DEIM Forum 2016 A5-4

コミュニケーション活動から見た Twitter ユーザ間の関係性遷移
修平†

山本

神門

典子††

佐藤

哲司†††

† 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†† 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††† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{yamahei,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp, ††kando@nii.ac.jp
あらまし Twitter では，リプライやリツイート等のコミュニケーション活動で，数多くのユーザが多様な関係性を築いている．本論文では，ユーザ間のリプライ数とリツイート数に基づく，ユーザペアのコミュニケーション活動の遷移を明らかにするための分析をする．コミュニケーション活動で関係を持つユーザペアについて，頻出する関係性や連続時間で遷移しやすい関係性，また維持しやすい関係性などを明らかにできれば，ユーザの属性や利用形態の分析のための有効な特徴量の 1 つになることが期待できる．単位時間毎のコミュニケーション活動をリプライとリツイートの相互性と，その活動量で特徴付け，ユーザ間の関係性を 27 種類のパターンに分類する．パターンの遷移確率から頻出しやすい遷移や，自己遷移などを明らかにするためパターン間の遷移図を描き，それぞれのパターンが対応する
関係性について考察をする．長期的にコミュニケーション活動をしたユーザペアを分析した結果，ユーザ間の特徴的な関係性を明らかにできたので報告する．
キーワード

Twitter, リプライ, リツイート, コミュニケーション活動，関係性
頻出する遷移を明らかにしていく．

1. は じ め に

本論文では，ユーザ間のリプライとリツイートを基本となる（注 1）

では，ユーザはコミュニケーション活動と定義し，リプライとリツイートの相ツイートと呼ばれる最大 140 文字の短い記事を投稿し，他の互性を特徴量に用いた，ユーザ間のコミュニケーション活動のユーザとツイートを共有している．投稿に関わる機能として，遷移を分析する手法を提案する．ユーザペアのエッジについて，他のユーザに対する返信（リプライ）や，投稿を引用するリツ

一週間毎にリプライ数とリツイート数を計測し，リプライ，リイートなどが存在する．ユーザはそれらの機能を利用しながら，ツイートの相互性と，それらの総数によってコミュニケーショ

情報発信や他のユーザとコミュニケーションを図っている．

ン活動を数十種類のパターンに分類する．一週間毎のパターン

代表的なマイクロブログである Twitter

Twitter のコミュニケーションには，多様な形が存在する．
例えば，友人間で交互にリプライし会話をするケースや，有名の遷移確率を計算することにより，ユーザのコミュニケーショ
ン活動において頻出する遷移を明らかにする．

人に対しそのファンが一方的にリプライをして応援するケース，

本論文の構成を以下に示す．第 2 章では関連研究について述

いち早く最新のニュースを発信するアカウントのツイートを，べる．第 3 章でリプライとリツイートの相互性に基づく，コあるユーザが頻繁にリツイートするケースなどがあげられる．

ミュニケーション活動の分析手法について述べる．第 4 章で実

このようなユーザペアの関係性はいくつかのパターンに分類で際のデータを用いた分析をし，定義したコミュニケーション活きると考えられ，また，時間の経過と共にその関係性も遷移し動のパターンの遷移確率から状態遷移図を作成し，第 5 章で詳ていくことが予想される．ユーザ間のコミュニケーション活動

細な考察をする．第 6 章で結論と今後の課題を述べる．

の遷移パターンとユーザ間の関係を明らかにすることで，ユーザの属性や利用形態の分析のための有効な特徴量の一つになると期待される．

2. 関 連 研 究
本研究は Twitter ユーザのリプライとリツイートのネット

著者らは，これまでに個々のユーザの単位時間あたりのツワークに着目し，ユーザ間のコミュニケーション活動におけるイート数，リプライ数，リツイート数などの投稿活動における関係性遷移を追っていることから，Twitter のネットワークに特徴量に基づき，ユーザの投稿活動の遷移を分析してきた [14]．

着目した研究，リプライとリツイートの機能に着目した研究，

そこでは，単位時間あたりのユーザの投稿活動をクラスタリン

また Twitter 以外の Web コミュニティにおけるユーザの投稿

グし，ユーザのクラスタ間の遷移を確率として算出し遷移図

活動に関する研究を本節でまとめる．

を描くことにより，投稿活動が消極的になっていくユーザに見Twitter におけるユーザネットワークに着目した研究は数多られる特徴を明らかにしている．本論文でも，ユーザペアのコく行われている．Myers と Leskovec [9] は，タイムスタンプ付

