DEIM Forum 2017 D1-2

被フォロー順序に基づくユーザの役割推定手法の提案
武田 悠佑†

佐藤 哲司††† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305-8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{ytakeda,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

ある話題においてユーザが情報源として果たしている役割の推定手法を提案する．本研究では，ユーザが他のユーザからフォローされる順序を被フォロー順序として，被フォロー順序にはユーザの情報源としての役割が反映されているという仮説を立てる．提案法では，フォローリストを被フォロー順序によるユーザの順序集合として，

Bradley-Terry モデルよりユーザの被フォロー順序関係を抽出し，ユーザが話題において果たしている役割推定に用いる．提案法を複数の話題に対して適用した結果，役割の推定は妥当であることが示唆された．
キーワード Twitter, 役割推定, ユーザプロファイル, フォロー順序

1. は じ め に
近年，SNS（Social Networking Service）と呼ばれる，登録されたユーザ同士がコミュニケーションを行うサービスの利用者が増加している．2006 年にサービスを開始した Twitter（注 1）は，2015 年 12 月時点で，約 3 億の月間アクティブユーザを持つ [1] 最も利用されている SNS の一つである．現在では，その規模の大きさからコミュニケーションの場としてのみならず，
広告や広報を行う情報発信のメディアとしても盛んに活用されている．

Twitter では，流通する全ての情報がユーザによる投稿であ図 1 フォロー関係の概要

り，フォロー，アンフォローと呼ばれる機能を用いて，投稿を閲覧したいユーザを登録，解除することで，情報を取捨選択できる．これらの機能の概要を図 1 に示す．フォローとは，継続

ザが情報収集を利用目的としていることが明らかにされてい的に投稿を閲覧したい他のユーザを登録する機能であり，フォる [2]．情報収集を目的に Twitter を利用するには，ユーザはローしたユーザの投稿は，タイムラインと呼ばれる画面上に，自身の求める情報を発信する他のユーザを発見する必要があ

時系列に沿って並べて表示される．本論文では，ユーザがフォ

るが，Twitter には膨大な量のユーザが存在するため，ユーザローした他のユーザを「フォロウィー」，ユーザをフォローしが適切なユーザを網羅的に探索することは困難である．この問ている他のユーザを「フォロワー」，ユーザがフォローしたフォ

題を解決するため，ユーザと近い興味を持つ他のユーザを発見

ロウィーの集合を「フォローリスト」と呼ぶ．フォローリスト

し，フォロウィー候補として推薦する研究は数多く報告されてには，ユーザがフォロウィーをフォローした時間的な順序が保いる [3] [4] [5] [6]．

持されており，ユーザが新しく他のユーザをフォローすると，

しかし，これまでの研究では，ユーザが特定の話題において当該ユーザはフォロウィーとしてフォローリストの最後尾に追果たしている情報源としての役割は考慮されてこなかった．同加される．一方，アンフォローとはフォロウィーとして登録しじ話題について情報を発信するユーザであっても，その話題にていたユーザをフォローリストから削除する機能であり，アン

ついて幅広く情報を発信するユーザと，話題の一領域についてフォローしたユーザの投稿はタイムライン上には表示されな

専門的な情報を発信するユーザ，話題について補足的な情報しくなる．フォロウィーをアンフォローする際も，フォローリス

か発信しないユーザとでは，情報源としての役割が異なると考トにおいては，当該フォロウィーが削除されるだけで，前後のえられる．本研究では，ユーザの情報源としての側面に着目し，フォロウィーの順序関係は保持される．ユーザはこれらの機能

ユーザが特定の話題において情報源として果たしている役割をを用いて，自分の興味，関心に応じた投稿が自身のタイムライ

推定することを目的とする．ユーザの役割が推定できれば，情ン上に表示されるよう，フォローリストを作成，更新している．

報収集を目的とするユーザに対して，従来の手法よりも満足度

ユーザが Twitter を利用する目的は様々だが，多くのユーの高いフォロウィー候補推薦ができると考えられるほか，広告の対象として有用であるとされる [7] 高い影響力を持つユーザ（注 1）：https://twitter.com/の発見にも応用できると考えられる．

