ソーシャルブックマークにおけるユーザのタグ付与行動分析に基づくコンテンツ分類

3ZK-6

大石 剛司 † 亀田 尭宙 ††† 東京大学工学部

深見 嘉明 ‡†† 東京大学大学院‡ 慶應義塾大学 SFC 研究所

はじめに

1

大向 一輝 ‡‡ 武田 英明 ‡‡‡‡ 国立情報学研究所

注目した分析が行われている.

現在ブロードバンドの整備や PC の高速化によって一方, 本研究では個々のタグの意味内容に基づいたインターネット上にあらゆるコンテンツが氾濫してい分類ではなく, コミュニティの興味・関心に基づく分る. その中から自分にとって必要なコンテンツを探す類を目的としている. SBM でタグを分析する場合, 同ために, ユーザが自分の興味のあるコンテンツを共有一タグを何人のユーザがが何回使用したかを分析するする事ができる del.icio.us† やはてなブックマーク†† なことで分類することが可能である. 一方, 個々のコンテ

どのソーシャルブックマークサービス (以下 SBM とンツをコミュニティの興味・関心に沿っているかを評称す) が存在する.

価する場合, 同一コンテンツに何人のユーザがタグをSBM ではユーザがタグと呼ばれるキーワードを付付与していることを分析することでコンテンツの「注与することによるコンテンツ分類を実現しており, 従目度」を抽出することができるが, それだけでは本研‡来の Yahoo!Japan のような, コンテンツの提供者によ究の目標を達成するには不十分である. そこで, 本研究るディレクトリ型の分類とは違い, ボトムアップ型のでは, ユーザが付与したタグの内容ではなく, ユーザの分類でコンテンツ閲覧者から見れば好ましく思えるが,タグ付与行動自体に着目し, 時系列に沿ってユーザの一方で, ユーザの多様性と同時に, 付与されるタグが多行動履歴を見ていくことによってコミュニティ全体の様すぎてコンテンツが必ずしも適切に分類されていな興味・関心を抽出することを目的とする.

いという問題がある. また,SBM のユーザがある種の3研究手法コミュニティを形成して, それぞれのコミュニティでSBM では, ユーザがコンテンツにタグを付与する時,主要となる興味・関心が異なるという性質がある. 本

そのタグは自由な文字列を設定できる. ただ, 分類・整研究では, 以上を踏まえ,SBM のメタデータを用いて,理の観点から, 以前使った文字列と同じタグを利用すコミュニティの主要な興味・関心を抽出し, これに基づる傾向が強い. しかし, ユーザにとって, 既存のカテゴくコンテンツの分類, 評価, 推薦を行うことを目指す.

リに納まらないコンテンツの場合には新しいタグ（「新研究目的2

Golder ら [1] は，SBM の中でのタグの使用目的を調査し, タグを分類した．
その分類は基本的に客観的なタグ (コンテンツの主規タグ」と定義する）が設定されると思われる. そこで, 本研究では, ユーザがコンテンツに付与したタグが新規タグであれば, そのコンテンツにはなんらかの「新規性」がみられるのではないかと考える.

題, 内容の種類, 作成者を表す) と主観的なタグ (単独そして, 付与されたタグの中で「新規タグ」の割合

では意味がない分類のためのタグ, ユーザの感情を表が低いコンテンツは, コミュニティ全体での主な興味・す形容詞, コンテンツとユーザに関係するもの) に分け関心の対象となっているコンテンツであり, 逆に,「新られる. この研究は SBM におけるタグ自体の内容に規タグ」の割合が高いコンテンツは, コミュニティ全体にとって「新規性」のあるコンテンツであると予測†††‡‡‡‡‡

Contents Classification based on User Behavior onSocial Bookmarking Service
Takeshi OHISHI(starsky.508@gmail.com)
Akihiro KAMEDA(kameda@race.u-tokyo.ac.jp)
Yoshiaki FUKAMI(yofukami@sfc.keio.ac.jp)
Ikki OHMUKAI(i2k@nii.ac.jp)
Hideaki TAKEDA(takeda@nii.ac.jp)
Faculty of Engineering, The University of Tokyo (†)
Graduate School of Frontier Sciences, The University ofTokyo (††)
Keio Research Institute at SFC (‡)
National Institute of Informatics (‡‡)

される.
詳細な研究手法については以下の通りである.

