Mizuki OKA

岡 瑞起

Tsukuba Repository

ソーシャルメディアにおけるバースト現象の理解と
予測に関する研究
著者 岡 瑞起
発行年 2018
URL http://hdl.handle.net/2241/00158783
筑波大学・システム情報系・准教授
科学研究費助成事業　　研究成果報告書
様　式　Ｃ－１９、Ｆ－１９－１、Ｚ－１９ （共通）
機関番号：
研究種目：
課題番号：
研究課題名（和文）
研究代表者
研究課題名（英文）
交付決定額（研究期間全体）：（直接経費）
１２１０２
基盤研究(C)（一般）
2017～2015
ソーシャルメディアにおけるバースト現象の理解と予測に関する研究
Understanding and predicting burst phenomena in social media
１０５１２１０５研究者番号：
岡　瑞起（Oka, Mizuki）
研究期間：
１５Ｋ００４２０
平成 年 月 日現在３０   ６ １８
円     3,600,000
研究成果の概要（和文）：Facebook、Twitter、Instagramといったソーシャルメディアは、情報共有ツールとし
て広く一般に用いられている。こうしたソーシャルメディアは、集団行動や集団注意の創発ダイナミクスを理解
するために研究プラットフォームとしても注目を集めている。本研究では、特に「タグ」に注目し、新しいタグ
の生み出され方やタグの使われ方に注目した数理モデルの開発と解析を行った。
研究成果の概要（英文）：Social media such as Facebook, Twitter, Instagram etc. are widely used as 
information sharing tool. These social media are drawing attention as a research platform to 
understand the emergent dynamics of collective behavior and group attention. In this research, we 
focused on "tags" and developed a mathematical model on how new tags are created and used and 
conducted detailed analysis to understand their dynamics.
研究分野：ウェブサイエンス、人工生命、複雑系
キーワード： ソーシャルメディア　ソーシャルタギング　Yule-Simon過程
  １版
様 式 Ｃ－１９、Ｆ－１９－１、Ｚ－１９、ＣＫ－１９（共通） 
１．研究開始当初の背景 
Facebook, Twitter, Google Plusといった
ソーシャルメディアは、情報共有ツールとし
てその役割を確立している。これらのソーシ
ャルメディアによってさまざまな事象に
人々がどのように反応しているかを観察す
ることが可能となった。実際、ソーシャルメ
ディアを使って集団注意（collective 
attention）の創発ダイナミックスを研究す
るためのプラットフォームとして盛んに用
いられている。ある出来事や事象が集団とし
て注意を獲得すると、それは「バースト」と
して観測される。例えば、地震が発生したと
きに「地震」という言葉を含むツイートがあ
る一定期間に急激に増える、それがバースト
現象である。バースト現象は、物理や化学反
応系で研究されてきたが、昨今、人の振る舞
いにも共通する現象として注目を集めてい
る。特に、人々の行動に関して、大量なデー
タがウェブ上のオンラインコンテンツなど
での解析可能になったことが研究を促進し、
さまざまな応用例が提案されている。例えば、
株価が下がる前には Googleでの株式に関連
する検索クエリーがバーストする、という研
究報告がある。これは不安な事柄があると、
それについて調べるために普段より多く
人々が検索するためバーストする。したがっ
てこのバーストは株価下落の早期警報とし
て利用可能である。他にも、映画の興行収入
は、映画が公開される前のバーストの大きさ
に比例することが知られ、映画ヒット予測の
指標として使われている。しかし、このよう
なバースト減少がどのように引き起こされ
るのか、その詳細なメカニズムはいまだ不明
な点が多い。 
 
２．研究の目的 
本研究では、RoomClipという写真共有サイ
ト RoomClipを分析対象とし、数理モデルと
の比較や、新しいモデルの提案を行う。 
 
３．研究の方法 
RoomClipデータから、タグの時系列データ
を抽出し、タギングの新規生成と既存タグの
選択モデルとして、まず Yule-Simon過程を
用いる。 
Yule-Simon過程は、出現回数に比例した確
率でランダムに既存の単語が選択される優
先的選択性をもつ。Yule-Simon過程では、新
しいタグを追加するごとに、新たな種類の単
語を新規タグ生成確率 α で生成し、これま
でに使われた単語の中から確率 1-α で選択
する。ここでtは時刻である。時刻tにおけ
るアノテーション数 N(t),タグ iが出現して
いる回数をn_i(t)とすると、時刻tにタグi
が選択される確率P_i(t)は、 
 