ユーザの役割を推定するにあたり，ユーザがフォロウィーを付ける手法をそれぞれ提案している．

フォローする順序に着目し，ユーザがフォロウィーをフォロー

本研究では，ある話題においてユーザが情報源として果たしする順序にはユーザがフォロウィーに対して情報源として期待ている役割の推定を目的としている．フォロウィー推薦におけする役割が反映されているという仮説を立てる．つまり，ユーる応用では，推定された役割とともに推薦ユーザを提示するこザがある話題について情報収集しようと複数のフォロウィーをとで，被推薦ユーザの情報要求をより満たす推薦が可能になるフォローする場合，先行してフォローされるフォロウィーと，後と期待される．

続してフォローされるフォロウィーとでは，ユーザから情報源

2. 2 ユーザの影響力推定に関する研究として期待される役割に差異があると考える．具体的には，イSNS ユーザを対象としたユーザの影響力についての研究も数

ヤホンという話題であれば，他のフォロウィーに先行してフォ多く行われている．Cha ら [9] は，被フォロー数，被リツイーローされるフォロウィーは，人気の商品や新製品について情報

ト数，被リプライ数を用いてユーザの影響力の分析を行っていを発信するイヤホンの専門店のように，当該の話題について幅る．Weng ら [10] は，PageRank を拡張した手法を用いてユー

広く情報を発信するユーザであり，一方で，他のフォロウィー

ザの影響力を推定しており，その有効性を確認している．一方に後続してフォローされるフォロウィーは，AV（オーディオビ

で，Fredrik ら [11] は，投稿に対してコメントを行うユーザのジュアル）機器について幅広くニュースを発信するなかでイヤ共起に着目し，Association rule learning によって，ユーザのホンについてのニュースも扱うオンラインメディアのように，共起を相関ルールとして学習し，学習した相関ルールに出現す

当該の話題について補足的に情報を発信するユーザである，とる回数を用いてユーザの影響力を推定する手法を提案している．

いうような違いがあると考える．このような仮説が成り立つとFredrik らは，精度や計算速度の観点から評価を行っているほき，フォロウィーがフォローされる順序に着目すると，特定のか，新たな影響力の推定手法を提案すること自体を目的だと述

話題に興味を持つ複数のユーザから，他のフォロウィーに対しべており，既存の手法とは異なるアプローチで影響力の推定へて同じような順序でフォローされるフォロウィーは，その話題の応用を考える本研究と立ち位置に類似点がある．

において情報源として期待される役割が複数のユーザ間で共通

これらの研究に対して本研究は，ユーザの影響力を直接的にするようなフォロウィーであると考えられる．情報源として期推定するのではなく，ユーザが特定の話題において果たしてい待される役割が複数のユーザ間で共通するようなフォロウィー

る役割を推定することで，間接的に影響力の高いユーザの抽出は，実際に，その話題において情報源として何らかの役割を果を試みる点に特徴がある．

たしていると考えられ，フォロウィーがフォローされる順序には，フォロウィーの情報源としての役割が反映されていると考えられる．

2. 3 ネットワークにおけるノードの役割に関する研究
ネットワーク上のノードをネットワーク構造に基づいてクラスタリングする研究は多数存在する．伏見ら [12] は，ネット

本研究では，このように，ユーザの被フォロー順序には情報ワーク上のノードを PageRank スコアの収束を特徴量としてク源としての役割が反映されていると考え，フォローリストに保ラスタリングし，機能コミュニティとして抽出する手法を提案

持されたユーザによるフォロウィーのフォロー順序を用いて，している．この研究に対して本研究は，静的なネットワーク構

ユーザが特定の話題において情報源として果たしている役割を造ではなく，時系列データを用いてユーザの役割を推定する点

推定する手法を提案する．

に特徴がある．

2. 関 連 研 究

また，Leon ら [13] は，社内ネットワークでの知識共有過程において，個人が果たす役割として，Knowledge diﬀuser, Knowl-

2. 1 フォロウィー推薦に関する研究

edge repository, Knowledge broker, Knowledge gatekeeper とTwitter ユーザを対象にフォロウィーを推薦する研究は数多いう四つを挙げ，将来の知識の流れを予測するためにネットく行われている．久米ら [3] は，コンテンツベースのユーザ推

ワーク構造を用いる手法を提案している．これらの研究に対し薦手法として，TF-IDF 法を拡張しユーザの興味に応じた重みて本研究は，対象とするユーザ集合が限定されたメンバーからを用いることで，より興味の近いユーザを推薦できる手法を提なる社内ネットワークのノード集合ではなく，Twitter という案している．大村 [6] は，ユーザのツイートから他の語との共不特定多数が参加する SNS のユーザ集合であるという点や，役起関係を基にユーザの興味語を抽出する手法を提案し，それを割の推定自体を目的とする点に特徴がある．

