ネットワーク分析によるTwitterユーザのフォロー形成に関する一考察

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2013-08-21
• タイトル: ネットワーク分析によるTwitterユーザのフォロー形成に関する一考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study of Twitter's Follow Mechanism Based on Network Analysis
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [ネットワークが創発する知能特集／オリジナル論文] ソーシャルネットワーク分析，Twitter，次数，デンドログラム，コリンク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科
• 著者所属: 静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 東京大学大学院工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Management and Information of Innovation, University of Shizuoka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Management and Information of Innovation, University of Shizuoka
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering，the University of Tokyo
• 著者名: 小出, 明弘; 斉藤, 和巳; 風間, 一洋; 鳥海, 不二夫
• 著者名(英): Akihiro, Koide; Kazumi, Saito; Kazuhiro, Kazama; Fujio, Toriumi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，Twitterのフォローネットワークを分析することにより，ユーザのフォローがどのような目的で行われているのか議論する．まず，フォローネットワークの特徴を把握するため，ネットワーク内の高次数ノードに着目し，ブログの読者関係とレビューサイトのお気に入り関係を表したそれぞれのネットワーク構造の特徴と比較する．その結果，ブログやレビューサイトでは，比較的小規模な高コリンクグループが得られたのに対し，フォローネットワークでは，強い双方向関係により構築された大規模な高コリンクグループと，双方向関係がほとんど見られない複数の小規模な低コリンクグループが存在することが分かった．さらに，高次数ノードのツイート集合を分析し，これらのグループは同じようなツイートをしているにもかかわらず，フォロワとの関係に大きな違いが見られることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we explored Twitter's follow mechanism through a network analysis. In order to characterize the salient structure of Twitter's follow network, we first empirically compared it with those of reader and favorite networks form blog and review sites by focusing on their high degree nodes. From this experiment, we observed a relatively large high co-link group whose nodes are mutually connected to each other and some small low co-link groups whose nodes are not mutually connected to each other in Twitter's network. On the other hand, most groups are relatively small high co-link groups such as discussion groups in blog and review sites. Moreover, by analyzing messages tweeted by these group's users, we found that these groups much differ in relation with followers although these groups resemble in content of tweets.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 6, 号 2, p. 164-173, 発行日 2013-08-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会