非対称ソーシャルメディアにおける分散的及び探索的選択特性

摘要

ソーシャルフィルタリングといわれる人的ネットワークを介した選択的な情報伝達作用に着目した．Twitterは相手の同意なくリンクをつなぎ換えできるため，ユーザの興味変化がソーシャルグラフとしてAPIを通じて動的に取得可能である．実ユーザの行動を週単位から年単位まで追跡調査することで，リンク数が32（10~(1.5)）以上のユーザにおいて積極的なつなぎ換えを観察した．アンケートを加えてつなぎ換えの分析を行い，中位次数へのリンクを活性化させる分散的選択と探索的選択の特性を導き出した．モバイル環境の普及により人を介する伝達の機会は更に増加すると考えられ，ソーシャルフィルタリングを活用するための知見が応用できる領域は大きい．