DEIM Forum 2017 D1-3

Twitter における興味トピックの変遷に基づくアンフォロー予測
中地 祥剛†

田島 敬史††† 京都大学工学部情報学科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †nakaji@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp, ††tajima@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし Twitter というソーシャルネットワーク上では日々フォロー，アンフォローといったユーザー関係グラフの更新が頻繁に行われている．基本的に一般のユーザーのフォロー，アンフォローについては自由意志で行われるべきであるが，プロモーションアカウントのように，フォローされていることに価値があるアカウントというのも存在する．今回はそのようなアカウントの運用のために，現在の各フォロワーについてアンフォローのされやすさを測るための指標について分析を行った．フォローという行為の予測については先行研究が幾つか存在するが，アンフォローの予測については先行研究は少ない．本論文では，あるユーザーとそのフォロワーについて LDA アルゴリズムを用いたつぶやきのトピック抽出による興味対象の分析を一定期間ごとに行うことによって興味範囲のすれ違いを検出し，それを利用したアンフォロー予測のための指標の提案を行う．
キーワード マイクロブログ,LDA, トピック抽出

1. は じ め に
今日の多くのインターネットユーザーにとっては，ニュースサイトなどの web サイトからの情報だけでなく，様々なソーシャルネットワークサービス（以下 SNS）上で繋がっているユーザーからの情報が重要になっている．

Twitter はその中でも特に人気のある SNS である．他の SNSと比較した際の Twitter の顕著な特徴として，ユーザー同士のにとってはどのようにすればフォロワーを獲得できるのかということや，獲得したフォロワーにアンフォローされないにはどのような振る舞いをすれば良いかということは十分に考慮の対象になる．
そこで，本論文ではそのようなアカウントの運営を支援するための技術として，プロモーションを目的とするアカウントの各フォロワーのうち，アンフォローする可能性が高いものを推定する手法を提案する．

関係を表すグラフが有向グラフである（すなわち，ユーザ間の上述のように本論文で提案する手法はプロモーションを目的関係が必ずしも双方向ではない）ことがあげられる．他の有名とするアカウントに適用することを想定しているため，本論な SNS としては Facebook があるが，そのユーザーグラフは文では，アンフォローの中でも特につぶやきの内容について興無向グラフ（すなわち，ユーザ間の関係が必ず双方向）であり，味があるという目的で成立しているフォローについて扱う．論

申請相手に承認されない限りユーザーがつながることは出来な

文 [?] では，Twitter におけるフォロー関係を「個人に対するい．それとは違い，Twitter は対象の許可がなくとも一方的に興味の有無」，「ツイートの内容に対する興味の有無」「相互コ関係を構築し，また解除することができる．その為，ユーザーミュニケーションの有無」という三つの軸によって分類していは日々自由に色々な人間を選んでフォロー，アンフォロー（フォる．この内，個人に対する興味を持つフォロー関係は，友人同ローを解除することをそう呼称する）することが出来，結果と士であるか有名人とそのファンである場合が多い．友人同士のして色濃くユーザーの指向がフォローユーザーに出ると考えら場合は，実世界でも直接交流があることが多く，これらのフォれる．

ロワーのアンフォローについては，Twittter を離れた現実世界

当然，ユーザーはユーザーをフォローすることもあれば，そのつながりや，それに付随する出来事について考慮する必要がのフォローを解除することもある．ここでアンフォローとはあるため，Twitter 上でのアクションから類推することは難しフォローと比較してかなりコストの高い行為であると考えられい．また，芸能人とそのファンの場合も，Twitter 上の情報だる．何故なら一般にフォローした人間をアンフォローするのはけからアンフォローを予測することは難しい．そのため，今回容易だが，アンフォローした人間を再び探し出し，フォローすは情報発信を行っているユーザと，その「ツイートの内容に対ることは高コストな行動であるからである．そのため，アンする興味」によりフォローをしているフォロワーとの間のアンフォローにはフォローより明確な理由が存在すると考えられる．

