DEIM Forum 2014 B2-2

SNS の投稿内容に含まれる地域情報を用いたアカウント到達可能性算出
モデルの検討吉國 綺乃†

渡辺知恵美††

小林 一郎†† お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科 〒 112-0012 東京都文京区大塚２丁目１−１†† 筑波大学システム情報系情報工学域 〒 305-8577 茨城県つくば市天王台 1-1-1
E-mail: †{yoshikuni.ayano,koba}@is.ocha.ac.jp, ††chiemi@cs.tsukuba.ac.jp
あらまし

近年，ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）の利用において自身が投稿した内容やプロファイル

がどの程度のプライバシリスクになっているかを把握する必要性が増している．我々は SNS におけるプライバシリス
クの提示指標として，アカウント到達可能性を定義している．アカウント到達可能性は，攻撃者が利用者の既知のアカウントから別のアカウントを見つけ出す可能性を表す．本論文ではアカウント到達可能性を求める具体的な手法のひとつとして，SNS の投稿内容に含まれる地域情報をもとにアカウント到達可能性算出モデルを検討する．
キーワード

1. 背

ソーシャルネットワーキングサービス，プライバシ，Web景

近年ソーシャルネットワーキングサービス ( 以下 SNS とする ) の普及により，世界中で利用者が増えている．主流である（注 1）

し， Tweet を追跡することでリアルタイムで対象ユーザを見つけ出している．実際に見つけられた利用者は，全く知らない
人に個人が特定されてしまうと考えてはおらず．Twitter の利用者がいかに安易に地域情報を公開しているかがわかる．

のアクティブユーザは 11 億人を超え，日本国内

このように SNS の利用において個人情報が取得することをだけでも 2013 年 6 月現在で 2200 万人を超えている [7] ．また防ぐためにも，自身が投稿した内容やプロファイルがどの程度

主流 SNS の一つである Twitter（注 2） のアクティブユーザは月のプライバシリスクになっているかを把握する必要性が増して

間 2 億 1800 万人を超えている [8] ．利用者は友人や知人，同いる．我々は SNS におけるプライバシリスクの提示指標としじ趣味を持つ他者とのコミュニケーション，またオンラインのて，アカウント到達可能性 [1] を定義している．本論文ではアカ

ゲームなどをするために SNS を利用している．SNS ではプロ

ウント到達可能性を求める具体的な手法のひとつとして，SNS

フィールの公開，日記やショートメッセージの投稿，またチャッの投稿内容に含まれる地域情報をもとにアカウント到達可能性

トのやり取りなど，さまざまな方法でコミュニケーションをと算出モデルを検討する．

Facebook

ることができる．しかしながら一方では SNS でのトラブルが本論文は，2 節でアカウント到達可能性の定義とモデルの検原因となり，利用者の個人情報が取得されるという事例が発生討を行い， 3 節では地域情報に着目したアカウント到達可能性している．炎上事件が例に挙げられる．きっかけはさまざまで算出モデルの検討を行っている．4 節では地域情報に着目したあり，いつ，だれが，どのように被害にあうかはわからない．

アカウント到達可能性算出モデルの構築のための検証を 3 つ

SNS を利用している人は誰でも被害者になり得るのである．サ行っている．5 節はまとめであり， 6 節が関連研究となってイバーストーカーと呼ばれる攻撃者は，利用者が利用しているいる．

SNS の情報をもとに個人情報を多く取得しようとする．これらの個人情報は自身が気が付かないうちに，投稿内容やプロファ
イルに自身で公開していることが多い．サイバーストーカーは利用者が公開している情報の組み合わせで，多くの情報を取得していく．

SNS の利用者にとって取得されたくない情報の一つに，居住

2. アカウント到達可能性算出モデルの検討
2. 1 アカウント到達可能性
アカウント到達可能性 ( Account Reachability ) とは攻撃者が利用者の既知のアカウントから別のアカウントを見つけ出す可能性を表す．たとえば，ある利用者が二つの異なる SNS の地などの個人に関する地域情報があげられる．Twitter のつぶアカウント s1 ， s2 をそれぞれ持っているとする．また攻撃者

やきだけで個人が特定できるか調査した報告 [9] では，全く知は利用者の SNS アカウントのうち， s1 のみしか知らないとらない Twitter の利用者をその利用者の Tweet だけで本人をする．攻撃者は s1 の情報をもとにして，まだ知らないアカウ

