イベント参加者コミュニティのためのソーシャルネットワーク抽出
濱崎雅弘(1) 松尾豊(1) トムホープ(1)武田英明(2) 江渡浩一郎(1)(1)産業技術総合研究所 情報技術研究部門

１． はじめに複数の企業が出展 する展示会や研究者が集まって研究発表し議論 する学 会や研究会などは，普段は異な るコミュニティに属している人達が集うイベントである．このようなイベントでは，参加者同士 の出会い から次の新しいコミュニティが誕生することも期待される．
イベント参加者は お互いに面識や 交流が無くても，ある 程度関わりのある興味を 持っている可能性が高 いため， 実は誰かを介し て繋がっていた，ということがありうる[1]．このような人のつながりを知ることは，参加者間 の相互理解およびコミュニケーションを促すう えで役立つと考えられる．そこで本研究では， イベント参
加者間の人 のつながり（ソーシャルネットワー
ク）を抽出 し，可視化するシステムの提案と構築を行う．
２． イベント参加者 コミュニティからの ソーシャルネットワーク抽出
イベント参加者の 集まりは，普段 は異なるコミュニティ に属しているが，全体として共通の関心とゆるやかな社会的つながりを 持ち，ある特定のイベントに同時参加 する ，という関係を持つ特殊な コミュニティであるといえる．このようなコミュニティのソーシャルネットワークを抽出するにあたり，(1)初期のネットワークはユーザの労 力なしに 獲得できるべきであること，(2) ユーザはそのような初 期ネットワークを 自らの手で修正できること，(3)実際のイベント空間において 作られる 新しいソーシャルネットワークに対応できること，が重要であると考える．
一般にコミュニティウェアでは， ブートストラップとなるデータ がなければ初期 におけるユーザは利用 メリットが少な い[2]．(1)の初期ネットワーク の自動抽出は初 期ユーザ獲得にとって有効である．しかし，そのようにして自動抽出したソーシャルネットワークの精 度は必ずしも高いとは限らないため，(2)のユーザによって修正できる 点は重要 である．また， 既存の複数のコミュニティが融 合する場であるイベント空間において 新しい出 会いは貴重なつながりであ西村拓一(1)(2)国立情報学研究所

るため，イベントを支援対象とした場合には(3)は重要である．
以上を踏ま え，我 々は 複数 の手法を用いてソーシャルネットワークを抽出することで前述の問題点を解決する方法を提案する．図 1 は提案手法を図示したものである．

図 1. 三種類のソーシャルネットワーク抽出提案手法では，初期ネットワークを Web マイニングにより自動抽出する(1)．その結果は利用者によって追加・修正が可能である(2)．またさらに，システムがイベント空間内で の参加者間のインタラクション を取り込むことによりソーシャルネットワークはイベント内行動と共に 更新されていく(3)．
ソーシャルネットワークを 抽出す る技術としてはインタビューや アンケートを用い る方法や，近年では e-mail のやりとりや Web ページのハイパーリンク構造を解析する手法がある． Mixi
や Orkut のような Social Networking Service
では，ユーザ自身が登録する ことでソーシャルネットワークを得ている．
一般に，得 られる ソーシャルネットワークはその抽出手法の影響を受ける[3]．つまり仮に完璧なソーシャルネットワークというものがあったとしても，それを抽出することは不可能に近いといえる．よって ，コミュニティの性質やソーシャルネットワークの利用方法に応じて抽出手法を変える必要がある．提案手法では場面に応じて複数手法を用 いているが，これはイベン
ト参加者コミュニティのような，あ る一つの視点からは全体像を掴 みにくいコミュニティのソーシャルネットワーク抽出においては適した手法であると思われる．
３． Polyphonet Conference
3.1. システム概要
我々 は提 案 手 法 を用 いた システム PolyphonetConference(以下 ，Polyphonet)を開 発し ，実際のイベントにて運用した．Polyphonetはソーシャルネットワークの 抽出・ 可視化に 特徴を持つ
学会支援システムである (図2)．学会のオンラインプログラム機能も 持っており ，ユーザは会期前や会期中 でのタイムテーブルや発表詳細の確認にも用いる事ができる．

3.2. ソーシャルネットワークの抽出
Polyphonetでは三つの手法を用いて人間関係ネットワークを作成している．各手法で抽出したリンクをそれぞれWebリンク，Knowリンク，Touchリンクと呼ぶ．
WebリンクはWebマイニング によって自動的に生成されたリンクである．Webマイニング手法としては松尾らの手法[3]を改良して用いた．
Knowリンク はユーザが Web上にて明示的に作成する．ユーザはシステム内で知り合いの名前を見つけたらKnowリンクを追加する．これはWebリンクでは取りきれない部分を補完する役割を持つ．また，ユーザが明示的に作成するため 認証済のリンクともいえる．
Touchリンク は会場内にて複数ユーザが一緒に情報キオスクを利用することで生成される．
これはイベント空間内におけるユーザ間のインタラクションとして登録される．
４． 学会でのシステム運用
筆者らはPolyphonet Conferenceを国内会議および国際会議にて運用した．図4は国際会議にて運用結果から作成した 3種類のリンクそれぞれのネットワーク図である．それぞれ異なる性質のネットワークを築いていることがわかる．

図2. 画面イメージ

PolyphonetはWebシステム として実 装されており，ユーザはWebブラウザを介してシステムにアクセスする ．一般的 なPCの他にイベント会場内に設置された情報キオスクからもアクセスできる(図3)．

図 4. 三種類のソーシャルネットワーク

５． まとめ
本論文では ，複数手法によるコミュニティ内のソーシャルネットワーク抽出手法を提案，実装し，実際に学会に て運用したシステムの運用結果について報告を行った．

参考文献
図3. 情報キオスク(左)とFeliCaカード(右)情報キオスクには複数台 のFeliCaリーダーがついており， ユーザは登録 したFeliCaカードをリーダーに置 くことで アクセス認証無 しにログインできる． また，複数人による同時 ログインも可能である．

1. Milgram, S.: The small-world problem, Psychology Today, Vol. 2,pp. 60–67 (1967).
2. H. Takeda, I. Ohmukai: Building semantic web applications as
information/knowledge sharing systems, in End User Aspects ofthe Semantic Web (2005)
3. Peter V. Marsden: Recent Developments in NetworkMeasurements, Models and Methods in Social Network Analysis,
pp 8-30, (2005)
4. 松尾豊, 友部博教, 橋田浩一, 中島秀之, 石塚満：Web 上の情報からの人間関係ネットワークの抽出, 人工知能学会論文誌,
No. 1, Vol. 20, pp.46-56 (2005)