DEIM Forum 2016 A6-4

Twitter におけるスクリーンネーム変更要因の分析手法の提案
武田悠佑†

山本修平††

佐藤 哲司††† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1–2†† 筑波大学大学院 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
E-mail: †{ytakeda,yamahei,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらましTwitter ユーザは，自身の名前や趣味，属性に応じたキーワードを含んだスクリーンネームを登録し，様々な投稿活動をしている．スクリーンネームを変更するユーザも少なからず存在し，このようなユーザの投稿活動はス
クリーンネーム変更前と後で差異があると考えられる．本論文では，スクリーンネームの変更要因を類型化することを目的に，スクリーンネームの変更時刻，変更前後でのスクリーンネームの距離，ユーザの時刻ごとの投稿活動を独立した特徴として用いた分析手法を提案する．収集したツイートデータからスクリーンネームを変更したユーザを抽出して分析した結果，特徴的なユーザの存在が明らかになったので報告する．
キーワードTwitter, スクリーンネーム, 投稿活動, ユーザプロファイル

1. は じ め に考えられる．本研究では，スクリーンネームの変更を，ユーザにおける属性や興味の変化を推定する際における特徴量として2006 年にサービスを開始した Twitter（注 1） は，社会的にもそ着目する．Twitter ではユーザに，登録後のスクリーンネームの利用の定着が進んでいる．Twitter ユーザは，自身の興味やの変更が認められており，スクリーンネームを変更するユーザ

属性に基づいてツイートと呼ばれる 140 字以内の短い文章の投は多数存在する．スクリーンネームがユーザの属性や興味，投稿や，リプライ，リツイートといった様々な投稿活動を行って稿活動を反映しているとすれば，スクリーンネームの変更は，いる．

ユーザにおける変化を反映すると考えられる．

Twitter ユーザは，まず「スクリーンネーム」と呼ばれるユー

本論文では，スクリーンネーム変更要因の類型化を目的としザ ID を Twitter に登録する．スクリーンネームとは，ユーザた分析手法を提案する．スクリーンネーム変更要因が類型化さが自身で考案する英数字とアンダーバーから構成される 15 文

れれば，ユーザの属性や興味の変化の推定において，スクリー字以下の文字列である．他のユーザの文字列とは異なるユニーンネーム変更を有効な特徴量として用いることが可能になるとク性が保証されるスクリーンネームは，ユーザのプロフィール期待される．

ページやリプライの宛先を指定する際など頻繁に用いられる．

本論文の構成を以下に示す．まず 2 章で本研究に関連する，

このため，スクリーンネームには，ユーザの名前や興味，属性，Twitter を代表とするマイクロブログにおけるユーザプロファ投稿活動を反映した特徴的なキーワードが含まれていると考えイルに関する研究を紹介する．3 章で，スクリーンネームの変られる．加地ら [1] は，Twitter のアカウント名の文字列と，感更要因の分析手法について詳述する．4 章で，提案した分析手情とパーソナリティというアカウント作成者の心理との関係を法による分析の結果を示し，5 章ではその考察を行う．6 章でアンケート調査により分析し，アカウント作成時の気分によっ今後の課題と展望を述べる．てアカウント名の文字列の長さが左右されること，勤勉性が高い人ほどアカウント名に有意味語を用いないことを示唆してい2. 関 連 研 究る．また，これまで筆者らが行った研究 [2] では，スクリーンフォロー先ユーザを推薦することを目的にユーザのプロファネームの部分文字列と投稿活動率には何らかの関連があることイリングを行っている研究は数多く行われている．久米ら [3]が示唆されている．

