ハブメディア・コンテンツに着目した異種ソーシャルメディアマイニング

26年度は（１）ソーシャルメディアにおけるユーザの属性推定、及び（２）ソーシャルメディアにおけるユーザ行動の分析という研究に取り組み、主要査読付き国際会議での発表などの成果を得た。研究（１）では、ネットワーク上のノードの分類という広く研究されている手法の拡張を行った。ネットワーク上でのノードの分類を用いると、ソーシャルメディアユーザの属性推定のみではなく、他の様々なネットワークにおけるノードの属性推定が可能である。既存研究では接続ノード間の属性の相関をあらかじめパラメータとして指定する必要があった。例えば、あるソーシャルメディアでは同性同士が友人になるという相関が強いのに対し、別のソーシャルメディアでは異性同士が友人になる相関が強いことがある。提案手法では属性の相関に対するパラメータを指定することなく、どのような相関にも適用することが可能である。研究（２）では、Twitterにおいて、ユーザが他のユーザをフォローするという行動を分析した。また、Twitterにおいてユーザが他のユーザを”タグ付け”するという行動を、タグ付けを主とする他のソーシャルメディアと比較した。その結果、”フォロー”、”タグ付け”という行動に関する様々なパターンが発見された。例えば、相互にフォローしているユーザ同士は”friends”といったタグ付けをすることが多いのに対し、単方向でのみフォローしているユーザ同士は”sports"などのトピックを表すようなタグ付けをすることが多いことが分かった。これら２つの研究は、異種ソーシャルメディアの統合に繋がると期待される。ユーザの属性をキーとして様々なソーシャルメディアを統合していくことが可能であると考えられるし、またユーザの行動の根底に潜むパターンの解明により、異種ソーシャルメディアに共通するパターンをキーとしての統合が可能であると考えられる。

26年度は（１）ソーシャルメディアにおけるユーザの属性推定、及び（２）ソーシャルメディアにおけるユーザ行動の分析という研究に取り組み、主要査読付き国際会議での発表などの成果を得た。研究（１）では、ネットワーク上のノードの分類という広く研究されている手法の拡張を行った。ネットワーク上でのノードの分類を用いると、ソーシャルメディアユーザの属性推定のみではなく、他の様々なネットワークにおけるノードの属性推定が可能である。既存研究では接続ノード間の属性の相関をあらかじめパラメータとして指定する必要があった。例えば、あるソーシャルメディアでは同性同士が友人になるという相関が強いのに対し、別のソーシャルメディアでは異性同士が友人になる相関が強いことがある。提案手法では属性の相関に対するパラメータを指定することなく、どのような相関にも適用することが可能である。研究（２）では、Twitterにおいて、ユーザが他のユーザをフォローするという行動を分析した。また、Twitterにおいてユーザが他のユーザを”タグ付け”するという行動を、タグ付けを主とする他のソーシャルメディアと比較した。その結果、”フォロー”、”タグ付け”という行動に関する様々なパターンが発見された。例えば、相互にフォローしているユーザ同士は”friends”といったタグ付けをすることが多いのに対し、単方向でのみフォローしているユーザ同士は”sports"などのトピックを表すようなタグ付けをすることが多いことが分かった。これら２つの研究は、異種ソーシャルメディアの統合に繋がると期待される。ユーザの属性をキーとして様々なソーシャルメディアを統合していくことが可能であると考えられるし、またユーザの行動の根底に潜むパターンの解明により、異種ソーシャルメディアに共通するパターンをキーとしての統合が可能であると考えられる。