フォロウィー候補の推薦手法に適用することの有効性を確認している．黒柳ら [5] は，共通フォロウィーに着目し，被推薦ユー
ザとフォローしている著名人ユーザの重複が多いユーザをフォ
ロウィー候補として推薦する手法を提案している．

3. ユーザの役割推定手法
3. 1 提案手法の概要
図 2 に提案法の概要を示す．第一段階では，特定の話題にまた，ユーザ間のコミュニーケーションに着目した研究とし興味を持つユーザの集合を入力として，多くのユーザのフォては，北村ら [4] は，ソーシャルグラフに加えて，ユーザ間のローリストに登録されているフォロウィーを頻出フォロウィー

コミュニケーションを特徴量とする手法を，坪田ら [8] が，相として抽出する．第二段階では，頻出フォロウィーをフォロー

互フォローとなっているアカウントに対するコミュニケーショ

リストにおける被フォロー順序についてランキングする．被ンの偏りや，相互フォローを増やす速度を用いてユーザを特徴

フォロー順序についてのランキングには Bradley-Terry モデル

Bradley-Terry モデルでは，ある集合における各要素について，各要素間の順序関係を確率的に決定する強さに相当する値が存在すると仮定し，その値を複数の順序関係から推定する．
推定した値に基づき各要素をランキングすることで，複数の順
序関係から一つの順序関係を導出する．提案法では，ユーザには他のユーザに対して，あるフォローリスト中においてどちらが先にフォロウィーとしてフォローされるかを式 (1) のように確率的に決定する値 x が存在すると仮定する．ただし，ここで i beats j とは，同一のフォローリスト中においてユーザ i が
ユーザ j よりも前に出現する，つまりあるユーザによって i がj に先行してフォローされることを表すものとする．
P (i beats j) =図 2 提案手法の概要

xi
xi + xj(1)

フォローリストを，被フォロー順序によって順序付けられるフォを用いる．第三段階では，ランキングを用いて，当該話題におロウィー間の順序関係とみなして，Bradley-Terry モデルを適ける頻出フォロウィーの役割を推定する．提案法は，フォロー

用し，頻出フォロウィーについての x の系列 x を推定する．x

リストをフォロー順序によるユーザの順序集合とみなし，複数の推定値に基づき，V (q) における被フォロー順序関係を表したのフォローリストから，頻出フォロウィーについての一つの順

ランキング Rank を作成する．

序関係を導出する点に特徴がある．役割の推定では，頻出フォ

x は以下の手順で推定する．フォロウィー i と j が同時に出

ロウィーの，被フォロー順序に基づくランキング順位とフォロ

現するフォローリスト数を Nij ，その内 i beats j となっている

ワー数によるランキング順位との差に基づいてユーザの役割をフォローリスト数を nij とおくと，フォローリストに保持され限定し三つに分類する．

たフォロー順序は全順序であるため，式 (2) のように書ける．

3. 2 頻出フォロウィーの抽出

Nij = nij + nji(2)

入力となる特定の話題に興味を持つユーザ集合を U とした
とき，各ユーザ u ∈ U のフォローリスト list(u)，フォローリ
スト集合 F ollowList，フォロウィー集合 F ollowee，頻出フォ
ロウィー集合 V (q) を以下のように定義し，それぞれ求める．

list(u) は Twitter REST API を用いて取得する．

ここで，nij が二項分布 B(Nij , P (i beats j)) に従うと仮定し，

m = |V (q) | とおき，nii = 0 であるとすると，x の尤度関数 L
は式 (1) より，

L(x) =

F ollowList = {list(u) | u ∈ U }

=

m ∏
m (
∏

i=1 j=1

F ollowee = ∪u∈U list(u)=|{list | f ollowee ∈ list}|> q}|F ollowList|

対象ユーザとなり，q は F ollowee 抽出される V

m ∏
m
∏

xi
xi + xj)nij(xi + xj )−nij · (xi + xj )−nji · xi nij · xj nji

i=1 j>i=

ここで，抽出される頻出フォロウィー v ∈ V (q) が役割推定の(q)

