DEIM Forum 2016 A6-3

Twitter の投稿活動におけるユーザ間コミュニケーションの影響
柘植

大†

佐藤

哲司††

神門

典子†††

† 筑波大学図書館情報メディア研究科 〒 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研究系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2††† 国立情報学研究所 情報社会相関研究系 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail: †{tsuge,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp, ††noriko.kando@nii.ac.jp
あらまし Twitter に代表される SNS の普及により，多くのユーザが SNS を利用するようになってきた．実際 Twitter
におけるユーザ数は毎年増え続け，今後も増加傾向にあるといえる．しかし，ユーザの増加に合わせて，ユーザの離脱率も上昇しているとの報告がある．特に新規ユーザの離脱率が高いことがわかっており，投稿活動を停止するユー
ザの増加が懸念されている．そこで本研究ではユーザの投稿活動の変化に着目し，ユーザの投稿が活発になる点（投稿活動の変化点）を抽出する．また変化点の前後の区間と，さらにそれ以前の区間において，ユーザを取り巻くネッ
トワークがどのような構造を持つのかを検証し，ユーザの活動におけるユーザ間コミュニケーションの影響を調査・
検証した．
キーワード

Twitter, 投稿活動, コミュニケーション

1. は じ め に

Reply は，
「ユーザ A →ユーザ B」と「ユーザ B →ユーザ A」の 2 パターンが想定できるからである．一方，通常の Tweet に

近年，Twitter （注 1） に代表される SNS(Social Networking

ついては，対象となるユーザがおらずまた向き先も不明である

Service) が注目を集めている．2014 年 9 月 31 日時点でのため，ユーザネットワークには影響を及ぼさないものとする．

Twitter 月間アクティブユーザ数は 2 億 8 千万人と報告されて本研究では，ユーザの投稿活動の活性化には他ユーザとのコ

おり，今後も増加傾向にあるといえる．しかし，実際には活動

ミュニケーションが影響していると仮定している．Tweet のみ

していない非アクティブユーザ （注 2） も増加傾向にあり，アクの投稿活動と，Retweet, Reply といったコミュニケーション

ティブユーザは全ユーザ中わずか 13%程度といわれている．ま要素を含んだ投稿活動ではユーザの活動に差異が生まれると考た 2012 年に利用を開始した新規ユーザの内，2014 年 2 月時点

えられる．また単純な Retweet, Reply 数といった特徴量だけで活動しているユーザは 10.7%との調査結果があるように，近でなく，「誰」とコミュニケーションを行なっているかといった

年にアカウントを作成したユーザほど離脱率（注 3） が高くなる傾ユーザを取り巻くユーザネットワークも活動に大きく影響する向が見られ，今後の更なる離脱率上昇が懸念されている．

と考えられる．この仮定が正しいことを検証するために，まず離脱問題の原因として，著者らは新規ユーザが Twitter 上

ユーザの投稿活動から活発となる変化点の抽出を行う．そのう

でのコミュニケーションに失敗していると考えている．ネット

えで変化点の前後区間とそれ以前の区間において，そのユーザワークが貧弱な新規ユーザは，自身の Tweet に対する反応がを取り巻くコミュニケーションネットワークの構造を比較した．

小さい，また他者から伝播される情報も乏しいといった状況にここでいうコミュニケーションネットワークとは，Twiiter に陥ってしまう．その結果，Twitter 上でのコミュニケーション

おける Retweet, Reply を指す．特に Reply はその性質上，行が潤滑に行えず，活動停止に至ると仮定できる．そこで本研究なうユーザ間において相互 Follow を形成している可能性が高では，ユーザの一日の投稿数に着目し，ユーザのコミュニケー

く，コミュニケーションを計る上で有益である．具体的な方法

ションの特徴，特に他ユーザとの関わりとユーザの投稿数におは以下の通りである．まず変化点を抽出したユーザ（A）と，ける関係性を明らかにすることを目的としている．

特定の区間において A と一度でも Retweet，Reply をおこなっ

Twitter 上でのコミュニケーションを理解するには，Twit-

たユーザ（1-hop 先），さらに B と同一区間で Retweet,Reply

ter 特有のユーザネットワークの特徴を把握する必要がある．

を行なったユーザ（2-hop 先）をすべて抽出し，ネットワーク

Twitter 上のコミュニケーションはユーザをノード，Retweet,を形成する．このネットワークにおいて A がどのような役割でReply 関係をエッジとした有向グラフで表される．有向グラフ

