石川 00] 石川直人，コミュニティ戦略研究会:インターネットコ
ミュニティ戦略，SOFTBANK，2000.
[Katz 55] E. Katz, P.F. Lazarsfeld: Personal Inﬂuence, The
Free Press, 1955.
「つながり」の大研究，[金子 96] 金子郁容・VCOM 編集チーム：
NHK 出版，1996．
[Kiesler 84] S. Kiesler, J. Siegel, and T.W. Mcguire: Social
Psychological Aspects of Computer-Mediated Communication, American Psychologist, 39, pp. 1123-1134, 1984.

テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モデル[北山 97] 北山聡：電緑交響主義，NTT 出版，1997．
[国領 00] 国領二郎：デジタルネットワーク上における顧客間イ
ンタラクションによる情報価値の形成，ナレッジ・マネジメント
学会ナレッジ・マネジメント研究年報第 2 号，pp. 9–19, 2000.
[茶筅] 茶筅，http://chasen.aist-nara.ac.jp/[博報堂 00] 博報堂インタラクティブカンパニー：インターネッ
トマーケティング，日本能率マネジメントセンター，2000．
[ファーストリテイリング 00] ファーストリテイリング株式会社：ファーストリテイリング会社案内，2000．
[村上 00] 村上明子，長尾確：ディスカッションマイニング：構
造化されたコミュニケーションによるトピックの検索と視覚化，言語処理学会第 6 回年次大会発表論文集，pp. 451–454，2000．
[安田 97] 安田雪：ネットワーク分析，新躍社，1999．
[吉田 00] 吉田豊：プロ野球関連掲示板におけるフレーミング現象，第 3 回 CMCC 研究会, 2000.
[Rogers 62] E.M. Rogers: Diﬀusion of Innovations, The Free
Press, 1962.

〔担当委員：角康之〕

2001 年 8 月 29 日 受理

著

者 紹

介

松村 真宏（学生会員）
1998 年大阪大学基礎工学部システム工学科卒業．2000
年同大学院修士課程修了．現在，東京大学大学院工学系研
究科博士課程在学中．2000 年より科学技術振興事業団リサーチスタッフ．最近は人間の意思決定のプロセスに興味がある．2001 年人工知能学会 MYCOM 優秀プレゼンテーション賞受賞．

大澤 幸生（正会員）
1990 年東京大学工学部卒業．1995 年同大学院博士課程修了．博士（工学)．大阪大学基礎工学部助手を経て 1999
年より筑波大学社会工学系助教授，現在に至る．2000 年
より科学技術振興事業団研究者を兼任．予兆発見研究に従事．情報処理学会，AAAI，IEEE などの会員．人工知能
学会では 1994 年，1999 年全国大会優秀論文賞，1998
年論文賞受賞．

石塚

満（正会員）

1971 年東京大学工学部電子卒業．1976 年同大学院博士課
程修了．工学博士．同年 NTT 入社，横須賀研究所．1978
年東京大学生産技術研究所助教授．1992 年工学部電子情報工学科教授．2001 年より情報理工学系研究科電子情報学専攻．研究分野は人工知能，知識処理，マルチモーダル
擬人化インターフェース/コンテンツ，WWW インテリジェンス．IEEE，AAAI，情報処理学会，人工知能学会，
映像メディア学会，画像電子学会等の会員．

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