ミュニケーション活動のパターンの遷移図を描くことにより，きのフォローネットワークを用いて，ユーザのフォロワーが大きく増えるタイミングは，そのユーザのツイートが多くリツ（注 1）：http://twitte.com/

イートされた直後に起きることを明らかにし，ユーザの新たなフォローを推定するモデルを提案している．Wang ら [13] は，するモデルを提案している．Cheng ら [3] は，オンラインの議論ツイートを効果的に拡散するため，ユーザのツイートから興味

コミュニティにおける「荒らし」などの反社会的行動を特徴付を推定するだけでなく，各ユーザのツイート拡散能力を考慮し，けている．分析の結果，反社会的な行動の 1 つとして過度に厳ツイートの最適なリプライ先ユーザを推薦する手法を提案ししいコメントを投稿するケースを検出しており，そのような行ている．Yamaguchi ら [15] は，ユーザが作成したリストに含動をするユーザの推定にも取り組んでいる．Toriumi ら [12] は，めたユーザを，そのユーザへのタグとみなし，Twitter 全体でプライベートチャットシステムにおけるユーザのコミュニケー

は相互にタグ付けしているケースは少ないが，友人関係では相ション行動に着目し，援助交際等を持ちかける Sexual Predator

互にタグ付けしているケースが多いことを明らかにしている．

の行動を分析している．コミュニケーション中の返事の時間間

Cha ら [1] は，Twitter ユーザの影響力をフォロワー数，リツ

隔や，投稿の文字数などを特徴にクラスタリングした結果，活イートされた回数，リプライされた回数の 3 つの尺度で評価し，動的な特徴量のクラスタに属するユーザは，Sexual Predator

それぞれの評価尺度で抽出されるユーザの特徴について明らかからコミュニケーションされやすいことを明らかにしている．

にしている．Yang と Counts [16] は，情報拡散構造の観点から

Tang ら [11] は，ソーシャルネットワークを対象に，ユーザにTwitter とブログとを比較している．ユーザの最少の投稿間隔

とって繋がりたくない他ユーザ（Negative Link）を予測する手を Twitter とブログとで比較した結果，1ヶ月の記事の投稿回

法を提案している．各ユーザの入次数，出次数，クラスタ係数

数が 30 回以下のユーザは，ブログよりも Twitter の投稿間隔のネットワーク特徴量，各ユーザのポジティブ，ネガティブなが小さいが，投稿回数が多いユーザほど両者の差は消失してい記事の投稿数などの内容指向の特徴量，各ユーザペア間のポジ

くと報告している．

ティブ，ネガティブなインタラクション数に基づく特徴量を用

Twitter のリプライとリツイートに着目した研究も盛んであ

いて，Negative Link を比較手法に比べ高い精度で推定している．Chalmers ら [2] はリプライと，非リプライツイートのそる．Nvaroli と Smyth は [10]，E メールやソーシャルメディア

れぞれについて，投稿間隔と投稿頻度に着目した分析をしてにおける返信時間を予測することを目的に，各ユーザの曜日ごいる．分析の結果，リプライと非リプライツイートでは投稿と，時刻ごとの活動パターンをモデル化し，各ユーザが高確率

間隔が異なることを明らかにしている．Kwak ら [8] は，リツに返事をする時刻を「eﬀective response time」として推定しイートによるツイートの繋がりをツリー構造とみなすリツイーている．田中ら [18] は，Twitter ユーザの単位時間毎のツイー

トツリーを構築し，ツリーのシードとなるツイートからの距

ト数に基づいてユーザをクラスタリングした後，ツイート内容

離とユーザの関係を分析している．島田ら [19] は，非公式なや生活習慣，登校時間帯を特徴に職業の推定をしている．これ

書式を含むリプライ及びリツイートを用いて Kwak らのリツ

以外にも田中ら [17] は，ツイート内容とツイート数の時間的なイートツリーを拡張し，ユーザ間での情報拡散を有向グラフ

変化から，ユーザの生活における特徴的な行動パターンを検出として分析している．分析対象としたユーザ全体の約 8 割がする研究にも取り組んでいる．

リプライやリツイートをしたことがあり，Twitter を利用する

本研究は，まず 2 ユーザの関係性について単位時間ごとに評上で他のユーザとの「つながり」を重視するユーザが多いと結価し，いくつかのパターンにユーザペアを分類する．連続時間