フォローについて考える．

反面，情報を発信する側から見たときには，どれだけの人間

本論文で提案する手法ではあるユーザーとそのユーザーがからフォローされているか，アンフォローされていないか，とフォローしている全ユーザーの一年間のツイートを一定期間いうことを考えることは重要である．Twitter が情報発信の場ごとに分割した後，LDA 手法を用いてトピック抽出して分析としての価値を獲得しつつある現在では，プロモーションの場することで，興味トピックのすれ違いにより生じるアンフォとしての価値もまた高まってきており，そのようなアカウントローを予測する．手法の概要は以下の通りである．分析対象

となるユーザーを U として，そのユーザーが一年前の時点でTwitter がコミュニケーションツールと情報発信ツールというフォローしているユーザーを U f i,U f ii……とする．次に U と両方の側面を合わせもつメディアであつことからユーザーの利U f i,U f ii……と分析対象ユーザーの過去一年分のツイートを用目的やグラフのエッジについても従来の web ページのリンク取得して，およそ三か月ごとの四つのシーズンに分ける，そののつながりにはなかった意図が含まれるようになったというこ三か月ごとの全員のツイートを LDA にかけてトピックを抽出とだと考えられる．従来の Web ページのリンク関係と Twitterし，各ユーザの各シーズンについて，そのユーザが各トピックのユーザーグラフ関係の類似性に着目して，ユーザーの価値をについてツイートする確率を求める．そして，各シーズンにお計測する研究もある．

けるユーザー U の全トピック上の確率の分布と各 U f i の全ト続いて本論文の関連研究として，Twitter 上のアンフォローピック上の確率の分布とを比較することで，各 U f i がアンフォについての先行研究及び，ツイートからユーザーの興味範囲をローしそうかどうかを推定する．

分析する論文を紹介する．

提案手法の性能を評価するため，現在 500 人程度のユーザー

まず Twitter 上のアンフォローについて言及した論文にはをフォローしており，直近一か月内でつぶやきが存在するユー以下の様なものがある．Kwak ら [?] は 120 万人の韓国語ユー

ザをランダムに 5 人選び，収集した．これらのユーザーについザーを 51 日間観測し，アンフォローに関連するユーザーの情て，一年前の時点の Twitter の日本語圏ユーザーのフォロー，報として関係の相互性（互いにフォローをしているかどうか），フォロワー関係を表現したグラフを用い，一年前の時点でフォフォローしてからの経過期間，フォローした人間の情報発信性，ローしているアカウントをすべて収集，現在のフォロイーと比フォロー，フォロワーの重複性などがフォロー関係を強固さを較し，この一年でアンフォローされたアカウントを収集した．

測る際の指標になることを発見したとした. また同論文で 22 人

また，その一年前のフォロイーと調査対象のユーザーの一年間の韓国人ユーザーに直接インタビューを行い，興味のない話題のツイートをリツイートを含めすべて収集し, 形態素解析を用をつぶやくようになったりそのユーザーの個人的な話題をつぶいて名詞と動詞のみにした後およそ三ヶ月ずつの四期間に分割やくようになった場合にアンフォローをするという報告をしてしその期間内のつぶやきについて LDA アルゴリズムを用いている．この論文はアンフォローについて体系的な研究を行ったトピック抽出を行った．

最初の論文である．この論文のインタビューの結果からも，主2. 関 連 研 究にアンフォローはフォロー対象のつぶやきのトピックの比率によって行われることがわかる．

Twitter 上のユーザーのつながりなどについて言及した研究

また，Kawk らはよりアンフォローにフォーカスした研究 [?]については以下のようなものがある．小出ら [1] はユーザーのも行っており，これは先の論文より更にアンフォローに関係すフォローが一体どのような目的で行われているのかの特徴をる要素について詳しく調べている．ユーザーの構造的な要素，つかむために，他のインターネット上の交流メディアであるブ

例えばフォローしている人間とフォローされている人間の割合

ログサイトの読書関係とレビューサイトのお気に入り関係をや，自分をフォローしている人間をフォローし返しているかな

Twitter のフォローネットワークの構造と比較した．その結果，どや，ユーザーの行動，例えばお気に入り登録やリツイートをブログやレビューサイトでは比較的小規模な高コリンクグルーしたり，同じハッシュタグについてつぶやいたりしているかと

