一般論文

DBSJ Journal, Vol.7, No.3
December 2008

QA サイトにおける質問応答グラフの成長パターン分析
Analysis on Evolution of Question-Answer
Pattern in a QA Site

甲谷 優 ♥
藤村 考♥

川島 晴美♥
奥 雅博♥

Yutaka KABUTOYA Harumi KAWASHIMA
Ko FUJIMURA Masahiro OKU
教えて！goo，Yahoo Answers をはじめとする QA サイトの利用が増加してきている．Adamic らは Yahoo Answers の各カテゴリをコミュニケーションタイプ「知識交換」「相談」「議論」に分類し，カテゴリ毎に良回答(良回答者）を予測する手法を提案している．本研究では，教えて！goo に対してコミュニケーシ
ョンタイプ分類が可能か検討した結果を報告する．まず，
Adamic らが利用した素性では教えて！goo の分類に適さないことを示す．次に，新しい素性として Adamic らの QA ネッ
トワーク分析に時系列の概念を追加した，成長パターン分析の手法を提案する．エゴネットワークを時系列分析した結果から，
成長パターンがコミュニケーションタイプ分類の素性として利用できる可能性を示した．
Recently, the question-answer (QA) site, such as
Oshiete! goo or Yahoo Answers becomes more and more
popular. Adamic et al. analyzed question-categories inYahoo Answers, and they classified the categories into
three clusters. The clusters are different from each otherin communication types. First, we classify categories inOshiete! goo into three groups according to the same way
as Adamic et al. did, and compare Oshiete! goo with Yahoo
Answers. Furthermore, we study the dynamic structure ofsocial interaction pattern which Adamic et al. did not
addressed.

1. はじめに
近年，QA サイトと呼ばれる Web サービスの利用が拡大してきている．QA サイトとは，あるユーザの自然文で表わされた質問に対して別のユーザが回答することによる，人どうしの知識の共有を目的としたサービスである．代表的な
QA サイトに，教えて！goo 1 や Yahoo! 知恵袋がある．たとえば教えて！goo の場合，現在約 360 万件の質問が投稿されており，現在日本では 2 番目の規模の QA サイトである．
Adamic ら[1]は英語圏で最大規模の QA サイトである
Yahoo Answers において，カテゴリ毎に多角的な分析を行っている．その結果，QAサイトで行われているコミュニケ♥

正会員 日本電信電話株式会社 NTTサイバーソリュー
ション研究所 {kabutoya.yutaka, kawashima.harumi,
fujimura.ko, oku.masahiro}@lab.ntt.co.jp
1 http://oshiete.goo.ne.jp/

ーションには「知識交換」「相談」「議論」の 3 つのタイプが存在することを示した．
日本語の QA サイトである教えて！goo においても，カテゴリごとに， 3 つのタイプのコミュニケーションのうちいずれかがとられていると考えられる．教えて！goo に対する何らかのアプリケーションを考えた場合，コミュニケーシ
ョンタイプごとの適切な分類はきわめて重要な課題である．
たとえば，回答分の内容の解析に基づくベストな回答を予測するシステムは，「知識交換」のように回答が比較的客観的な場においては有効であると考えられるが，一方で「相談」「議論」のように主観的な回答の多い場ではあまり有効でな
いと考えられる．
そこで本研究では，教えて！goo の各カテゴリをコミュニ
ケーションタイプごとに適切に分類するために，さまざまな分類のための素性の妥当性を検証する．まず正解セットとして，教えて！goo の各カテゴリを筆者らの主観でもって前述の 3 つのコミュニケーションタイプごとに分類した．
Adamic ら [1] は，Yahoo Answers の各カテゴリに対して 3 つの特徴量を提案し，それらを素性としてコミュニケーションタイプ別に分類できることを示した．それらの特徴
量について，教えて！ goo における各カテゴリをコミュニ
ケーションタイプごとに分類するための素性として有効かどうかを検証した．
QA ネットワークとは，各ユーザをノード，各回答を回答
者から質問者へのエッジで表すことにより QA サイトにおける各ユーザ間のインタラクションをグラフにモデル化したものである．Adamic ら [1] は QA ネットワークに対し多角的な分析を行い，結果コミュニケーションのタイプが異なるカテゴリ間では分析結果が異なることを示した．
しかしコミュニケーションは時間とともに変化する．QA
ネットワークも同様に，新規ユーザが増えれば疎になり，逆に新規ユーザが増えず質問・回答の投稿数が増えると密になる性質がある．したがって，ユーザ数，ないし質問・回答の投稿数が十分でなければ，同様の分析では異なる結果が出ると考えられる．そこで本研究では，コミュニケーションタイ
プを分類するための素性として，QA ネットワークの時間にともなう成長パターンに着目した．

