DEIM Forum 2013 C1-3

マイクロブログにおけるユーザの繋がりを利用した意見収集
河村 崇博†

浅野 泰仁‡

吉川 正俊‡†，‡京都大学情報学研究科 社会情報学専攻 分散情報システム分野 〒606-8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †comssa@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ‡{asano, yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

高度情報化が進み携帯端末や家庭用計算機が普及した近年では，インターネット上に散らばる情報は爆発的に増加している．これら情報の扱いは難しく，ユーザは様々なソースからの情報を加味した上で意思決定を行うことが望ましい．近年ユーザ数が急増し，注目を集めているマイクロブログとして Twitter が存在する．Twitter では様々な背景を持ったユーザが多様な意見を発信しており，またユーザ間の関係性はフォローという形で表されている．本研究ではこのフォロー関係を利用することで，お互いにある程度関係性の薄いユーザの集合を求め，偏りのない情報ソースからの意見を収集する手法を提案する．また本研究はこのような意見群を用いて，意見の分布や新知識等を得ることで，ユーザの情報活用における意思決定の補助を目標とする．

キーワード

ブログ・ソーシャルネットワーク，半構造・グラフデータマイニング

1. は じ め に
近年では，家庭用計算機や携帯端末の普及により人々がインターネットに接続する機械が増加し続けて集方法を提案する．また，本研究では，この手法により集まった意見を利用して，情報の取捨選択におけるユーザの意思決定を補助することを目標とする．

お り ， ま た ， SNS（ ソ ー シ ャ ル ・ ネ ッ ト ワ ー キ ン グ シ

本論文ではまず 2 節で情報収集に関連する研究の紹ステム）やマイクロブログの流行により誰しもが容易

介 を 行 う ．そ し て 3 節 で Twitter の 特 徴 に つ い て 詳 し くにインターネット上に情報を発信することが可能とな

触れ，4 節でどのように関連性の薄いユーザ同士の集ってきている．しかし，それらの多くは真偽が定かで合を求めるかを説明する．そして 5 節で実験計画を説ない情報であり，各インターネットユーザには情報を明する．また，6 節で今後の展望について述べる．

適切に取捨選択する能力が求められる．あるトピックに対して情報の取捨選択を決定する方法としては，様々なソースからの情報を参照したうえで，総合的に自分が信頼できると考える情報を選ぶことが望ましい．

2. 関 連 研 究
ここでは本研究を行う上で参考としたシステムや研究について紹介をする．

また，それらの情報ソース間の関連性はできる限り薄インターネット上に散らばる情報を収集し分析すいものであるとよい．情報ソースが偏ると，情報の指る 研 究 と し て NiCT が 研 究 開 発 を 行 っ た WiSDOM 1 が あ向も偏ると考えられ，結果的にユーザが偏った考えをる ．WiSDOM で は あ る ト ピ ッ ク に 対 す る ニ ュ ー ス 記 事選択することに繋がるかもしれない．逆に，全く異なやブログ等を分析し，意見の種類や賛否の傾向を計算る情報ソースを参照することで，その発信者の持つ背し，発信者のや意見の分布の表示を行う．同時に関連景に応じた新規性のある情報が手に入ると予想できる．

するキーワードや主要な文章なども提示する．あるト

近年の代表的なマイクロブログサービスとして，ピックに対するキーワードや該当するブログ記事を収Twitter が あ る ． Twitter で は ユ ー ザ は 呟 き （ ツ イ ー ト ）集するシステムでは他に株式会社きざしカンパニーのと し て 140 文 字 以 内 の 短 文 を 投 稿 す る こ と が で き ， こ提 供 す る kizasi.jp 2 が あ る ．の手軽さ故に多くのユーザが日常の出来事や特定のトTwitter に お け る ユ ー ザ 分 類 の 研 究 と し て は ，眞 野 ら

ピックに対する自分の考え等を発信している ．またユ[1] が ユ ー ザ の 持 つ お 気 に 入 り ツ イ ー ト の 情 報 を 利 用ーザは自分が気に入った他のユーザを基本的に無許可してクラスタリングする手法を提案している．この研でフォローすることができ，フォローを行うことで簡究では 2 人のユーザが共通してお気に入り登録してい単にそのユーザの呟きの閲覧やそのユーザとのコミュるツイートの数をそのユーザ間の類似度として捉え，ニケーションをとることができる．この性質からさらにお気に入りツイートからその 2 ユーザがどのよ

Twitter で は 似 た 背 景 を 持 つ ユ ー ザ 同 士 が フ ォ ロ ー とう な ワ ー ド で 関 係 性 を 持 っ て い る か を 示 し た ．Hannonいう形で繋がる傾向がある．