見つけ出すことを実際に行っている．彼らはまず地域名で検索ントである s2 をさまざまな手法を通して見つけ出そうとする．

した結果上位に挙がってきた Twitter ユーザを対象ユーザとここで攻撃者は s1 のプロファイルや投稿内容から s1 のキー
ワードを抽出し，検索エンジンなどを用いて検索を行い，s2 に（注 1）：http://www.facebook.com（注 2）：https://twitter.com/

なりうるアカウントの候補を取得する手法をとったとする．このとき，取得した候補アカウントそれぞれと s1 から取得した

キーワードをもとに s1 との類似度をはかり， s2 が s1 のアカ実装される．先行研究 [1] では技術知識を持たない攻撃者でもでウントであると特定していく．この可能性がアカウント到達可

きる最もシンプルな方法として，GenQuery(s1 .prof, s1 .msg)

能性である．

では Profile に含まれる名前，所属をキーワードに検索エンジンで検索する実装を，Score(s1 , c) では検索エンジンのランキアカウント到達可能性

ングの逆数をとる類似度計算を採用した．

アカウント s1 から別のアカウント s2 を見つけ出す可能性は以下に表される．

GenQueries(s1 .prof, s1 .msg) :先行研究 [1] ではここで KeywordSearch(ks, engine) というAR(s1 → s2 ) = maxq⊂Q (AR(s1 , s2 , q))=関数を導入した．検索エンジン engine を用いてキーワード ks
を検索する関数である．アカウント s1 のプロファイルから名前，所属，誕生日といったキーワードを抽出する．それぞれのQ = GenQueries(s1 .prof, s1 .msg).

キーワードに対して，関数 KeywordSearch(ks, engine) を適

AR(s1 → s2 , q) =用する．この KeywordSearch をクエリとする．

Score(s1 , s2 )Score(s1 , c)c∈Cand(q)M atch(s2 , Cand(q)) ∗ ∑{M atch(s2 ) =1 if s2 ∈ Cand(q)0 elseScore(s1 , c) :検索エンジンを用いた検索の結果は，検索順位順に結果ページに出力される．これを用い Score を以下のように定義した．

.

ここで GenQueries (s1 .prof, s1 .msg) は s1 のプロファイ
ルや投稿内容から， s2 のアカウントを見つけ出すためのクエ

Score(s1 , c) =1
Rank(ks, c)Rank(ks, c) = {ks を検索した結果ページにおける c の順位 }リを生成する式である．Q は生成されたクエリの集合であり，

2. 2 アカウント到達可能性算出モデルの検討

Cand(q) はクエリ q で得られた s1 の別アカウントの候補アカ

先行研究ではプロファイルデータのみを用いたもっともシン

ウントの集合である．Score(s1 , c) は s1 と候補アカウント c

プルな攻撃モデルを採用したが，データ分析技術を用いることとの類似度を表す．

で，利用者の投稿履歴からも特徴的なキーワードを抽出し攻撃に利用することができる．GenQueries(s1 .prof, s1 .msg) とScore(s1 , c) を求める代表的な手法を以下の表に示す．
GenQueries(s1 .prof, s1 .msg)

Score(s1 , c)

プロファイルから生成

検索エンジンでのランキング

投稿内容から居住地を推測

検索エンジンでのランキング

投稿内容から特徴語を抽出

著者推定を利用し類似度を算出

表1

図1

アカウント到達可能性算出イメージ

GenQueries(s1 .prof, s1 .msg) と Score(s1 , c) の代表例

表に示す手法以外にも，さまざまな手法が考えられる．たとえば，友人関係を利用した方法も考えられる．文献 [3] では，異例をもとに，実際にアカウント到達可能性を求めてみる．攻なるソーシャルグラフ間で同一人物であるノードを推定する手

撃者は s1 のプロファイル情報をもとに，Q = q1 , q2 のクエリを法を提案している．同一人物のノードであるとわかっている 2生成する．これらのクエリはそれぞれ，{”keywords”を”検索つのソーシャルグラフの構造をトレーニングデータとして学習エンジン”を用いて検索する } といったクエリである．クエリを行い，未知のノード間の類似性の推定を行っていく．

q1 から c1 ， c2 ， c3 の候補アカウントが取得でき，それぞれまた投稿されるメッセージや写真にジオタグを付けている利s1 との類似度を 10，8，7 とする． c2 が s2 であるとすると，用者も多くいる．これらのジオタグ情報をもとに，利用者の居AR(s1 → s2 , q1 ) は 8/(10 + 8 + 7) = 0.32 となる．同様にクエ住地などを推定する手法も考えられる．