プ (コリンクとは，ノードの同士が相互につながっている割合いうことを変数に，どの要素がアンフォローに寄与するかを調を表す) が得られたのに対して，Twitter のフォローネットワーべたものになっている．このような定量的に調べられる変数をクでは大規模な高コリンクグループと小規模な低コリンクグ考慮した上で定性的に思えるような興味範囲の異なりについてループが混在していることを示した．低コリンクグループにはも本論文の手法を用いて，定量的に扱うことができれば，よりフォロワーとはつながろうという意思はない実世界での著名人

アンフォローの予測やそれ以外の分析についても有用となるとのアカウントが多く見られ，高コリンクグループは Twitter 上考えられる．

でのユーザー同士の交流においての情報発信や対話などを通じ加えて，トピック抽出やその周辺技術をを利用した Twitterて繋がっていたユーザーのグループであると分析している．

に対する研究についても紹介する．マイクロブログのトピックフォロー関係を分類するような関係には田中ら [2] の研究が同定については実に多くの研究が存在する．奥村 [3] は「マイある．一口に Twitter のユーザーと言っても各々異なる利用目クロブログマイニングの現在」というタイトルで現在のマイク的があり，あるユーザーがユーザーをフォローする際の理由もロブログマイニング研究についての人気のテーマの列挙，そのまた様々であるという考えに基づき，まずユーザーの Twitter

各テーマについて使用されている手法をまとめたサーベイ論の利用目的を大きく情報収集とコミュニケーションの 2 つのタ文である．その中のトピック判定を扱う章では LDA を用いてイプに分け，さらにフォローの意図をユーザー指向，内容指向，ユーザーをトピックの確率分布として表現し，KL 情報量やコ相互性の 3 つの軸に分類できるのではないかという仮説を立サイン類似度などを用いて類似度を計算する手法を挙げていて，分類している．ただし，この研究についてはユーザーの申る．これは本論文で用いたやり方でもある．他にも，ユーザー告をもとに分類を行っているので，自動分類の実現については自身が自らのツイートについて話題を表すタグ付けをすること今後の課題としている．このように，Twitter 上のユーザーグができる Twitter のハッシュタグ機能を教師情報として利用す

ラフの構造自体についても様々な研究がある．これにはやはりる Labeled LDA という LDA の拡張手法なども紹介されている．LDA は一連の単語の集まりを一つの文章として扱い，その文章集合にたいして統計的な処理を行うことでトピックを抽出する手法であるが，1tweet を 1 つの文章とするか，1user のtweet 全体を 1 つの文章して扱うかという二つのやり方が存在するとしている．

LDA とよく比較されるテキストマイニングの手法として，tf-idf 法が挙げられる．これは，トピック抽出というよりはある文章群を入力としてその文章群を象徴するような特徴語を抽出するための手法である．この手法を用いて Twitter を分析した論文もある．Hannon ら [?] は Twitter や Facebook のリア

図 1 トピックの全体的な傾向差に着目

ルタイム性に着目し，効率的なフォロー推薦のためのユーザープロファイリングのための手法として tf-idf 法を利用している．

を用いた興味のずれをアンフォロー値と定義し，それをどのよ

Hong [4] らは tf-idf 法や LDA 法などの手法などを用いた幾つうに定義するか，どのように扱うかということを説明する．

かの推薦手法が，実際にどれほどフォロイー推薦の役に立つの•アンフォロー値が時間とともに蓄積されていくモデルかということを比較している．現在のマイクロブログの文章に•

アンフォロー値のシーズンごとの変化率を考えるタイプ

対しての分析法としてはやはり，この tf-idf と LDA の二手法

これはアンフォロー値についての２つの考え方を表現したモデが主流であり，その上で細かなアレンジを加え，より精度を出ルである. 前者はトピックの不一致によるアンフォロー値が時間そうと試みている研究が見られる．

とともに蓄積されていき, ある閾値を超えたところでアンフォ

Sriram [5] らもツイートをトピックを用いて分類する研究をローが起こると捉えているモデルになっている.