2. 関連研究
QA サイト以外の Web フォーラムにおいて，コミュニケーションの性質を分析するために，ソーシャルネットワーク
分析を行った研究がある．Usenet を対象として，分析する手法 [2]，可視化する手法がいくつか提案されている [3,4]．
また，Zhongbao ら [5] は BBS を分析し，オンラインのコ
ミュニケーションとユーザの興味の関連性について述べている．
ユーザのふるまいとコミュニケーションの性質の関連性について言及した研究も多い．たとえば，Wenger [6] はコ
ミュニティが形成され継続される状況下でのユーザの役割の重要性について言及している．Preece ら [7] は異なる
Web 上のフォーラムにて，メッセージを読むだけで投稿しないようなユーザのふるまいについて分析を行っている．
Donath [8] は Web フォーラムのユーザの仮想的な ID を
マイニングし，さらに嘘を検出する手法を提案している．また，Welser ら [9] は Web 上のコミュニティをモデル化したグラフに対して，エゴネットワーク分析を行った．エゴネットワーク分析とは，あるユーザに着目し，そのユーザにあ日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.3
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一般論文たるノードを中心に 1 ホップで結ばれるノードと，それらの間のエッジを可視化し，“answer person” と “discussion
person” を比較する手法である．QA ネットワークの成長パ
ターン分析にこのエゴネットワーク分析に基づく手法を利用している．
Web フォーラムのスレッドや投稿に着目した研究も存在する．Sack [10] は議論スレッドにおける会話パターンをみつけるために可視化を行っている．Arguello ら [11] およびJoyce ら [12] は新規ユーザの投稿メッセージと，新規ユー
ザが継続して Web 上のフォーラムを利用するきっかけとなる別ユーザからの返信メッセージを分析している．
グラフの時系列分析を行う研究も数多く存在する．たとえば，Google のランキングアルゴリズムである PageRankには，被リンク数は時間に対して単調非減少であるため「古い」ページの評価が高くなる傾向がある．この問題に対処す
べく，Cho ら [13] は被リンク数ではなくその増加率でページを評価する手法を提案している．また，今藤ら [14] はHITS アルゴリズムによって抽出された Web コミュニテ
ィの成長パターンについて分析を行っている．

3. 教えて！goo のデータセット

図 1 教えて！goo のスレッドの例
Fig.1 Sampled thread of Oshiete! goo
教えて！goo ではユーザどうしのインタラクションはす
べて質問とそれに対する回答という形式をとる．あるユーザが質問を投稿すると，別のユーザがその質問に対して回答をつける．
また，教えて！goo では，他の多くの QA サイトと同様，カテゴリが存在し，質問者は質問したいトピックに応じてカテゴリを選択しその中で質問を投稿する．教えて！goo のカ
テゴリは葉の深さが一定でない木構造になっており，葉は合計で 329 種類存在する．それらはコンピュータ関係のもの
からスポーツ，美容，政治と多岐にわたる．
図 1 に，教えて！goo のスレッドの例を示す．質問は，オレンジ色の枠の中に表示される．また，各回答は紫色の枠の中に表示され，色彩として明確に質問と区別される．さらに，図 1 から明らかに，質問の枠と回答の枠の間の距離は