ら [2] は ユ ー ザ の 発 信 し た ツ イ ー ト や フ ォ ロ ー 情 報 か本 研 究 で は ，Twitter の 持 つ 似 た ユ ー ザ が 繋 が り や すらユーザ間の類似度を計算し，あるユーザと類似したい性質を利用することで，お互いに関係性の薄いユー他のユーザの推薦を行う手法を提案している．この研ザ の 集 合 を 求 め ，こ の 集 合 か ら 意 見 を 抽 出 す る こ と で ，
情報ソースによるバイアスのかかっていない意見 の収1
2

http://wisdom-nict.jp/
http://kizasi.jp/

究ではツイート内容から推薦ユーザを決定する
Contents-Base Filtering と ， フ ォ ロ ー 関 係 か ら 推 薦 ユ ー
ザ を 決 定 す る Collaborative Filtering を 組 み 合 わ せ た 場
合の性能比較を行なっており，2 つのフィルタリングを組み合わせたパターンが良い結果を出したことを示した．これらの研究は似た趣向を持つユーザを導出す
る 手 法 で あ る が 、本 研 究 で は あ え て Twitter に お け る フ
ォ ロ ー 情 報 と SimRank を 組 み 合 わ せ る 手 法 を 採 用 し た ．
何故ならば、お気に入り機能の場合、気になるツイー

図 1

トのブックマーク以外にも例えば自分に当てられたツツイートを閲覧したいユーザをフォローすることであイートへの感謝のような意味合いで使われることがある．一般的に，これは自身の興味のあるユーザに対しり，ユーザにより用途が異なるため類似度の計算として行われ，日常的にタイムライン上でそれらのユーザては弱いのではないかと考えたためである．またのツイートを見ることとなる．この場合は必然的に偏Hannon ら の 提 案 し た ツ イ ー ト 情 報 を 利 用 す る 手 法 も 、った情報ソースからの意見が多くなると予想できる．

ユーザによってツイートの使い方に差異がありお気にもう一つが，呟き検索機能である．こちらは 主にニュ入り機能を利用した場合と同様のことが考えられるたーストピックやその時点で流行りとなっているワードめである．本研究ではフォロー情報であれば，どのユに関する情報を収集したい時に用いられる．こちらはーザによっても利用方法に差異がないのではないかと発言ユーザの背景に関わらず新しい順や，注目されて予想した．

いる発言順にツイートを収集することができる．こちWang[3]は Twitter に お け る uniform な ユ ー ザ の サ ン
プリングの手法を提案している．これはランダムウォらの機能では，発言ユーザの背景を詳細に調べること無しには，情報ソースの偏りは判別できない．

ークを用いたサンプリングの応用となっている． しかし，本研究ではサンプリングされたユーザにバイアス3-2． Twitter か ら の グ ラ フ 作 成がかかっていないことを保証したいため利用はしなか

twitter に お け る フ ォ ロ ー 関 係 は 一 方 向 も し く は 双 方った。ただし，ユーザの繋がりを示すグラフを拡張し向であり，ユーザの繋がりは，図 1 のようにユーザをたい場合には，計算量を抑えるために利用できる可能

ノード，フォロー関係を辺とする有向グラフとして表性はある．計算量の問題については 6 節で触れる．

す こ と が で き る ．Twitter で は ユ ー ザ が フ ォ ロ ー し て いる ユ ー ザ の こ と を「 フ ォ ロ ー ウ ィ ー 」，逆 に あ る ユ ー ザ

3. Twitterをフォローしているユーザを「フォロワー」と呼ぶ．
図 1 の A を 例 に と る と ，B，C が A の フ ォ ロ ワ ー ，C，

3-1． Twiter の 仕 組 みD， E が A の フ ォ ロ ー ウ ィ ー と な る ．

Twitter は 近 年 ユ ー ザ 数 が 急 増 し ，そ の ア カ ウ ン ト 数

一 般 的 に ，Twitter 上 で は ，ユ ー ザ は 自 分 の 興 味 に 合は 世 界 で 総 計 10 億 を 超 え る マ イ ク ロ ブ ロ グ で あ る ．

うユーザをフォローするため，同じユーザからフォロ

Twitter で は ユ ー ザ は 140 文 字 以 内 の 短 文 を 呟 き (ツ イーされているユーザ同士は似ているユーザ同士であるー ト )と い う 形 で 発 信 す る こ と が で き る ．ま た ユ ー ザ は可 能 性 が 高 い ．図 を 例 に と る と ，同 じ ユ ー ザ A か ら フ