論づけている．Ghosh ら [6] は，ツイートがリツイートされるで遷移したパターン遷移確率を求め，ユーザペアの関係性がど

時間間隔と，ユーザがリツイートする時間間隔の確率分布かのように遷移していくかを分析するところに特徴がある．

らエントロピーを算出し，リツイートを分析している．分析の結果，リツイートは automatic/robotic activity，newswor-

3. コミュニケーション活動の分析手法

thy information dissemination，advertising and promotion，

3. 1 ユーザペアの関係性を測る特徴量

campaigns，parasitic advertisements の 5 つのカテゴリに分

本節では，ユーザ間のリプライ回数に基づく関係性を測る特類できると報告している．

徴量を算出する．Twitter ではリプライは会話，リツイートは

Web コミュニティや SNS のユーザライフサイクルに関する研引用を目的にユーザから利用されている．一般的に，2 ユーザの究もいくつか知られている．Danescu-Niculescu-Mizil ら [4] は，コミュニケーションは図 1 のように，相互にメッセージを送受

Web コミュニティのユーザが使用する言語の変化を 2-gram 言

信しながら進められる．Twitter におけるリプライも，このよ

語モデルを用いて分析している．ユーザのライフサイクルは，コ

うに相互性のあるリプライの送受信が一般的であると考えられミュニティの言語に適応する linguistically innovative learning

る．ユーザ u からユーザ v へのリプライ回数を rpu,v とすると，phase と，言語の変化を受け入れない conservative phase の 2

図 1 の例のような一般的なリプライ関係では，rpu,v ≃ rpv,u と段階からなると報告している．Dror ら [5] は，質問回答サイト

なる．

においてサービスの利用を停止するユーザを推定している．利一方，ユーザ v が著名人でユーザ u がそのファンである関用を停止するユーザとそうでないユーザの特徴として，ユーザ係性の場合は，図 2 のように，ユーザ u から v に一方的にリが質問に対して回答を得られた回数とユーザの回答がベストア

プライを送り続ける関係になると考えられる．この場合は，ンサーに選ばれた回数を挙げている．Kawale ら [7] は，オンラ

rpu,v ≫ rpv,u となる．

インロールプレイングゲームを対象にユーザ間の社会的影響とこのような 2 ユーザの関係性を定量的に測るため，ユーザ u

ゲームへの参加度合いに基づき，利用を停止するユーザを予測と v のリプライ，リツイートの相互度を mrpu,v ，mrtu,v を以



0



t
mu,v = 1




2


0



t
ru,v = 1




2


0



t
eu,v = 12
図 1 相互的なリプライ関係

図2

一方的なリプライ関係

mrptu,v = 0.0,
0 < mrptu,v < 0.5,

(4)

t
0.5 <
= mrpu,v ,mrttu,v = 0.0,
0 < mrttu,v < 0.5,

(5)

t
0.5 <
= mrtu,v ,comtu,v < 2,t2<
= comu,v < 4,

(6)

t
4<
= comu,v ,これらの閾値は，全て経験的に設定した．（注 2）mtu,v = 0 は片方のユーザからのみリプライが確認された場合，mtu,v = 1 は一方的なリプライ関係である場合，mtu,v = 2 はおよそ相互的な下の式で定義する．

t
リプライ関係である場合を示す．リプライの離散的特徴量 ru,v0(rpu,v + rpv,u ) = 0,/
mrpu,v = rpu,v rpv,u rpu,v < rpv,u ,



/

rpv,u rpu,v otherwise,0(rtu,v + rtv,u ) = 0,/mrtu,v = rtu,v rtv,u rtu,v < rtv,u ,



/

rtv,u rtu,v otherwise,t, etu,v ) = (0, 0, 2)についても同様である．例えば，(mtu,v , ru,vのユーザペアは，相互的なリプライやリツイートはしていない(1)が，単位時間に非常に多くのコミュニケーション活動をしているとみなせる．離散化により得られる特徴量の出現パターンは，27(= 33 ) 通りである．
3. 3 パターン間の遷移確率の算出(2)