リ q2 から c1 ... c6 の候補アカウントが取得できたとする．それ

先行研究や表 1 に示している手法において Score の値は検ぞれ s1 との類似度が 30，2，2，1，1，0 であり， c1 が s2 であ索エンジンでの検索順位をもとに求めているが，より精度の高るとき， AR(s1 → s2 , q2 ) は 30/(30 + 2 + 2 + 1 + 1 + 0) = 0.83

い類似度を測るためには候補アカウントの属性を抽出し，対象となる．このように，それぞれのクエリで AR(s1 → s2 , q) をアカウントの属性との類似度を測ることが考えられる．代表

求め，最終的に AR(s1 → s2 ) を求める．この例の場合，アカウ

SNS である Twitter や Flickr のプロファイル記入欄は自由記

ント到達可能性は 2 つの値のうち大きい値である 0.83 となる．

述形式であり，機械的に利用者のプロファイル情報を抽出する

アカウント到達可能性を求めるために用いられるこれらの関ことは困難である．文献 [4] [5] では，自由記述形式のプロファ

数は，攻撃者が入手できるデータや利用できる技術に基づいて

イル欄や投稿内容，また友人関係から利用者の属性を抽出する

技術を提案している．

Score :

また著者推定を用いて類似度を測る手法も提案されている [6]検索の結果得られた Facebook アカウントから地域名を抽出し，．この手法は利用者が投稿した文章を元に，利用者の「癖」を得られた地域名と Twitter から抽出していた地域名を用いてテキストマイニングの技術を用いて見つけ類似度を測る手法でScore を求めていく．

ある．
算出モデルにこれらの技術を実装することで，利用者が攻撃される可能性のあるさまざまな攻撃をシミュレートすることが例 2 Facebook → Twitter

できるようになる．

既知のアカウントが Facebook であり，見つけ出すアカウント

3. 地域情報を利用したアカウント到達可能性算
出モデル
3. 1 定義を Twitter とする．

GenQueries :Facebook の投稿内容から地域情報を抽出する．投稿内容内に

本 論 文 で は そ の 1 手 法 と し て ，SNS の 投 稿 内 容 に 含 まれる地域情報をもとにした攻撃モデルを求め，それを用い出現する頻度の高い地域名をキーワードとし，Google などの検索エンジンを用いて Twitter アカウントの検索を行う．

てアカウント到達性を定義し，検証を行う．二つの関数のGenQueries(s1 .prof, s1 .msg) と Score(s1 , c) 実装を以下のようにする．

Score :
検索の結果得られた Twitter アカウントから地域名を抽出し，得られた地域名と Facebook から抽出していた地域名を用いてGenQueries(s1 .prof, s1 .msg) :SNS1 の投稿内容から地域名を取得しキーワードとする．取得
したキーワードを検索エンジンを用いて検索し，別アカウントの候補を見つけ出す．

Score を求めていく．

4. 検

証

SNS から抽出した地域情報が，本当に別アカウントを見つけるキーワードになり得るのか検証するために 3 つの検証を行っ

Score(s1 , c) :た．ここで 3.2 節で挙げた例をもとに，対象 SNS を Twitters1 から得られた地域情報を locate(s1 ) ，候補者 ci から得られと Facebook とする．

た地域情報のうち locate(s1 ) と同じ地域情報を locate(ci ) とする．各候補者の類似度をSim(s1 , ci ) =|locate(ci )||locate(s1 )|とする．これをもとに各候補者に対して仮の Score を算出する．これを P reScore(s1 , c) とすると

P reScore(s1 , ci ) = ∑Sim(s1 , ci )Sim(s1 , c)c∈Cand(q)として求める． P reScore が 0.1 以上の候補アカウントのみを

検証 1 :

Twitter と Facebook の両方のアカウントを持つ利用者に対し， Tweet と Facebook の投稿内容から地域名を抽出し，どれだけ類似しているか
検証 2 :

Tweet から抽出した地域名で，利用者の別アカウン

トが取得できるか
検証 3 :

Facebook のプロファイルから抽出した地域名で，利用者の別アカウントが取得できるか

取り出し， P reScore の値が大きい順にランキングしなおす．

4. 1 検このランキングをもとにして，先行研究と同じ手法であるラン

複数の SNS の利用者は各 SNS の利用方法をもとに，大きくキングの逆数をとったものを Score(s1 , c) とする．

3. 2 算 出 例
対象となる SNS を Twitter と Facebook に仮定する．このとき GenQueries と Score の算出例を示す．
例 1 Twitter → Facebook
既知のアカウントが Twitter であり，見つけ出すアカウントをFacebook とする．

