DEIM Forum 2016 B7-4

Twitter 特有のネットワーク構造を用いたユーザ重要度評価法の提案
石垣 藍睦†

沼尾 雅之†† 電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・通信工学専攻 〒 182–8585 東京都調布市調布ヶ丘 1–5–1
E-mail: †i1431009@edu.cc.uec.ac.jp, numao@cs.uec.ac.jp
あらまし

近年，マイクロブログの一つである Twitter は，ユーザ間の情報のやりとりのツールとして急速に普及してきた．そのユーザ間の情報には，重要なユーザとそうでないユーザが発信したものが混在している．重要な情報を取得するためには，そのようなユーザを分類することが課題となる．Twitter の機能には，他のユーザへ情報を拡散するために再共有（リツイート，以後 RT）がある．そのため，RT する回数が多いユーザは情報を拡散させやすく，RT される回数が多いユーザは信頼度が高いと考えられる．また，RT の反応速度が速いユーザは情報に敏感で重要なユーザであると考えられる．そこで本論文では，RT の回数と反応速度を考慮したネットワークを基にユーザの重要度を推定する手法を提案する．
キーワード

ネットワーク分析，ソーシャルネットワーク，Twitter

1. は じ め に

Twitter 上ではユーザの推定に適していないと考えられる．
また，Tiwitter の特有の機能によるユーザ分類における研近年，マイクロブログの一つである Twitter は急速に普及し究がある．それらは，他のユーザの情報を取得するための登録てきた．現在（2015 年 9 月 30 日）の Twitter の月間アクティ(フォロー）や他のユーザへ情報を拡散するために再共有（リツブユーザは，全世界に 3 億 2000 万人存在する [1]．Twitter でイート，以後 RT）を用いる．これらの機能による情報は，ユーは，ユーザが最大 140 文字の投稿（ツイート）で情報発信するザ間のリンクとしネットワークと捉えることが多い．そのため，ことで，ユーザ同士の情報の交換ができる [2] [3]．その情報にフォローや RT によるネットワークをフォローネットワークやは，ユーザの意見や感情が含まれることが多く，実社会に有益RT ネットワークと呼ぶことがある．フォローネットワークはであるのではないかと注目されている．そのため，ユーザの情静的なネットワークであり，RT ネットワークは動的なネット報を対象にした研究が盛んに行なわれている [4] [5]．

ワークであるといえる．なぜならフォローネットワークは，1研究対象として大きく分けてツイートとユーザの 2 つがある．

度ユーザ同士が繋がってしまうと，ユーザ間での情報交換の有ツイートを対象にした研究では，各立候補者に言及したツイー無を知ることができないためである．また，RT ネットワーク

トからの選挙の各立候補者の当選予測や，災害時の緊急情報には，ユーザ間での情報交換の頻度や反応速度を知ることができ言及したツイートのデマ判別がある [6] [7]．それらは，ツイーるためである．RT は，情報間の頻度や反応速度の動的な情報

ト本文の特徴やツイートを投稿したユーザのフォロー数などのを知るための数少ない機能といえる．ユーザの重要度推定にお属性に注目している．そして，ツイートによる実社会への関係いて，ユーザの情報発信の頻度や速度は非常に有用であると考やツイート自体の重要性・信頼性を評価する．また，ユーザをえられる．

対象にした研究では，無数のユーザから探し求めているユーザ

そこで，本研究では，RT の回数を考慮した RT ネットワーを推薦するものがある．Twitter では，企業の公式のアカウン

クと RT の反応速度と RT の回数考慮した RT ネットワークをトや特定の分野の有名人の信頼度が高いユーザがいる．その一提案する．頻繁に RT をされるユーザは，他のユーザからツ方で，機械的に無意味な情報を発信するようなユーザもいる．

イートを参照されやすく重要な情報発信源である．そのため，そのため，ツイートには重要なユーザとそうでないユーザが発RT する回数が多いユーザは情報を拡散させやすく，RT され信したものが混在している．重要な情報を取得するためには，る回数が多いユーザは信頼度が高いと考えられる．通常のスコそのようなユーザを分類することが課題となる．

