2017 Fiscal Year Annual Research Report
ソーシャルキャピタルの成長とユーザの情報行動との相互作用に関する研究
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16H02904
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
佐藤 哲司 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (70396117)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
手塚 太郎 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
若林 啓 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (40631908)
歳森 敦 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (80222149)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 社会ネットワーク分析 / データ工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
コミュニティの発展・成長には，新規メンバーを円滑に受け入れメンバー自身が成長することが不可欠である．新規メンバーの受け入れに貢献する『聞き役』ユーザの存在を仮定し，聞き役ユーザの備える特徴を明らかにした．また，リプライやリツイートなどの投稿活動を特徴量として，経時的な変化からツイッターユーザの成長を予測するモデルを構築した．また，サイバー空間上でのユーザは，コミュニケーションをとるユーザ同士が類似の特徴量を持つ傾向があることから，コミュニティに偏在する特徴量に基づいてユーザ集合にアノテーションを付与する手法を提案した．いずれの手法も実際のデータを用いて検証し有効性を確認している．コミュニティメディア分析モデルの構築では，代表的な媒介中心性の概念に時間属性を組み込み，新たにステップ分解型媒介中心性と呼ぶ分析指標を考案した．多様なネットワークを用いた評価実験を行い，ネットワーク構造などの変化に比較的頑健，かつ，従来指標とは異なる優れた性質を持つことを確認した． 多様な話題を含むツイッターの経時的な分析研究を遂行し，細粒度の話題の突発的な流行を抽出するバースト検出手法や，少ない教師情報から擬似的に教師データを増やすラベル拡張手法を提案し有効性を確認した．
一方，ユーザの情報行動に関しては，アカウント誤用を防止する公的/私的ツイートの判定手法などの多くの成果を上げることができた．また，ニッチな領域（個々のコミュニティ）の中で支配的なヒトやモノを同定する手法を検討し，周辺との関係性に基づく社会ネットワーク構築手法を提案し，購買行動履歴（共購買，購買順序）を用いて有効性を検証した．
さらに，イベント系列に対してカーネル法（ガウス過程回帰）を用いた解析手法の研究に取り組み，情報行動分析の基礎を固めた．特に，ソーシャルキャピタルと情報行動の相互作用が密な娯楽・嗜好産業への応用が期待される．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ソーシャルキャピタルの成長にかかるコミュニティの分析およびユーザの情報行動を対象とした研究は，当初計画をやや上回る成果を達成することができた．一方で，両者の相互作用に関する研究は，成果として結実するまでには至っていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
提案手法を含めて社会ネットワーク分析は，一般にパラメータ学習フェーズに多大な計算量を必要とすることから，そのままでは大規模ネットワークに適用するのが困難である．今後は，全ノードとの類似度を計算するのではなく，減衰関数を用いて距離が離れたノードとの計算を枝刈りすることで，高速化することを試みる．
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