証 1

以下の 4 タイプに分類することができる．
（ 1 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られても構わない利用者で，投稿内容も類似している（ 2 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られても構わない利用者だが，投稿内容は類似していない（ 3 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られたくない
利用者だが，投稿内容が類似している（ 4 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られたくない利用者で，投稿内容も類似していない

GenQueries :Twitter の投稿内容（Tweet）から地域情報を抽出する．Tweet
内に出現する頻度の高い地域名をキーワードとし，Google などの検索エンジンや Facebook の友人検索機能を用いて Facebook
アカウントの検索を行う．

タイプ 3 の利用者は，使い分けをしているつもりでできていない利用者である．我々が注目すべき利用者はタイプ 3 の利用者であり，これらの利用者がサイバーストーカーの被害にあった場合多くの被害をこうむることになる．
本予備実験では，Tweet などに含まれる地域名に着目し被験者を以下の 4 タイプに分類する．

Facebook 上でも取得可能であることがいえる．被験者にヒア
リングを行ったところ， Twitter を利用しているうちにいつの間にかつぶやいてしまっていたり，友人とのやり取りをするう
ちに地域名をつぶやいてしまっているとの回答を得た．居住地（ 1 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られても構わない利用者で，投稿内容に含まれる地域名も類似している（ 2 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られても構わない利用者だが，投稿内容に含まれる地域名は類似していない（ 3 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られたくない
利用者だが，投稿内容に含まれる地域名が類似している（ 4 ） 複数の SNS アカウントが同一人物と知られたくない利用者で，投稿内容に含まれる地域名も類似していないは SNS 利用者にとっても漏えいしては困る個人情報のひとつであり，地域名を利用してアカウント到達可能性を求める手法は有用であるといえる．

4. 2 検証 2

検証 1 では Tweet から抽出した地域名と Facebook から抽出した地域名の類似を見た．検証 2 では 3.2 節の例 1 をもとに，Tweet から抽出した地域名をキーワードとしたとき，被験者の別のアカウントを見つけることができるか検証を行った．
被験者は検証 1 で被験者となった SNS 利用者 50 名であ

被験者は Twitter と Facebook の両方のアカウントを持つ50 名であり，26 名は両方のアカウントが第三者に同一人物だと知られても良いと考えている被験者である．24 名の被験者は両方のアカウントが第三者に同一人物だと知られたくない被験者である．各被験者に対し，tweet と Facebook の投稿内容
また Facebook のプロファイルから地域名を取得し，取得した
地域名がいくつ重複しているのか確認した．
取得した Tweet 数は各被験者 1000 件， Facebook の投稿数は約 100 件であり， Facebook のプロファイルから地域名も取得する．取得した Tweet または Facebook の投稿文章に対しストップワードの除去を行い，形態素解析器 MeCab [10] を用いて形態素解析を行った．形態素解析の結果，地域名のみを抽出し，検証を行った．

る．キーワードは Tweet から抽出した地域名上位 5 件であり，各キーワードを組み合わせてクエリの生成を行う．検索にはFacebook の友人検索と Google 検索エンジンを利用した．
被験者 50 名全員， Facebook の友人検索と Google 検索エンジン両方の検索結果に現れなかった．Facebook の友人検索
ではスポット検索も同時に行っており，地域名一つで検索を行
うと個人ページの検索は行われず，目的の利用者の検索はできない．また，二つ以上の地域名を組み合わせて検索を行うと，どれか一つの地域名を人名と判断して検索が行われてしまう．
これは Facebook 上で全く知らない利用者を安易に見つけることができないようになっていることが考えられる．Google などの検索エンジンを用いる場合でも，個人のページは安易に検索されないようになっている．Facebook は多くの個人情報を掲載する SNS である．そのため，安易な検索によって個人情報が漏れることを防ぐために Facebook 側で検索を制限していることが考えられる．
この調査から，Twitter から抽出した地域情報だけを用いて別のアカウントを見つけ出すことは難しく，利用者にとって少しではあるが安心できる結果が得られた．

4. 3 検証 3

検証 2 によって， Twitter から抽出した地域情報だけを用いて別アカウントを見つけ出すことは難しいことが分かった．
検証 3 では Facebook をもとに Twitter のアカウントを見つけ出すことを考える．先行研究 [1] では Facebook のプロファ
図2

