論文読み                  !"          !" #$% & '()))      &* '+

コミュニティ内にいる友人に関する特徴（コミュニティ内にいる友人の数、コミュニティ内にいる友人同士が互いに本研究では二つの巨大データを用いてソーシャルネット 友人である割合、など）である。
ワークの構造などの属性と、コミュニティの変化がどのよ
この指標を用いてユーザ  がコミュニティ" に参加するうに関係があるのかを調べる。問いは大きく以下の三つで かどうかを推定する決定木を作成する。高い精度を持つ決ある。
定木を作るために必要な特徴は何か、また、決定木の上位¯ 参加 どのような構造的特徴が個人が特定のグループに参加 に来る特徴は何かを調べることで、コミュニティへの参加するのに影響を与えるのか。
にとって重要な特徴を見つける。
¯ 成長 どのような構造的特徴が既存のグループの成長に影響本論文の目的を与えるのか。

¯ 変化 どのグループもある時点において目的というものがある。そのフォーカスがどのように変化するのか、また、その変化にはグループメンバーの移動がどのように関係しているのか。

データは , サービスの $  と、論文  の - を用いる。$  は友達リンクを持ち、ブログを投稿することでコミュニティに参加できる。 - は共著関係を持ち、投稿先のカンファレンスをコミュニティとみなす。

背景

複数の集団によって起きるプロセス、例えばメンバーの移動やそれによる集団の変化は、社会科学の中心的な課題である。政治や企業、宗教団体などは全てそのよう集団の基本的な例となる。近年では、オンライン上での人の集まりがコミュニティやソーシャルネットワークサイトの成長により目立って増えてきている。
これらについては既存研究により様々な分析がなされているが、コミュニティの巨大時分割データの集積や分析という点では、グループの成長という基礎的な問題が残されたままである。本研究ではこれらに取り組む。

評価知見友人 ! - では共著者% が 人が入っているコミュニ
ティ" にその人が一ヶ月後以内に入った割合を調べた。コミュニティ内にいる友人の数 が多いほど参加する割合は増加するが、ある程度で収束する。コミュニティへの参加を推定する決定木を作成したところ、最上位のルールは「コミュニティにいる知り合いの内、その中で互いに知り合いである割合」であった。

コミュニティへの参加は、その中にいる知り合いの数以上に、その知り合い同士に関係があることが重要であった。
コミュニティ内において知り合い同士に関係があることは、信頼の観点からアドバンテージがあると社会的資本の文脈ではいわれており、この結果はその説に沿ったものであるといえる。

コミュニティの成長

手法・アルゴリズム

1ヶ月の期間を空けて二つの $  のスナップショッ
トを取った。小さいコミュニティは見えにくい変化要因が多いため、 人以上のメンバーがいるコミュニティに限定する。
そしてコミュニティの成長を調べるために、成長率とい コミュニティへの参加う指標を設定する。コミュニティのサイズが最初のスナッ 手法・アルゴリズム
プショットと比べて 23大きければ、成長率 23とする。そ$  は、 日間の間に少なくとも  つの投稿が して成長率 03未満のコミュニティ集合  と /3超とのコあったコミュニティのうち、もっともアクティブだった  ミュニティ集合  とを推定する問題を用意する。なお、成件とそれ以外からランダムで選択した . 件の合計  コ 長率 0〜/3のコミュニティ集合は評価をはっきりとさせるミュニティを選んだ。しかし、 人以上のメンバーがい ために取り除く。残ったコミュニティは . 個で、コミュるコミュニティは正確にデータが収集できないため、それ ニティ集合  と  のサイズはほぼ ( である。
を除いた / コミュニティを今回のデータセットとした。
前節同様にコミュニティの成長率を推定する決定木を作 - は全てのデータを用いた。
成し、成長の要因となる特徴を調べる。
0 個のコミュニティを特徴づける指標を用意する。大きく分けて 種類あり、一つはコミュニティそのもの特徴（コ  評価
全コミュニティの成長率の平均は /&3、中央値は  3
ミュニティのメンバー数、+ ½ の数、閉じたトライアドであった。コミュニティ内の閉じたトライアドの割合と成長の開いたトライアドに対する比、など）、もう一つは個人と½  とは、自分はそのコミュニティに属していないが友人共著者 率の関係を調べたところ、閉じたトライアドの密度が高いとコミュニティの成長に対してネガティブな影響を与えるがそこに属している人を指す

論文読み ことがわかった。成長率を推定する決定木を作成したとこ  から  への人の移動が起こり、その後  と  とで  の が起こった場合、 と  とはメンバーを共有しろ、最上位のルールは「. 人以上の知り合いを持つ 4ているとみなす。の割合」であった。!%4、! % コミュニティのサイズ、!.% コミュニティのサイズに対する 4 の割合、!1% これ 
知見ら . つの指標の組み合わせ、!% 全指標、の  つの指標を用
多くの学会の組み合わせにおいて、関心が移植されると意してどの程度成長を推定できるかどうかを調べた。評価 いうよりは、人が移動する前にすでに興味が共有されてい指標には 56"、適合度の平均値、クロスエントロピーを用 るということがわかった。
いた。結果、全指標を用いたものがもっとも良かった。
なお、このようなコミュニティの変化については、年ごとのデータを :; を用いて 次元上にマッピングさせその知見
変化を見ることで、トピックにてグルーピングされたコミュコミュニティの成長には、コミュニティのサイズやコミュニティの変化をよりわかりやすく表現できる可能性がある。
ニティの周辺の人の数などだけでなく、コミュニティ内の（文責：はまたろう）メンバー間の関係が影響を与えていることがわかった。閉じたトライアドの割合が増えると成長率が下がるのは、前節の友人が構成するトライアドが閉じている方が参加する割合が高くなるという知見と反する結果だが、これは閉じたトライアドが多すぎる＝派閥化が進んだことにより新規参入者が減るという現象であると考えられる。これについては現在調査中である。

コミュニティの変化

手法・アルゴリズム



評価

データには  - を使う。データセットには  年の間に行われた / カンファレンスの論文が含まれている。そして同じ年に開催されたことのあるカンファレンス間の人・トピックの移動を調べる。
コミュニティ間の移動を計量するために 種類の指標を用意する。7   はカンファレンスの論文のタイト
ル中の単語の頻度から求める、その単語の盛り上がり度である。8$   は人の動きを示す指標である。9*
年にカンファレンス で論文があり、9 年にカンファレン
ス " で論文がある場合、その著者は から " へ動いたと見なす。
人の移動を伴った論文が、!% 現在盛り上がっている単語を含む論文か、! % 将来盛り上がる単語を含む論文か、!.%
過去に盛り上がった単語を含む論文かを調べた。結果、!%は 13、! % は 3、!.% は .3程度であった。さらに二つのカンファレンス間での人の動きとトピックの動きとの関係を調べた。組み合わせとしては以下の四つがあり、結果は ! % が &3、!% が 3、! % が 3、!% が 3程度であった。
カンファレンス  と  とで  が    しているが、それは  と  との間で人の移動が起こる前だった場合、と  とは興味を共有しているとみなす。
 で  が  し、その後  から  への人の移動が起こり、 で  の    が起こった場合、 から への入植が起こったとみなす。

で  が    し、その後  から  への人の移動が起こり、 で  の    が起こった場合、 から への調査が起こったとみなす。

 