Twitter が ど の よ う に 成 長 し て き た の か，はじめにFacebook ネットワークなどの比較も織り交ぜて紹介していく。

近年，Twitter, Facebook, MySpace, LinkedInといったソーシャルネットワークサービス（SNS） が急速に普及し，私たちの生活に深く浸透してきた。これらのサービスは人と人をつなげるコミュニケーションツールとして大きな役割を大規模ソーシャル・ネットワークとしての Twitter
サービス概要果たすようになり，それと同時にそのコミュニテ

ここでは，Twitter のサービスとそこで構築さィ の あ り 方 も 多 様 化 し て き た。 た と え ば，れ る ネ ッ ト ワ ー ク に つ い て 簡 単 に 説 明 す る。

Facebook では，実名を使ったアカウント登録がTwitter とは，140 文字以内のショートメッセー行われ，実生活における友人・知人とのネットワジ（“ツイート”）を投稿できるマイクロブログサークが作られる。Twitter では，ハンドルネームービスである。このツイートは投稿者のタイムラを使ったアカウント登録が行われ，ユーザの興味インに保存され，ユーザはこの投稿者のタイムラや関心のある人とのネットワークが作られる。まインをいつでも閲覧することができる。また，タた，MySpace では，音楽を中心としたサービス

レントやアーティストなどの気に入った投稿者がが展開され，同じ趣味をもった人々の間でネットいれば，その投稿者を“フォロー”することによワークが作られる。って，自身のタイムラインにそのツイートを表示

このようなネットワークを解析することで，多することができるようになる。Twitter ではこの様なコミュニティがそれぞれどのような性質や構フォロー機能によって，図 1 のように，たくさん造をもっているかが理解できる。しかし，最近でのユーザをフォロー関係で結んだ巨大なネットワは，ユーザの増加に伴うネットワークの成長とデークが作られていく。なお，本稿では便宜上，フータの巨大化により，データの取得や解析に大きォロー関係の定義として，A が B をフォローしなコストがかかり，手軽に扱うことができなくなているとき，A を B の“フォロワー”，B を A のってきている。私たちは，このような巨大化する“フレンド”と呼ぶことにする。

データに対して，スパコンなどの高性能計算機を用いることで，大規模なネットワークの解析を行っている。

大規模な Twitter ネットワークの収集
Twitter で は， ク ラ イ ア ン ト 用 に Twitter

本稿では，2012 年 10 月，ユーザ数が 4.7 億人

REST API（https://dev.twitter.com/docs/api） がに達する Twitter の実ネットワークのデータ収集提供されている。この REST API を利用すると，から，東京工業大学のスーパコンピュータ（以下，Twitter ユーザのアカウント情報やフォロー関係スパコン）TSUBAME 2.0 を用いた解析までを紹などを収集することができる。そこで私たちは，介する。また，ネットワーク成長という観点から，2012 年 8 月から 10 月にかけて REST API（v1.0）

98

社会と調査（2014 年 3 月）

圧縮状態で 91 GB と 231 GB に達する。
A（1）

（2）

なお，本稿では Twitter Rest API を簡単に利B用 す る た め，Java 実 装 の Twitter4J（http://（3）使用している。Java 以外にも Python などでパッC（1）A が B をフォローしている（2）A が C をフォローしている（3）B と C は互いにフォローしている

図1

フォロー関係による Twitter のネットワーク

twitter4j.org/ja/index.html） というライブラリをケージされたものも公開されているので，関心のある方は是非参考にしていただきたい。

Twitter の成長
私たちは第 2 節で収集した 4.7 億人のアカウン
ト情報を利用し，ユーザ数の観点から Twitter のを用いた自動収集（クロール）を行い，ユーザのネットワークがどのように成長してきたのか調査

アカウント情報とユーザのフォロワー・フレンドした。この調査では，東京工業大学のスパコン情報の 2 種類のデータを収集した。アカウント情TSUBAME 2.0 上 で Apache Hadoop（http://報は，ユーザ ID，ユーザネーム，自己紹介文，hadoop.apache.org/） という大規模データの分散アカウント作成日，地域，タイムゾーンなどのプ処理に特化した処理基盤を用いることで高速に集ロフィール情報である。フォロワー・フレンド情計を行った。ユーザのアカウント情報（91 GB）