で与えられる。Yule-Simon過程では以下のよ
うな2つの性質を過程している。 
 
・新規タグ生成確率は一定でランダムに新規
タグが生成される 
・出現回数に比例した確率でランダムに既存
タグが選択される（優先的選択性） 
 
Yule-Simon過程では、定義からタグの種類
の増加はアノテーション数のベキに比例
（Heaps則）し、タグ出現数の累積確率分布
は指数α-1のベキ分布（Zipf則）に従う。 
 
４．研究成果 
実データにおけるタグの種類の増加や、タ
グ出現数の累積隔離分布は Yule-Simon過程
に従うが、個々のタグの出現回数が
Yule-Simon過程における予測値から、実デー
タと比較したところ、モデルから逸脱するタ
グが観測された。図 1は、RoomClipnにおけ
るタグの累積出現数の増加曲線の一部で、実
践は実データで破線が Yule-Simon過程が予
測する出現数である。たとえば、「ラウンジ」
というタグではモデルの予測値と実データ
の振る舞いがほぼ一致している。一方、「地
球儀」ではモデルの予測値に比べて増加が遅
い。逆に、「男前」では予測値を大きく上回
っている。 
 
 
この実測値とモデルの予測値の間のズレの
大きさx とするとタグiが初めて使われた時
刻t_iから時刻s_iまでの累積出現数の予測
値と実測値の比によって次のように記述で
きる。 
 
ただし、n_i^*(s_i)は時刻s_iにおける予測
値で次のように定義される。 
タグの成長がYule-Simon過程に従う場合、x
の確率密度分布は、指数関数的減衰を示すこ
とが示されている。たとえば、予測値と実測
値の比は、おおよそ 10倍程度に収まる。し
かし、実データにおける逸脱の大きさの分布
を測定すると、Yule-Simon過程が予測する成
 
長よりも 100倍、1,000倍の大きさになるタ
グが多く存在することが分析からわかって
いる（図2）。 
 
 
図 1 に示したような予測値からの大きなズ
レを再現するために Yule-Simon 過程のタグ
の選択確率について修正を加える。実データ
では Yule-SImon 過程と同様に Zipf 則が成
り立っており、モデルの修正もこの性質を維
持したまま行いたい。そこで Yule-Simon 過
程のタグの選択確率を以下のように変形す
る。 
 
ここで出現回数が同じタグを Class と呼ぶ
こととする。Class1とは累積出現回数が1 回
のタグで、クラスN とは累積出現回数がN 回
のタグのことを指す。ki(t) とは時刻t にタ
グ i が属する Class のタグ総数を表す。上 
式右辺第2 項はどのClassが選択されるかを
表していて、第 3 項は Class の中でどのタ
グが選ばれるかを表している。Zipf 則が保
たれるにはクラスの選択確率の形が必要条
件であり、クラスの中でのタグの選択確率の
形は問わない。そこで本研究では式の後半に
バイアスを与えたFirst-In，Last-Out(FILO) 
モデルを提案する。これはあるClass の中で
最初に Class アップしたタグが必ず最後に
選ばれるというモデルである。これによって
最近使われたタグが優先的に選択され、より
多く使われるタグが出現することが考えら
れる。 
 
FILO モデルにおけるゆらぎの大きさ x の分
布を計算し，カルバック・ライブラー情報量
(Kullback-Leibler Diver-gence,KLD) によ
って実データの分布の類似度を計測した。x
の分布を図2 に示す。図2 をみるとFILO モ
デルはオリジナルの Yule-Simon 過程に比べ
て実測値により近い振る舞いを再現できて
いることがわかる。また，KLD による実デー
タとモデルの分布の類似度は Yule-Simon が
0.833，FILO が0.00390 という結果になった。
これらの結果から提案する FILO モデルは
Class 内のタグにバイアスをもった選択を
与えることによって、大きな逸脱を生じ得る
ことを示している。 
 
