Classiﬁca(on  of  Twi/er  Follow  Links  Based  on  the  Followers’  Inten(onHikaru  Takemura  Yahoo  Japan  Corpora+onAtsushi  Tanaka  Mainichi  Broadcas+ng  System,  Inc.
Keishi  Tajima  Kyoto  University

Backgroundn

  nTwi/er  :  a  micro-­‐blogging  service  where  user  can  post  short  messages  (tweets).  
The  most  dis+nc+ve  feature  of  TwiGer  is  the  mechanism  of  follow.  
n@A  is  a  follower  of  @B  n

@B  is  a  followee  of  @Afollow@A@B2

Backgroundn

TwiGer  is  used  for  various  purposes.  
nnnnn

to  gather  informa+on  as  with  RSS  readers  to  read  celebri+es’  chats  as  in  blog  services  to  share  discussions  as  in  discussion  forums  to  have  communica+on  with  friends  as  in  SNSs    …  and  more    3

Backgroundn

Various  types  of  follow  inten+ons  in  TwiGer  gathering  informa+ona  fandaily  conversa+ons

news  media

famous  singerfriend4

Mo(va(onnInten+ons  behind  follow  links  are  important.  

ne.g.,  user  recommenda+on  interested  in  the  tweets

similar  tweets
recommend5

Mo(va(onnInten+ons  behind  follow  links  are  important.  

ne.g.,  user  recommenda+on  a  friend

similar  tweets
recommend

6

Our  GoalnWe  proposed  a  scheme  for  classifying  follow  links  based  on  the  followers’  inten+on  consis+ng  of  the  three  axes:  nnnn

User-­‐orienta(on  Content-­‐orienta(on  Mutuality  We  develop  a  method  of  classifying  links  into  8  types  by  combining  these  three  axes.  

7Three  Classiﬁca(on  Axesn

User-­‐orienta(on  :  the  follower  is  interested  in  the  followee  itself,  and  it  cannot  be  replaced  with  another  user  with  very  similar  tweets.  

nContent-­‐orienta(on  :  the  follower  is  interested  in  speciﬁc  topic,  and  no  reason  to  follow  the  followee  if  he  stops  twee+ng  about  the  topic.  

n

Mutuality  :  the  follower  expect  to  have  mutual  communica+on.
8Three  Classiﬁca(on  Axesn

User-­‐orienta+on  and  Content-­‐orienta+on  are  not  exclusive.    I  need  business  news.    Content-­‐orienta(onUser-­‐orienta(on    I  like  CNN.  It  has  to  be  CNN,  not  BBC.    
9Three  Classiﬁca(on  Axes
content-­‐orienta(oninforma(on  source
open  discussion  authorita(ve  source  closed  discussion  spammer  celebrity  user-­‐orienta(onsocializer  friend  mutuality
10

Three  Classiﬁca(on  Axes
content-­‐orienta(on
informa(on  source
open  discussion  authorita(ve  source  closed  discussion  spammer  celebrity  user-­‐orienta(on

socializer  friend  mutuality
11

Three  Classiﬁca(on  Axes
content-­‐orienta(on
informa(on  source
open  discussion  authorita(ve  source  closed  discussion  spammer  celebrity  user-­‐orienta(on

socializer  friend  mutuality
12

Three  Classiﬁca(on  Axes
content-­‐orienta(oninforma(on  sourceopen  discussion  authorita(ve  source  closed  discussion  spammer  celebrity  user-­‐orienta(onsocializer  friend  mutuality
13Three  Classiﬁca(on  Axescontent-­‐orienta(oninforma(on  source
open  discussion  authorita(ve  source  closed  discussion  spammer  celebrity  user-­‐orienta(on

socializer  friend  mutuality
14

Classiﬁca(on  of  Follow  Linksn

We  use  SVMs  and  Decision  Trees  for  classiﬁca+on.  

nFor  features,  we  use  three  types  of  proper+es.  
(a)  proper+es  of  the  follower  (b)  proper+es  of  the  followee  (c)  proper+es  of  their  rela(onship(a)  follower(b)  followee(c)  rela(onship
15

Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  16Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  17Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  18Features  for  Classiﬁers
reciprocal  followee  ra(o,  reciprocal  follower  ra(o  reciprocal  followee  ra0o  =    reciprocal  follower  ra0o  =    n

#  of  reciprocal  follows#  of  one’s  followee
#  of  reciprocal  follows#  of  one’s  follower

These  ra+os  iden+fy  users’  type.  
ne.g.  If  both  ra+os  are  high,  the  user  is  probably  an  informa+on  source  or  a  communica+on  user.  

19Features  for  Classiﬁers
reciprocal  followee  ra(o,  reciprocal  follower  ra(o  reciprocal  follower  ra0o  =  3/5    nreciprocal  followee  ra0o  =  3/4    These  ra+os  iden+fy  users’  type.  
ne.g.  If  both  ra+os  are  high,  the  user  is  probably  an  informa+on  source  or  a  communica+on  user.  

20Features  for  Classiﬁers
reciprocal  followee  ra(o,  reciprocal  follower  ra(o  reciprocal  follower  ra0o  =  3/5    nreciprocal  followee  ra0o  =  3/4    These  ra+os  iden+fy  users’  type.  
ne.g.  If  both  ra+os  are  high,  the  user  is  probably  an  informa+on  source  or  a  communica+on  user.  

21Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  22Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  23Features  for  Classiﬁers
propor(on  of  informa(on  lists  to  all  lists  informa(on  lists  :  lists  used  for  grouping  informa+on              sources  of  related  topics  nncommunity  lists  :  lists  used  for  grouping  users  belonging  to  a  speciﬁc  community  n

if  the  followee  is  mainly  included  in  informa+on  lists  the  link  is  probably  for  gathering  informa(on  if  the  followee  is  mainly  included  in  community  lists  24the  link  is  probably  for  communica(on  nnn

Features  for  Classiﬁers
propor(on  of  informa(on  lists  to  all  lists    n for  each  list  l,    #  of  u’s  follower    1      ﬀ(l)  =    member(l)    ∑#  of  u’s  followee    u     member(l)    if  ﬀ(l)  >  δ  ,  l  is  an  informa+on  list  n otherwise,  l  is  a  community  list      n

25Features  for  Classiﬁers(a)  follower  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  (b)  followee  n #  of  followees,  followers,  reciprocal  follows,  lists  n reciprocal  followee  ra+o,  reciprocal  follower  ra+o  n propor+on  of  informa+on  lists  to  all  lists  (c)  rela(onship  n reciprocity,  #  of  common  lists  n frequency  of  replies  by  “@”    n frequency  of  RT  of  followee’s  tweets  by  follower  26

Experimental  Data  Set
n

We  hired  44  TwiGer  users  through  crowdsourcing  service  in  Japan  (Lancers).          nFor  each  TwiGer  user,  we  randomly  chose  40  followees  of  the  user,  and  ask  the  user  to  answer  whether  each  follow  link  has  user-­‐orienta(on,  content-­‐orienta(on,  and  mutuality.  
27Experimental  Data  Setcontent-­‐orienta(on386  26  553  Content-­‐oriented  follows  are  more    frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐
orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

155  379  34  n

179  48  user-­‐orienta(onmutuality28Experimental  Data  Set1,120  content-­‐orienta(on386  26  553  Content-­‐oriented  follows  are  more    frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐
orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

155  379  34  n

179  48  user-­‐orienta(onmutuality29Experimental  Data  Setcontent-­‐orienta(on386  26  553  mutuality

Content-­‐oriented  follows  are  more    frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐
orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

155  379  34  n

179  48  user-­‐orienta(on935  30

Experimental  Data  Setcontent-­‐orienta(on386  26  553  Content-­‐oriented  follows  are  more    frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐
orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

155  379  34  n

179  48  user-­‐orienta(onmutuality
31Experimental  Data  Setcontent-­‐orienta(on386  26  553  Content-­‐oriented  follows  are  more    frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐
orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

155  379  34  n

179  48  user-­‐orienta(onmutuality
32Experimental  Resultsn

classiﬁca+on  of  1,253  follow  links  into  8  types  n

SVMs  and  Decision  Trees  are  used  for  classiﬁca+on.  

nFor  each  of  them,  we  compared  two  methods:  (1)  a  single  8-­‐class  classiﬁer  (2)  3  binary  classiﬁers  corresponding  to  the  three  axes      (1)  (2)  8-­‐class  classiﬁer

user  orienta+on  content  orienta+on  mutuality  33

Experimental  Resultsn

accuracy  of  classiﬁca+on  into  8  classes              (a)  follower  (b)  followee  (c)  rela+onship      nnn

featuresa+b

a+cb+c

a+b+c

3  binary  SVMs

36.95

50.20

34.08

42.70

3  binary  Decision  Trees

43.58

54.91

27.29

43.26

single  8-­‐class  SVM

46.93

43.26

37.51

50.28

single  8-­‐class  Decision  Tree

49.16

55.87

29.93

50.12

The  type  of  follower  is  more  important  than  followee.  
Decision  Trees  works  beGer  than  SVMs.  
The  diﬀerence  between  3  binary  classiﬁers  and  8-­‐class  classiﬁers  is  not  signiﬁcant.  
34

Experimental  Resultsn

accuracy  of    Decision  Trees  without  each  feature                (a)  follower  (b)  followee  (c)  rela+onship  nn

removed  feature

3  binary8-­‐classwith  all  features

43.26

50.12

(a)  follower  :  reciprocal  followee  ra(o40.30

51.16

(c)  rela(onship  :  frequency  of  @

40.94

48.76

The  accuracy  becomes  lowest  when  we  remove  nreciprocal  followee  ra(o  for  3  binary  Decision  Trees  nfrequency  of  @  for  a  8-­‐class  Decision  Trees    But  no  single  property  can  be  a  prominent  discriminator.  
35Conclusionn

We  classiﬁed  TwiGer  follow  links  into  8  types  along  the  three  axes  (user-­‐orienta+on,  content-­‐orienta+on,  and  mutuality).  

n

We  found  the  following  facts.  
nContent-­‐oriented  follows  are  more  frequent  than  user-­‐oriented  ones.  

nUser-­‐orienta+on  and  content-­‐orienta+on  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

User-­‐orienta+on  and  mutuality  have  weak  posi+ve  correla+on.  

n

Link  types  do  not  solely  depend  on  the  followees.  

nNo  single  property  can  be  a  prominent  discriminator.  

36