他のユーザをフォローすることでそのユーザの呟きをォ ロ ー さ れ て い る た め ，ユ ー ザ C，D，E は 似 て い る ユ

自分のタイムライン上で閲覧することができる．

ーザである可能性が高い．逆に誰からもフォローをさTwitter が 他 の SNS と 大 き く 異 な る 点 と し て ，基 本 的

れ て い な い ユ ー ザ B は ，他 の ユ ー ザ と 比 べ て 異 な る 背にユーザのフォローに相手の許可を必要としないこと景を持つユーザと考えられる．また当然のことであるが挙げられる．そのため，現実での交流の有無に関わが ， ユ ー ザ A， C の よ う に 相 互 に フ ォ ロ ー し て い る ユらず，同じ興味を持つユーザ同士が繋がりやすいといーザの組み合わせは実際にユーザ同士の交流を行なっ

う 特 徴 を 持 っ て い る ．ま た Twitter に は 鍵 付 き と 呼 ば れていたりと親密度の高い≒非常に似ているユーザと考るプライベートアカウントが存在し，プライベートアえることができる．

カウントに対しては承認を得たユーザしかそのツイー

Twitter で は こ の フ ォ ロ ー 関 係 を 上 手 く 利 用 す る こ

ト，フォロー，フォローウィー等の情報を閲覧できなとで，あるユーザと確かに関係のないユーザを導出でい．

きる．このようにして関係の薄いユーザを次々にピッTwitter に お い て ， あ る ユ ー ザ の 呟 き を 見 る 方 法 は 大きく分けて 2 通りが考えられる．一つは上記のようにクアップすることで，偏りのない情報ソース群が得られると考えることができる．

4. 意 見 収 集 の プ ロ セ ス
4-1． 類 似 度 計 算
ユーザ同士の関連性は類似度で表される．有向グラ
フにおけるノード同士の類似度の計算方法としては
SimRank[4]が あ り ，Twitter の フ ォ ロ ー 機 能 が 持 つ 性 質に 大 凡 合 致 し て い る ． SimRank は 類 似 し た ノ ー ド 同 士
からリンクされているノード同士は類似しているという 考 え に 基 づ い た 計 算 方 法 で あ り ，2 ユ ー ザ a，b 間 のSimRank の 値 R(a, b)は 式 (1)， (2)で 表 さ れ る ．
0 (𝑖𝑓 𝑎 ≠ 𝑏)
𝑅0 (𝑎, 𝑏) = {1 (𝑖𝑓 𝑎 = 𝑏)

(1)
図 2

|𝐼(𝑎)| |𝐼(𝑏)|𝐶
𝑅k+1 (𝑎, 𝑏) =∑ ∑ 𝑅𝑘 (𝐼𝑖 (𝑎), 𝐼𝑗 (𝑏))|𝐼(𝑎)||𝐼(𝑏)|(2)𝑖=1 𝑗=1

プロセスを，クエリワードを含むツイートを発信しておりかつ閾値を下回るユーザが見つからなくなるまで，もしくは規定数の意見が集まるまで繰り返す．

一 般 的 な グ ラ フ で は I(a) は 点 a に リ ン ク さ れ て い る 辺

尚 ，プ ラ イ ベ ー ト ア カ ウ ン ト に つ い て は ，ツ イ ー ト ，の 集 合 を 表 す が ， Twitter に お い て は ， I(a) ， I(b )は そフォロー，フォローウィーを収集できないため一見意れ ぞ れ ， ユ ー ザ a， b の フ ォ ロ ー ウ ィ ー 集 合 で あ り ，見収集に利用出来ないように見えるが，他のユーザか

𝐼𝑖 (𝑎)， 𝐼𝑗 (𝑏) は そ の 要 素 と な る ． ま た C は 定 数 で あ るらのフォロー情報は利用できる．よって，これらはフ(C=0.8 等 が 用 い ら れ る )． 式 (1）， (2) に 表 さ れ る よ うォ ロ ー グ ラ フ 生 成 と ， SimRank 計 算 の み に 利 用 し ， 閾に類似度は再帰的に計算され，反復の回数は k で表さ値以下のユーザ探索以降のプロセスでは無視することれる．これと同様にしてフォロワー集合を計算に用いとする．

る こ と も で き る ． Jeh ら [4]の 論 文 に よ る と ， SimRank
は n=4 程 度 で ，一 定 の 値 に 収 束 す る 傾 向 が あ る こ と がこのプロセスにより情報ソースに偏りのない意見集合が求められると予想される．

