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ゆりかしんまつ
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1 DEIM Forum 2014 B7-4 マイクロブログ上の匿名ユーザの所属ネットワーク構築内金亮太郎井上潮東京電機大学大学院工学研究科情報通信工学専攻東京都足立区千住旭町 kmc06@ms.dendai.ac.jp, inoue@c.dendai.ac.jp あらまし近年ソーシャルネットワークサービス (SNS) の利用の高まりにつれ, SNS データの分析サービスが注目を浴びている. 多くの分析は男女や年齢などのグループに分けることで詳細に分析することが多い. しかし, SNS の一形態であるマイクロブログは匿名で利用されることが多く, グループに分けることが難しい. しかし, 特定のグループとしてユーザを抽出することができれば, 多くの有用な情報が得られるようになると思われる. また, マイクロブログは学生など若者の利用率高く, 学校の友達というグループで利用することが多い. 本稿ではマイクロブログの代表例である Twitter から大学と関連が強い学生のユーザを友達の輪のグループとして抽出し, 大学を中心としたネットワークを構築する手法を提案する. キーワード Twitter, クラスタリング, プロファイリング 1. マイクロブログについてソーシャルネットワークサービスサービス (SNS) のデータを分析する事が, 注目を浴びている. SNS のデータを分析することで自社の製品やサービス等がどのような評価を得ているのか, どのくらい評判になっているのか, 現在の流行等を測る事ができるとされている. そのためのサービスも増えてきており, 例えば, 評 Ban[1] というサービスはその評価結果を提供している. しかしながら, 現在の評価は SNS の全体の総意見としての分析を行なっているのが主流であり, SNS の中でユーザを特定の層 ( 学生や, 地方等の括り ) に分けた詳しい分析を行なっているものの数は少ない. それは SNS の特性に依るものが大きい. SNS を大きく分けると 2 つに分類される. 匿名性が低いものと高いものの 2 つである. 前者は Facebook に代表されるサービスで, 利用時に実名で登録を必要とされる事によって個人の特定が容易である. また, 所属している組織等の本人の情報も付随していることが多く, その人の情報が分かることも多い. それに対して, 後者はユーザの SNS の新規利用の敷居を下げるため, 仮名での登録が可能であり, 本人の所属の情報なども求められない. Twitter に代表されるマイクロブログの多くはこちらに分類される. 上記のことをまとめると表 1 になる. 表 1 SNS の特性の違い Twitter Facebook 日本のユーザ数 [2] 1400 万人 1490 万人 2012/03 発言のしやすさ高い低い匿名性高い低い表 1 に示すように, 発言のしやすさでは日本では匿名性が高いマイクロブログが好まれる傾向にあり, 匿名性が低い SNS より多く利用されている. そのため, 多くの意見を集めやすいマイクロブログを分析することが多い. しかしながら, 匿名という特性上, ユーザの所属等の本人情報が得られず, 所属組織毎に分けた分析などの詳しい分析をすることが非常に難しくなっている. しかし, ある所属と関わりの深いグループを見つけ出すことができれば, より有用な情報が得られるようになると思われる. 本研究ではマイクロブログの代表例である Twitter を分析する. Twitter は 20 歳代前半以下の人に多く利用されるため, 多くのユーザが学校に所属している. また, Twitter の用途として身近の知り合いと友人関係になっていると仮定する. この過程に基づいて, 本研究では特定の学校に所属するユーザを友達の輪のグループでクラスタリングを行い, 大学に関わりの深いユーザを抽出する. 2. 関連研究白木敦夫ら [3] は, Twitter のなうというキーワードに注目し, 発言者の状況の推定を行なっている. また, グェンミンヘンら [4] は, 事前に用意した動詞データから, ユーザがどのような行動をとり, どのような活動をしているのかを分析する研究している. これらの研究の特徴はユーザの発言から分析を行なっている点である. これらの手法を用いて特定の大学の学生を探す場合を考える. 例えば XX 時に大学行きのバスに乗っているという行動から, 大学の学生であると, 推定したいと仮定する. しかし, 多くの場合, このような情報を知ることは難しく, その大学に精通している人しか使うことはできない. そのため, ある大学を

対象として, その大学の学生を見つけようとする場合, その大学に詳しい人の協力が不可欠になり汎用性が高いとはいえない. また, あまり発言をせず, 他の人の発言を見ているだけの人も存在する. そのようなアカウントを抽出することも難しい. 3. 提案手法 3.

フォロー相手のツイートを見るために登録すること. フォロワーあるユーザをフォローしている人のこと. 例えば図 1 のように B, C, D が A をフォローしていると A にとって B, C, D はフォロワーとなる 3.

