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 〒
120-8551 東京都足立区千住旭町 5E-mail: †[email protected], ‡[email protected]
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] 2012/03 1400 万 人 1490 万 人 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
3.1 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 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 .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 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 . 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 .
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 .3.3.1 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 3 ネ ッ ト ワ ー ク の 例 1 図 4 ネ ッ ト ワ ー ク の 例 23.3.2 1 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 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 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 . 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 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 . 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 7 シ ス テ ム の 構 成 図4.1 評 価 結 果
4.1.1 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 8 著 者 の ク ラ ス タ ー 値 の 変 化 図 9 ク ラ ス タ ー 値 の 平 均4.1.2 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 . 表 2 プ ロ フ 所 属 ユ ー ザ 出 現 率