アリンクアルゴリズムでは，リンクの重みが存在しない．そこ

ユーザの分類における研究では，ユーザの属性の情報や Twit-で，リンクの重みを RT の回数にすることで，RT の回数を考

ter 特有の機能による情報を用い，ユーザの重要度を推定する

慮した RT ネットワークを提案する．また，RT の反応速度がことがある．ユーザの属性を用いたユーザの分類における研究早いユーザは，情報に対して敏感で重要なユーザである．そのでは，他のユーザから情報を取得するための登録数（フレンドため，一回の RT にもそれぞれリンクに反応速度の重みを付加数）や他のユーザから情報を取得されるための登録数（フォロすることによって，そのようなユーザを発見できると考えられワー数）を用いる [8]．フレンド数やフォロワー数などは静的なる．そこで，はじめの RT ネットワークのリンクの重みに反応情報である．なぜならユーザのフレンド数やツイート数とは，速度を考慮することで，RT の反応速度と RT の回数を考慮し他のユーザとの情報のやり取りの情報ではないためである．静たネットワークを提案する．

的な情報では，刻一刻とユーザ間で情報がやり取りされている

本研究の目的は，Twitter のユーザから RT の反応速度や RTの回数という動的要素を考慮した重要なユーザを発見すること

TwitterRank では，はじめに LDA(Latent Dirichlet Alloca-である．そのため，本提案の RT ネットワークを WEB のネッtion) を用いてユーザのツイートに含まれるトピックのユニートワークと捉え，スコアリンクアルゴリズムを適用することでクな単語をカウントする．そしてユーザに対応した各トピックユーザの重要度を推定する．のユニークの単語数は，図 1 のような特徴ベクトルとして扱う．

2. HITS アルゴリズム
ユーザの重要度推定では，スコアリンクアルゴリズムの一つである HITS アルゴリズムを用いられることがある．HITS ア
ルゴリズムは，Kleinberg が考案したハイパーリンク構造を用いた WEB ページのランキング手法の一つである [9]．WEB のハイパーリンク構造は，評価されているリンク（被リンク）と評価をしているリンク（発リンク）で構築されている．HITS

図 1 TwitterRank で扱う特徴ベクトル

アルゴリズムは，ハイパーリンク構造においてオーソリティ，ハブの二つの概念を以下のように定義した．
（ 1 ） オーソリティ：重要な情報を発信しているページ（ 2 ） ハブ：重要な情報を発信しているページに発リンクしているページ
オーソリティは，定義 1 から重要なハブからの被リンクを多く受けているほど，重要なオーソリティとなることを意味する．
図 2 正規化された特徴ベクトル

ハブは，定義 2 から重要なハブほど重要なオーソリティに発リンクすることを意味する．二つの概念から考案された評価値は，オーソリティスコアとハブスコアである．

3. 関 連 研 究
3. 1 実世界の動向の予測
マイクロブログでは，リアルタイムなユーザの情報が入手しやすい．そのため，Twitter 情報を実世界と動向の予測に用いる研究が盛んに行われている [10]．

そして，図 2 のように特徴ベクトルを正規化し，その特徴ベクトルを DT と定義する．特徴ベクトル DT を対象のユーザに対して作成する．この特徴ベクトルを用いて，以下の式のようにユーザ i とユーザ j の類似度 simt (i, j) を求める．ただし，t は任意のトピック，DTit′ とはユーザ i の特徴ベクトルにおけ′るトピック t の数値，DTjtとはユーザ j の特徴ベクトルにおけるトピック t の数値である．

筆者らは，以前為替取引に関するツイートの集合から為替予′
simt (i, j) = 1 − |DTit′ − DTjt|

想に特化した評価表現辞書の構築法の提案した [5]．評価表現とはポジティブ・ネガティブの数値が付与された単語であり，またフレンドからユーザ i への影響力 Pt (i, j) は，以下の式

評価表現辞書とは評価表現の集合である．筆者らは評価表現辞書を構築する際に，データセットを為替取引のツイートのみにで表す．ただし，Tj とはフレンドであるユーザ j の総ツイート∑数， a:si f ollowssa |Ta | はユーザ i のフレンドの総ツイート数

した．それにより，為替のドメインに特化した評価表現辞書のである．

構築した．そして，構築した評価表現辞書によって為替取引のツイートの評価し，その結果と為替レートとの関係調査がある

Pt (i, j) = ∑ことを考察した．この研究では，為替取引をするユーザ間のツイートを全て対象にした．しかし，重要度が高くないユーザのツイートも含まれることもあり，為替のドメインに関係のない単語が評価表現辞書に登録されてしまった．そのため，そのような単語を登録しないようにするために，重要度を高いユーザを発見する必要があると考えらえる．