被験者のタイプ分け

イル情報からキーワードを生成し，それを元に Twitter アカウ
ントを見つけ出す実験を行っている．ここでは， Score を 3.1

結果を図 2 に示す．被験者のうち 26% がタイプ 3 の「複数節で定義したものを用いて再度アカウント到達可能性を算出し，の SNS アカウントが同一人物と知られたくない利用者だが，先行研究で得られたアカウント到達可能性と比べ，考察を行う．

投稿内容に含まれる地域名が類似している」利用者であること

被験者は 10 名であり，それぞれ先行研究においてアカが分かった．タイプ 3 に分類された被験者を対象に Tweet か

ウント到達可能性が求められている被験者である．ここでら抽出した地域名上位 10 件が被験者にとってどのような地域

GenQueries(s1 .prof, s1 .msg) は先行研究で利用した，プロ

なのか，またどのような地域名が Facebook から抽出した地域

ファイル情報をもとにキーワードを生成する手法を用いる．

名と類似しているのか検証を行った．タイプ 3 の被験者から代
表 4 名の結果を図 2 に示す．

Score で類似度を求める際に利用する地域情報は Facebook
においてはプロファイルから取得する．利用者が登録している

赤い太文字で書かれている地域は， Facebook から抽出した出身地，居住地，また情報を多くするために出身学校の所在地地域と同一の地域である．彼らの特徴として，居住地が Tweetを取得している．Twitter においてはプロファイル欄と Tweet

内に出現する地域名の中で最も出現しており，またそれらがからそれぞれ地域名を抽出している．検索には Google 検索図 3 タイプ 3 の地域名分類

エンジンを利用した．Twitter アカウントを見つけ出すため，

site : twitter.com をキーワードの最後に加えている．

図 5 検証 3 結果 (P reScore)

図 4 検証 3 結果 ( アカウント到達可能性 )検証結果を図 4 に示す．全被験者のうち 8 名の被験者が，先行研究で得られたアカウント到達可能性よりも高いアカウント
到達可能性の値が得られた．これは，候補アカウントそれぞれの Tweet の中身までみて類似度を測るため，より被験者に近いアカウントが抽出されたことが考えられる．先行研究よりも低いアカウント到達可能性が得られた被験者 2 名は投稿内容に自身のプロファイルに近い地域情報を含んでいないことが分かった．
各被験者で得られた候補アカウント数は最終的に少ないもの
で 1 件，多いものでも 11 件にしぼられた．
図 5 ，図 6 に被験者代表 1 名の P reScore と Score を示
す．Sim は 4 つの条件に分けて算出した．Facebook のプロ

図 6 検証 3 結果 (Score)ファイルから得られる地域情報を，出身地と居住地から得られかった．Facebook では安易にユーザ検索されないために，人た地域情報 (a) と，出身学校の所在地を含めた地域情報 (b) に，名が含まれないキーワードの組合せの場合でも，どれか一つ

Twitter の候補アカウントから得られる地域情報を，プロファ

を人名として検索を行ってしまう．また検索エンジンを利用しイル欄から得られた地域情報 (I) と，Tweet から得られた地域て検索する場合，個人のページは人名がクエリに入っていない

情報 (II) に分け，これらを組み合わせて条件を設定する．

場合検索できないようになっている．このように Facebook は

もともと得られた候補アカウント数は 10 件であったが，

P reScore 算出後 3 件に絞ることができた．c1 が被験者のア

個人ページが検索されづらいように制限されており，利用者にとって少しではあるが安心できる結果が得られた．

カウントである． c6 のアカウントが被験者のアカウントと似しかしながら，Facebook から得られた地域情報をキーワーていることがわかる．しかし被験者と c6 は全く異なる利用者

ドとして Twitter アカウントを探すと簡単に見つかってしまうであり，Sim の値も各条件によって異なる．地域情報だけでは可能性がある．今後，どのような情報を SNS 上で公開するこ個人を特定することは難しい一方で，類似している利用者が意とで，個人が特定される危険が高まるか調査していきたい．

外と少ないこともわかる．今回はすべての条件を均等に評価し我々の目標は，利用者自身が SNS の利用において自身が投ているため，今後はそれぞれの条件に比重をおいて評価を行っ稿した内容やプロファイルがどの程度のプライバシリスクにていきたい．