前節で得られた単位時間あたりのユーザのコミュニケーショ
ン活動パターンを用いて，あるパターンから遷移しやすいパターンを検出するため，パターン間の遷移確率を算出する．パ

rtu,v と rtv,u は，それぞれユーザ u が v のツイートをリツイー
トした回数，ユーザ v が u のツイートをリツイートした回数である．mrpu,v ，mrtu,v は共に，0 <=x<= 1 を満たす．ユーザ u

ターン i から j へ遷移した回数を ni,j としたとき，i が j へ遷移する確率 pi,j は以下の式から算出される．

と v が，図 1 のような相互的なコミュニケーションをしている
とき，mrp(u, v) は 1.0 に近い値となる．図 2 のような一方的なコミュニケーションをしているとき，mrp(u, v) は 0.0 に近ni,jpi,j = ∑K,
k=1 ni,k(7)

K は総パターン数で，本論文では K = 27 である．

い値となる．

mrpu,v と mrtu,v は，ユーザペアのコミュニケーション活動

全てのパターンの組み合わせに対して遷移確率を算出し，遷の相互性を定量的に測れる一方で，そのユーザペアのコミュニ移図を作成することでコミュニケーション活動の変化を分析

ケーション活動の量を考慮できていない．そこで，ユーザペア

する．

のリプライ数とリツイート数の合計値を，ユーザ u と v のコ
ミュニケーション活動量 comu,v として以下の式で定義する．

4. 評 価 実 験
4. 1 データセット
本節では，評価実験に使用するデータセットの概要を説明す

comu,v = log(rpu,v + rpv,u + rtu,v + rtv,u + 1)

(3)

以上 3 種類の特徴量を単位時間毎に計測する．時刻 t におけるユーザ u と v のコミュニケーション活動に基づく特徴量は，tfu,v= (mrptu,v , mrttu,v , comtu,v ) と定義する．

3. 2 ユーザペアのパターンへの分類
前節で算出した特徴量に基づき，ユーザペアをいくつかのパターンに分類する．まず，各特徴量を次の式で {0, 1, 2} の 3 段
階の離散値に変換する．

る．実験データは，Twitter Search API（注 3）を使用し，2012 年

4 月 1 日から 2013 年 6 月 4 日までの 430 日間に日本語で投稿されたツイートを収集した．コミュニケーション活動を計測するための単位時間は 1 週間とし，全計測区間は 64 週である．
ここからリプライとリツイートを抽出し，ユーザペア毎にその頻度を計測した．
各ユーザペアについて，1 度でもコミュニケーション活動をした週の分布を図 3 に示す．横軸が活動した週の数，縦軸がそ（注 2）：単位時間の設定変更に伴い，(6) 式の閾値も適切に変更する必要があると考えられる．
（注 3）：https://dev.twitter.com/docs/api/1/get/search

9性を測る特徴量を算出した．それぞれの特徴量の頻度分布を図8縦軸がその頻度である．mrp と mrt は小数点第 2 位で，comx# of edges (10 )5，6，7 に示す．いずれの図も，横軸がそれぞれの特徴量の値，
は小数点第 1 位で切り捨てし頻度を求めている．また，離散化

7

した特徴量の分布についても，それぞれの図の凡例で表示している．mrp，mrt 共に値が 0.0 の頻度が他の値に比べて多いこ

6とから，単位時間に一方的なリプライ，リツート関係にあったユーザペアが多かったことが分かる．mrp は値が 1.0 の頻度も5次いで多く，mrp の値が低くなるにつれてその頻度も減少している．mrt も，mrp に比べれば少ないものの，値が 1.0 の頻度

4
0

10 20 30 40 50 60 70

も多く存在していた．com は値が大きくなるにつれ，その頻度# of active weeksも減少している．

4. 2. 2 各特徴量の出現パターンの頻度分布

図 3 活動をした週数毎のユーザペア数

離散化した特徴量の出現パターンの頻度を表 1 に示す．表は 3 種類の特徴量の出現パターンを網羅しており，それぞれの3# of retweet (10x)パターンの頻度と共に，次節で説明する状態遷移図の簡略化