3. 2 ユーザの重要度推定
Twitter の膨大なユーザから重要なユーザやツイートを発見することは，非常に困難である．そのため，重要だと考えられるそれらを推薦する研究が盛んに行われている [11] [12]．

Jianshu らは，フォロワーが多いユーザとそのユーザのフォロワーを対象にユーザの影響力の推定を行った [13]．ユーザの影響力を推定する手法には，PageRank の拡張である TwitterRankを提案した．

|Tj |a:si f ollowssa |Ta |∗ simt (i, j)

TwitterRank では，ユーザ間のリンクの重みを Pt (i, j) とする．そのため Jiansh らは，リンクにフォロー関係，情報伝播にツイートを用いたネットワークを構築した．そして，このネットワークをスコアリングアルゴリズムである PageRank に適用して，ユーザの重要度を推定した．
．この研究により，ユーザの各トピックや全トピックの影響力を推定することができた．

3. 3 問 題 点
節 3. 1 では対象となるユーザの中で重要なユーザであるかどうかを見分けることが課題である．そこで，節 3. 2 で述べた既存研究ではユーザの重要度の推定を行うことが有効であると考えられる．ユーザの重要度を推定するには，図 3 と図 4 より

WEB と Twitter 上のリンクを同様に捉えることによってネットワークを構築し，スコアリンクアルゴリズムに適用することが考えられる．

図 3 WEB 上のリンク

図 6 RT ネットワークの例

フにはなるが，単なるリンクであるためリンクの重みがない．
しかし，RT ネットワークでは，Twitter でのユーザ間の動的な要素である RT により成り立つ．そのため，RT ではフォロー関係とは異なり，ユーザ間の情報のやり取りをその都度知ることができる．さらに，RT ではユーザ間でのやり取りの反応速
図 4 Twitter 上のリンク度も知ることができる．その動的な要素があるので，図 6 のように有向グラフのリンクに対して重みを付加することができ

Jiansh らの研究においては，フォロー関係やツイートといっる．そこで，ユーザの重要度を推定するには，フォロワーネッた静的な情報を用いてネットワークを構築した．しかしそれでトワークを用いるよりも RT ネットワークを用いる方が良いとは，WEB と同様にノード同士がどの程度やり取りが行なわれ考えられる．ているかが不明であるという問題がある．そのためユーザの重要度の推定では，Twitter 特有の動的な要素が含めることが課

本提案の RT ネットワークでは以下の 3 つをユーザ間有向リンクとして定義する．

•題となる．

リ ン ク の 重 み を 1 と す る RT ネット ワ ー ク (Normal

4. RT ネットワークにおけるユーザの重要度推定

Retweet Network，以後 NRN)

近年 Twitter の研究では，フォロー関係や RT による情報伝(Retweet Count Network，以後 RCN)

播で構築されたネットワークを分析することが多い．一般的••リ ン ク の 重 み を RT の 回 数 と す る RT ネット ワ ー ク
リンクの重みを RT の反応速度と RT の回数を考慮したにフォロー関係で構築されるネットワークのことは，フォローRT ネットワーク（Retweet TimeWeight Count Network，以ネットワークと呼ばれる．図 5 は，フォローネットワークの一後 RTWCN）つの例である．また，RT で構築されるネットワークのことは，この表現法の有効性については，第 5. 章の実験で評価する．

RT ネットワークと呼ばれる．図 6 は，RT ネットワークの一

4. 1 RT ネットワークの構成つのである．

以下では，本提案及び既存研究の RT ネットワークがフォローネットワークとどのように対応づけられいるかを説明していく．

4. 1. 1 既存研究の RT ネットワーク
RT は，フォロワーに RT したツイートを拡散するために行われる．さらに，その RT されたツイートをフォロワーも RTすることが可能である．そのため，Twitter 上で行われる大規模な情報伝播は RT によるものである．そこで山本らは，図 7のように RT による特定のツイートの情報伝播に注目した [14]．

Twitter では，図 7 のツイート番号のように各ツイートに IDが割り当てられる．図 7 では，ツイート番号を 001 としたツ
図 5 フォローネットワークの例