発表しているが，Twitter のように短く散文的な文章を分類す

それに対して後者はアンフォロー値の変化率がアンフォロー

るのに Bag-of-words というドキュメントに単語が含まれていの大きな要因となっていると考えるモデルである. ある時期を堺るかのみを考える手法が有効かどうかを検証するものであった．に一気に興味対象の異なるツイートが増えた際にアンフォロー

Zhao ら [?] は Twitter が一つの投稿は 140 文字以内という制を決定するのではないかと考えるモデルになっている.

限があるために非常に短い文章が集まっているという特徴に対これらは, アンフォロー値の扱いについてのモデルである. こ応する Twitter に特化した Twitter-LDA 法を提案している. 実

れに加え, アンフォロー値自体をどのように定義するかについ際，一回の投稿に 140 文字制限があることもまた Twitter の大て今回以下のような手法を考えた.

きな特徴であり，このことを特徴を加味することによってより3. 1 全体の注目トピック傾向を考えるモデルトピック抽出の精度を上げる研究もこのようになされている．

これは注目しているトピックの全体の傾向が似通っているか

LDA を用いたツイート内容のトピック抽出については Marcoどうかがアンフォローを決定していると考えて, それを定量化

ら [6] の研究が詳しい．Marco らは機械学習の技術を用いて，することによりアンフォロー値とする考え方である (図 1). 具

ユーザーを「政治的所属」「民族」「特定の事業に対する相性」

体的には以下のような値を使用した.という全く異なる三つのトピックについてユーザー分類を試みるという研究を発表しており，この中で幾つかの LDA の発展的手法の成果について比較している．

3. 1. 1 同トピックについて順位の差分の絶対値の和
これはたとえば, ある期間について, ユーザー A のつぶやきをトピック数 5 で分類した後, そのトピックを出現確率の降順

北田ら [7] はコサイン類似度に基づいたトピック同士の類似でソートした配列が [4,1,2,5,3], そのユーザーがフォローしてい度を利用して関連するトピック同士を「トピック系列」というるユーザー B について [1,2,3,4,5] という配列が得られたとき,単位でまとめ，これを一定期間のツイートに適用した後時間的トピック 1 について |2 − 1| = 1，トピック 2 について |3 − 2| =変遷を可視化することで話題の変化についての理解を助けると

1, トピック 3 について |5 − 3| = 2, トピック 4 について |1 − 4|いう実験を行っている．実際に東日本大震災時につぶやかれた= 3, トピック 5 について |4 − 5| = 1 となり, それらを合計し約 3 億 6 千万ツイートのトピック遷移をこの手法を用いて可視

た 1+1+2+3+1 = 8 という値がスコアになる, という手法であ化したところ，「避難」「爆発」「自衛隊」などの現実の発生したる. これはトピックの重みを考えない, 傾向だけを比較する手法

出来事を表すようなトピックの特徴語が時系列に沿って検出さであると言える. つまり，ユーザーがあるユーザーのつぶやきれたことを報告している．

を見るときはつぶやきのトピックそのものの比率ではなく，そTwitter におけるトピック抽出やユーザー，ツイートの分類のユーザーが主にどのようなトピックを話すようになったかとの手法はそれ単体でも大きなテーマではあるが．今回はあくいう大まかな印象によってアンフォローを決定するのではないまで一つの手法として利用するにとどめ，トピック抽出がユーか仮設に基づくモデルである．以下手法 A と呼ぶ (図 2)．

ザーの興味範囲を反映するかの判定に用いることにする．

3. 実験の概要
今回の論文では予測手法を以下のように分類する．まず LDA

3. 1. 2 トピックの分布についての着目ユーザーからそのフォローしているユーザーについてのカルバック・ライブラー情報量
カルバック・ライブラー情報量 (以下 KL 情報量) とは２つの図2 手法