310のため，それぞれの出現パターンに 0 から Z までのラベルを付与している．ラベル 0 は離散化した特徴量の出現パターン

2
2

10

t
(mtu,v , ru,v, etu,v ) = (0, 0, 0) を表し，全てのパターンの中で最も多い頻度となった．F，G，H，O，P，Q，U，V，W の 9 ラベル
は，分析対象としたユーザペアのコミュニケーション活動から

1
1

10

は一度も検出されなかった．F，G，H，O，P，Q に共通して見らtれる特徴は，リツイートが相互的である（ru,v= 2）が，リプライが相互的でなかった（mtu,v =| 2）．U，V，W に共通して見

0

0

10
0

1

2

3

# of reply (10x)
図 4 分析対象のユーザペアのリプライ，リツイート数の分布られる特徴は，リプライが相互的である（mtu,v = 2）が，リツt
イートがやや一方的であった（ru,v= 1）．また，検出されたパターンの中で最も少ない頻度だったラベルは E であった．
各パターンを経験したユーザペア数とその割合を，表 1 の最も右の列に示す．ラベル 0 のパターンを経験したユーザペア数
は 825,466 ペア存在し，全体の 95.2%が少なくとも 1 度はラベのユーザペア数である．1 週だけコミュニケーション活動をした
8

ル 0 を経験している．ラベル R や S も，その割合が 50%を超ユーザペアは 10 を超過して存在し，64 週コミュニケーション

えていることから，半分以上のユーザペアが相互的なリプライ活動をしたユーザペアは 105 程度存在する．本論文では，ユーを経験している．ラベル L は出現頻度が 64,261，経験ペア数がザペアのコミュニケーション活動の遷移に着目していることか

59,597 でその数に大きな差がないことから，ラベル L を経験しら，このうち， 全区間の半分である 32 週以上活動をしている

たほとんどのユーザペアは，分析期間中に再びラベル L を経験

ユーザペアのみ分析対象とする．この条件により得られたユー

することはない．

ザペア数は，4,018,686 である．

各ユーザペアが経験したことのあるコミュニケーション活動

分析対象としたユーザペアの，データ収集期間に計測したリパターンの種類数を，図 8 に示す．縦軸がユーザペア数，横軸プライ数とリツイート数の分布を図 4 に示す．縦軸がリツイー

がパターンの種類数である．2 種類のパターンを経験したユー

ト数，横軸がリプライ数，各点の色がそのユーザ数である．縦ザペアが最も多く，種類数の増加に従ってユーザペア数は減少

軸，横軸ともに常用対数でスケーリングしており，それぞれのしていき，17 種類のパターンを経験したユーザペアは 1 ペア

値に 1 を加算しリプライ，あるいはリツイート数が 0 のユーザだけであった．

ペアも描画している．リプライ，あるいはリツイートを 1 度も2 種類，3 種類，4 種類のパターンを経験したユーザペアにしたことがないユーザペアは 103 を超えて存在する．32 週以

ついて，どのようなパターンの組み合わせが多かったかを図 9，

上のコミュニケーション活動を継続したユーザペアを抽出した

10，11 に示す．横軸にパターンラベルの組合せを降順に 10 位

ため，リプライ数かリツイート数は少なくとも 32 回計測されまで示し，その組合せを経験したユーザペアの頻度を縦軸に示ている．

している．分析期間中に 2 種類のエッジを経験したユーザペア

4. 2 分 析 結 果の内，最も頻度が多かったパターンの組合せは 0A であった．ま4. 2. 1 算出した特徴量の頻度分布

た，3 種類では 0RS，4 種類では 0IRS で，リプライが相互的な分析対象としたユーザペアについて，本論文で提案した関係パターン R，S を経験したユーザペア数が多い結果となった．