示されている．
4-2． 意 見 収 集 の 手 法

5. 実 験 計 画
今 回 の 実 験 の た め に ，あ る Twitter ユ ー ザ（ 学 生 ）を

このセクションでは実際の意見収集のプロセスを説

中 心 に 2 ホ ッ プ 先 ま で の フ ォ ロ ー ウ ィ ー (合 計 843501

明する．このプロセスのフローチャートを図 2 に示し

ユ ー ザ )を 収 集 し た （ 2012/12/21 ～ 2012/12/25 ）． ま た ，た．

各 ユ ー ザ に つ い て 呟 き を 200 件 ず つ 取 得 し て お く

意見収集では，まず基準となるユーザを決め，基準ユ(2013/01/08～ )．こ の 集 合 に 対 し て ，前 セ ク シ ョ ン で 提ーザ集合の要素とする．基準ユーザは今後，意見収集案した手法を用いて，閾値や基準ユーザの規定数を変する際のユーザの関係性の比較対象となる．即ち，基化させた時にそれぞれどのような結果が得られるかを準ユーザと関係性の薄いユーザの意見を収集すること調べる．同時に，意見収集結果を比較するための対象となる．その後，そのユーザを中心としたフォローグと し て ，逆 に 似 通 っ た ユ ー ザ（ ≒ 類 似 度 の 高 い ユ ー ザ ）ラ フ を 生 成 す る ．次 に SimRank を 用 い て ユ ー ザ 間 の 類の集合からも意見を収集する．こちらはユーザ探索の似度を計算する．ここまでが前処理である．

際に，逆にある閾値以上のユーザを集めるようにする

次に何らかのクエリが与えられた場合，まずクエリことで実現できる．

ワードを含むツイートを発信しているユーザを全てフ手法の評価としては，2 つの方法で得られた意見集ォローグラフの中からピックアップし，その中から基合がどのように異なるかの考察，また実際に新規性の準ユーザとの類似度が閾値以下のユーザをランダムにある意見や知識が得られるかで判断をする．

選択する．そして，そのユーザを基準ユーザ集合に追加し，得られたツイートを保存する．そして今度は基準ユーザ集合の全てのユーザとの類似度が閾値以下のユーザを選択し，同様の処理を繰り返していく． この6. 今 後 の 展 望
前セクションで立てた計画に沿って実験を行い，結果を考察することが第一の課題となる．

また，今回提案した手法は計算量が非常に多い点で問題がある．例えば，フォローグラフを全体的に拡大することを考える．ユーザの平均フォローウィー数をn とし，m ホップ先まで拡大する場合，その計算量はO(𝑛𝑚 )と な る ． SimRank の 場 合 ， 計 算 の 反 復 回 数 を K，|𝐼(𝑎)||𝐼(𝑏)| の 平 均 を 𝑑2 と し た 時 ， そ の 時 間 計 算 量 はO(𝐾n2𝑚 𝑑2 )と な る ．こ の た め ，無 闇 に グ ラ フ を 拡 大 す る
ことは望ましくない．計算量の増加を最小限にしてフォローグラフを拡大する手法の考案が望まれる．現在検討している方法としてはグラフの部分的な拡大である．あるユーザのフォローウィーを収集しフォローグラフを拡大することを考えた時，意見収集の効率を最大化するユーザを発見することで，そのユーザ中心のグラフ拡大により問題の改善を図ることができる．

参考文献[1] 眞 野 裕 也 ， 青 山 俊 弘 ，“ ミ ニ ブ ロ グ ユ ー ザ の 記 事指 向 を 用 い た ク ラ ス タ 発 見 ”， Journal of JACT,
Vol.15, No.3, pp.43-46 (2010)[2] John Hannon ， Mike Bennett ， Barry Smyth ，“Recommending Twitter Users to Follow Using
Content and Collaborative Filtering Approaches ”,
Proceedings of the fourth ACM conferenc e on
Recommender systems, pp.199-206 (2010)[3] Tianyi Wang, Yang Chen, Zengbin Zhang, Peng Sun,
Beixing
Deng,
Xing
Li,
“Understanding
GraphSampling Algorithms for Social NetworkAnalysis”, proceedings of the ICDCSWorkshops,
2011, pages 123-128[4] Glen Jeh, Jennifer Wisdom, “SimRank: A MEasure ofStructuring-Context Similarity”, proceeding of theKDD, 2002, pages 538-543[5] Minas Gjoka, Maciej Kurant, Carter T. Butts, Athina
MarkOpoulou, “Walking in Facebook:A Case Studyof Unbiased Sampling of OSNs”, proceeding oftheINFOCOM, 2010, pages 2498-2506