あるかを検証する．

である理由は，ユーザ A，ユーザ B の 2 ユーザ間の Retweet,

本論文の構成を以下に示す．まず 2 章では，関連研究についてまとめる．3 章では，ユーザの投稿活動から変化点を抽出す（注 1）：https://twitter.com/

る方法，また変化点をもとにしたネットワークの特徴の調査方（注 2）：アカウントは存在するが，活動を行なっていないユーザ．

法についてまとめる．4 章では，実験に用いたデータセットに（注 3）：アカウントを作成した直後あるいは短期間の利用の後に，投稿をしなくなる現象を本論文では離脱と称する．離脱したユーザでも，閲覧は継続しているついて述べるとともに，変化点の抽出結果，ユーザネットワー

ことも考えられるので，実際には完全に利用を停止したユーザとは言えない．

クの検証結果を詳説する．5 章で結論と今後の課題を述べる．

グ方法について, ページランクや Retweet による方法を提案・

2. 関 連 研 究

比較している．ここでは，Retweet Trees という手法を提案し，

2. 1 ユーザの影響力に関する研究

Twitter ネットワークにおいて Retweet がどれだけ拡散するのTwitter 上の特定ユーザの他ユーザに対する影響力に関すかについても論じている．Weng ら [9] は PageRank をトピッる研究は既に数多く行われている．Hannon ら [1] はユーザプ

クモデル用いて改良し，より正確なユーザネットワーク分析を

ロファイルをもとにした content based の推薦手法を提案し可能としている．ここでは PageRank の遷移確率行列を LDAている．この手法ではユーザの Tweet，Follower, Following，

で抽出されたトピック毎に生成することでトピック志向型のFollower の Tweet, Following の Tweet といったプロファイル

PageRank を提案している．

をもとにした特徴量を利用して，ユーザの特性を調査し，その結果をユーザ推薦に用いている．Cha ら [2] は，Twitter ユー
ザの影響力を 3 つの尺度（次数，Retweet された数，Mention（注 4）された数）で評価し，それぞれの評価尺度において抽出

3. 活動変化点におけるユーザネットワークの変容
3. 1 投稿活動における変化点の抽出方法

されるユーザの特徴についてまとめている．Mention に着目

投稿活動の変化点とは，その時点を前後にユーザの Tweet 投した研究としては，Wang [3] らの研究がある．Wang [3] らは稿数に変化が見られる点を意味する．具体的な例を挙げると，Twitter の Mention 機能に着目した推薦手法を提案している．

変化点以前は一日平均 10Tweet していたユーザが，変化点以Wang らは Mention 機能をユーザ推薦手法に取り入れ，この降では平均 50Tweet するようになったというような点である．

手法において推薦ユーザの Tweet 拡散能力を Social tie model

このような点を抽出することにより，ユーザの投稿活動に影響や User influence model といった独自のモデルによって特徴量

した要因を明らかにすることができると考えられる．

としている．Tweet の拡散率や拡散する範囲といったものを細本研究では，ユーザの一日の Tweet 投稿数 A に多項分布をかく定義し，それにより「Tweet の拡散相手」として最も最適仮定し，尤度比によって変化点の抽出を試みる．まず全区間（0であるユーザの推薦を実現している．Shaomei ら [4] は「Who〜N 日）の A は, 式（1）で与えられるとする（an は n 日目のSays What to Whom」という観点で，「誰が誰の Tweet を見

Tweet 投稿数）．

ているのか」，「誰がどんな Tweet を見ているのか」を調査している．この研究において「誰」の部分は Celebrities, Media,

A = {a1 , a2 , ..., aN } (an ∈ {0, ..., C})(1)

