情報発信者セグメンテーションの応用に関する提案 - Twitter のアカウント機能を用いた実験 - A Proposal of Applying Segmentation of Information Senders
- Experiment with Account Function of Twitter -
1W100428-1 藤森 一樹 指導教員 長 幾朗 教授
FUJIMORI Kazuki Prof. CHOH Ikuro
概要： 情報量の増大が取り上げられる現在において、その原因には様々なものがある。その内の一つとして、
情報の引用・複製による選択できる情報が過多になっているということが挙げられると考えた。その解決策とし て情報の閲覧・選択の方法が重要であると考え、WWWの発達、Webサービスの増加による情報閲覧・選択の方 法の増加について考察した。この実験の目的はWWW上の選択できる情報を私達が触れるときに如何に減らすこ とができるかを考えるためである。また、それによって新しい情報を手に入れることができるようになり、結果 としてより豊かな社会を作ることができると考えた。さらには、新しい社会の仕組みになりうるルールを作り出 せるのではないかと考えた。
キーワード：情報、アカウント、分類、セグメンテーション、ソーシャルネットワークサービス、イノベーター 理論
Keywords: Information, Account,Classification, Segmentation, Social Network Service, Innovator Theory
１．WWW における情報提示について
WWW の歴史と課題、個人の情報閲覧の方 法の変化について述べた。将来においては、こ の傾向がさらに強まると考えられる。つまりは 個人による情報選択の重要性が問われるとい うことである。このことは情報発信・受信にお いて同様に述べることができ、アカウント毎に 特徴を持った情報受信と発信が行われ、その行 動は今以上に特徴を持つものになるだろうと 考えられる。
２．デジタルデータ増大による個人情報選択の 課題
増えていく情報に対して、 WWW ユーザーは、
情報の流れを明確にすることで情報収集・閲覧 が効率良くなると考えられることを示した。デ ジタルデータの増大には、情報それぞれに関す る時系列で情報を整理することで情報の煩雑 さを減らすことができると考えられる。
３．情報発信元・発信経路の分類法の提案
WWW 上の情報分類の方法として、いろい ろな方法が挙げられてきた。また、前章までで、
情報発信者やその途中である情報経路者に関
して時系列で分類することが、情報増大に対す
る対策であると述べた。そこで、情報発信・経
路に関してマーケティング理論などの分類法
によってセグメンテーションをすることで、自
らのカテゴリを認識し、さらに情報閲覧先につ
いても同じく認識することで新しい情報閲覧
の形が生まれるのではないかと考えた。つまり
は、ユーザーを図書館十進法・ディレクトリ検
索のように構造化し、情報選択を行う方法を新
しく考えた。先行研究として、ソーシャルブッ
クマークにおいてユーザーを分類することに
よって URL の予測を行うことが可能だという
ことが示されている [1] 。つまりはユーザー分
類による情報予測ができると考えた。
４．Twitter における分類法の実験
先行研究として、Twitter におけるフォロワ ーがある一定の傾向を持つ可能性に関する研 究があり[2]、それに関しても考察として踏ま えた。
情報に関わるユーザーを分類することによ って、新しい情報分類の方法となり、いずれ個 人によるオリジナルな情報選択が行われると きの参考になりうる分類をおこなうフォーマ ッ ト を 示 し た 。 本 章 で は 、 そ の 分 類 法 を
Twitter 上にて実践し、その評価を行った。メ
リット及びデメリットを理解した上で、将来の メディアにおける情報選択の選択肢のうちの 一つとなり得る可能性を示した。
実験は Twitter API を PHP にて扱い、
MySQL に収集し分析したものである。
図 1 イノベーター理論に基づく対象者の分布 (
公益社団法人日本マーケティング協会,マーケ ティング Wiki〜マーケティング用語集〜、2012)
分類カテゴリを設定し、それぞれの条件に適 したものを実験から見出し、それぞれのカテゴ リの評価を行った。最も、イノベーター理論に 関する結果として、イノベーター分類において は、ロボットなどの傾向が高まり、イノベータ ーとアーリーアダプターの分布にはフォロワ ーが多い傾向が現れた。これは情報を先に発信 するものの重要性に気づいているユーザーが 多いと考えることもできる。
図 2 時間経過に伴う URL
（ http://www.nikkei.com/article/DGXNASD G1704H_X10C14A1CC1000/ ）について 発信をしたアカウント数の変化（藤森、 2014 ）
さらに、これらの分類の特徴を踏まえ、カテ ゴリについてイノベーター理論によりアカウ ントをセグメンテーションした際、早く発信に 至った（イノベーター）方がそのカテゴリに対 する関心度（関連度）が高いだろうと仮定し、
実験を行った。仮説は実証されなかった。
5．結論
マーケティング理論等から応用された情報 分類法の結果を見出すことができた。
これからの情報化社会の発展の先は、ユーザ ーオリエンテッドの環境が整備された、個人が 情報を編集・整理する社会だと予測される。そ の社会における情報分類方法を提案すること ができた。さらに精度を増すことで、更に有用 性のある分類方法が生まれるだろう。
参考文献 [1]太田飛鳥 松澤智史 武田正之 (2009) 『ソーシャルブックマークにおけるイノ ベータ、アーリーアダプタによる目的 URL 網羅 率の調査』、2009 年電子情報通信学会総合大会, 情報・システム講演論文集 1, p26
[2]竹村光 田島敬史 (2013) 『情報発信の対象範 囲に基づく Twitter ユーザの分類』、データ工学 と情報マネジメントに関するフォーラム, B1-6