報とは，ユーザのフォロワーとフレンドの ID のを入力データとし，計算機 4 台による並列計算でリストである。これらのデータを集めるにあたり，およそ 30 分をかけて結果を算出した。

私たちは以下の手順でクロールを行った。

まず，Twitter のサービスが開始された 2006

まず初めに，レディー・ガガ（@lady_gaga）や年 6 月から 12 年 9 月までのユーザ数の変化を追オバマ大統領（@BarackObama）といったフォロってみる。図 2 は，ユーザのアカウント情報に含ワー数の最も多いトップ 1,000 のユーザをターゲまれるアカウント作成日をもとに，ユーザ増加数ットにする。このトップ 1,000 のユーザに対し，を月別に集計したものを示している。

REST API を用いることでアカウント情報とフ

この図をみると，2008 年末までは大きな変化ォロワー・フレンド情報を取得する。そして，フがみられないが，09 年の 1 月以降から，急激にォロワー・フレンド情報を基に，トップ 1,000 のユーザ数が伸びていることがわかる。しかし，こフォロワーすべてを新しいターゲットとし，アカの増加数の伸びは安定したものではなく，2009

ウント情報とフォロワー・フレンド情報を取得す

年，10 年，11 年，12 年にやや波があるようにみる。以下，この作業を繰り返すことで，フォローえる。私たちはこの変化について，世界各地で関係をたどってたくさんのユーザ情報を収集する。

Twitter の流行に時間差があったのではないかと私たちはこの作業を 28 回繰り返したところで，考え，さらにユーザのアカウント情報（“タイム新しく取得できるユーザ数が 100 以下となったたゾーン”） から地域別に分類を行い，変化を追っめ，3 ヵ月に及ぶクロールを終了した。こうして，た（図 3）。

約 4.7 億ユーザのアカウント情報と 300 億のフォ・1

図 3 をみると，まず 2008 年から北米（アメリカ，ロー関係から構成されるフォロワー・フレンドネカナダ）で徐々にユーザが増え始め，2009 年初め

ッ ト ワ ー ク を 収 集 す る こ と に 成 功 し た。 過 去に爆発的に増加している。北米に続いて，ヨーロ2009 年にも，同様の手法（Kwak et al., 2009） でッパ・中南米，やや遅れて，アジアでユーザ数が約 4,200 万ユーザからなる Twitter のネットワー伸び始めていることがわかる。

クが収集されているが，本稿におけるネットワー

このグラフの特徴的な変化として，中南米でユクの規模は過去に例がないほど，大きなものとなーザ増加のピークが 2009 年，10 年，11 年と 3 回っている。なお，データサイズとしては，アカウにわたっていることが確認できる。これは，エクント情報とフォロワー・フレンド情報はそれぞれアドル，ブラジル，チリでのユーザ増減がほぼ同社会と調査（2014 年 3 月） 99

（人）20,000,000
18,000,000
16,000,000

ユーザ増加数（月間）14,000,000
12,000,000
10,000,000
8,000,000
6,000,000
4,000,0002,000,000
1

47 10 1

2006 年

47 10 1

2007 年

図2

47 10 1

2008 年

47 10 1

2009 年

47 10 1

2010 年

47 10 1

2011 年

472012 年

Twitter のユーザ増加数の推移（人）
2,500,000

2,000,000

北米

中南米

ユーザ増加数︵月間︶

アジア
1,500,000

ヨーロッパ
オセアニア
アフリカ

1,000,000

500,0000

6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 82007 年2008 年2009 年

2010 年

2011 年

2012 年

図 3 ユーザ増加の地域別分類

じような波を描き，重なり合って現れたものであヨーロッパ各国でユーザが増え始めたため，ヨーる。また，アジアでも，2010 年 4 月，11 年 3 月，ロッパ全体として比較的安定した推移をみせてい12 年 3 月と 3 回のピークがあるが，前 2 回のピる。2012 年になると，2 月にオランダ，4 月にギークは日本におけるユーザの急激な増加が強く現リシャ，8 月に再びイギリスでユーザが急増した。

れたもので，3 回目のピークはタイとイラクでの

8 月のイギリスのユーザ増加は，2009 年ピーク時ユーザ数の伸びが重なり合って現れたものとなっの 2 倍近くにもなる。て い る。 ヨ ー ロ ッ パ に お い て は， イ ギ リ ス で