A
図 4 一部のトピックに着目

図3 手法

B
図5 手法

C

離散的な確率分布についての差異を表現する値である. 距離に近い概念であるが, 距離の公理を満たしていないので情報量とうユーザーについて, [トピック 1 が 0.2, トピック 2 が 0.3, ト呼ばれている.
この値は P と Q が離散確率分布である場合,P から Q の KL情報量は,DKL (P ||Q) =似度を表すスコアになるというモデルである. たとえば,A とい∑ピック 3 が 0.5],A がフォローしている B というユーザーについて [トピック 1 が 0.1, トピック 2 が 0.3, トピック 3 が 0.6]

P (i)log(P (i)/Q(i))

iという割合になっていた場合に, それぞれの同トピックの確率の積である 0.2*0.3=0.06,0.3*0.3=0.09,0.5*0.6=0.3 の内, 最大として定義されている. これを今回のケースに適用すると,である 0.3 が類似度になるという考え方である. この場合このユーザー A のトピックのスコアを正規化した配列について, ト値は「アンフォローのされにくさ」となるので, アンフォロー

ピック n の確率の値を An とすると,値とするには-1 をかけることにする. 以下手法 C と呼ぶ (図 5)．

各フォロワー f ∈ F ollowsA について,

DKL (A||f ) =∑3. 2. 2 対象ユーザーの最も興味あるトピックへの寄与度を類似度とする

A(i)log(A(i)/f (i))iと表現できる.
順位の差を計測する前述の手法 A との違いを説明する．手法

A はトピックの「順位」を重視する手法で，各トピックの量について重みは付いていない．一方今挙げた手法はトピックの比率の差を計測している．以下手法 B と呼ぶ (図 3)．

3. 2 特定のトピックに着目し, そのトピックへの寄与度を考えるモデル
前述のモデルが興味トピック全体の傾向の差を考えるモデルだったとすれば, 以下で挙げる評価方は, 一般的にユーザーは一つのトピックのためにユーザーをフォローしているという考えに基づくモデルである 4．

3. 2. 1 各トピックの確率分布の値の積の最大値を類似値とする
これはすなわち, フォローしている人間について, 一番共通してよくつぶやいているトピックがそのユーザーをフォローしている理由であるトピックであるという考えに基づいて, そのトピックについてどれだけつぶやいているかということの積を類

これはある意味最も単純なモデルである. すなわち, 基本的にユーザーは一つのトピックのためについてユーザーをフォローしているという考えに基づいて, 単にそのトピックの確率値の合計をスコアとする方法である. 実際，トピックごとに幾つかのアカウントを使い分け，一つのアカウントの中ではそのアカウントのトピックに関する情報しか発信しないという使用法をしているユーザーも一部いることがわかっている．そのようなユーザーの場合，その対象トピックのつぶやきの比率こそがもっとも重要な情報であり，それ以外のトピックについての情報についてはノイズになりうる可能性もある．以下手法 D と呼ぶ (図 6)．
今回の研究では最初のアンフォロー値の扱い方の 2 パターン* アンフォロー値の定義 4 パターンの敬 8 パターンについて結果のスコアを計測した後, その値でソートしたフォローユーザーのリストについて, アンフォロー数を縦軸とした AUC のスコアを用いて評価を行う. 例えば,500 人フォローしている中で一年後に 50 人のユーザーをアンフォローしていた場合, 無作為にアンフォローを予測して並べた場合およそ 10 人に一人一表3