フォローネットワークは，Twitter でのユーザ間の静的な要素であるフォロー関係から成り立つ．そして，フォロー関係ではユーザ間で一度フォローしてしまうと，その後の情報のやり取りを知ることができない．そのため，図 5 のように有向グライートを RT によってユーザ A，ユーザ B，ユーザ C の順番で情報伝播されていくことがわかる．山本らは，このような RTの情報伝播で構築されたネットワークを RT ネットワークとして定義した．山本らの RT ネットワークは，図 8 で表現できる．
このネットワークでは，あるユーザの特定のツイートがどのユーザによって情報が伝搬したかが見て取れる．そのためネッザが RT した情報に注目した．ただし，Retweet Count(以後RC) は，リンクの重みである．

図 7 山本らの RT ネットワーク上でのユーザ同士のリンク

図 9 RCN 上でのユーザ同士のリンク

図 9 では，ユーザ B が任意の期間にツイート番号 001-005のツイートをしている．そして，ツイート番号 002 と 005 のツイートをユーザ A が RT していることがわかる．つまり，任意の期間にユーザ A がユーザ B のツイートを 2 回 RT したことになる．そのため，RC は以下の式で表現する．ただし，u(x, y)
図8

山本らの RT ネットワーク

は x が発リンクするユーザと y が被リンクするユーザの組を表す．

トワークの規模によって，ツイートの自体の影響力がどの程度あるかどうかを知るために非常に有効である．フォローネット

RC(u(A, B)) = (B が A から RT された回数) = 2

ワークとの対応は，表 1 で示す．
表 1 フォローネットワークとの対応表
フォローネットワーク

山本らの RT ネットワーク

ノード

ユーザ

ユーザ

ノードの属性なし

ツイート内容リンク

フォローRT

リンクの重み1（固定）1（固定）任意の期間における複数のユーザで RCN を構築する場合は，図 10 のようになる．

4. 1. 2 RCN
本研究では，3 つの RT ネットワークを提案する．NRN の説明は，RCN のリンクの重みを 1 に固定した場合なので省略する．まず 1 つ目は，RCN を説明する．山本らは，特定のツイートの情報伝播された規模を RT ネットワークから分析した．
本提案では，ユーザの重要度推定をすることを目的とした RTネットワークを定義する．
まず，ユーザの重要度を推定するために必要だと考えらえたのは，情報のやり取りの頻度だと考えた．フォロー関係では，

図 10 RCN情報のやり取りを知ることはできない．RT では，RT の回数だけ情報のやり取りを行われたことがわかる．しかし，RT を用いてる山本らの RT ネットワークでは，1 回の RT のつながりしかなく，情報のやり取りを知ることはできない．そこで本提案の RT ネットワークでは，図 9 のような任意の期間中にユーフォローネットワークとの対応は，表 2 で示す．

表 2 RCN とフォローネットワークとの対応表
フォローネットワーク

RCNノードユーザ

ユーザ

ノードの属性なし

ツイート番号リンク

フォローRT

リンクの重み1（固定）RC

4. 1. 3 RTWCN
本提案の 2 つ目の RT ネットワークは，RTWCN である．

RTWCN では RT の回数に加え，ユーザ間の RT の反応速度を

図 12 RTWCN の RT の重み考慮する．反応速度の考慮には，戸田らの時間類似度の考えを取り入れて以下のように定義する [15]．

図 11 では，任意の期間中にリツイートユーザがユーザのツ戸田らは，タイムスタンプを持つ文書集合に対する話題構造イートを 1 回の RT したことを表現している．RCN の 1 回のマイニングの提案した．なぜなら，近年ユーザは検索エンジン

RT の重みは，常に 1 で固定されているため，ユーザとリツイーを用いて最新のニュースなどの情報を得ることが一般的になっトユーザ間のリンクの重みは 1 となる．図 12 では，図 11 と同てきた．しかし，アクセス可能な情報が膨大になりすぎたため様の状況を表している．しかし，ツイートの時間がユーザの属に，ある一つの主要な話題や特定の話題に関する情報を把握す性に追加されている．そのため，RTWCN の 1 回の RT の重みることが困難である．そこで，文書内における複数の話題の関は T imeW eight(t) となる．T imeW eight(t) を RT に適用する係性や主要な話題を特定する手法である話題構造マイニングをためにパラメータを次のように定義する．T0 はツイート時間と用いること解決しようと考えたためである．