本研究では，Yule-Simon 過程では捉えきれ
ない、出現数の増加曲線に大きなゆらぎをも
つタグが実データに存在することを示した。
また、Yule-Simon 過程の Class 内の選択に
バイアスを加えることによって、タグの出現
回数に大きな逸脱を生む効果を導入できる
ことを示した。しかし，実データでは FILO
モデルでも捉えきれない大きなゆらぎをも
ったタグが存在することが図 2 からわかっ
た。本研究で提案した FILO モデルでは，ク
ラス内で最近使われたタグが必ず選ばれる、
という1 つの極端な例を考えた。このような
タグの「鮮度」に依存した使われ方は、イン
ターバルの分布を見ることでも明らかであ
ることが分かっている。今後はこのような人
間の注意の時間的な変化にも着目してモデ
ル化を試みる予定である。 
 
５．主な発表論文等 
（研究代表者、研究分担者及び連携研究者に
は下線） 
 
〔雑誌論文〕（計 1 件） 
 
Takashi Ikegami, Mizuki Oka, Yasuhiro 
Hashimoto, Yoichi Mototake, Life as an 
Emergent Phenomenon: Studies From 
Large-Scale Boid Simulation and Web Data, 
Philosophical Transactions of The Royal 
Society A Mathematical Physical and 
Engineering Sciences.( 査 読 有 ) 
DOI:10.1098/rsta.2016.0351, 15 pages, 
2017. 
 
〔学会発表〕（計 6 件） 
 
Yasuhiro Hashimoto, Mizuki Oka, Takashi 
Ikegami, Measuring Bursty Growth of Words 
in Social Tagging Ecosystems, ACM 
WebSci’18 conference, Proc. of the 10th 
ACM Web Science Conference, p.17, 2018. 
 
Yasuhiro Hashimoto, Mizuki Oka, and 
Takashi Ikegami, Large fluctuation in 
social tagging ecosystems, International 
Conference on Computational Social 
Science (IC2S2 2017), 2017. 
 
 
Mizuki Oka, Yasuhiro Hashimoto, and 
Takashi Ikegami, Understanding 
Evolutionary Dynamics in Online Social 
Networks. Proceedings of the 2017 IEEE 
Symposium Series on Computational 
Intelligence (SSCI), DOI ：
10.1109/SSCI.2017.8280796, 4 pages, 2017. 
 
橋本康弘, 佐藤晃矢, 岡瑞起, 池上高志: 
ソーシャルタギングシステムにおける語彙
の個性, 2017年度人工知能学会全国大会, 
2017. 
 
佐藤晃矢, 岡瑞起, 橋本康弘, 池上高志, 
加藤和彦: 新しいタグの出現とソーシャル
タギングシステム, 2016年度人工知能学会全
国大会, 2016. 
 
橋本康弘, 佐藤晃矢, 岡瑞起, 池上高志: 
ソーシャルタギングにおけるタグ出現数の
ゆらぎ, 2016年度人工知能学会全国大会, 
2016. 
 
〔図書〕（計 0 件） 
 
〔産業財産権〕 
 
○出願状況（計 0 件） 
 
名称： 
発明者： 
権利者： 
種類： 
番号： 
出願年月日： 
国内外の別：  
 
○取得状況（計 0 件） 
 
名称： 
発明者： 
権利者： 
種類： 
番号： 
取得年月日： 
国内外の別：  
 
〔その他〕 
ホームページ等 
 
６．研究組織 
(1)研究代表者 
 岡 瑞起（OKA, Mizuki） 
 筑波大学・システム情報系・准教授 
 研究者番号：１０５１２１０５ 
 
(2)研究分担者 
池上高志（IKEGAMI, Takashi） 
東京大学大学院・総合文化研究科・教授 
 研究者番号：１０２１１７１５ 
 
橋本康弘（HASHIMOTO, Yasuhiro） 
東京大学大学院・総合文化研究科・研究員 
 研究者番号：１０３７６４９４ 
 
 
 


ソーシャルメディアにおけるバースト現象の理解と予測に関する研究

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ソーシャルメディアにおけるバースト現象の理解と予測に関する研究

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