Organizations, Blogs の 4 グループとし，それぞれのグルー

C は全区間における一日の最大 Tweet 投稿数である．いま全プが注視しているグループとその内容についてまとめている．

区間において Tweet 数が１つの多項分布に従うと仮定し，1 日

（注 5）

を追

の Tweet 投稿数が c である確率を pc とすると，対数尤度関数

跡することによって，Twitter ユーザの特性および相対的な影

Eytan ら [5] は Twitter 上を流れる情報のカスケード

は式（2）となる．1 つの多項分布に従うというのは，その区間

響力について考察している．この研究の結論として，巨大なカ内に変化点が無いということである．

スケードは以前にも同様な巨大なカスケードを発生させたユー
ザによって生成される傾向が高いが，一方でそのようなユーザ
から未来のカスケードを予測することは難しいことがわかっている．

2. 2 ユーザプロファイリングに関する研究
Java らの研究 [6] では，Twitter のネットワーク特性を分析し，人々の Twitter の利用目的について考察している．この研究によって，人々は日常の情報発信・情報収集やコミュニケー

L(A; p) =N ∑C∑an,c log pc(2)

n=1 c=0

ここで an,c はダミー変数であり，各 an を I-次元ベクトルとして表現したものである．

1 (an = c)an,c =
0 (otherwise)(3)

ションのために Twitter を利用し，またそのコミュニティには式（2）に対してパラメータ p の最尤推定量を求めると式（4）複数のタイプがあることが明らかになっている．山口らの研となる．この式では pc として，全区間において Tweet 投稿数

究 [7] ではユーザの投稿パターンや投稿数の変化といったもの

が c 回である日を全区間の日数（N ）で除算している．
∑N
n=1 a(n,c)
pˆc =
(4)
N

に着目し，Twitter の利用開始時期によって投稿パターンが異なることが述べられている．また，投稿活動遷移に着目し，利用継続時間の長短で抽出した 2 つのユーザグループに対して

次に全区間において，ある時点で多項分布が変化した場合を分析を行っている．Kwak ら [8] は Twitter ユーザのランキン

考える．このある時点が抽出したい変化点である．このときの対数尤度関数は式（5）となる．

（注 4）：Mention とは Reply と同等機能で，Tweet 中の何処かで「@user-

name」と記述すると，指定したユーザのタイムラインに Tweet を送れる仕組みである．Reply が 1:1 の関係性であるのに対し，Mention は 1:N の関係で

L(A; p, q, S) =S ∑C∑
n=1 c=0an,c log pc +

N ∑
C
∑

an,c log qc(5)n=S c=0

Tweet を拡散することができる（注 5）：情報の伝搬を意味する．具体的にはユーザ A →ユーザ B →ユーザ C のパラメータ p, q, S はそれぞれ，変化点以前の多項分布，変化

ように RT や Mention 等によって情報が拡散する流れをカスケードと呼ぶ．

点以降の多項分布，変化点（区間の最初からの経過日数）を意

味する．このときの p, q の最尤推定量は式（6）と式（7）で3. 3 ネットワークの検証内容
今回は対象ユーザ（A）の変化点を基準として定めた 2 区間

ある．

∑S

n=1 an,cpˆc =Sのネットワークに対して，ネットワークの特性に差異が見れら(6)

れるか検証を行なう．他ユーザとのコミュニケーションが，ユーザの投稿活動に変化を与えているとする場合，区間 X, Y にお∑N

S an,c
qˆc =
N −S

(7)

いて Retweet, Reply ネットワークに違いが確認できるはずである．以上を踏まえた上で，ネットワークの比較項目は次の 3式（2）と式（5）の比から変化点の抽出を試みる．まず以下の式（8）の 2 倍は自由度 2 のカイ二乗分布に従うことがわかっている．一般に式（8）は尤度比と呼ばれる．

X = L(A; p̂, q̂, S) − L(A; p̂)点とした．
（ 1 ） ネットワーク全体における Retweet, Reply 数（ 2 ） ネットワークの相互性，推移性(8)（ 3 ） ネットワークの集中度