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回答の枠間のそれよりも長く，この点でも質問と回答は区別される．したがって，ユーザは質問・回答という形式を意識することになり，他の BBS のようなシステムとは異なりコミュニケーションの方向性が回答者から質問者へと一定になる(すなわち，回答者間のコミュニケーションの存在の可能性を考えなくて良い)．
「マナー・冠婚葬祭」カテゴリにおいて，以下のような質問があった．
私は，小 4 と中 1 の娘をもつ母です．次女の運動会と甥の結婚式が重なってしまいました．先輩に相談したところ，一生に一度しかない結婚式を優先するのが当然で常識だと言われました．今後のつきあいも考えるなら結婚式を優先するのがベストなのでしょうか?
このような質問には合計で 20 件程度の回答がつき，さまざまなユーザの多種多様な意見が寄せられた．この「マナー・冠婚葬祭」カテゴリは平均で 3 件以上の回答がついている．
QA サイトでは質問・回答という形のコミュニケーションのフォーマットをとっているものの，単純な知識交換ではなくこの質問のように相談がなされているものも存在する．
また，「国内アーティスト」カテゴリにおいて以下のような質問があった．
衝撃を受けた歌謡曲の曲名と，それを歌っている歌
手名が知りたいな!!
このような質問に対し，最終的に 70 件以上もの回答がつけられた．この質問でとられているコミュニケーションの形
式は議論であると考えられる．教えて！goo ではあくまで質問・回答というコミュニケーションの形式をとっているため，質問に回答するという形で議論に参加することになる．このように教えて！goo においても議論・対話というコミュニケーションは存在する．
今回，データとして 1999 年から 2007 年までの教えて！
goo のデータを使って実験を行った．2,859,606 件の質問に対し，合計で 9,364,359 件の回答がつけられた．すなわち，
1 質問あたり平均で 3.275 件の回答が得られていることにな る ． こ の 数 字 は ， Adamic ら [1] の 用 い た Yahoo
Answers の デ ー タ セ ッ ト ( 質 問 数 : 1,178,983 ， 回 答 数 :8,452,337) における 1 質問あたりの平均回答数 7.170 よりずっと少ない．ただし，1 件でも回答が得られている質問の割合は 0.994 で，ほぼすべての質問が何らかの回答を得ている．

図 2 質問・回答の投稿数とユーザの分布
Fig.2 Distribution of asking frequency (number of users
one has posted questions) and replying frequency (numberof users one has answered)
一意な質問者・回答者の数はそれぞれ 507,370，253,072であり，質問者の方が回答者よりもずっと多いことがわかる．

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図 2 に質問・回答の投稿数とユーザの分布を示す．横軸は各ユーザの質問および回答の投稿数，縦軸はその投稿数以上
質問・回答を行ったユーザの割合を表す (たとえば，質問頻度-累積分布グラフ上の点 (134, 4.2×10-5) は，「134 回以上質問したユーザの割合は 4.2×10-5 である」ことを表す)．両対数グラフにおいてほぼ直線になるので，ユーザの質問・回
答の投稿数に対する分布はべき分布，すなわちスケールフリー性 [15] を示している．また，質問も回答も投稿しているユーザの数は 179,701 で，回答するユーザの多くは質問の投稿も行っていることがわかる．