17 種類のパターンを経験したユーザペアの，分析期間中のリ
プライ数，リツイート数を図 12 に示す．横軸が時系列，左と表 1 特徴量の出現パターンに基づき付与するラベル
ラベル mtu,v

t
ru,v

etu,v

出現頻度

経験ぺア数

0

0

0

0

71,175,753 3,825,466 95.2%

A

0

0

1

13,817,934 1,646,174 41.0%

B

0

0

2

308,905

75,218

1.9%

C

0

1

0

935,829

333,892

8.3%

ニケーション活動をしており，リプライ，リツイートが相互的

D

0

1

1

445,855

103,919

2.6%

である際に与えられるラベル Y を何度も経験している．表 1 で

E

0

1

2

14,858

4,085

0.1%

頻度が 0 でないパターンの内，このユーザペアが経験していな

F

0

2

0

0

0

0%

いラベルは E だけであった．

G

0

2

1

0

0

0%

H

0

2

2

0

0

0%

I

1

0

0

3,223,799 1,410,512 35.1%

J

1

0

1

3,035,731 1,040,483 25.9%

K

1

0

2

13 に示す．遷移図は Graphviz（注 4） を用いて作成した．本論文

L

1

1

0

はパターン間の主要な遷移に着目していることから，確率が

M

1

1

1

0.056（注 5） を超えるエッジのみ描画している．特に，pi,j > 0.5
は赤色，0.5 >= pi,j > 0.4 は橙色，0.4 >= pi,j > 0.3 は黄色，

N

1

1

2

O

1

2

0.3 >
= pi,j > 0.2 は緑色，0.2 >= pi,j > 0.056 は青色のエッジで

P

1

2

Q

1

2

2

R

2

0

0

34,468,681 2,151,905 53.5%

S

2

0

1

37,296,365 2,159,356 53.7%

T

2

0

2

2,478,114を示している．ほとんどのラベルは自己に遷移しているエッジ

U

2

1

0

0

0

0%

を持っているが，L と X は自己遷移のエッジを持っていなかっ

V

2

1

1

0

0

0%

た．ラベル 0，R，S，Y は多くのラベルから遷移先としてエッ

W

2

1

2

0

0

0%

ジを持っていた．

X

2

2

0

586,157

355,835

8.9%

Y

2

2

1

4,965,252

925,020 23.0%

Z

2

2

2

1,315,420

307,043

右の縦軸がそれぞれリプライ数とリツイート数である．また，
図の上部にそれぞれの時刻で付与したラベルを表示している．
このユーザペアは互いにリプライ，リツイートで頻繁にコミュ

4. 2. 3 パターン間の主要な遷移
分析対象としたユーザペアのパターンの遷移系列に基づき，パターン間の遷移確率 pi,j を算出し，遷移を描いた結果を図描いている．例えば，ラベル 0，A，B，S は，赤色のエッジが自己に遷移していることからこのパターンに留まりやすく，A →0，B → A は，橙色のエッジであるため次いで遷移し易いこと

5. 考

察

124,754

47,003

1.2%

64,26159,5971.5%

557,109

263,644

6.6%

69,01632,311

0.8%

0

0

0

0%

1

0

0

0%

0

0

0%

516,133 12.8%

7.6%

5. 1 パターンの出現頻度から見た考察
表 1 から，離散化した特徴量における出現しやすいパターン

移のエッジを高い確率で持っており，それぞれに留まりやすいは，上位から順にラベル 0，S，R，A であった．このうち，A をパターンであると言える．すなわち，リプライが相互的である

除くラベルは図 13 において，多くのパターンから遷移先としユーザペアは，時間が経過してもその関係性を維持し易く，長てエッジを持っており，他のパターンから遷移先として辿り着期に渡ってコミュニケーション活動ができる関係性であると考きやすいパターンであることが分かる．一方，ラベル A はラベ

えられる．ただし，リプライが相互的でコミュニケーション活ル 0 と B から遷移先にされているだけである．ラベル A や B は，動が非常に活発（etu,v = 2）であるラベル T は，R や S に比べt
リプライ，リツイートが完全に一方的（mtu,v = ru,v
= 0）で，

ると頻度も少なく他のパターンから遷移先としてのエッジを多活動的（etu,v >= 1）なユーザペアに与えられるパターンである．

く持っていない．また，コミュニケーション活動量から見ると，

このようなユーザペアに想定される例として，一般ユーザと著

ラベル R，S，T の順にその値が大きくなるが，これらのパター

名なユーザや，リプライやリツイートを続ける Bot アカウント

ンの間に存在するエッジは R ↔ S ← T だけで，R や S からよと一般ユーザのような場合が考えられる．このようなユーザ間

りコミュニケーションが活発な T への主要な遷移は確認できなの関係性は，リプライやリツイートが相互的になることはほとかった．これらの結果から，リプライが相互的な関係性は，1