RT した時間の差が 0 の場合の重み，t1/2 は T imeW eight(t)戸田らの手法は，新聞記事のクラスタリングや話題抽出するが 50%になるタイムスタンプの差（半減期），t はツイート時際に文書間の内容の類似度に加え時間類似度を考慮するもので間と RT した時間の差である．本研究では，T0 を 1 とし，t1/2ある．時間類似度は，“文書間のタイムスタンプが一定の時間を 60 分とした離れる毎に, 一定の割合で類似度が減少する”の仮定のもと定義

図 12 では，RT した時間とツイート時間の差はされる．そして，時間類似度を求める式は，以下のように表現する．ただし，t は二つの記事のタイムスタンプの差，T0 はタイムスタンプの差が 0 の場合の重み，t1/2 は類似度が 50%になるタイムスタンプの差（半減期）である．

T imeW eight(t) = T0 × exp(−t = (RT した時間）−（ツイート時間）= 3 分となる．そして，T imeW eight(t) は以下のようになる．ただし，T0 = 1，t1/2 = 60 とする．

0.639t)t1/2

戸田らの研究では，適切なパラメータをセットすることで，時間類似度を考慮なしよりも精度の高いクラスタリングや話題抽出を行えるようになった．

T imeW eight(3) = 1 × exp(−0.693× 3) = 0.96660

次に任意の期間中にリツイートユーザが，複数回の RT をされた場合を図 13 を用いて説明する．

戸田らの扱う文書は，異なる新聞記事の文書間であった．しかし，本研究で扱う RT は，同じ文書の情報伝播である．そのため，時間類似度 T imeW eight(t) の仮定は RT に最適であると考えられる．そして，本提案に対して時間類似度を 1 回のRT の重みに適用する．付与の方法は，図 11，図 12 を用いてRCN と RTWCN を比較し説明する．

図 13 RTWCN 上でのユーザ同士のリンク
図 11 RCN の RT の重み

図 13 では，ユーザ A がユーザ B のツイート番号 001-005 の

中からツイート番号 002 と 005 を RT したことが表現されてい表 3 RTWCN とフォローネットワークとの対応表
フォローネットワークる．さらにユーザ B は，ツイート番号 002 と 005 のツイートを

ユーザ

ユーザ

ノードの属性 1なし

ツイート番号ノードの属性 2なし

時間

リンク

フォロー

RT

リンクの重み1（固定）RW

それぞれ 9:00 と 6:00 にツイートしている．一方ユーザ A は，ツイート番号 002 と 0005 のツイートをそれぞれ 9:01 と 6:05 にRT している．RTWCN では，RT の反応速度を考慮するためにユーザ A のツイートに対するユーザ B の反応速度を求める．

RTWCN

ノード

ツイート番号 002 におけるユーザ B の反応速度は，1 分である．ツイート番号 005 におけるユーザ B の反応速度は，5 分である．そのため，ツイート番号 002 と 005 の T imeW eight(t)は，以下のように計算できる．

•4. 2 リンクの重みの適用
本研究は，ユーザの重要度を節 4. 1 のネットワークを HITSアルゴリズムに適用させ推定する．HITS アルゴリズムでは，ツイート番号 002 の場合有向グラフで表されるネットワークを行列 L で表現する．行列L は隣接行列と呼ばれ，ある Web ページが他の Web ページを•0.693× 1) = 0.99
T imeW eight(1) = 1 × exp(−60

リンクしていることを表す．各 RT ネットワークで定義されたツイート番号 005 の場合示し紹介していく．例えば，図 15 のようなネットワークがあリンクの重みを，どのように隣接行列に適用するかを具体例をるとする．

T imeW eight(5) = 1 × exp(−0.693× 5) = 0.9360

図 13 では，RT が複数回行われているためリンクの重みをRetweet Weight（以後 RW) と定義する．RW は，以下の式で定義する．ただし，x はツイートをしたユーザ，y は RT をしたユーザ，RC は RT された回数である．

RW (u(x, y)) =RC∑

T imeW eighti (t)図 15ネットワークの例i=1

図 13 に適用すると，

Web 上のネットワークでは，ノードは Web ページであり，リンクがハイパーリンクとすることができる．図 15 を隣接行RW (u(A, B)) =2∑列で表現すると，以下の行列のようになる．

T imeW eighti (t) = 0.99 + 0.93 = 1.92





i=10
1

1となる．そのため，任意の期間中に収集したデータでネットワークを構築すると，図 14 となる．

100


1
00

この隣接行列では，Web ページ同士にリンクがあることを1 で表す．また，行や列は Web ページごとに割り振られ対応している．たとえば 1 列目の要素は，すべて Web ぺージ A から他の Web ページに対する発リンクの有無を表す．図 15 では