1 つは単純な Retweet, Reply 数である．変化点前後で A のまた全区間において変化点として最適な点は X を最大にする

1-hop 先, 2-hop 先のユーザの投稿活動がどのように変化してい点（Ŝ ）である．すなわち式（9）を最大にする Ŝ が変化点候補

るのかを見るために，2 区間の Retweet, Reply 数を比較する．
相互性 (reciprocity) とはネットワーク全体において相互に有となる．

Ŝ = arg max{L(A; p̂, q̂, S) − L(A; p̂)}

向辺を持つ 2 者関係がどれくらいの割合を示すかという指標で(9)S

次に帰無仮説 L(A; p̂, q̂, S) = L(A; p̂) を立てる．このとき変化点候補 Ŝ がこれを有意水準 0.5%で棄却する場合，この点を式（10）で表される．

reciprocity =a+bn(n − 1)/2

a, b はそれぞれ相互に関係をもつノードのパターン数,

変化点とする．

(10)
相互に

3. 2 変化点におけるユーザネットワークの検証

関係を持たないノードのパターン数であり，n はネットワーク

次にユーザの投稿活動が活発となる変化点に着目し，その変に含まれる頂点数である．推移性（transitivity）はネットワー

化点の前後の区間と，さらにその前の区間においてユーザのク全体において推移的な関係が成り立っている比率を示す．ネッ

ネットワークに違いがあるかを検証する．ネットワークを構築

トワーク内の頂点 i と頂点 j の間，および頂点 j と頂点 k の間する区間はそれぞれ以下の通りである（図 1）．

に関係があるとき，頂点 i と k にも関係がある場合これを推移・変化点の前後（区間 X）： 変化点を中心として前後 2 週間

的（transitive）という．簡単に述べると「友達の友達が友達で（計 1ヶ月間）ある」比率が推移性にあたる．

・変化点以前（区間 Y）： 変化点の前 2 週間からさらに前 4 週間（計 1ヶ月間）

3 つ目の比較項目はネットワークの集中度である．ネットワー
クに含まれる各頂点の特性を示す指標として，点中心性指標（次数中心性，媒介中心性など） がある．集中度は点中心性指標において高い中心性が特定の頂点に集中している程度を示す．
具体的には，ネットワーク中で最大の中心性の値から他の頂点の中心性の値を引いた差の和が集中度となる．今回検証する
ユーザネットワークでは，集中度が高いほど特定ユーザのネッ
トワーク全体における影響力が大きいということになる．集中
度 Cx は式（11）で表される．
∑n∗i=1 [Cx (i ) − Cx (i)]∑Cx =nmax i=1 [Cx (i∗ ) − Cx (i)](11)

Cx (i) をある点中心性指標において頂点 i が示す値，また Cx (i∗ )図 1 ネットワークの構築区間をネットワークにおける最大値とする．なお集中度は点中心性指標毎に求めることが可能であるが，今回は次数中心性と媒介ここでいうネットワークとは，具体的にはユーザをノードとして，前述 2 区間において Retweet, Reply が発生したノード間にエッジを形成したものとなる．このネットワークは Retweet,

Reply で別に作成し，それぞれの向きも考慮した有向ネット
ワークである．ネットワークの対象ユーザは，変化点抽出を行なったユーザ（A）から 2-hop 先までのユーザ，すなわち A と直接 Retweet, Reply を交わしたユーザに加えて，そのユーザと Retweet, Reply をしたユーザまでとする．

中心性を用いて算出する．

4. 実データを用いた評価実験

700

4. 1 実験に用いるデータ

600

18

Tweet counts
X

16

今回の実験に用いたデータセットは Twitter Search API（注 6）14500

語で投稿された Tweet が収集されている．今回はこの Tweet
データ中において，2012 年 5 月中に最初の投稿が確認できる

12

400

10

300

8

X

日から 2013 年 6 月 4 日の全 430 日間であり，この期間に日本

Number of Tweetsを用いて収集された Tweet である．収集期間は 2012 年 4 月 1

6200

ユーザを対象に変化点の抽出を行った．これは対象として新規

4

ユーザ，すなわち Twitter の利用を開始したばかりのユーザを100

2想定しているからである．注意点として，最初の投稿はあくま
00

でも今回用いたデータセット内で確認できる一番最初の投稿で

50

100

150

ある．つまり 2012 年 4 月 1 日以前から Twitter の利用を開始
しており，かつ 2012 年 4 月中は投稿がなかったユーザも含ま

200
250
Number of days

300

350

0
400

図 2 投稿活動に著しい変化が見られるユーザの変化点抽出結果れている．

4. 2 変化点の抽出結果

250

図 2，図 3，図 4 に 3 パターンのユーザの変化点抽出の結果を示す．各図ともに横軸が 2012 年 5 月 1 日からの経過日数での変化点となる．なお X を計る区間を 1ヶ月とし，式（5）における pc と qc はそれぞれ S の前後 2 週間における多項分布と
している．