このように，ユーザ増加の推移を地域別に分類

2009 年初めにユーザが一時的に大きく増加した

したことで，完全ではないものの，各地域・国で後，オランダ・スペイン・ドイツ・ギリシャなど

Twitter がどのように流行してきたのかが判明し100社会と調査（2014 年 3 月）

た。中南米の例では一部の国に相関があるようトワークの隔たりを計算し，Facebook の隔たりな 振 る 舞 い も 観 測 さ れ る な ど， 世 界 各 国 で のと比較・検証した。

Twitter の流行時期が推移していく様子がみてと1． 実験環境れる。このことから，2006 年のサービス開始か隔たりの計算には，Facebook の解析（同上）ら 12 年にかけて，Twitter のネットワークの構でも用いられた Java 実装のネットワーク解析ラ造が大きく変化してきたと考えられる。以降の節

イ ブ ラ リ WebGraph（Boldi et al., 2011 ; http://では，このようなネットワーク構造の変化を捉えwebgraph.di.unimi.it/）を使用している。このライるべく，2009 年と 12 年の Twitter ネットワークブラリを用いることで，隔たりの近似値を高速にの性質を比較していく。

求められるほか，ネットワークの直径の下限値も同時に求めることができる。なお，直径とは，隔ネットワーク解析

たりが任意の 2 点間の最短距離の平均値であるのに対し，任意の 2 点間の最短距離の最大値となる。

隔 た り

また，本実験における Twitter のデータは 4.7億ユーザと非常に規模が大きいため，東京工業大ネットワークの性質を調べる指標として，人と学のスパコン TSUBAME 2.0 のなかで最も大き人の間の距離を測る“隔たり”がある。隔たりにい 512 GB のメモリを載せた計算機 1 台を使用し関する研究としては，1967 年に心理学者のスタた。入力データは，2009 年時点の 4100 万ユー

ンレー・ミルグラムらが行ったスモールワールド

ザ・15 億フォローからなるネットワークと，12実験（Milgram et al., 1969） が有名である。彼ら

年時点の 4.7 億ユーザ・300 億フォローからなるの実験では，無作為に選んだ人からある特定の人ネットワークデータである。

への手紙を人づてに届けてもらい，手紙が届くま

2． 結果と考察

でに何人の人を介したかを調べることで，ネット私たちは，2009 年と 12 年の Twitter ネットワワークの隔たりを検証した。彼らはこの実験から，ークそれぞれにおいて，WebGraph よる計算試

手紙が届くまでに平均 5.8 人の知人を仲介したと行を 4 回行い，その平均値をとることで隔たりをいう結果を得たが，現在ではこの実験結果を裏づ算出した。1 回の試行には最大で 14 時間を要しけとし，世界の人々は 6 人の知人を介してつながたが，これによって，2009 年のネットワークでっている“6 次の隔たり”仮説が SNS 上のネッ4.50，12 年のネットワークで 4.59 という結果がトワーク解析における下地となっている。

得られた。2009 年と 12 年で比較をすれば，12 年

また最近では，Facebook ユーザ 7 億人を対象

ではわずかに人と人の間の距離が遠くなったといとした解析（Backstrom et al., 2012） において，え る。 し か し な が ら，Facebook の 解 析 結 果 が4.74（仲介する知人は 3.74）の隔たりが発表され大4.74 という“6 次の隔たり”よりも小さい値であきな話題となった。Facebook におけるネットワったのに対し，Twitter が 4.59 というさらに小さークは，実名登録というサービスの形態上，実世い値となったのは驚きである。この理由としては，界の知人のネットワークにかなり近いものになっFacebook があくまで実世界の知人関係を主としていると考えられが，“6 次の隔たり”仮説よりてネットワークであるのに対し，Twitter は実世もはるかに値が小さい。

界では関係をもてないようなアーティストやタレ

本稿では，Twitter のネットワークを対象に解ントといったリンク数の高い有名人とフォロー関析を行っているが，では Twitter のネットワーク係をもつことができるため，そのような有名人をと Facebook のネットワークではどのような違い仲介として，人と人の間の距離がさらに短くなっがあるのか，非常に興味深い。Twitter の場合，たと推測される。