は，投稿に含まれるキーワードの偏りをユーザの興味領域としユーザが Twitter を利用する目的の一つには情報の獲得があて用いたユーザ推薦手法を提案している．坪田ら [4] は，相互り，その達成手段としてユーザは自身の興味に関する情報を発フォローとなっているアカウントに対するコミュニケーション信する他のアカウントをフォローする．ユーザの持つ属性や興の偏りや相互フォローを増やす速度を用いてユーザを特徴付け，味を推定し，そのユーザと類似した興味や属性を持つ新たなコミュニケーションの取りやすいフォロー先ユーザの推薦に用フォロー先ユーザを推薦することには有用性があると考えられいている．また，大村 [5] は，ユーザのツイートから他の語とのる．このため，ユーザの属性や興味を推定する研究は近年さか共起関係を基にユーザの興味語を抽出する手法を提案し，それんに行われている．

をユーザ推薦手法において用いることの有効性を確認している．

一方で，ユーザの属性や興味は時間の経過に伴い変化すると一方で，フォロー先ユーザの推薦とは異なる目的でユーザのプロファイリングを行う研究もさかんである．土岐ら [6] らは，（注 1）：https://twitter.com/

ツイートのタイムライン上における滞留時間を用いたユーザの興味プロファイルの構成手法を提案しており，ユーザが見落とついての分析手法について述べる．3. 4 節では，姿勢変化的要してしまったコンテンツからユーザにとって興味のあるものを因の検証を目的とする，スクリーンネーム変更前後のユーザの発見する際に用いることが有効であることを報告している．田

投稿活動の変化に関する分析手法を示す．

中ら [7] は，ツイートの投稿時間の傾向や生活習慣を表す語の3. 1 スクリーンネーム変更時刻の抽出

出現傾向を特徴として用いたユーザの職業推定の手法を提案しスクリーンネーム変更時刻抽出の概要を図 1 に示す. Twitterており，ユーザのライフスタイルを考慮することで，投稿内容においてユーザは任意の時点で自らのスクリーンネームを変更やプロフィールのようなマイクロブログ上の明示的な情報だけすることができるため，投稿履歴からユーザがスクリーンネー

ではユーザの職業の推定が困難であるという問題に対して，一ムを変更した時点を正確に求めることは困難である．そこで本定の解決策を提示できたと述べている．山口ら [8] は，ソーシャ

研究では，ユーザがそれまで投稿活動に用いていたスクリーンルストリームから地理的に局所的なイベントを抽出した上で所ネームとは異なるスクリーンネームで最初に投稿活動を行った在地が未知であるユーザに対して位置の推定を行っており，精時刻をスクリーンネームの変更時刻とする．実際には，新しい度と効率性という 2 つの側面から提案手法が有効であることをスクリーンネームで投稿する時点より前に，ユーザはスクリー示している．西山ら [9] は，自己紹介欄にユーザの属性を表すよンネームを変更しているが，変更の結果が反映されるのは新しうなキーワードが出現する確率をユーザの投稿を用いて推定すいスクリーンネームで投稿された時点である．

る手法を提案している．この研究では，ユーザの属性を表す著

また，ユーザがあるスクリーンネームを用いていた期間とは，者属性キーワードをタグ，ユーザの複数の投稿を一つの文書と最初にそのスクリーンネームでの投稿活動が行われた時刻から，見立てた上で，文書に対するタグ推定向けのトピックモデルをそれとは異なるスクリーンネームでの投稿活動が最初に行われ用いている．この手法により，特定の性質を持つキーワードにた時刻までとする．ここで，データセット内に，新たに異なる対しては，従来より高い精度で推定できることを確認している．

スクリーンネームでの投稿活動が確認できなかったスクリーン

また，投稿活動の変化に着目したユーザプロファイリングをネームについては，データセットとなる投稿活動の収集終了時行っている研究として，山口ら [10] [11] は，投稿活動の遷移に刻をそのスクリーンネームの使用期間の終点とする．