Web ページ A から Web ページ B に発リンクがある．2 行 1 列が 1 であるため，Web ページ A から Web ページ B に発リンクがあることを表している．Web ページ A から Web ページ Cに発リンクはないため，3 行 1 列が 0 となる．
本研究での RT ネットワークは，節 4. 1 で定義したものである．RCN のリンクの重みは RC であるため，図 15 を隣接行列で表現すると以下の行列のようになる．

0

図 14 RTWCN

フォローネットワークとの対応は，表 3 で示す．

RC(u(B, A))RC(u(C, A))RC(u(A, B))00
RC(u(B, C))
00

また，RTWCN のリンクの重みは RW であるため，図 15 を隣接行列で表現すると以下の行列のようになる．

0
RW (u(B, A))
RW (u(C, A))

RW (u(A, B))00
RW (u(B, C))00

5. ユーザの重要度推定
5. 1 目的と環境
本実験の目的は，本提案の RT ネットワークである RCN とRTWCN の有効性を検証することである．
本実験では，図 16 のように RT ネットワークのデータを収

図 18 gaitame com のハブスコアの重要度分布集し構築する．ただし，収集する際に起点となるユーザのことをシードユーザと呼ぶ．

5. 4 考察

図 17 では，NRN での上位ユーザの重要度分布は一定の値を示している．しかし，図 18 では上位ユーザの重要度分布は変化している．そのため，一定の値である理由はハブスコアの高いユーザから発リンクされているユーザのオーソリティスコアが全て同じためであると考えれる．
図 18 では，RCN での上位ユーザの重要度分布は一定の値を
図 16

シードユーザからの RT ネットワークのデータ収集方法示している．しかし，図 17 では上位ユーザの重要度分布は変化

図 16 では，シードユーザの 1 週間の RT の集合を取得する．

している．そのため，NRN とは異なりオーソリティスコアのそして，シードユーザの RT の集合から RT されたユーザを抽高いユーザに発リンクしているユーザが多くいることがわかる．

出する．次に，その RT されたユーザの 1 週間の RT を取得す

図 17 と図 18 より，どちらのスコアも重要度の分布が変化しる．その取得された RT の集合からさらに RT されたユーザをていることがわかる．そのため，ユーザの重要度を推定するに抽出する．このようにシードユーザを起点に RT されたユーザあたって，RTWCN はユーザの重要度を明確に分かるため有効と RT のデータを収集する．そのデータからユーザをノード，であると考えられる．

RT のデータをリンクにすることで RT ネットワークを構築す

表 4 は，オーソリティスコアにおける上位のユーザである．

る．リンクの重みは，NRN，RCN，RTWCN の定義のとおり

NRN の上位ユーザの中には，犬の拉致情報やゲームに関するである．それらを用いて，スコアリンクアルゴリズムに適用情報などの様々な情報ユーザが存在した RCN や RTWCN のする．

上位ユーザの中には，投資やニュースの情報を発信するユーザ

5. 2 方法が多く存在した．表 5 は，ハブスコアにおける上位のユーザで本実験でのシードユーザは，gaitame com を選択する．シー

ある．NRN の上位ユーザの中には，オーソリティスコア同様ドユーザから各 RT ネットワークを構築し HITS アルゴリズムに犬の拉致情報を発信するユーザや小説の情報を発信するユーに適用することで，ユーザの重要度を推定する．そして，以下ザなどがいた．RCN や RTWCN では，オーソリティスコアのの 2 つの考察を行う．

上位ユーザ同様に投資やニュースの情報を発信するユーザが存•

各 RT ネットワークのスコアの重要度分布を考察在した．表 4 と表 5 より，リンクの重みに RT 回数と反応速度•

各 RT ネットワークのスコアが上位のユーザを考察を考慮することによって，投資やニュースを発信するユーザが5. 3 結

果上位に来ることがわかった．つまり，本実験でのシードユーザである gaitame com が取り扱う為替の分野に近いユーザを知ることができた．さらに RTWCN では，情報の量が多く速いユーザを知ることができた．そのようなユーザは，為替の取引を行う際に非常に重要な情報源となり得ると考えられる．