なっているかを把握することである．今後の課題として，より

5. 関 連 研 究

サイバーストーカーが実際に個人情報を取得していく過程に近い手法でプライバシリスクの把握ができるようにすることがあ

SNS の投稿内容を用いた居住地推定の手法は多く提案されてげられる．サイバーストーカーは SNS の文章から利用者がどいる．文献 [2] では， Twitter の投稿内容のみを用いて利用者の地域にいるのか推測することができる．彼らは地域特有の単の居住地を推定するモデルを提案している．市町村レベルの居語や言い回しから推測していると考えられる．そこで Twitter

住地の推定を目標としている．まずそれぞれの市町村に対し，から抽出する地域情報を地域名だけでなく，各地域特有の単語

各市町村に関連する Tweet 内に出現しやすい地域特有の単語 (を利用するなどさまざまな手法で地域情報を抽出することを考

local word ) を設定する．local word ひとつひとつには各市町

えていくことがあげられる．たとえば，「東京浅草」 という地域

村での自身の出現確率が与えられている．利用者の居住地推定

特有の単語として 「浅草寺」 や 「雷門」 などが考えられる．

を行うために，Tweet に出現する local word を抽出し， local

このように地域特有の単語を利用することで，より多くの地域

word の出現頻度をもとに，各地域それぞれに対し居住してい情報の抽出が可能である．

る可能性を求めていく．最も高い可能性を持つ地域を利用者の居住地と推定する．
今後これらの技術も取り入れ，よりよいモデルの構築を行っ

また，本論文では地域情報のみを用いたアカウント到達可能性算出モデルの検討を行ったが，アカウント到達可能性を算出する手法はさまざまある．今後これらの検討も行っていきたい．

ていきたい．

6. まとめと今後の課題
近年 SNS の普及とともに，SNS の利用において自身が投稿した内容やプロファイルがどの程度のプライバシリスクになっているかを把握する必要性が増している．サイバーストーカーなどの被害に遭うリスクは SNS の利用者全員が持っており，どのように被害を防ぐかが重要になる．我々は，SNS におけるプ
ライバシリスクの提示指標として，アカウント到達可能性を定義した．本論文ではアカウント到達可能性を算出するモデルの一検討として，居住地推測を用いたモデルの検討を行った．

Twitter から地域名を取得し， Facebook の投稿内容やプロファイルから抽出できる地域名との類似度をはかることでア
カウント到達可能性を求めることを目標とする．本論文では，Twitter から抽出した地域名が実際に利用者の個人情報に近いものであるのか，また Facebook から抽出できる地域名との類似性はあるのかを検証するため予備実験を行った．
実験の結果，Twitter から抽出した地域名は実際位に利用者の個人情報に近いものが多く抽出され，また Facebook から抽出できる地域名との類似性もみられた．しかしながら，

Facebook の友人検索機能を用いて Twitter から抽出した地域名を検索したところ，対象の被験者を見つけることができな

文

献[1] Ayano YOSHIKUNI, and Chiemi WATANABE ”AccountReachability : A Measure of Privacy Risk for Exposureof a User’s Multiple SNS Accounts”, Proceedings of the
15th International Conference on Information Integrationand Web-based Applications & Services (iiWAS2013)[2] Zhiyuan Cheng, James Caverlee, and Kyumin Lee ”YouAre Where You Tweet: A Content-Based Approach to Geolocating Twitter Users”, CIKM 10[3] Narayanan Arvind and Shmatikov Vitaly ”De-anonymizing
Social Networks”, Proceedings of the 2009 30th IEEE Symposium on Security and Privacy[4] Rao Delip and Yarowsky David and Shreevats Abhishek andGupta Manaswi ”Classifying latent user attributes in twitter”, SMUC ’10[5] Mislove Alan and Viswanath Bimal and Gummadi Krishna
P. and Druschel Peter ”You are who you know: inferring
user profiles in online social networks”, WSDM ’10[6] Stamatatos Efstathios ”A survey of modern authorship
attribution methods”, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol.,60(3):538-556, mar 2009

[7] アウンコンサルティング株式会社，「世界 40ヶ国のフェイスブック（facebook）人口推移【2013 年 5 月】」，http://www.auncon.
co.jp/corporate/2013/0605.html[8] BUSINESS INSIDER, ”Twitter Is Surprisingly Small Compared To A Bunch Of Other Apps And Online Companies”,
http://www.businessinsider.com/twitter-user-basecompared-to-other-apps-and-online-companies-2013-11[9] 「【Twitter 実験】つぶやきだけで個人を特定できるのか？」，
http://picup.omocoro.jp/?eid=1315[10] MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer, http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/
mecab/doc/index.html