着目したユーザのクラスタリングを行っている．これらの研究

3. 2 スクリーンネーム変更の傾向分析の中で，ユーザの投稿活動は投稿数の多い状態と少ない状態のスクリーンネーム変更前後それぞれのスクリーンネーム文字

2 つに大きく分かれ，投稿数の多い状態からは投稿数の少ない列間の距離の算出と，それぞれのスクリーンネームを用いてい状態へは遷移しにくいこと，投稿数の少ない状態から他の状態た期間と文字列間距離との関係のグラフ化を行う．これにより，へは遷移しにくいことが明らかにされており，ツイートの投稿ユーザがスクリーンネームを変更する際にはどの程度元のスク数の遷移パターンとリプライやハッシュタグといった Twitterリーンネームと異なるスクリーンネームを考案するのかというの機能の利用の割合との関連も示唆している．

ことについての傾向や，元のスクリーンネームを用いていた期

これらの研究に対して，本研究は，スクリーンネームを特徴間が長いほど変更後のスクリーンネームは元のそれと類似する量としてユーザプロファイリングを行う点で異なり，スクリーのか，といったスクリーンネームの使用期間と文字列間距離とンネームの変更に着目し，ユーザの属性や投稿活動の変化につの関係を明らかにする．

いて分析を行う点が特徴的である．

3. スクリーンネーム変更要因分析の手法

以下に具体的な手順を示す．まず，対象とするスクリーンネーム変更の全てについて，変更前後それぞれのスクリーンネーム間の編集距離を求める．編集距離とは，一方の文字列を本章では，提案するスクリーンネーム変更要因分析の手法に他方の文字列へと変形するために必要な手順の最低回数である．

ついて説明する．ユーザが行うスクリーンネームの変更には，例えば， kitten と sitting という二つの文字列の編集距離

例えば季節の変わり目やクリスマスのような年中行事といった，は，以下に示すように 3 である．

一年の特定の時期に起こるイベントをきっかけとするものが考（ 0 ） kitten (初期状態)えられる．本研究ではこのようなきっかけを季節的要因と呼ぶ．

（ 1 ） sitten (”k”を”s”に置換)

また，他にもスクリーンネームの変更には，投稿活動の変化を（ 2 ） sittin (”e”を”i”に置換)他のユーザに示す目的で行われるものもあると考えられる．本（ 3 ） sitting (”g”を挿入して終了)

研究ではこのようなきっかけを姿勢変化的要因と呼ぶ．

ここで，編集距離はそのまま用いると，2 つの文字列の長さの本論文ではこれらのスクリーンネーム変更要因が存在すると差を直接的に反映してしまうため，2 つの文字列の長い方の値いう仮説を立て，スクリーンネーム変更についての分析を行う

で編集距離を除すことで正規化を行い，その値を距離とする．

ことでその検証を行う. 3. 1 節でユーザの投稿活動からスクリー

次に，ユーザがスクリーンネームを変更する前のスクリーンンネームの変更時刻を抽出する方法を説明した上で，3. 2 節でネームを用いていた期間の長さを求め，その値が一定範囲であは，ユーザがどのようなスクリーンネーム変更を行うかについるごとにスクリーンネーム変更の集合を作成し，各集合内で求て明らかにすることを目的とする，変更前後のスクリーンネーめておいたスクリーンネーム間の距離の平均値を算出する．こムの文字列についての分析手法について説明する．3. 3 節では，

こで，本論文では一定範囲を 1 週間ごとの期間とする．そして，季節的要因の検証を目的とする，スクリーンネーム変更時刻に期間の範囲ごとに距離の平均値をプロットしグラフを作成する．

図 1 スクリーンネーム変更時刻抽出イメージ

最後に，スクリーンネーム変更後のスクリーンネームを用いての 5 つを用いる．抽出した 5 つの特徴量のそれぞれに対してスいた期間についても，同様の手順でグラフを作成する．

クリーンネーム変更前後で平均値を算出し，有意差検定を行う．

3. 3 スクリーンネーム変更の季節的要因分析

結果からそのスクリーンネーム変更においては 5 つの特徴量のスクリーンネーム変更時刻についての分析として，本論文で内でどれが変化し，変化しなかったかというパターンを求める．