ハンドルネームによる登録で，興味のある人を誰また，直径については，2009 年で 25，12 年にでもフォローできるため，Facebook とはネット71 という結果を得た。3 年間で直径が大きくなっワークの性質が大きく異なってくると考えられる。

た理由としては，第 3 節で述べたように，2009

そこで私たちは，2009 年と 12 年の Twitter ネッ

年の時点で Twitter が北米を中心としたサービス
社会と調査（2014 年 3 月） 101

であったのに対し，12 年には世界各地で Twitterのか十分に理解できていない側面がある。その一の利用者が増え，ユーザの関心や言語に壁ができ方，社会学者にとっては，大規模データの扱いはたことが理由として考えられる。

敷居が高く，独自に解析を進めるのは難しいのではないだろうか。

相 互 性

海外ではこのような課題に対し，日々巨大化すネットワークの相互性とは有向グラフ特有の指るデータに対応するため，社会学者と計算機科学標で，相互フォローの関係がネットワーク中にど者の協調研究が盛んに行われるようになってきての 程 度 存 在 し て い る の か を 示 す も の で あ る。

いる。今後，国内においても，このような動きをFlickr（Cha et al., 2009）や Yahoo! 360（Kumar et

活発にしていくことが求められると私たちは考えal., 2006） におけるネットワークの相互性は，そている。

れぞれ 68％ , 84％ と報告されており，友人やコミュニティとしての SNS の性質が大きく表れているが，Twitter では実際はどのような性質を示すのか。
今回，私たちが収集した Twitter の実ネットワークを用いて相互性の解析を行ったところ，2009
年のネットワークで 22.1％ の相互性（Kwak etal., 2xxx）であったのに対し，12 年のネットワー

ク で は 19.5％ と い う 結 果 を 得 た。Flickr やYahoo! 360 と比べ Twitter の相互性はかなり低いことがわかるが，これは Twitter がコミュニテ
ィベースの SNS というよりも，ツイートによる情報の流通を主としたマイクロブログサービスとし て の SNS で あ る か ら と 考 え ら れ る。 ま た，2009 年から 12 年にかけて相互性が低下した点については，Twitter が世界的に広まったことが要因の 1 つだと私たちは推測している。第 3 節で示したように，2009 年時点では北米を中心としたサービスであったが，時間経過とともに様々な地域のユーザに使われるようになったことで，ユーザの間にある関心や習慣，言語といったギャップがいっそう大きくなったことによると考えられる。

ウントが多い。ここでは設定が有効な 1.3 億のユーザから算出している。
文献
Backstrom, L. et al., 2012, “Four Degrees of Separation,” in ACM Web Science 2012 : Conference Pro︲ceedings, ACM Press, 45─54.
Boldi, P. et al., 2011, “HyperANF : Approximating theneighbourhood function of very large graphs on abudget,” in Proceedings of the 20th International
Conference on World Wide Web, ACM, 625─34.
Cha, M. et al., 2009 “Ameasurement-drivenanalysis ofinformation propagation in the Flickr social network,” in Proceedings of the 18th International Con︲ference on World Wide Web, ACM.
Kumar, R. et al., 2006, “Structure and evolution of onlinesocial networks,” in Proceedings of the 12th ACM
SIGKDD International Conference on Knowledge
Discovery and Data Mining, ACM.
Kwak, H. et al., 2009, “What is Twitter, a social network or a news media?,” in Proceedings of the 19thInternational Conference on World Wide Web, ACM.
small world problem,” Sociometry, 32（4）: 425─43.

本稿では，Twitter Rest API を用いたデータ
収集とスパコン上での大規模なネットワーク解析により，Twitter が世界的にどのように広まっていったのか，また，ソーシャルネットワークとしての性質として隔たりや相互性がどのように変化したのかを紹介した。
しかしながら，私たち計算機科学者にとっては，このような大規模データを解析することができても，社会学的にどのような価値に結びつけられる
社会と調査

タイムゾーンはデフォルトで“null”や“Hawaii”に設定されるため，地域の分類に利用できないアカ

Milgram, S. et al., 1969, “An experimental study of the

ま と め

102

注・1

（2014 年 3 月）

参照 URL
WebGraph（http://webgraph.di.unimi.it/）.
Apache Hadoop（http://hadoop.apache.org/）.
Twitter REST API（https://dev.twitter.com/docs/api）.
Twitter4J（http://twitter4j.org/ja/index.html）.