30
25

150

20

X

Number of Tweets

ち，赤い線が最も高くなっている点が，そのユーザの投稿活動

35

200

あり，青で描かれた線が一日の Tweet 投稿数，赤で書かれた線がその日を変化点として場合の尤度比 X を意味する．すなわ

40

Tweet counts
X

100

15
10

50

今回変化点を抽出したユーザは大きく以下の 3 パターン分け

5

ることができる．

00（ 1 ） 投稿活動に著しい変化が見られるユーザ

50

100

150

200
250
Number of days

300

350

0
400

（ 2 ） 定期的な投稿をしているユーザ
図 3 定期的な投稿をしているユーザの変化点抽出結果（ 3 ） 区間中に活動していない区間が見られるユーザ

1 番目のユーザはある時点を境に明らかに投稿活動が活発になったユーザである．こういったユーザの変化点の抽出は図 2200に示したように，活発になる直前を正確に抽出することが出来ている．対して，図 3 に示す定期的な投稿活動が見られるユーる点である．よってピークに至る手前を検出できていると考え
ると，変化点の抽出に成功しているといえる．最後に図 4 は区
間中に活動休止期間を含むユーザ例である．このようなユーザ

15
100

X

Number of Tweets

投稿が最も盛んである点（区間）ではなく，投稿の流れが変わ

20

150

ザの変化点の抽出結果を見ると，X の最大となる点が投稿活動
ピークとズレていることがわかる．本研究で抽出したい点は，

25

Tweet counts
X

10
50

5

の場合，活動が活発となる点以上に，活動が停滞する点が X の値が大きくなっている．

0
0

50

100

150

200
250
Number of days

300

350

0
400

図 4 区間において活動休止が見られるユーザの変化点抽出結果

4. 3 ユーザネットワークの評価
ネットワーク調査対象は前節で挙げた 3 パターンのユーザのうち，（1）と（2）に分類されるユーザ 9 名とした．
（3）を除くのは，（3）のようなユーザがそれほど多くない検出できなかったためである．また評価手法は 3. 3 節で述べた 3 指標となる．
（注 6）：https://dev.twitter.com/docs/api/1/get/search4. 3. 1 Retweet, Reply 数における検証結果

表 3 X, Y 区間における相互性，推移性

対象ユーザ 9 名に対して，区間 X, Y のそれぞれにおいて2-hop 先のユーザまでの Retweet, Reply ネットワークを作成した．この時の平均の Retweet, Reply 数は表 1, 表 2 のとおりとなった．表 1 は対象ユーザ 9 名の各区間における Retweet,