は，スクリーンネーム変更頻度が特に大きかった期間を抽出す

本論文では，ここで，有意差検定としてウェルチの t 検定を用る．抽出された期間が季節的要因として想定されるようなもの

い，有意水準 5%で両側検定を行う．このとき，ある特徴量にであるかを判定することで，季節的要因が存在するかどうかをついて，スクリーンネーム変更前における平均値，標準偏差，検証する．

集合のサイズを x1 ，s1 ，n1 変更後における平均値，標準偏差，以下に具体的な手順を示す．まず，分析の対象として 1 年間の期間を定め，等間隔に分割し，分割された各期間内に行われた全ユーザのスクリーンネーム変更の頻度を集計する．集計したスクリーンネームの変更頻度を時系列順に並べ，線形回帰を行う．各期間ごとに，変更頻度の実測値から線形回帰による予集合のサイズを x2 ，s2 ，n2 とすると，検定統計量 t，自由度 νはそれぞれ以下の式 (1)，(2) で求められる．

|x1 − x2 |t = √s2
s21+ n22n1( 2測値を引いた値を求め，さらに予測値により除すことで正規化を行う．ここで求めた値を本論文ではギャップと呼ぶ．ギャップの値によって，各期間を降順に並べ，上位 10 件をスクリーンネーム変更頻度が特に大きかった期間として抽出する．

(1)

ν ≈

s1s2+ n22n1s4
1n2·(n1 −1)
1)2s4(2)+ n2 ·(n2 −1)
22

そして自由度 ν の t 分布における t の上側の p 値が p < 0.05/2 =これにより，増加し続けるユーザ数 [12] による，スクリーン0.025 を満たしていたとき，その特徴量はスクリーンネームの変ネーム変更頻度の全体的な増加を考慮した上で，1 年間におい更前後で変化したとみなす．最後に，求めたパターンのそれぞてスクリーンネーム変更が特に多く行われやすいの期間を抽出

れに当てはまるスクリーンネーム変更の数を集計し，スクリーする．

ンネーム変更前後における投稿活動の変化の傾向を抽出する．

3. 4 スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析
スクリーンネーム変更前後におけるユーザの投稿活動の変化

4. 実データを用いた実験

パターンの傾向を抽出する．これにより，スクリーンネーム変4. 1 データセット

更にはどのような投稿活動の変化が伴うのかを明らかにし，姿分析には，Twitter Search API （注 2） を使用して収集した，勢変化的要因の存在を検証する．
以下に具体的な手順を示す．まず，対象とする全てのスクリーンネーム変更について，ユーザが変更前後のスクリーン2012 年 5 月 1 日から 2013 年 4 月 30 日までの 1 年間に日本語で行われた投稿活動を用いる．ここで，投稿活動とは，ツイート，リプライ，リツイートの全てを指すものとする．

ネームを用いていた期間をそれぞれ抽出する．ここで，抽出しデータセットの概要として，データセット中における，3. 1た期間のどちらかでもが 1 週間未満であったスクリーンネーム

節で述べた方法を用いて抽出したスクリーンネーム変更の総頻変更は，変化が適切に検出できていないと考え対象から除外す

度，一度以上投稿活動を行ったユーザの総数，スクリーンネーる．次に，それぞれの期間内における全単位時間ごとにユーザムの変更を行ったユーザの数を表 1 に示す．の投稿活動の特徴量を抽出する．本論文では，ここで抽出する

またスクリーンネームの変更頻度ごとのユーザ数を表 2 に示

投稿活動の特徴量として，ツイート数，リプライ数，リツイー

す．スクリーンネームの変更を行うユーザは全体のおよそ 7%でト数，ならびにツイートに含まれるハッシュタグ数，URL 数（注 2）：https://dev.twitter.com/docs/api/1/get/search表 1 データセット概要
総ユーザ数28,938,906

スクリーンネーム変更ユーザ数

1,997,387 (6.9%)

表 2 スクリーンネーム変更頻度ごとのユーザ数
スクリーンネームの変更頻度

ユーザ数

11,536,839

2304,319

389,554433,786

514,619

67,33674,02782,314

9

1,357

10902

11 以上

2,334

計

1,997,387

106

Frequency

2,766,634

105

104

103

00.2

0.4

0.60.81

Normalized levenshtein distance
図2

スクリーンネームの正規化距離分布0.8Linear Regression

AVG(Distance)