4. カテゴリの特徴量分析
Adamic ら [1] は 以 下 に 示 す 3 つ の 手 法 を 用 い てYahoo Answers の各カテゴリの特徴量を抽出し，その次元3 の特徴ベクトルを k-means 法を用いてクラスタリング
した．
(a) thread length
1 質問につく平均回答数．
(b) post length
1 回答あたりの平均語数．
(c) asker/replier overlap
カテゴリごとに質問者ベクトル・回答者ベクトルを作る．それぞれの各成分は各ユーザのそのカテゴリでの質問の頻度および回答の頻度を表す．このとき両ベク
トルのコサイン類似度を asker/replier overlap とする．
その結果計 3 つのクラスタが得られ，それぞれは異なるコ
ミュニケーションタイプが多くみられるカテゴリの集合で
あ る こ と が わ か っ た ． 1 つ 目 は ， thread length とasker/replier overlap が小で，post length が大になるクラ
スタで，「知識の交換」を目的とする質問が多く含まれるカ
テゴリであることがわかった．2 つ目は，thread length とasker/replier overlap，post length ともに中くらいの値のクラスタで，「相談」を目的とする質問が多く含まれるカテゴ
リであることがわかった．3 つ目は，thread length とasker/replier overlap が大で，post length が小になるクラ
スタで，「議論」を目的とする質問が多く含まれるカテゴリ
であることがわかった．
教えて！goo にも同様の素性でコミュニケーションタイ
プごとにカテゴリを分類できるか検証する．まずは正解セッ
ト作成のため，コミュニケーションタイプを以下のように定
義する．
1.
知識交換
解が一意に定まる質問と，それに対する回答をさす．
Yahoo Answers ではたとえば “Programming” カテ
ゴリがこれにあてはまる．
2.
相談
質問の解が一意に定まらず，かつ質問者にはその質問に対して明確な回答ができないか，あるいは回答者の回答によってその質問に対する質問者自身の回答が変わりうる状況でのやりとりをさす．Yahoo Answers ではたとえば “Marriage” カテゴリがこれにあてはまる．
3.
議論
質問の解が一意に定まらず，かつ質問者が自身なりのその質問に対する回答をもっている状況でのやりとりをさす．Yahoo Answers ではたとえば “Wrestling” カ
テゴリがこれにあてはまる．
この定義に基づき，教えて！goo における計 329 件のカテ

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ゴリそれぞれを 3 つに分類した．具体的には，各カテゴリの 「このカテゴリで人気の Q&A」である 10 個の質問を，筆者らの主観により「知識交換」か「相談」か「議論」か判別する．そしてもっとも数が多かったコミュニケーションタ
イプを各カテゴリのものとした．その結果が表 1 である．
表 1 各コミュニケーションタイプのカテゴリ例
Table 1 Categories for each communication type
タイプ
カテゴリ数
カテゴリの代表例
お茶・ドリンク，書道，ゲーム機
知識交換177
ディスプレイ，登山・キャンプ
恋愛相談，就職，公認会計士
相談
91
生命保険，融資，食べ歩き(全国)DIY(日曜大工)，オンラインゲーム
議論
61
バイク，俳優・女優，サッカー

図3

図4

各カテゴリの post length と thread length
Fig.3 Correlation between
post length and thread length

各カテゴリの asker/replier overlap と thread length
Fig.4 Correlation between
asker/replier overlap and thread length

図 3 に横軸に post length，縦軸に thread length をとった際の教えて！goo の各カテゴリの分布を表すグラフを，
図 4 に 横 軸 に asker/replier overlap ， 縦 軸 に thread

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length をとった際の教えて！goo の各カテゴリの分布を表すグラフを示す．ただし，post length 算出の際日本語の自然文を扱うにあたって，MeCab [16] のわかち書きの機能を用いた．
教 え て ！ goo で は ， カ テ ゴ リ の 3 つ の 特 徴 量 (postlength，thread length，asker/replier overlap) の値について，3 つのコミュニケーションタイプごとにはっきりした差がなかった (特に，「知識交換」と「議論」との差が明確に出なかった)．したがって，教えて！goo におけるカテゴリを適切にコミュニケーションタイプごとに分類するには
Adamic らのものとは別の素性・手法が必要であると考えられる．
また，教えて！goo の分析結果では，Yahoo Answers の分析結果とは異なり「知識交換」カテゴリの方が「相談」よりも post length が小になる傾向にあることがわかった．原
因としては以下に示す 2 つが考えられる．
1.
教えて！goo には Yahoo Answers とは異なり，回答者が回答に対して参考 URL をつけるインタフェースが用意されている．たとえば，ソースファイルの注釈
以外のどこかに全角文字が無いか検索するにはどうすべきかという質問に対して，GetStringTypeEx() などいかが？様々な文字や全角半角を見分ける事が出来ますよ．

2.

