2014 Fiscal Year Annual Research Report
RT拡散に基づくツイッターバースト時系列の理論的解析とウェブサービスへの応用
| Project/Area Number |
25730184
|
|---|
| Research Institution | University of Tsukuba |
|---|
Principal Investigator |
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 助教 (10512105)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
|
| Keywords | ソーシャルメディア分析 / Twitter / バースト / 内因性 / 外因性 / 興奮性媒質 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
長い間人間の時間的振る舞いはランダムな過程(ポワソン過程)に従っていると思われていた．しかし，2005年にアルバート・バラバジを中心とする研究グループが、人間の行動は間欠的な振る舞い(バースト)がより顕著であると考え、そうしたバースト的な振る舞いの重要性を説いた．このようなバースト現象の重要性は以前より指摘されているが，それがウェブ上のさまざまなオンラインシステムに関し、大量なデータの上で実証されるようになったことが研究を促進しているが、その詳細なメカニズムは明らかになっていない．そこで，本研究では内因性・外因性バーストという観点からウェブのバーストのメカニズムを明らかにすることを目的とした．具体的にはツイッターのデータを単語ごとにその出現数の時系列を観察すると，A）周期性の強いパターン，B）間欠性の強いパターン，C）平均値の周りで揺らぐパターンなど，さまざまな変動のパターンが見つかる．さらに細かく見ると，そうした周期性や間欠性の破れのような現象も観察できる．そこで，総出現数の大きな上位3,000単語の頻度時系列に関し，バースト現象に注目し，バーストが起こるメカニズムを内因的バーストと外因的バーストに分類し，これら2つのバーストを分ける臨界的な揺らぎの閾値σcが出現することを明らかにした．この結果は，内因性から外因性への切り替わりは大きなバーストへの転移にもなっており,揺らぎの臨界値が対応している.この臨界値の存在は,実際の脳の神経細胞のような 2 状態(静穏状態と興奮状態)がツイッターにも出現することを示す.つまりツイッターシステムは「興奮性媒質」となっていて,興奮状態への転移がポジティブフィードバックにより組織化される.この臨界的な揺らぎ値があるということは,いま測定している揺らぎの大きさが閾値σc を超えると,それに続く大きなバーストが予見できることを示唆している．
|
Research Products
(4 results)