蓄積モデル

変化率モデルユーザー 1

手法 B

手法 B

ユーザー 2

手法 A

手法 B

ユーザー 3

手法 C

手法 C

ユーザー 4

手法 C

手法 C

ユーザー 5

手法 D

手法 D

表4
図6 手法

D

表 1 アンフォロー値が時間とともに蓄積されていくモデル
基準スコア

手法 A

手法 B 手法 C 手法 D

各モデルについて最もスコアが出た手法

ユーザー

最もスコアが出たモデル，手法の組み合わせ

ユーザー

最もスコアが出たモデル

手法

基準スコアとの比率

ユーザー 1

変化率モデル

手法 B

1.25877ユーザー 2

変化率モデル

手法 B

1.38380ユーザー 3

蓄積モデル

手法 C

1.514619

ユーザー 4変化率モデル

手法 C

1.38992

ユーザー 5

蓄積モデル

手法 D

1.22899

ユーザー

フォロー数

アンフォローの数

ユーザー 1134

392613

2824

2280

2559

ユーザー 2

117

17

994.5

1180

1227

905

579

ユーザー 315296844155061036

680

ユーザー 4417

3625.5500458799363

ユーザー 541451035

784

948

826

1272

ユーザー

フォロー数

アンフォローの数

ユーザー 1120382280

2870

192922871529

ユーザー 210117858.5

1189

1126

946

630

ユーザー 31416423

351

251

600

466

アが出る手法は 4/5 のケースで変わらなかったことから，アンユーザー 4377

3565.5

586

571

786

451

ユーザー 5391

4782

786

832

753

867

フォロー予測において支配的なのはアンフォロー値をいかに扱

1640

5. 考

表 2 アンフォロー値の変化率を見るモデル
基準スコア

手法 A察

手法 B 手法 C 手法 D

まず，二つのモデルについては，モデルを変えても最もスコうかということよりアンフォロー値の定義ということがわかっ定の割合でアンフォローが出現すると考え, 基準となるスコアは 50 * 500 /2 = 12500 となる. これよりも予測が優れていた
場合, アンフォローが初期に固まるはずなので, スコアは大きくなるはずである.
以上 2 つの計測モデルと 4 つのアンフォロー値定義手法の計

2 * 4 = 8 パターンにおいて検証を行った．

4. 実 験 結 果
以下が実験結果である. まず, 最初のデータとして, 実際につぶやきを計測できたフォローユーザーの数とアンフォローの数を列挙する. これは必ずしも一年前の時点でフォローしているアカウント, 一年間でアンフォローしたアカウントの全てにならないことに注意したい. というのも, 実際にはフォローされつ
つもこの一年間でまったくつぶやきを行っていなかったり，調査を開始した時点でアカウント情報を非公開にしているアカウントや, 消去されたアカウントについてはツイートを収集できないため, 分析対象に含めることが出来ないからである. 非公
開アカウントとのつながりは多くの場合，現実の人間関係の延長であることが多いと考えられるので，今回の予測の対象とした情報源的な価値を見出しているフォローについてのアンフォローに対しては大きく影響が無いと考える．また，変化率を考える手法については，一部連続した期間をまたいでつぶやいていないユーザーについてはデータを計測できなかったので（たとえば一定期間の間つぶやいていなかったりなど）さらに調査対象ユーザーが少なくなっている．
結果として，各ユーザーについて最もスコアが出た手法は以下のようになった．

た．手法間の比較では手法 B と手法 C が同数で最もスコアが出る手法となった．この二つの手法は二つのユーザー間のフォローに関与する興味トピックの差を全体の傾向で捉えるか，共通して最も興味のあるトピックのみで考えるというという手法であった．これは最初の手法の章で述べた通り，ユーザーのアカウントの利用法によってどちらの手法が有効かが変わってくると考えられる．すなわち，ユーザー C と D については単一のトピックのために Twitter を利用しているようなユーザーであり，逆にユーザー A,B については幾つかのトピック数についての銃砲を発信，収集するために Twitter を利用していると考えられる．また，多くの場合において手法 A と B のスコアはそこまで異なるものではないが，手法 C と D のスコアについては手法 C のスコアが大幅に大きくなっていることがわかる．
このことから，基本的に単一のトピックによってアンフォロー予測する際は，最も共通して興味を持っているトピックの興味度を見ることが有効だとわかった．
精度が基準スコアと比較して伸びてないケースについても考える．まず，手法 D についてはほとんどのケースにおいて基準スコアを下回っている．つまり多くのユーザーは，自らがもっとも多く発信しているトピックが必ずしも他者に求めているトピックではないということを示している．今回唯一手法 D が最も高いスコアを出したユーザー E については逆に自分が発信しているトピックについて言及が減ったユーザーについて敏感に反応しアンフォローするユーザーであったと考えられる．また同ユーザー E について，手法 C のスコアがあまり高く出ていないことから，このユーザー E が支持しているトピックについてはあまりフォローしている人間は言及していなかったということがいえる．手法 D についてはこのようにマイナートピックについて言及するユーザーについて敏感にフォロー，アンフォローを行うユーザーについてピンポイントで有効な手法だったと考えることができる．