という制限が設けられている. そのため, ユーザを取得する際には大学に関わりが深いであろうと思われるユーザに目星をつけ, リクエストをする必要がある.

図 2 スモールワールドモデルの集合図 1 フォロー, フォロワーの関係図また, Twitter のアカウントは大きく分けて以下のように 3 つに分類される. (1) 個人アカウントエンドユーザーが個人のプライベートな事柄を発言するアカウント.

2 対象として, その大学の学生を見つけようとする場合, その大学に詳しい人の協力が不可欠になり汎用性が高いとはいえない. また, あまり発言をせず, 他の人の発言を見ているだけの人も存在する. そのようなアカウントを抽出することも難しい. 3. 提案手法 3.1 Twitter のモデルと用語 Twitter でよく用いられている用語について以下に説明する. ツイート Twitter 上のユーザの発言のこと. タイムライン (TL) Twitter に, 自分がフォローしている人たちの発言のリストのこと. フォロー相手のツイートを見るために登録すること. フォロワーあるユーザをフォローしている人のこと. 例えば図 1 のように B, C, D が A をフォローしていると A にとって B, C, D はフォロワーとなる 3.2 Twitter ユーザの収集手法 Twitter からユーザを見つける際には, Twitter にリクエストすることが主な手順となっているが, リクエストは単位時間に対して N 回 ( 例あるユーザがフォローしたユーザをリクエストは 15 回 /15 分 ) という制限が設けられている. そのため, ユーザを取得する際には大学に関わりが深いであろうと思われるユーザに目星をつけ, リクエストをする必要がある. 複雑ネットワークのスモールワールドモデルではネットワークは中心となる次数の大きい中心と, そこから派生する小さな密な集合から成り立っている. つまり Twitter 上で考えると, 図 2 のような中心がある所属の公式アカウントで, 周りに集合ができると考えられる. 図 2 スモールワールドモデルの集合図 1 フォロー, フォロワーの関係図また, Twitter のアカウントは大きく分けて以下のように 3 つに分類される. (1) 個人アカウントエンドユーザーが個人のプライベートな事柄を発言するアカウント. (2) 公式アカウント会社や学校などの組織の代表として広報を目的としたパブリックな事柄を発言するアカウント. (3) Bot アカウント世界の名言を発言するなど, 特定の目的をもったアカウント. アカウントを操作するプログラムがあり, 自動で発言することが多い. よって, 所属と関連の深いユーザを取得する方法として大学の公式アカウントからフォローの関係が 2 ホップまでのユーザを収集することで, 関連が深いユーザを収集することができると思われる. よって, 図 3 の範囲のアカウントを収集する. 図 2 Twitter アカウントの収集範囲

また, その際にフォロー数が 300 人以上のアカウントは Bot アカウントであることが多いので, 収集の対象としない.

取得した Twitter の 1 ホップ目とつながっている集合を一つのネットワークとして考える. そのため, 取得するユーザのイメージは図 5 の通りとなる 3.3 友達グループの構築手法前節で述べた方法により 2 ホップまでのユーザを収集することができたが, 収集したユーザに関わりが深いユーザであるとは限らない.

簡単に言うと, これは三角形として結ぶことのできるノード間のつながりの割合である. 例えば, 図 3 のネットワークを考える. A から見て他の 2 つのノードを取る組み合わせは B, C, D から 2 つ選ぶので 3C2=3 通りである.

同じようにして B, C, D から見たクラスター係数を求め, その平均がネットワークのクラスター係数となる. また, 図 4 のような, すべてのノード同士がつながっていると, クラスター係数は 1 となる. 図 5 一つの集合の範囲 3.3.3 密な集合の構築手法一つの集合から密な集合を構築する手法を考える.