Reply 数，表 2 は対象ユーザと各区間で Retweet, Reply をお

相互性

推移性

X

X

Y

Y

ユーザ A

0.879 0.761 0.004 0.002

ユーザ B

0.912 0.841

ユーザ C

0.848 0.844 0.019 0.020

0.0

0.0

ユーザ D

0.909 0.882 0.019 0.011

こなったユーザの同区間における Retweet, Reply 数の平均でユーザ E

0.460 0.554 0.001 0.001

ある．

ユーザ F

0.762 0.732 0.006 0.002

ユーザ G 0.824
表 1 X, Y 区間における対象ユーザ 9 名の Retweet，Reply 数

0.749 0.014 0.007

ユーザ H

0.818 0.700 0.057 0.014

ユーザ I

0.569 0.669 0.001 0.001

Retweet

Reply

X

Y

X

Y

ユーザ A

4

1

44

22

ユーザ B

174

0

28

5

ユーザ C

54

57 380 370

ユーザ D

33

14 15873

中心性を用いた場合のそれぞれで検証した．結果として，次数

ユーザ E

21

0

8

中心性の集中度は有意差が見られず，媒介中心性の集中度につ

ユーザ F

84

22 254 110

いては一部のユーザを除いて区間 X において低下が確認でき

54

ユーザ G 194

15 288ユーザ H

551

0 767 233

ユーザ I

85

80 10179
32

4. 3. 3 ネットワークの集中度における検証結果
ネットワークの集中度は中心性指標として次数中心性と媒介た．媒介中心性における集中度の低下は，ネットワークにおける各ノードの影響力の均一化を意味する．つまり特定のノード
における独占的なエッジ形成ではなく，網目状に様々なユーザ間にエッジが形成された状態ほど，ユーザの投稿活動に影響力

表 2 X, Y 区間における 1-hop 先ユーザの平均 Retweet，Reply 数

ユーザ A

Retweet

Reply

X

Y

X

425

204 487 294を持つ事がわかった．図 5, 図 6 は，媒介中心性において大きな改善が見られたユーザ G のネットワークである．

Y

ユーザ B

18166 8085 770 407

ユーザ C

3737 1817 862 453

ユーザ D11045 6859 527 296

ユーザ E

4886 2295 885 456

ユーザ F

532

517 698 366

ユーザ G

1132

ユーザ H

4179 1566 759 352

ユーザ I

552

593 515 282
283 528 294

4. 3. 2 相互性，推移性における検証結果

表 4 X, Y 区間における集中度
次数中心性

媒介中心性

X

X

Y

Y

ユーザ A

0.209 0.242 0.289 0.372

ユーザ B

0.683 0.605 0.359 0.625

ユーザ C

0.119 0.115 0.508 0.597

ユーザ D

0.285 0.386 0.375 0.495

ユーザ E

0.146 0.355 0.213 0.216

ユーザ F

0.090 0.138 0.415 0.410

ユーザ G 0.162

0.070 0.100 0.228

ユーザ H

0.105 0.125 0.133 0.141

ユーザ I

0.081 0.096 0.235 0.281

区間 X，Y における Reply の相互性，推移性の値を表 3 に示す．2-hop 先までの推移性については，検証した 9 ユーザ全員において有意差は見られなかった．このことから 1-hop 先のユーザ同士のつながりがユーザの投稿活動には影響しないと考えられる．対して相互性はユーザ E とユーザ I を除く 6 名において区間 X における改善が見られた．特に 1-hop 先と 2-hop
先における相互性の違いが 2 区間で大きく，相互的な関わりを積極的に持つようなユーザを 1-hop 先に持ったことが活動の変化に影響しているといえる．またユーザ E, I に関しては 1-hop
先から 2-hop 先に対して Reply ではなく一方的な Mention が多く見られており，これが相互性の低下の要因となっていることがわかった．

図 5 ユーザ G の区間 X におけるネットワーク

[4]

[5]

図 6 ユーザ G の区間 Y におけるネットワーク

5. 考

[6]

察

本論文では，ユーザの投稿活動の変化点に着目し，Tweet の投稿数に多項分布を仮定することにより尤度比から変化点の抽[7]出を試みた．また変化点に基づいて，ユーザの投稿活動に変化があった区間とそうでなかった区間の 2 区間を設定し，各区間[8]におけるユーザネットワークを比較した．結果として，ユーザの投稿活動が活発である区間において，そのユーザとコミュニ
ケーションを行なったユーザの活動も活発になっていること，
また特定ノードにコミュニケーションが集中するのではなく，均一なコミュニケーションが発生している環境が重要であることがわかった．これはネットワークの媒介中心性における集中度よって定量化することができ，集中度が低いネットワークほどユーザの投稿活動に良い影響を与える．
本研究において，ネットワーク全体の特徴と，それのユーザの投稿活動における影響力が明らかとなった．今後の課題として，ネットワークにおける各ノードの影響力について定量化することがあげられる．また今回は 1ヶ月単位のネットワークとしたが，より短期的なユーザ間コミュニケーションの影響力も考察したいと考えている．

謝辞

本研究は，NII 戦略研究公募型共同研究および JSPS 科研費

25280110 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を示し
ます．

文

献

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