スクリーンネーム変更総頻度

0.75
0.70.65

表 3 正規化距離分布の概要
平均値

0.700

標準偏差

0.257

0.6
0

10

20

30

4050

Number of weeks using former screen name

図 3 変更前のスクリーンネーム使用期間と距離の関係あり，スクリーンネームの変更を行うユーザについても，1 度だけ行うユーザが半数以上であった．

0.8
Linear Regression

本節では，スクリーンネーム変更の傾向分析の結果を示す．
変更前後のスクリーンネーム間の距離の概要を表 3 に，分布図を図 2 に示す．図 2 において，縦軸は頻度の常用対数，横軸は距離であり，距離 0.01 ごとにその範囲内であったスクリーンAVG(Distance)

4. 2 スクリーンネーム変更の傾向分析結果
0.75
0.7
0.65

ネーム変更の頻度をプロットしている．最も多かったのは距離が 0.99 以上 1 未満の範囲であり，その頻度は 386,841 であった．

0.6
010203040

次に，変更前後のスクリーンネーム間の距離と，変更前のス

Number of weeks using latter screen name

クリーンネームを用いていた期間の長さとの関係を図 3 に，変

図 4 変更後のスクリーンネーム使用期間と距離の関係

50

更後のスクリーンネームを用いていた期間の長さとの関係を図4 に，それぞれ示す．図における横軸は，単位を週とする，そ年 4 月 30 日である．期間中，最もスクリーンネーム変更の頻度

れぞれのスクリーンネームを用いていた期間の長さ，縦軸は，が多かった日付は 2013 年 4 月 1 日であり，その頻度は 13,669

それぞれのスクリーンネームの使用期間の長さがある範囲内でであった．

あったスクリーンネーム変更の集合における，変更前後それぞスクリーンネーム変更の頻度のギャップが上位 10 件だった

れのスクリーンネーム文字列間のスクリーンネームの距離の平日付を表 4 に示す．最もギャップが大きかった日付は 2012 年 6均である．図 3 からは特徴らしい傾向を確認できないが，図 4

月 21 日 2013 年 4 月 1 日は 4 番目にギャップが大きかった．

からは変更後のスクリーンネームを用いる期間が長いほど，そ4. 4 スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析結果の文字列は以前のスクリーンネームの文字列と近い距離になるという大まかな傾向を見て取ることができる．

本節では，スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析の結果について示す．スクリーンネーム変更前後における投稿活動

4. 3 スクリーンネーム変更の季節的要因分析の結果の変化パターンを抽出した結果を表 5 に示す．表 5 において，

本節では，スクリーンネーム変更の季節的要因分析の結果に

左列はパターンの番号を，右列は投稿活動の変化がそのパターついて示す．対象とする期間はデータセットの収集期間と同じンであったスクリーンネーム変更の頻度を表しており，真ん中

く 2012 年 5 月 1 日から 2013 年 4 月 30 日までとした．まず，の 5 列はそのパターンにおいて 5 つの特徴量のそれぞれについ

期間中 1 日ごとのスクリーンネームの変更頻度と線形回帰の結て変化が認められたかどうかを，左から，ツイートの投稿数，果を図 5 に示す．縦軸は頻度で，横軸は対象期間の始点から日リプライツイートの投稿数，リツイートの投稿数，ツイートに数となっており，横軸の左端が 2012 年 5 月 1 日，右端が 2013