3 また, その際にフォロー数が 300 人以上のアカウントは Bot アカウントであることが多いので, 収集の対象としない. なお公式アカウントが存在するならば, そのアカウントは個人アカウントより有名であるので, 多くの場合 Google や Twitter で大学名をキーワードとして公式アカウントを検索することができる. ることができる. しかしそれは現実的ではない. そのため, 条件を絞って集合を構築する. 取得した Twitter の 1 ホップ目とつながっている集合を一つのネットワークとして考える. そのため, 取得するユーザのイメージは図 5 の通りとなる 3.3 友達グループの構築手法前節で述べた方法により 2 ホップまでのユーザを収集することができたが, 収集したユーザに関わりが深いユーザであるとは限らない. しかし, 多くのユーザが友達同士でつながっていることが多い, そのため, クラスター係数は求め, 集合の密度の濃いユーザを見つけることによって友達グループを見つけることができると思われるクラスター係数の計算手法あるネットワークが密か疎であるかの判別手法でクラスター係数がある [5]. 簡単に言うと, これは三角形として結ぶことのできるノード間のつながりの割合である. 例えば, 図 3 のネットワークを考える. A から見て他の 2 つのノードを取る組み合わせは B, C, D から 2 つ選ぶので 3C2=3 通りである. その中で三角形を結ぶことができる組み合わせは A, B, C と A, C, D の 2 つであるよってクラスター係数は 2/3=0.666 となる. つまり三角形をつくれるつながりの数 / ノードの組み合わせの数となる. 同じようにして B, C, D から見たクラスター係数を求め, その平均がネットワークのクラスター係数となる. また, 図 4 のような, すべてのノード同士がつながっていると, クラスター係数は 1 となる. 図 5 一つの集合の範囲密な集合の構築手法一つの集合から密な集合を構築する手法を考える. 集合内のユーザのすべての組み合わせでクラスター係数を求めると, 非常に計算コストがかかる. そのため, 一人ひとりのクラスター係数を求めて, その値が一番低いユーザを集合から抜いていくことによって密な集合を構築する. ある集合のクラスター係数が一定以上になるまで続ける. つまり, 図 6 の通りのことを行う. 図 3 ネットワークの例 1 図 4 ネットワークの例つの集合の大きさすべてのノードに対して, すべての組み合わせからクラスター係数を求めることができれば, 密な集合を構築することができる. つまり, 全 Twitter のユーザ 1400 万アカウントを対象にしてすべての場合の組み合わせの計算することができれば, 密な集合を構築す図 6 密な集合の構築フロー

4. 評価方法提案手法の有用性を示すために, ケーススタディとして東京電機大学と関わりの深い集合を構築し, 評価を行った. 今回は図 7 のシステムを実装し, Twitter のデータの取得は Java のライブラリの Twitter4J を用いた. また今回はフォロー数が多くなると計算量が多くなるのでフォロー数を 80 人以下のユーザを対象にした.

そして, 同じことを 153 人の Twitter ユーザを対象に行なった. 対象としたユーザは東京電機大学と縁の深いと思われる東京電機大学の公式アカウントから 1 ホップ離れており, かつフォロー数が 80 人以下のユーザを対象とした.

4 4. 評価方法提案手法の有用性を示すために, ケーススタディとして東京電機大学と関わりの深い集合を構築し, 評価を行った. 今回は図 7 のシステムを実装し, Twitter のデータの取得は Java のライブラリの Twitter4J を用いた. また今回はフォロー数が多くなると計算量が多くなるのでフォロー数を 80 人以下のユーザを対象にした. 12/1~1/4 までの期間に取得した合計 153 人のユーザのクラスター値と集合の大きさを分析した. 図 8 著者のクラスター値の変化図 7 システムの構成図 4.1 評価結果クラスター値と集合についてはじめに, 著者自身の Twitter アカウントを分析した. クラスター係数が低いユーザを集合から抜いていくとクラスター値が上昇する. その変化を図 8 に示す. そして, 同じことを 153 人の Twitter ユーザを対象に行なった. 対象としたユーザは東京電機大学と縁の深いと思われる東京電機大学の公式アカウントから 1 ホップ離れており, かつフォロー数が 80 人以下のユーザを対象とした. 80 人以下にした理由は 80 人を超えるとクラスター値の計算コストが大きくなり, 処理が 1 日, 2 日程度の時間では処理が終了しなかったためである. また, クラスター係数が低いユーザを減らす前の集合の多さによって変化の傾向が違うと思わたので, 元の集合の多さによって 7 つに分類した. その結果を図 9 に示す. 図 9 クラスター値の平均所属ユーザ推定本研究では現実所属ユーザをある所属に対して役職をもっているユーザと定義する. 例えば, 今回は東京電機大学をケーススタディとしたので学生や, 教師などが当てはまる. また, Twitter のユーザに対してはプロフィール情報に大学名, 略称が含まれているユーザをプロフ所属ユーザと定義する. 東京電機大学の場合東京電機大学, 電大,, TDU, tdu が当てはまる. 現実所属ユーザがプロフィールに大学名を記述していることはない. しかしながら, ある一定の割合でプロフィールに大学名を記述していると思われる. そのため, 図 8, 9 よりクラスター値が 0.2 を超えたあたりで集合が収束し始めたので, 今回はクラスター値が 0.2 を超えた集合を抽出し, 抽出前と抽出後で集合全体からプロフ所属ユーザの出現率で評価を行う. 評価

結果を表 2 に示す. プを抽出することができると言える. A. 東京電機大学の公式アカウントから距離が2Hop 以内のユーザの集合 B. フォロー数が80 人以下のユーザの集合 C. Bからクラスター値が 0.2 以上となった集合表 2 プロフ所属ユーザ出現率 5 考察 5.1 集合抽出について今回は集合のクラスター値を求める手法で友達の輪を抽出することを行った.