P (i beats j)nij

i=1 j=1

list(u) = {f ollowee | u follows f ollowee}

V (q) = {f ollowee ∈ F ollowee |

m ∏
m
∏

m ∏
m
∏

(xi + xj )−Nij ·i=1 j>i

m
∏

(
xi Wi

s.t. Wi =

i=1

m
∑

)
nij

j

を調整する

と書け，この尤度関数の対数を取った対数尤度関数 l は，式 (3)パラメータである．定義式から q の値を小さくすれば，V (q) はとなる．ここで，a > 0 なる a については，l(ax) = l(x) とな

大きくなる一方で，話題について関連性の低いユーザが抽出さることに注意し，x について，式 (4) の制約を設ける．

れるようになると考えられる．反対に，q の値を大きくすればV (q) は小さくなる一方で，話題により関連性の高いユーザを抽

l(x) =

m∑

3. 2 節で得られる V (q) について，Bradley-Terry モデル [14]を用いて，フォローリスト毎に存在するフォロウィー同士の被フォロー順序関係から，被フォロー順序についての一つのランキングを作成する．Bradley-Terry モデルとは，複数の順序関係から一つの順序関係を導出するモデルであり，複数のランキングを統合して，一つのランキングを作ることができることから，スポーツチームの勝敗予測などに用いられる手法である．

∑∑

i=1

出できると考えられる．

3. 3 被フォロー順序についてのランキング

Wi log xi −m∑

Nij log (xi + xj )

(3)

i<j

xi = 1(4)i=1

式 (4) の下で対数尤度関数 l に対してラグランジュの未定乗数法を用いると，ラグランジュ関数 ˜
l はラグランジュ乗数を λ と
して，

˜
l=

m
∑
i=1

Wi log xi −∑∑i<jNij log (xi + xj ) − λ

(m
∑
i=1

)
xi − 1と書ける．これを xi , λ で偏微分すると，式 (6) となり，式 (7)，式 (8) が得られる．
{
(m
)}
∑
∂
l−λ
xi − 1
= 0
∂xi
i=1
{
(m
)}
∑
∂
l−λ
xi − 1= 0∂λi=1

表 1 データセット概要
代表ユーザ

(5)

(6)

機械学習

イヤホン

@shima shima@kindo3

3,699

3,414

フォロワー数
データ収集日2016 年 8 月 14 日 2016 年 8 月 17 日

3. 4 ランキングに基づく役割推定
ユーザの役割を推定するに際して，フォロワー数の多さと，

Wi
−
xi

m
∑

Nij
−λ=0
xi + xj

j =i
|

(7)

被フォロー順序の関係に着目する．一般に，フォロワー数が多いユーザほどよく知られたユーザであると考えられ，よく知られたユーザほどフォロウィーの候補となる確率が高いと考えらm∑xi − 1 = 0

(8)

i=1

式 (7) より，式 (9) が得られ，これを全ての i について足し合

Wi = λxi +j =i|

ローされる傾向にあると考えられる．ここで，フォロワー数がそれほど多くないにも関わらず早期にフォローされる傾向にあるユーザや，逆に，フォロワー数が多いにも関わらず後からフォわせると，式 (10) となる．
m∑

れる．つまり，フォロワー数が多いユーザほどより早期にフォローされる傾向にあるユーザは，何らかの特徴を有するユーザ

xi
Nij
xi + xj(9)ではないかと考えられる．提案法では，3. 3 節で作成するラン
キングと，フォロワー数によるランキングにおける順位の差に着目し，差が大きいユーザは情報源として特徴的な役割を果たm∑

Wi = λ

i=1

m
∑

xi +

m ∑
m
∑
i=1 j =i
|

i=1

= λ

m
∑

xi +

m ∑
m
∑

i=1

= λ+

xi
Nij
xi + xj(
Nij

i=1 j>i

m ∑
m
∑

xi
xj
+
xi + xj
xi + xj

しているユーザであるとして，以下の式によりユーザの役割を)推定する．F ollowerRank とは，V (q) をフォロワー数により降順でランキングしたもの，Rank(i) とは，ユーザ i の Rank における順位，F ollowerRank(i) とは，i の F ollowerRank における順位，σ とは，(Gap(1), Gap(2), · · · , Gap(m)) の標準偏

Nij

(10)

i=1 j>i差であり，Gap(i) = Rank(i) − F ollowerRank(i) である．



A




ここで式 (10) に対して，
m
∑

Wi =

m ∑
m
∑

i=1

i

Role(i) =
Nij

(11)

j>i

B




C

(if Gap(i) > σ)(if Gap(i) < −σ)(otherwise)