という一言に加えて msdn ライブラリへのリンクが貼られた回答が存在する．
宮原 [17] は日本人のコミュニケーションの特徴を「高コンテキスト」であると捉えている．
「高コンテキスト」
であるとは，場面・文脈・状況に強く依存するという意味であり，したがって英語圏の QA サイトである
Yahoo Answers と比較して，日本語の教えて！goo では，知識交換において回答者が質問者にある程度の知識を持っていることを前提にやりとりを行う傾向があるために，メッセージが短くなるのではないかと考えられる．逆に相談においては質問者と回答者の間でコンテキストの共有ができていないことや，議論においては回答が質問者のコンテキストに依存しないことが理由でメッセージが短くならないと考えられる．

5. QA ネットワークの成長パターン分析

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5.2 エゴネットワークの時系列分析

図 5 エゴネットワークの抽出例
Fig.5 Extraction of ego networks
エゴネットワークとは，あるユーザと，そのユーザと直接やりとりしたユーザ，そしてそれらのユーザの間のエッジからなる QA ネットワークの部分グラフをさす．たとえば図5 において，左図のグラフのうちユーザ 4，ユーザ 5 に対するエゴネットワークは右図のそれぞれのようになる．
Welser ら [9] によれば，あるユーザに対して，「エゴネットワーク」においてそのユーザでない周辺ユーザ間のノードにエッジが 1 つもない場合 “answer person” であり，周辺 ユ ー ザ 間 に エ ッ ジ が 1 つ で も あ る 場 合 “discussion
person” である．たとえば，図 5 において，ユーザ 4 はそのエゴネットワークの周辺ユーザであるユーザ 1，3，6 のいずれのノード間にもエッジが存在しないため，“answer
person” である．一方，ユーザ 5 はそのエゴネットワークの周辺ユーザであるユーザ 1, 2 のノード間にエッジが存在するため “discussion person” である．
本研究では，エゴネットワークの周辺ユーザ数の平均と，”answer person” および “discussion person” の割合の時間変化について，以下の手順にて分析を行った．
1.
カテゴリ c に対して，1999 年 8 月から過去のある時
刻 t までに投稿された全質問・回答を集約して QA ネ
ットワーク g(c,t) を作成
2.
g(c,t) に含まれる全ノード，つまりカテゴリ c に時刻
t の時点で 1 度でも質問・回答を投稿したことのある
全ユーザに対してエゴネットワークを抽出
3.
エゴネットワークの周辺ユーザ数の平均を計算
4.
“discussion person” の数の，周辺ユーザが 2 人以上のユーザ数に対する比 (“discussion person” の定義上，周辺ユーザの数が 1 以下の場合 “discussion person”になりえないため) を計算
時刻 t は 2002 年 4 月 1 日から 2007 年 8 月 1 日まで 1 月毎に，計 65 の時点を選択した．

別のコミュニケーションタイプの分類手法として，
Adamic ら [1] の行った QA ネットワークを用いた手法を検討する．ただし，コミュニケーションは時間とともに変化するという性質を考慮し，QA ネットワーク分析に時系列の概念を導入し，より詳細な分析を行った．

5.1 QA ネットワークとは各カテゴリにおいて，1 度でも使用したことのあるユーザ(質問者・回答者両方を含む) をノード，スレッド内における各回答をその回答者から質問者へのエッジで表わすことによりグラフにモデル化する．このとき，そのグラフをそのカ
テゴリの QA ネットワークと呼ぶ．以下，知識交換カテゴ
リ・相談カテゴリ・議論カテゴリのサンプルとしてそれぞれ「PHP」，「行政書士・司法書士」，「野球」の 3 つを選択し，
QA ネットワークの成長パターンの分析を行った．

