男1絲氏4‑2 (課程博士(和文))2021年
情報・知能工学専攻
氏名

学1余吾番i号'

第 143369 号

指導教員

1月

梅村、恭司

北崎充晃

8日

廣中詩織

論文内容の要旨(博士)
博士学位論文名

居住地推定法に基づいたソーシャルグラフに関わるプロパティの分析(要旨 1,200字程度)
人問社会では、似た属性を持つ人とのつながりを持ちやすいことが知られている。ソーシャルメディアが広く使われるようになり、人々の行動がソーシャルメディアを通じて循見測できるようになってきた。多くの人々に利用されているソーシャルメディアは、現実の社会を鶴賊則し分析するために利用される。様々な分析をする際にはユーザ属性が利用されるが、一部のユーザ属性は欠損していることが多いため、他の情報から推定する必要がある。ソーシャルグラフはソーシャ
ルメディア上のユーザ問の関係をもとに構築することができるが、このとき似た属性を持つユーザ同士のつながりをもとにしたソーシャルグラフを用いると、居住地などのユーザ属性を推定することができる。

ソーシャルグラフは現実の社会を反映していると考えられるが、ソーシャルグラフの性質は明らかではないため、実際のデータをもとにソーシャルグラフの性質を調べるアプローチが必要である。ソーシャルグラフを用いた居住地推定では、ソーシャルグラフの持つ性質により推定性能が変化する。本論文では、ユーザ属性とソーシャルグラフとの関係に着目し、居住地推定を通じてソーシャノレグラフのプロパティを分析する。
ソーシャノレメ ブ イア上でのユーザ問の関係には多くの種類があることから、居住地推定に適したユーザ問の関係の特定に取り組んだ。その結果、居住地推定に用いるソーシャルグラフを構築するために利用するユーザ問の関係について、向きを考慮することで推定性能が向上することを明らかにした。

ソーシャルグラフ上において、ユーザに紐付いている居住地ラベルがグラフ上でどのように分布しているかは、ラベルをどのように伝搬させていくと推定がうまくいくかに関係している。そこで、ソーシャルグラフを構成するノードが持つ居住地ラベルがどのような分布をしているのかを分析した。その結果、88%のユーザは同じラベルを持つユーザが1ホップ以内に存在することを明らかにした。

ソーシャルグラフはユーザが他者と交流する過程で構築されていくものであるため、ソーシャ
ルグラフの形状に関わるプロパテオは、ユーザの特徴と関係していると考えられる。そこで、居住地推定が困難なユーザの持つノードのプロパティである、プロフィール属性を分析した。分析に使用した属性は、ユーザ名や自己紹介文などプロフィールのテキストの文字数、グラフの次数に関連するフォロー数、フォロワ一数、フォロー/フォロワ一比、アクティビティを示すいいね数、総ツイート数、 1日あたりのツイート数、公開りストに入れられている数、アカウント作成日からの日数である。また、他ユーザとつながっている度合いを測る中心性も、ノードのプロパテイであるため、中心性にっいても分析した。分析には、ソーシャルグラフの次数、 pa号eRank、 HITSのAuthority と Hub を用いた。
本論文では、日本のTwitterユーザによるソーシャルグラフの性質についての発見をまとめた。
本論文は日本周辺で投稿された1年分の位置情報付きツイート140,飾5,妬2件をもとに大規模な分析をおこなったものである。

別紙41 (課程博士(英文))Date of submission (month day, year)Departmentof computer
StudenHDNumber

Science and En晉ineering

PP11Cant's name

Janualy 8,2021

KyoJl umemura

D143369
Supervisors

Mich北eru K北azaki

ShioriHironaka

Abst"act (Docto"
Title ofThesis

Analysis ofsocial Graph properties for Home Location Estimation

Approx.80o words
People tend to interact with others who have similar attributes. social media, which is
Widely used worldwide, can be used to analyze real、world social behaviors. users' attributes
are used in the analysis; however, because certain user attributes are not open to the public,
it is necessary to estimate them usin曾 other sources of information. A social graph isConstructed based on the relationships amon曾 Users on social media. As we use the socialgraph based on the relationships among users with similar attributes, we can estimate user
attributes such as home location.

While a social graph is considered to reflect the real world, the properties of the social
牙raph are not clearly known. These properties need to be analyzed using data that represent
the real world. The P田'formance of social graph'based home location estimation varies based
On socia1 曾raph properties.1n this thesis, we analyzed socia1 今raph properties using home
10cation estimation, which is based on user attributes and social graphs.
There are several types of relationships between use鵄 on social media, however theestimation performance of each relationship is unclear. Therefore, we conducted a study toidentify the relationship between users, which is helpfulfor home location estimation. BasedOn the results, we observed that the estimation performance can be improved by considerin牙
the direction of the relationships.
The distribution of the location labels associated with the users on the socia1 曾raph isrelated to the success ratio of the estimation, and we analyzed the distribution of home
10cations on the social graph. From the results,北 Was observed that 88% ofthe users had theSame home location W北hin one hop (friends and friends of friends).
A socia1 套raph is constructed while interactin宮 With others, and its properties are re]ated toUser characteristics. X入le analyzed users whose home locations were difficU此 to estimate. X入lefocused on the user profile attributes, which is a subset ofthe socia1 宮raph properties, and weanalyzed the relationship between the de牙ree of difficuHy of estimation and user profile
attributes. X入le employed the f0110win曾 Profile attributes:1en音th of the profile text, such asname or description; attributes related to the degree of the 曾raph, such as the number off0110win牙S and f0110wers or f0110w ratio; and activity measures, such as the number of likes,

avera牙e number oftweets per day, number oflists, or number of days since the account wasCreated. X入le also conducted an analysis using centrality, which measures the connectivity of
Other users. we employed the f0110wing centralities: the in、/out、de宮ree centrality, pageRank,and Authority and Hub scores ofthe HITs a1套orithm.
In this thesis, we summarize our findin套S on the properties of the Twitter socia1 宮raph.
This was a lar牙e、scale analysis based on 140,055,452 牙eo'ta曾曾ed tweets posted throU牙houtJapan in 2014.