であることを用いると，λ = 0 であることがわかる．したがって，

∑

Nij

j =i
|
m
∑

xi
= Wi
xi + xj(12)

4. 実験と評価
実験では，複数の話題を対象に，提案法を適用し，作成されるランキングと抽出される役割の性質を評価する．ランキン

xi = 1(13)i=1グの評価では，提案法における，フォロワー数が多いユーザほど早期にフォローされる傾向にあるとの仮定を検証するほか，の連立方程式が解くべき尤度方程式となる．尤度方程式を解く

ユーザの他の特徴量との相関も分析する．役割の評価では，各ために，x(0) = {x1 (0) , x2 (0) , · · · , xm (0) } を適当な初期値とし役割に割り当てられたユーザがどのような特徴を持つか評価し，て，i 毎に式 (12) を変形した式 (14) の右辺の近似値を，xi のそれぞれの役割について検討する．

推定値 xi (1) として求める．

x˜i = ∑

4. 1 データセット

Wi

(14)

Nij
j =i
| xi +xj

話題を対象に，実験を行った．各話題において入力となるユー求めた推定値が式 (15) を満たすまで，推定値を式 (14) に対し

xi

(k+1)

− xi

(k)

)2

ザ集合は，人手により選択した，話題を代表するユーザのフォロワーとした．表 1 にデータセットの概要を示す．

て適用し，順次推定値を更新する．
m (∑本論文では，機械学習とイヤホンという分野の異なる二つの4. 2 評 価 方 法−1< (20m)(15)

i=1

ランキングについては，ランキングにおけるユーザの順位とユーザの様々な特徴量との順位相関を求める．順位相関係数に式 (15) を満たした時点での推定値 x̃ を用いて，フォロウィー

はスピアマンの順位相関係数を使用する．役割については，役を降順に並べることで，頻出フォロウィーの被フォロー順序に

割毎に，割り当てられたユーザの特徴量の平均値を算出し，役ついてのランキングが求められる．

割間の関係からそれぞれの役割を特徴付ける．

ユーザの特徴量としては，総投稿数，フォロウィー数，フォ

表 2 フォローリスト概要
機械学習 イヤホン

ロワー数，リスト数，アカウント作成日，頻出フォロウィー中のフォロウィー数，頻出フォロウィーからの被フォロウィー数，
一ヶ月あたりのツイート数，リプライ数，リツイート数，URLを含むツイート数，ハッシュタグを含むツイート数，ツイート収集フォローリスト数

3156

3002

フォローリストの平均長

606.4

617.5

総フォロウィー数

869,394

857,282のトピック分布のエントロピーを用いる．本論文では，Twitter
におけるユーザの投稿をツイート，リプライ，リツイートの三種類に分類する．リプライとは，本文中に送り先となるユーザのユーザ ID（スクリーンネーム）を含めることにより特定のユーザに向けてメッセージを投稿する機能，またはその機能によってなされた投稿であり，リツイートとは，過去になされた投稿を投稿者の自他を問わず転載する機能，またはその機能によってなされた投稿であるとする．リプライ，リツイートのいずれでもない通常の投稿はツイートと呼ぶこととする．また，リストとは，ユーザがユーザ集合をフォローリストとは別に作成できる機能であり，その機能によって作られたユーザ集合も図 3 |V (q) | の推移

リストと呼ばれる．リストにはフォロウィーでないユーザや自らのアカウントも含めて任意のユーザを登録することができ，二段階からなる．ツイートのトピック分布の推定では，ユーザリストを作成すると当該リストに登録されたユーザの投稿のによる複数のツイートを結合したものに対して，トピックモデみが表示される画面を閲覧できるようになる．ハッシュタグとルの一種である HDP-LDA モデル [15] を適用して，トピック分

は，ユーザが自分のツイートに対して自由にタグをつけること布を推定する．トピック分布のエントロピー算出では，得られができる機能，またはその機能によって作成されたタグのことたトピック分布の平均情報量をツイートのトピック分布のエンである．ハッシュタグは#記号を文字列の先頭につけることでトロピーとして算出する．ここで算出されるツイートのトピッ

作成でき，主にツイートの話題を明示的に識別する目的で使用

ク分布のエントロピーとは，ユーザのツイートが属するトピッ

される．

クのあいまいさを表しており，ユーザのツイートのトピック分

4. 3 ユーザ特徴量の抽出

布の偏りが大きいほどその値は小さくなる．つまり，ツイート

本節では評価に用いるユーザの特徴量とその抽出法についてのトピック分布のエントロピーの値の大きさは，ユーザが発信説明する．総投稿数とは，リプライ，リツイートを含めたユー