6. ま と め
本研究では，本提案の RT ネットワークを HITS アルゴリズ
ムに適用した．RTWCN では，各スコアの重要度分布がユーザごとに明確に異なるため，重要度を推定するにあたっては有効であると考えられる．また，RT の回数と反応速度を考量する
図 17 gaitame com のオーソリティスコアの重要度分布

ことで，為替に関する重要なユーザが上位ユーザに来ることがわかった．

表 4 gaitame com のオーソリティの上位ユーザ
順位

1

表 5 gaitame com のハブの上位ユーザ

NRN

RCN

RTWCN

順位

NRN

RCN

RTWCN

0nanairookasanman

okasanman

1307cc19931113

07grellkabutociti

218noname01

nhk news

kabutociti

2

takedayaofamily

6yamaguchigumi

07grell

343 25 25 32 42KandaTakuya

economic bot

3

JohnRentoul

2012 assd

chabuo114amnosick045855

kabutociti

rakuten fx

4

imraansiddiqi

akshoukaixRINGx5

AntiHero ozerohedge

SBILM

5

BreakTpp

anokotoscandal

harusmile

6

arpejjiokirik

xRINGx6

yamadataro43

26ooo

hitsuzikai

7

a galeSBILM

metabolic23

7

1loriking8

bluetempests

metabolic23

vkshy

8

AndriiOlefirov

aka1you

Cafi Nero kigyo hp check

mikumo hk

9vgvd

adatarayama

t1190165

kabumatome KandaTakuya

10sinzo owarida CuteAnimalsBaby

carl vinson9910darkside mao

今後の課題としては，より良いデータセットを作成することが考えられる．今回はデータセットを作成する際に，あるユー[7]

ザの RT の探索の深さを 4 とした．しかし，あるユーザから探索する深さ 4 よりも深い層に，重要なユーザ存在するが考えら[8]れる．このようなユーザを効率的に抽出するためにも，データ収集の際にフォーカスクローラーの考えを適用できると考えら[9]

れる．フォーカスクローラーの考えを適用すると，以下のことが考えられる．

[10]（ 1 ） ユーザのタイムラインや自己紹介の内容ので類似度でユーザを探索（ 2 ） RT の回数に閾値を設けてユーザを探索[11]（ 3 ） RT の時間類似度の閾値を設けてユーザを探索

1 では，ユーザのタイムラインの名詞や形容詞などの単語から con 類似度など求めて，ユーザの取捨選択を行うことが考え[12]

られる．2 では，RCN ではユーザ間に 1 回でも RT の関係があった場合もリンクを構築している．しかし，それでは一時的[13]な関係性しかないようなユーザでさえも取り扱っていしまう.
そのため，複数回のリンクのみを扱うようにすれば，重要な抽[14]出できるのではないかと考えられる．3 では，RT の時間類似度の閾値を設けることで情報に敏感なユーザのみでユーザの重[15]要度を推定できる．
これら 3 つを取り入れることによって，高品質なデータセッ[16]

トでより重要なユーザを抽出できるのではないかと考えられる．

文

献[1] Twitter Inc.：Twitter の 利 用 状 況/企 業 情 報 ，入 手 先 ＜https://about.twitter.com/ja/company ＞（参照 2016-1-6）.
[2] 石川哲也，近藤伸也，川崎昭如，大原, 美保，目黒公郎：災害時における Twitter 利用の特徴と課題の整理:-Twitter アカウン
ト運用者の視点に立って-，生産研究，Vol.64(4)，pp.545-552，(2012)[3] ザイ FX!：FX 実況ちゃんねる，入手先＜ http://zai.diamond.jp/fxch/＞（参照 2015-6-5）.
[4] 奥村学：マイクロブログマイニングの現在，電子情報通信学会
技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 111(427),
pp.19-24, (2012).
[5] 石垣藍睦, 沼尾雅之:Twitter からの為替予測に特化 したドメイン辞書構成法の提案,FIT2014 情報科学技術フォーラム講演論文
集,RO-001,(2014).
[6] 船木洋晃, 佐々木彬, 岡崎 直観:インターネット上の 当選運動・

advdesk ny blackswan
kuma1618

落選運動の分析, 人工知能学会全国大会論 文集 28 回, pp.1-4,(2014).
梅島彩奈，宮部, 真衣，荒牧英治，灘本明代：災害時 Twitter におけるデマとデマ訂正 RT の傾向，研究報告 データベースシス
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