しかし, 評価の結果, 今回の手法は集合が最も密となり, かつ一番大きな集合を抽出することが分かった. そのため, 親しいが小さな集まりである場合は抽出できない. 例えば図 10 の様に仲の良い複数の集合に属しているが, 抽出できるのは集合 A のみである. よって小さな集合を含めてまで, 抽出できないということがわかった.

5 結果を表 2 に示す. プを抽出することができると言える. A. 東京電機大学の公式アカウントから距離が2Hop 以内のユーザの集合 B. フォロー数が80 人以下のユーザの集合 C. Bからクラスター値が 0.2 以上となった集合表 2 プロフ所属ユーザ出現率 5 考察 5.1 集合抽出について今回は集合のクラスター値を求める手法で友達の輪を抽出することを行った. 図 8, 9 を見て分かるように, クラスター値が 0.2 を超える辺りから収束し始め, 密な集合となっていくのがわかる. 実際に自分のアカウントで調査した結果, 0.2 を超えたあたりから親しい友人だけが, 集合に残っているのが確認できた. また, 友人のアカウントにも同じことが確認できた. しかし, 評価の結果, 今回の手法は集合が最も密となり, かつ一番大きな集合を抽出することが分かった. そのため, 親しいが小さな集まりである場合は抽出できない. 例えば図 10 の様に仲の良い複数の集合に属しているが, 抽出できるのは集合 A のみである. よって小さな集合を含めてまで, 抽出できないということがわかった. ユーザ数所属ユーザ数所属ユーザ出現率 [%] ユーザ数 / 所属ユーザ数まとめ本研究ではある所属の公式アカウントを起点としてフォロワーを抽出し, クラスター値を用いて友達の輪のグループを抽出することで所属に関連が深いユーザを抽出した. 提案手法の有効性を確認するため, 自分のアカウントと東京電機大学をモデルケースとして実験した. 自分のアカウントを分析した結果, 自分の所属している大学の仲の良い集合を抽出することができた. さらに, 東京電機大学のアカウントと関わりの深いと思われる 153 人の Twitter アカウントを分析した結果, クラスター値が 0.2 という値を超えたあたりで仲の良い集合が抽出できることがわかった. その集合をユーザのプロフィールを用いて評価した. プロフィールから所属に属していると判別できるユーザの出現率が 20% となった. これはユーザを無差別に収集することに対して高い出現率となり, この手法を用いて所属に関連するユーザを抽出することができるとわかった. 参考文献 [1] 評 Ban [2] ソーシャルメディア利用者数の推移 %2Fja%2Fh24%2Fexcel%2Fn xls [3] 白木敦夫, 矢野幹樹, 酒井佑太, 小澤俊介, 杉木健二, 松原茂樹, 河口信夫モバイルアプリケーション推薦のための Twitter 発言者の状況の推定 DICOMO シンポジウム, pp , 2010 [4] グェンミンテイ, 川村隆浩, 田原康之 Twitter からの人間行動属性の自動抽出電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 110(105), pp19-23, 2010 [5] 増田直紀複雑ネットワーク基礎から応用まで近代科学社 pp 図 10 抽出できる集合の範囲 5.2 所属ユーザ抽出について図 8, 9 よりクラスター値が 0.2 を超えたあたりで収束しはじめたので, クラスター値が 0.2 を超えたグループを抽出しそのグループを評価した. 表 2 より, 集合 A, B, C と出現率があがることがわかる. よってクラスター値を用いて密となるグループを抽出することで, 現実所属ユーザを多く含むグルー

2 21,238 35 2 2 Twitter 3 4 5 6 2. 2.1 SNS 2.2 2. 1 [8] [5] [7] 2. 2 SNS SNS 2 2. 2. 1 Cheng [2] Twitter [6] 2. 2. 2 Backstrom [1] Facebook 3 Jurgens

2 21,238 35 2 2 Twitter 3 4 5 6 2. 2.1 SNS 2.2 2. 1 [8] [5] [7] 2. 2 SNS SNS 2 2. 2. 1 Cheng [2] Twitter [6] 2. 2. 2 Backstrom [1] Facebook 3 Jurgens DEIM Forum 2016 B4-3 地域ユーザに着目した口コミツイート収集手法の提案長島里奈関洋平圭猪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 筑波大学図書館情報メディア系 305 8550 茨城県つくば市春日 1 2 つくば市役所 305 8555 茨城県つくば市研究学園 1 1 1 E-mail: s1211530@u.tsukuba.ac.jp,