んどなく，コミュニケーション活動量が週によって変化してい週間におよそ同じ量のコミュニケーション活動をしていて，そたため，ラベル 0，A，B で閉じた遷移となったことが考えられれがやや少なくなったり多くなったりするものの，いきなり増る．このことは，3 種類のパターンを経験したユーザペア数を大するケースは少ないことを示唆している．

示した図 10 において，パターンラベルの組合せの頻度 2 位に0AB があることからも示唆される．
ラベル R や S は，リプライが相互的であるコミュニケーショ
ン活動に与えられるラベルである．この 2 つのラベルは自己遷以上の結果から，Twitter における主要なコミュニケーショ
ン活動のパターンは，リプライやリツイートが完全に一方的な関係性，あるいはリプライのみ相互的でありコミュニケーショ
ン活動がやや活発な関係性であると考えられる．
表 1 で出現頻度が 0 のパターンに注目すると，リツイートがt
相互的（ru,v= 2）なパターン F，G，H，O，P，Q が確認でき（注 4）：http://www.graphviz.org/（注 5）：観測できたパターン数が 18 種類であり，全てのパターンへ一様へ遷移
1=0.056 を閾値として用いた．
するとしたときの確率 18

る．リツイートが相互的なパターンの内，頻度が 0 でないもの
はリツイートも相互的なパターン X，Y，Z である．この結果か

9

x

7

6

e=0
e=1
e=2

8

8

7

x

8

9

r=0
r=1
r=2

Frequency (10 )

m=0
m=1
m=2

Frequency (10 )xFrequency (10 )

9

7

6

6
5
4
3
2
1

5
0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

5
0.0

0.2

0.4

mrp

0.8

0

1.0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10mrt

図 5 mrp 値の頻度分布

com

図 6 mrt 値の頻度分布

図 7 com 値の頻度分布

Y を青色のエッジで確認できる．これらの結果から，ラベル L

7と X が与えられたユーザペアは，リプライとリツイート共にや6

り取りをしているがその量は少ない関係性であり，時間の経過

x# of edges (10 )0.6

5に従い 2 種類の遷移をすると考えられる．1 つ目の大きな遷移

4

先は，リプライが相互的になった R や S で，ユーザペアがリプライを重視したことを示唆できる．2 つ目は，1 つ目の遷移に3比べれば確率は低いものの，リプライとリツイート共に相互的

2になり，またコミュニケーション活動量が増加した Y で，ユー1

ザペアがリプライとリツイートを共に重視したときの遷移先と0示唆できる．

0

2

4

6

8 10 12 14 16 18# of experience patterns
図 8 パターンの経験回数毎のユーザペア数

ら，リツイートが相互的なユーザペアは，リプライも相互的な関係性を持つことが分かる．また，その他の頻度 0 のパターン

U，V，W は，リプライが相互的でリツイートがやや一方的な関係性である．リプライが相互的なパターンに着目すると，頻度0 がこの 3 種類だけであることから，相互的なリプライをしているユーザペアは，完全に一方的なリツイートかほぼ相互的なリツイートをしている関係性に限られていると示唆される．

5. 2 留まりにくいパターンに関する考察
図 13 では，多くのパターンが自己へ遷移するエッジを持っており，時間が経過してもその関係性を維持し易いパターンが多く存在することが分かる．しかし，ラベル L と X は自己へ遷移するエッジを持っておらず，留まりにくい関係性と考えられる．まず，ラベル L に注目すると，このパターンはリプライやt
リツイートがやや一方的（mtu,v = ru,v
= 1）で，コミュニケー

ション活動は活発でない（etu,v = 0）．L からの主要な遷移は，リプライが相互的な R と S を緑色のエッジで，リプライとリツ
イートが相互的な Y を青色のエッジで確認できる．ラベル X は，t
リプライとリツイートが相互的（mtu,v = ru,v
= 2）で，コミュ