する情報の幅広さに比例すると考えられる．

ザの投稿の総数，フォロウィー数とは，ユーザがフォローして本論文では，ユーザによるツイートを 1000 件収集し，それいるフォロウィー数，フォロワー数とは，ユーザをフォローしてぞれ日本語形態素解析器である MeCab（注 2）を用いて名詞のみいるフォロワー数，リスト数とは，ユーザが登録されているリを抽出し結合したものを一文書とみなし，トピック分布を推

スト数，アカウント作成日とは，ユーザのアカウント作成日で定した．HDP-LDA モデルは，日本語版 Wikipedia（注 3）の記事あるとする．これら 5 つの特徴量については，Twitter RESTから MeCab によって名詞以外を取り除き，50%以上の記事にAPI を用いて直接的に取得する．

出現する名詞をストップワードとみなして更に取り除いたも頻出フォロウィー中のフォロウィー数とはユーザのフォロのをコーパスとして構築した．HDP-LDA モデルの構築には，ウィー内の頻出フォロウィー数，頻出フォロウィーからの被フォ

gensim（注 4）を用いた．

ロウィー数とはユーザのフォロワー内の頻出フォロウィー数で4. 5 実 験 結 果あるとする．これら 2 つの特徴量については，頻出フォロウィー

本節では，実験結果について示す．実験では実装の都合上，の二人組の全組み合わせについて，Twitter REST API を用い提案法の第一段階となるフォローリストの収集では，フォロてフォロー関係の有無を取得し，値を算出する．

ウィー数が 5000 以上のユーザをスパムユーザとして，フォロー

一ヶ月あたりのツイート数，リプライ数，リツイート数，URL

リストの収集対象から除外した．投稿を非公開にしているユーを含むツイート数，ハッシュタグを含むツイート数は，Twitterザについても，フォローリストの収集はできないため，フォロー

REST API を用いてユーザが一ヶ月間に行った全投稿を取得

リストの収集対象から除外した．各話題において収集したフォ

し，それぞれ値を抽出する．本論文では，各頻出フォロウィー

ローリストの概要を表 2 に示す．

について，2016 年 11 月 1 日から 2016 年 11 月 30 日までの 30

図 3 に，それぞれの話題における，q の値と抽出される頻出日間を対象に投稿を取得し実験に用いた．ツイートのトピック

フォロウィー集合 V (q) の大きさの関係を示す．適切な q の値

分布のエントロピーの抽出法については次節で述べる．

4. 4 トピック分布のエントロピー
ツイートのトピック分布のエントロピーの抽出は，ツイートのトピック分布の推定と，トピック分布のエントロピー算出の（注 2）：http://taku910.github.io/mecab/（注 3）：https://ja.wikipedia.org/wiki/（注 4）：https://radimrehurek.com/gensim/

表3
順位

表4

Rank 作成結果

機械学習

1 @masason

Rank 順位と各特徴量の順位相関係数

イヤホン@e earphone

機械学習
総投稿数

イヤホン

−0.10

−0.47

2 @yukihiro matz @eear ryouta

フォロウィー数

0.47−0.56∗

3 @hyuki@FUJIYAAVIC

フォロワー数−0.60∗∗−0.73∗∗

4 @mamoruk@eear takuya

リスト数−0.64∗∗−0.69∗∗
0.43

5 @shima shima@iriver Lyumo

アカウント作成日

0.29

6 @hillbig@avwatch

ツイートのトピック分布のエントロピー

0.25

0.19

7 @ibisml@fitear

頻出フォロウィーへのフォロー数

0.49∗−0.71∗∗

8 @hamadakoichi@OYAIDE NEO

頻出フォロウィーからの被フォロー数

0.36

−0.13

9 @preferred jp@phileweb

ツイート数/month

0.03−0.60∗

10 @AntiBayesian@kindo3

リプライ数/month

−0.07

−0.11

11 @sla@nomurakenji

リツイート数/month

0.23−0.75∗∗

12 @unnonouno@KumitateLab

URL を含むツイート数/month

−0.31

−0.54

13 @sylvan5@KumitateK

ハッシュタグを含むツイート数/month

0.00−0.82∗∗

14 @TJO datasci*: p < .05, **: p < .01

15 @neubig
表 5 役割推定結果

16 @issei sato
役割

17 @iwiwi
18 @beam2d

A

機械学習

イヤホン

@shima shima@eear ryouta@ibisml@eear takuya@preferred jp

qf として，各話題において，q の値を 0.05 から 1.00 まで 0.01
ずつ動かし，各時点における |V (q) | の値を算出し，各時点におB@AntiBayesian@avwatch@TJO datasci@OYAIDE NEO