図 6 1 エゴネットワークあたりの周辺ユーザ数
Fig.6 Number of neighbors for ego network

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図 7 “discussion person” の割合
Fig.7 Fraction of “discussion persons”

Fig.8

図 8 1 ユーザあたりの平均投稿数
Average of posting frequency (number of users one
has posted)

図 6 に 3 つのカテゴリの QA ネットワークにおける各時点ごとのエゴネットワークの周辺ユーザ数の平均の時間変化の様相を，図 7 に ``discussion person'' の割合の時間変化の様相を示す．また，エゴネットワークの周辺ユーザ数
および “discussion person” の割合は QA ネットワークの枝密度と強い相関があると考えられる．また，QA ネットワークの枝密度は 1 ユーザあたりの質問・回答の平均投稿数と強い相関があるのは自明である．ここで，図 8 に 1 ユー
ザあたりの平均投稿数を示す．

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れぞれ 0.979，0.987，0.994 であった．すなわち両者はほぼ正比例する．今，両者の関係をプロットすると図 9 のようになる． また，最小二乗法により観測点を近似する直線を引くと，「PHP」，「行政書士・司法書士」，「野球」のそれぞれで近似直線の傾きは 1.168，1.078，1.266 と，ほぼ同じような値になった．したがって，エゴネットワークの周辺
ユーザ数は 1 ユーザあたりの平均投稿数のみによって決定されると考えられる．
一方，1 ユーザあたりの平均投稿数と “discussion person”の割合の両者の正準相関係数は「行政書士・司法書士」および「野球」ではそれぞれ 0.917，0.946 と強い正の相関があったが，「PHP」では 0.312 となった．実際に，図 7 と図 8における「PHP」に関するデータを比較すると，2004 年 5月頃から 2007 年 5 月頃まで，1 ユーザあたりの平均投稿数は変化しないが，“discussion person” の割合は減少していることがわかる．一方，「行政書士・司法書士」「野球」の両カテゴリにおいてこのような現象はみられない．本現象がコミュニケーションタイプと何らかの因果関係があるか，さらなる分析を行う必要がある．
また，“discussion person” の割合はひじょうに時間変化が大きい．たとえば，2004 年までは「PHP」においてもっとも “discussion person” の割合が多いが， 2005 年 4 月
からは「行政書士・司法書士」の割合が多くなる．また，2007
年 4 月ほどから「野球」の “discussion person” の割合が急増する．このことは「野球」カテゴリにおけるユーザ数・投稿数の急増に起因すると考えられる (2007 年 3 月までのユーザ数，投稿数は 1,827 人，2,890 件だが，2007 年 8月には 3,084 人， 7,100 件になる)．このように，ユーザ数・投稿数が十分でない状態では，“discussion person” の割合が異なるふるまいをすることがある．このことは，単純な 1 時点における “discussion person” の割合ではコミュ
ニケーションタイプ分類の素性としては不十分で，時系列分
析の必要性を示唆している．
Adamic ら [1] は，Yahoo Answers の各カテゴリに対しエゴネットワーク分析を行うことにより，「議論」，「相談」，「知識交換」の順でエゴネットワークの周辺ユーザの数が多く，また「知識交換」に対して「相談」「議論」カテゴリの方が “answer person” と “discussion person” の割合が高いことを，エゴネットワークの可視化により示した．しかしながら，本分析によりエゴネットワークの周辺ユーザ数は 1
ユーザあたりの平均投稿数により決定され，コミュニケーシ
ョンタイプとは独立であることが判明した．また，“discussion person” の割合に関しても，時間変化が大きい
ため，時系列を踏まえたより深い分析が必要なことがわかった．