ニケーション活動は活発でない（etu,v = 0）．X からの主要な遷
移は，ラベル L と同様に R と S を黄色と緑色のエッジで，C と5. 3 コミュニケーション活動量から見た考察
コミュニケーション活動量の大きさ etu,v で見ると，表 1 で
頻度が 0 以外のパターン 18 種類は，0 < A < B のグルーtプ（mtu,v = ru,v
= 0），C < D < E のグループ（mtu,v =tt
0, ru,v= 1），I < J < K のグループ（mtu,v = 1, ru,v
= 0），t
L < M < N のグループ（mtu,v = ru,v
= 1），R < S < Ttのグループ（mtu,v = 2, ru,v
= 0），X < Y < Z のグループt（mtu,v = ru,v
= 2）の 6 グループに分けられる．もしも，ユー

ザペアがリプライとリツイートの相互性を保ったまま，コミュ
ニケーション活動量のみが増減していれば，これらのグループ
間に主要な遷移ができる．実際に描いた遷移図でこれらのグループに着目すると，0 ↔ A ← B，C ↔ D ← E，J ← K，M ←N，R ↔ S ← T，X → Y ← Z で，最も活発な etu,v = 2 を持つパターン（B，E，K，N，T，Z）への遷移は確認できない．
一方，これらのパターンの間では，E → Z や K → T，N → Zなどの遷移が確認できる．以上の結果から，コミュニケーショ
ン活動が活発なユーザペアでは，その活動量に大きな変化はな
いが，リプライ，リツイートの相互性が変化しているユーザペアが多く存在していることが示唆できる．

6. 結

論

本論文では，Twitter におけるユーザ間のコミュニケーショ
ン活動に基づく関係性を特徴づけるため，ユーザ間の相互のリプライ数とリツイート数を用いた指標とコミュニケーション活

6

7

6

5
4
3

5

x

# of edges (10 )x# of edges (10 )x# of edges (10 )

6

4

3

5

4

2
0A RS ST 0R AB 0C JS 0B 0S JK

図 9 2 種類のパターンを経験したユーザペア

2

0R 0A IR RS JR RS 0I 0C JS ST
S B S T S Y R D T Z

3

0I 0J 0R 0R IJ JR 0R IR 0A RS
RS RS SY ST RS ST SX ST RS TY

図 10 3 種類のパターンを経験したユーザペア 図 11 4 種類のパターンを経験したユーザペア

Reply

250 Y0YS0JSSXCY00JYYYM0ZY0D0R000RSDMDMNDM00YY0YNLKKMINTR0B0C0A
200
U’s RP
150
V’s RP
U’s RT
100
V’s RT
50

25
20
15
10
5

0

Retweet

1

0
0

10
図 12

20

30

40

50

60

あるユーザペアのコミュニケーション活動の遷移例

動量を定義し，1 週間毎のユーザ間の関係性をパターンに分類

費 25280110，15J05599 の助成を受けたものです. ここに記しする分析手法を提案した．パターン間の遷移確率を算出するこて謝意を示します.

とで，頻繁に遷移する関係性や維持しやすい関係性などを明らかにすることができる．
長期的にコミュニケーション活動をしたユーザペアを用いた分析の結果，次のことを明らかにした．
（ 1 ） 完全に一方的なリプライ，リツイート関係にあるユー
ザペアは数多く存在し，その関係性が相互的なものに変化していく確率は低い．
（ 2 ） 相互的なリプライ関係にあるユーザペアは，その関係性を継続できる確率が高い．
（ 3 ） 相互的なリツイート関係にあるユーザペアは，リプライも相互的である確率が極めて高い．
（ 4 ） コミュニケーション活動量が活発なユーザペアは，その量は変わらず，関係性のみ変化する確率が高い．
（ 5 ） コミュニケーション活動量が活発でないユーザペアは，微小な増減はするものの，その関係性を維持したまま活発になる確率は低い．
今後の課題は，2 ユーザの関係性を表す特徴量を拡張し，より詳細な分析をすることである．例えば，同じツイートを何度リツイートしたかという「共引用」に基づく特徴量や，同じユーザに何度リプライをしたかというコミュニケーション相手の一致度などを導入する予定である．

謝

辞

本研究は，NII 戦略研究公募型共同研究，および JSPS 科研

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0.3>=p>0.2

DY

0.4>=p>0.3

0.2>=p

K

C

T

X

p>0.5
Z

0

N

A

B

L

0.5>=p>0.4
J

R

S

I
M

図 13

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

パターン間の遷移図

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