ける |V (q) | の値と，その一時点前の |V (q) | の値の差が閾値 s 未@iwiwi@phileweb

満になった時点の q の値を求める．本論文では，s = 3 として@masason@e earphone

実験したところ，機械学習の話題では qf = 0.25，イヤホンの@yukihiro matz @FUJIYAAVIC

話題では qf = 0.24 となった．両話題の qf の値を揃えるため，@hyuki@iriver Lyumo

qf = 0.25 として，以後の実験を行った．

@mamoruk@fitear

各話題において作成された被フォロー順序についてのランキ

Cング Rank を表 3 に示す．表 3 より，機械学習の話題では 18@hillbig@kindo3@hamadakoichi@nomurakenji@sla@KumitateLab

ユーザが，イヤホンの話題では 13 ユーザが頻出フォロウィー

@unnonouno@KumitateKとして抽出されたことが確認できる．次に，各話題における頻@sylvan5

出フォロウィーの，Rank における順位とユーザの各特徴量と@neubigの順位相関係数を表 4 に示す．表 4 中で，左の端の列はユーザ@issei satoの特徴量の種類を，中央の列は，機械学習の話題における頻出@beam2d

フォロウィーの，Rank における順位と特徴量との順位相関係
数を，右端の列は，イヤホンの話題における頻出フォロウィー

ント作成日に着目すると，両話題において，被フォロー順序にの，Rank における順位と特徴量との順位相関係数を表していついてのランキング順位との相関は認められないことが確認でる．表 4 より，どちらの話題においても，フォロワー数と被フォきる．これは，ユーザはフォローリストをフォローだけでなくロー順序によるランキングの順位との間に，負の相関関係が認

アンフォローによっても随時更新しているためではないかと考

められた．

えられる．

各話題における役割の推定結果を表 5 に示す．機械学習にお5. 2 各役割の性質評価

ける σ の値は 4.67，イヤホンにおける σ の値は 2.77 であった．

表 6 より，両話題において，役割 B におけるフォロワー数は各話題における役割毎の特徴量の平均値を表 6 に示す．ただし，

役割 A よりも大きいことが確認できる．一方で，頻出フォロ

アカウント作成日については平均値を算出しなかった．

ウィーからの被フォロー数は，単純なフォロワー数は役割 B ，

5. 考

察

役割 C が上回っていたのに対して，役割 A における値が役割

B ，役割 C における値よりも大きくなっていることが両話題

5. 1 ランキングの性質評価で確認できる．頻出フォロウィーは，当該話題に興味を持つ多

表 4 より，被フォロー順序についてのランキング順位とフォ

くのユーザからフォローされている，その話題における有用なロワー数とは負の相関関係にあることを確認できる．この結果情報源だと考えられるユーザである．このような頻出フォロ