• 研究対象である SBM のデータを id-コンテンツの URL-タグ-ユーザ ID-登録された日時, という形式で用意する• ユーザ毎にコンテンツの URL, タグ, 登録された日時という履歴を作成する

7-3-1, Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8654, Japan† del.icio.us http://del.icio.us/†† はてなブックマーク http://b.hatena.ne.jp/‡ Yahoo!Japan http://www.yahoo.co.jp/• 上のユーザ行動履歴を参照して, コンテンツ毎に付与されたタグが新規タグであれば「新規ポイン

表 1: 新規性指数の下位のコンテンツタイトル
ITmedia：Yahoo!と eBay の提携が Microsoft に及ぼす圧力
CNET：映画ダウンロードの先の Apple と Google の提携
ITmedia：ヤフーが CGM 化の大号令,MySpace は連携もCNET：「EC ナビ人気ニュース」に新機能を追加
MYCOM：グッズが集合するイベントの代表者に聞く

総タグ数
3251
314240

新規性指数
0.000
0.059
0.065
0.071
0.075

主なタグ
Microsoft,Yahoo!,Google
Apple,Google, 動画
Yahoo!,SNS,MySpaceEC ナビ,CNET,News
ガンダム, キャラ, ホビ

表 2: 新規性指数の上位のコンテンツタイトル
百式 - ネガティブ目標
山口もえ感涙！ほのぼの披露宴
EC ナビ人気ニュースβ版 / ニュースに特化した SBM
asahi.com：アドウェイズが上場 社長上場企業最年少
ITmedia：人の心を読むコンピュータ, 間もなく登場？

ト」として 1, そうでなければ 0 を付加する• コンテンツ毎に新規ポイントの合計を集計する• 新規ポイントの合計をコンテンツ毎に付与されたタグ数の合計で割ることで「新規性指数」を算出
する

総タグ数
3140
34
3241

主なタグ
酒, タバコ, 管理
芸能, 結婚式, おめでとう
EC ナビ, キーワード, 祝
上場, アフィリエイト, アドウェイズ
テクノロジー, 科学, コンピュータ

コミュニティの主要な興味・関心に含まれていると考えられる. コンテンツに付与されたタグも「MySpace」や「Yahoo」,「Google」といった Web に関係するもので占められていた. 新規性指数は 0.1 以下でほとん
ど全てのタグが以前に使用したタグである.

4.3

新規性指数が高いコンテンツ群

新規性指数の上位のコンテンツを表 2 に示す.

• 付与されたタグ数の合計が 30 以上のコンテンツの中で新規性指数が高い集合と低い集合の上位を分析する

新規性指数
0.871
0.850
0.794
0.781
0.780

タイトルを見てみると生活や芸能・ニュースと言った内容のコンテンツが多いが, 統一的なテーマは見られず, 瞬間的な流行, 単発のイベントなどの情報となっ上記研究手法を用いた実験結果を次節で示す.ている. また, 付与されたタグの中には,「おめでとう」,「祝」などの主観的なタグも見られた. 新規性指数は 0.7

実験・考察

44.1

データ詳細

〜0.8 で付与されたタグのほとんどが新規タグである.

5

おわりに

本研究において使用したデータは, 日本の代表的なSBM におけるユーザのタグ付与行動に注目し, 新規ソーシャルブックマークサービスの一つである EC ナ性指数を導入することによって, コンテンツを「新規ビ人気ニュース (現：Buzzurl[2]）の 2005 年 10 月 25性」という軸で分類し, コミュニティ全体の興味・関日から 2006 年 12 月 5 日の 406 日間のブックマーク心を抽出することができた. 今後の課題としては, 新たデータ 139597 件を採用した．基本的な統計情報としなコンテンツの分類基準を確立させることでコンテンては, ユニーク URL 数が 88742, 付与されたユニークツ推薦を行うことを目指す.

タグ数が 31076, 延べタグ数が 264058, 全ユーザ数が7579 人である.
4.2

新規性指数が低いコンテンツ群

新規性指数の下位のコンテンツを表 1 に示す.
タイトルを見てみると Web サービスや Web に関

参考文献[1] S.A.Golder and B.A.Huberman, Usage Patternsof Collaborative Tagging Systems, Journal of Information Science, 32(2), pp.198-208, 2006

わる企業に関するニュースで,CNET,ITMedia といった情報源からのものも多い. ここでは,SBM のコミュ
ニティが定期的に閲覧しているサイトの情報が多い傾向があると言える. また, 趣味性の高いコンテンツに関しても同様のテーマの情報が比較的下位に存在し,[2] Buzzurl http://buzzurl.jp