含まれていた URL 数，ツイートに含まれていたハッシュタグ

表 5 変更前後における投稿活動の変化パターン
変化パターン tw rp

rt url tag

変更頻度

12000

pattern 1xxxxx

1,036,690

10000

pattern 2oxxxx

109,584

8000

pattern 3xoxxx

44,4186000

pattern 4xxoxx

47,211

4000

pattern 5xxxox

31,1252000

pattern 6xxxxo

20,3040

pattern 7

ooxxx

122,261

pattern 8oxoxx

64,161

pattern 9ox

xox

21,103

pattern 10oxx

xo

9,629

pattern 11

xooxx

8,294

pattern 12xox

ox

7,704

pattern 13

xox

x

o

5,215

pattern 14

x

x

oox

15,6688,434Frequency

14000

Linear Regression

050

100

150

200

250

300

350

Date

図5

スクリーンネームの変更頻度の年間推移と回帰直線

表 4 スクリーンネーム変更頻度のギャップ上位 10 件の日付
日付

ギャップ

2012 年 6 月 21 日

0.81672012 年 6 月 17 日

0.60712013 年 2 月 24 日

0.4902

2013 年 4 月 1 日

0.42412013 年 3 月 25 日

0.41182013 年 3 月 26 日

0.32272013 年 4 月 8 日

0.29202012 年 7 月 22 日

0.28972013 年 3 月 23 日

0.2872

2012 年 5 月 27 日

0.2868pattern 15

x

xox

o

pattern 16

x

xxoo

7,121

pattern 17

ooox

x

53,331

pattern 18

oox

ox

52,072

pattern 19

oox

x

o

17,447

pattern 20

oxoox

36,655pattern 21oxoxo18,713

pattern 22ox

x

oo

8,426

pattern 23xooox5,757

pattern 24xooxo3,173

数という順で，変化していれば o，変化していなければ x で表

pattern 25xoxoo2,991している．最も多くのスクリーンネーム変更が属する変化パ

pattern 26

xxooo8,893

ターンは全ての特徴量において変化が認められない pattern1

pattern 27oooox98,155

pattern 28oooxo24,555

pattern 29ooxoo19,545

pattern 30oxooo

30,902の投稿数，ツイートに含まれていた URL 数，ツイートに含ま

pattern 31

xoooo5,448

れていたハッシュタグ数という 3 つの特徴量について変化が認

pattern 32ooooo186,829

であり，その頻度は 1,036,690 であった．また，最も少ないス
クリーンネーム変更が属する変化パターンはリプライツイートめられた pattern25 であり，その頻度は 2,991 であった．
また，各特徴量ごとの変化の有無によってスクリーンネーム変更を集計した結果を表 6 に示す．表 6 において，左列は変化

表6

変更前後における特徴量ごとの変化
特徴量 変化あり

変化なし

tw

873,368 1,258,446

rp

657,195 1,474,619

rt616,179 1,515,635

た URL 数，ツイートに含まれていたハッシュタグ数という順

url

538,394 1,593,420

で，表しており，真ん中の列はその特徴量において変化が認め

tag

377,625 1,754,189に着目する特徴量を，上から，ツイートの投稿数，リプライツイートの投稿数，リツイートの投稿数，ツイートに含まれていられたスクリーンネーム変更の頻度を，右列は，変化が認められなかったスクリーンネーム変更の頻度をそれぞれ表している．

5. 考察

スクリーンネームほど変更前のスクリーンネームとの距離が短くなる傾向があることが確認された．これは，長期間使用することを想定したスクリーンネームを考案する際に，ユーザは元まず，4. 1 節で示したように，90%以上というほとんどのユーザがスクリーンネームの変更を行わず，スクリーンネームの変更を行ったユーザの内でも 75%以上という大部分のユーザが 2
度以上のスクリーンネームの変更を行わないということが明らかになった．このことより，スクリーンネームの変更は概して頻繁には行われない傾向にあることが判明した．
スクリーンネーム変更の傾向分析の結果からは，スクリーンネームを変更する際は，その文字列を大きく変更するユーザが多い一方で，僅かにではあるものの，変更後に長く用いられるのスクリーンネームに強く引かれてしまうということを示唆しているのではないかと考えられる．
スクリーンネーム変更の季節的要因分析の結果からは，まず，最もスクリーンネームの変更頻度が多かった日付は 2013 年 4月 1 日であることが判明した．これはエイプリルフールという年中行事と強い関連があると考えられる．また，提案手法において抽出された 10 件の日付については，年中行事などと結びつけることのできる日付は，ほとんどなかったものの，2013 年