より，フォロワー数が多いユーザほど早期にフォローされる傾

ウィーの多くからフォローされている役割 A のユーザは，当該向にあるとの仮定は誤りではないと考えられる．一方，アカウ

話題における権威的なユーザであることが考えられる．また，

表 6 役割毎の特徴量
機械学習

イヤホン

役割 A

役割 B

役割 C

役割 A

役割 B

役割 C

10,52821,80728,24826,05625,85130,942

フォロウィー数

411

555

915

2,006

3,973

4,978

フォロワー数

3,235

7,586 221,121

6,861

19,382

7,671

総投稿数

リスト数

234

497

5,698

201

1,348

264

ツイートのトピック分布のエントロピー

1.57

1.75

1.54

0.76

0.62

1.06

頻出フォロウィーへのフォロー数

6.33

7.00

9.17

12.00

5.33

9.25

頻出フォロウィーからの被フォロー数

9.67

8.00

8.08

9.50

7.67

9.00

ツイート数/month

101.00223.00300.50567.50422.00516.00

リプライ数/month

60.00

26.33

91.92

157.501.33

120.88

リツイート数/month

2.67

120.33104.67

96.50

69.33

177.00

URL を含むツイート数/month

27.00

21.00

45.33

43.50

347.67140.12

ハッシュタグを含むツイート数/month

10.33

3.00

8.17

50.50

8.67

63.50

一ヶ月あたりのツイート数に対するリツイート数，URL を含む

ter ユーザがある話題において果たしている役割の推定手法を提ツイート数の割合に着目すると，イヤホンの話題でこそ役割 B

案した．ユーザの役割推定に際して本研究では，ユーザがフォよりもリツイート数の割合が大きくなっているものの，役割 A

ロウィーをフォローする順序には，フォロウィーがある話題にが他の役割と比較し相対的に低い値を示すことが確認できる．

おいて果たしている役割が反映されており，フォローの時間的

この結果から，役割 A のユーザは，より一次的な情報を発信すな順序が保存されたフォローリストにはフォロウィーの役割がる傾向にあることが伺える．役割 C については，両話題におい反映されているという仮説を立てる．提案手法は，フォローリて，フォロウィー数が他の二つの役割と比較して大きいことがストをユーザの順序集合とみなすことにより，フォローリスト

確認できる．この結果は，役割 C のユーザは，他の役割のユー

集合を Bradley-Terry モデルの学習データとして使用し，ユー

ザに比べて，情報収集を目的とする傾向が強いことを示してい

ザ間の被フォロー順序をランキングする点に特徴がある．第ると考えられる．

一段階では，フォローリスト集合から頻出フォロウィーを抽出

役割 A を割り当てられたユーザについて人手により素性し，第二段階では，頻出フォロウィーを Bradley-Terry モデルを調査すると，@shima shima は機械学習について資料をまによって被フォロー順序でランキングする．最終段階となる第とめて公開している機械学習を専門とする研究者のアカウン

三段階では，被フォロー順序のランキングとフォロワー数のラト，@ibisml は機械学習を対象とした研究会の公式アカウント，

ンキングにおける順位の差を用いて，ユーザの役割を A，B ，@preferred jp は機械学習や自然言語処理を用いた製品を開発

C の三つに分類する．

する会社の公式アカウント，@eear ryouta，@eear takuya は

機械学習とイヤホンという分野の異なる二つの話題に対して共にイヤホン専門店の店員のアカウントであることが判明した．

実験を行った結果，フォロワー数が多いユーザほど早期にフォ同様に，役割 B に割り当てられたユーザについて人手によりローされる傾向にあること，より以前からアカウントが存在す素性を調査すると，@AntiBayesian，@TJO datasci はデータ

るユーザほど早期にフォローされるという傾向は顕著ではない

サイエンティストのアカウント，@iwiwi は離散アルゴリズム

ことが明らかになった．また，役割を A だと推定されるユーを専門とする研究者のアカウント，@avwatch，@phileweb は

ザは，他ユーザへの積極的な情報発信を目的とする当該話題にオーディオビジュアルに関係する情報を扱うウェブメディアのおける専門家的なユーザであり，頻出フォロウィーから多くの

公式アカウント，@OYAIDE NEO はオーディオアクセサリー

フォローを集める傾向にあることが示唆された．一方で，役割の製造，販売店の公式アカウントであることが判明した．役割を B だと推定されるユーザは，当該話題についての情報も補A を割り当てられたユーザはいずれも，他ユーザへの積極的な足的に発信するものの，当該話題の周辺分野を専門とするユー

情報発信を行っている，当該話題における専門家的なユーザでザであること，役割を C だと推定されるユーザは，情報収集あった．一方，役割 B を割り当てられたユーザはいずれも当該を目的とする傾向が強いことが示唆された．このような結果よの話題についての情報も発信するものの，専門とする話題は当り，提案法により，特定の話題において特徴的な役割を果たし

該話題の周辺分野であるようなユーザであった．このような結ているユーザを抽出できることが示唆された．

果から，定性的にではあるが，提案手法により，特定の話題に

今後の展望としては，提案法による役割の推定が妥当である

おいて特徴的な役割を果たしているユーザを抽出できることがことを示すより進んだ評価手法や，ユーザのフォロワーとして示唆されたと考える．

の側面も考慮したモデルの高度化，改良が考えられる．

6. お わ り に謝

辞

本論文では，フォローリストにおける順序性に着目し，Twit-

本研究は JSPS 科研費 JP16H02904 の助成を受けたものです.

文

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