6. 結論

本論文では Twitter におけるアンフォロー予測について，2ユーザー間の興味対象のすれ違いを LDA を用いたトピック抽出をした後，一定期間のつぶやきのトピックの内訳の確率を集計することで表現し，その値を用いてアンフォローが予測できるのではないかという仮設に基づき，その値を用いたアンフォロー値の幾つかの定義および，その集計法について幾つかのモデルを考案し，その組み合わせを一年間の集計したツイートについて実験し，AUC スコアを計測することによって手法の有効性を比較した．その結果，集計法については各期間の変化率を見るモデルが，手法についてはトピックの順位の差分を集計する手法と掛け合わせて最も確率が高くなるトピックの確率を集計する手法が有効だとわかった．
今後の課題について述べる．まず，本研究のデータ数においては十分だったとは言えないので，もっと多くのユーザーについて調査することが課題である．また，今回アンフォローを情報源の意味を持つフォローに対して起こるものと考えて実験したが，勿論それ以外にもアンフォローの要因はいくつか考えうる．他のアンフォロー要因についても推測し，それぞれにおいて評価，予測できる手法を考案し，今回の実験と組み合わせることにより，より精度の高いアンフォロー予測が可能になると考えられる．
また，実験手法についてもいくつか課題は残った．今回の大元の目的はトピック抽出を用いてアンフォローを予測できるかという仮説の検証であったために，トピック抽出に使用する手法については単純に LDA を用いたが，より高度な精度を求めるなら，アンフォロー値の計算方法を今回高いスコアを出した
手法 A や手法 C に固定して，トピック抽出の手法を比較するという実験も必要である．トピック数についても議論の余地がある．
また，今回は RT を含むツイートのみをトピック抽出の対象としたが，Twitter には他にも好感を覚えたツイートをブックマークすることができる「お気に入り」機能が存在することを考えて，お気に入りされたツイートについても分析対象に加えるなどの工夫も考えられる．また RT やお気に入りについては，ユーザー間での使用感が分かれるリアクションであると考えられるため，これらの行動についてユーザーごとに適切な重みをつけることができれば，よりユーザーの興味を高精度で抽出できるのではないかと考える．

謝辞本研究は JSPS 科研費 16K12430 の助成を受けたものです

文献[1] 小出明弘, 斉藤和巳, 風間一洋, 鳥海不二夫: ネットワーク分析による Twitter ユーザーのフォロー形成に関する一考察, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） pp 164-173 (2013).

[2] 田中淳史, 田島敬史: Twitter のフォロー関係のユーザの意図に基づく分類, DEIM Forum 2010 F5-1(2010).
[3] 奥村学: マイクロブログマイニングの現在, 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション pp 19-24(2012).
[4] Hong, . and Davison, B. D.(eds.): Empirical Study of Topic
Modeling in Twitter ,SOMA ’10 Proceedings of the First
Workshop on Social Media Analytics. pp 80-88 (2010).
[5] Sriram, B.(ed.): SHORT TEXT CLASSIFICATION IN
TWITTER TO IMPROVE INFORMATION FILTERING.,SIGIR ’10 Proceedings of the 33rd international ACM
SIGIR conference on Research and development in information retrieval pp 841-842 (2010).
[6] Pennacchiotti, M. and Popescu, A.-M.(eds.): A Machine
Learning Approach to Twitter User Classificaion.,the Fifth
International AAAI Conference on Weblogs and Social Media pp 281-288 (2011).
[7] 北田剛士, 風間一洋, 榊剛史, 鳥海不二夫, 栗原聡, 篠田孝祐, 野田五十樹, 斉藤和己: Twitter のトピック変遷の可視化法の提案(2015), DEIM Forum 2015 E2-6.