更後のスクリーンネームを用いる期間と変更前後それぞれのス

25
Tweet
Reply
RetweetUrlTagFrequency

2015

クリーンネームの距離の間に大まかな傾向を確認することができた．
スクリーンネーム変更の季節的要因分析としては，スクリー
ンネーム変更が特に多く行われた時刻を，線形回帰による予測10値に対する実測値の乖離度合いを用いて抽出することを試みた．結果，季節的要因の存在と，提案手法による季節的要因と5なり得る特徴的な時刻の抽出が部分的に可能であることが示唆
0Date

図 6 スクリーンネーム変更前後における投稿活動の変化例

4 月 1 日を抽出することには成功しているほか，教育機関における一般的な新年度の始業の日である 2013 年 4 月 8 日など年度の変わり目である 3 月下旬から 4 月上旬にかけての日付を複数抽出できていることから，スクリーンネーム変更に季節的要因は存在し，提案手法によって，季節的要因となり得る特徴的な時刻を抽出することは部分的にではあるが可能であると示唆されたと考えられる．
スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析の結果からは，まず，半数近いスクリーンネーム変更において，その前後でユーザの投稿活動が変化していなかったことが明らかになった．
その一方で，何かしらの特徴量において変化が認められたパターンとしては，全ての特徴量で変化が認められたというパターンに最も多くのスクリーンネーム変更が属していたことも確認できた．このことは，スクリーンネーム変更前後における投稿活動は，変化するユーザと変化しないユーザとに比較的両された．
スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析としては，スクリーンネーム変更の前後における投稿活動の変化を，ツイートの投稿数，リプライツイートの投稿数，リツイートの投稿数，ツイートに含まれていた URL 数，ツイートに含まれていたハッシュタグ数という 5 つの特徴量の変化でパターン化し，パターンの傾向の抽出を行った．結果，半分近くのスクリーンネーム変更についてはその前後における投稿活動の変化が全く認められない一方で，投稿活動の特徴量が何かしら変化するパターンとしては，全ての特徴量で変化が認められたパターンに最も多くのスクリーンネーム変更が属することが明らかとなり，姿勢変化的要因の存在が示唆されたのではないかと考えられた．
今後の課題としては，提案した分析手法の妥当性や有効性の定量的な評価が挙げられる．

謝

辞

本研究は，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．

極端に分かれることを示唆していると考えられ，姿勢変化的要因の存在も示唆されたと考える．図 6 にスクリーンネーム変更
前後で投稿活動が変化したユーザの一例を示す．中央付近に破線で示されたスクリーンネーム変更の前後でユーザの投稿活動の特徴量が大きく変化していることが確認でき，このユーザのスクリーンネーム変更には投稿活動に対する姿勢の変化が関係していると考えられる．また表 6 より，どの特徴量においても，変化が認められたスクリーンネーム変更よりも変化が認められなかったスクリーンネーム変更のほうが多いことがわかる一方で，特徴量ごとに偏りはあり，ツイートに含まれるハッシュタグ数は比較的変化しづらく，ツイートの投稿数は比較的変化しやすいといった傾向を確認することはできた．

6. お わ り に
本論文では，スクリーンネーム変更要因の類型化を目的として，スクリーンネーム変更について，季節的要因と姿勢変化的要因の 2 つの要因を仮定し，スクリーンネーム変更の傾向分析，スクリーンネーム変更の季節的要因分析，スクリーンネーム変更の姿勢変化的要因分析という 3 種類の分析について提案し，実際に分析を行った．具体的には，まず，スクリーンネーム変更の傾向分析として，変更前後それぞれのスクリーンネーム間の距離を編集距離を用いて求め，それぞれのスクリーンネームを用いていた期間との関係の可視化を行った．分析の結果，変文

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