6. まとめと今後の課題
図 9 1 ユーザあたりの平均投稿数と周辺ユーザ数
Fig.9 posting frequency vs. neighbors number
for a user
図 6，8 から，3 カテゴリとも エゴネットワークの周辺
ユーザ数の平均は 1 ユーザあたりの平均投稿数と強い正の相関があると考えられる．実際に両者の正準相関係数を求め
ると，「PHP」，「行政書士・司法書士」，「野球」においてそ本研究では，1999 年から 2007 年の教えて！goo のデー
タを用いて，各カテゴリを「知識交換」「相談」「議論」という 3 種類のコミュニケーションタイプに分類した上で，Yahoo Answers の同様の分析結果と比較した．その結果，
Adamic らの用いた素性では教えて！goo に対しては 3 つのコミュニケーションタイプを適切に分類できないことがわかった．また，post length (1 回答あたりの平均語数) に関しては，Yahoo Answers では「相談」「議論」よりも「知識交換」の方が post length が長いが，教えて！goo では「相談」「議論」よりも「知識交換」の方が逆に post length が日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.3
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短いことがわかった．

図 10 QA ネットワーク分析のためのモチーフ
Fig.10 Network motifs for analysis on QA network
また，教えて！goo におけるコミュニケーションの時間変化に着目し，QA ネットワークの成長パターンについて調査した．特に，本研究ではエゴネットワークの時系列を分析した．その結果，コミュニケーションタイプの分類の素性として QA ネットワークを用いるには時系列の概念の導入が必要であることを示した．
コミュニケーションタイプ分類のための適切な素性を検討するために，今後以下を課題として研究を続けていく:• 教えて！goo における各カテゴリについて，3 つの尺度
(post length，thread length，asker/replier overlap) お
よび別の尺度を用いて特徴量を抽出し，クラスタリングを行った結果とコミュニケーションタイプの関係性について分析を行う．
• QA ネットワークの成長分析について，他のさまざまな手法を用いて多角的に分析を行い，コミュニケーション
タイプ分類の素性として適切なものを発見する．特に，モチーフの時系列分析について検討している．図 10 に示すモチーフが，過去の時点の QA ネットワークにてどのくらいの頻度部分グラフとして出現しているのかについて分析する．また，同じ 3 ユーザが別のタイプのモチーフに変化することも考えられる(たとえば図 10 における 36 から 38 へ変化する等)．
• QA ネットワークの成長パターンの分析結果が何らかのカテゴリないしユーザの性質抽出に利用できないか検討
を行う．

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[17] 宮原哲. 入門コミュニケーション論. 松柏社, 東京, 1992.

甲谷 優 Yutaka KABUTOYANTT サイバーソリューション研究所 所属．2008 年京都大学大学院情報学研究科博士前期課程修了．同年，日本電信電話株式会社入社．Web マイニングの研究開発に従事．情報処理学会，日本データベース学会，言語処理学会，各会員．

川島 晴美 Harumi KAWASHIMANTT サイバーソリューション研究所 主任研究員．1990 年
山梨大学大学院工学研究科博士前期課程修了．同年，日本電信電話株式会社入社．現在インターネットからの話題情報抽
出技術の研究開発に従事．電子情報通信学会会員．

藤村 考 Ko FUJIMURA
NTT サイバーソリューション研究所 主幹研究員．電気通信
大学大学院情報システム学研究科客員教授．1989 年 北海道大学大学院工学研究科博士課程修了．同年，日本電信電話株
式会社入社．トランザクション処理記述言語，汎用電子チケ
ットシステム，電子決済システム，blog マイニングの研究開発に従事．博士(工学)．情報処理学会，電子情報通信学会，
日本社会情報学会，各会員．

奥 雅博 Masahiro OKU
NTT サイバーソリューション研究所 主幹研究員．1984 年
大阪府立大学大学院工学研究科博士前期課程修了．同年，日本電信電話公社(現 NTT)入社．機械翻訳，日本文推敲支援技
術等の自然言語処理，検索をはじめとするポータルサービスの研究開発に従事．博士(工学)．情報処理学会，電子情報通信学会，言語処理学会，各会員．

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