[論文レビュー] Clusters, Graphs, and Networks for Analysing Internet-Web-Supported Communication within a Virtual Community

Xavier Polanco|ArXiv.org|Jul 10, 2007

Web visibility and informetrics参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、クラスタ分析、グラフ理論、社会的ネットワーク分析を組み合わせたハイブリッド分析フレームワークを提案し、EUに所在する大学のウェブサイトから構成される仮想学術コミュニティ内の通信構造を分析する。ウェブ構造をネットワークとしてモデル化することで、接続性のパターン、中央性、コミュニティの組織的性質といった構造的特性が明らかになり、インターネットが社会的ネットワークとして機能し、機関のウェブ存在が社会的・協働的関係を反映していることが示された。

ABSTRACT

The proposal is to use clusters, graphs and networks as models in order to analyse the Web structure. Clusters, graphs and networks provide knowledge representation and organization. Clusters were generated by co-site analysis. The sample is a set of academic Web sites from the countries belonging to the European Union. These clusters are here revisited from the point of view of graph theory and social network analysis. This is a quantitative and structural analysis. In fact, the Internet is a computer network that connects people and organizations. Thus we may consider it to be a social network. The set of Web academic sites represents an empirical social network, and is viewed as a virtual community. The network structural properties are here analysed applying together cluster analysis, graph theory and social network analysis.

研究の動機と目的

• インターネット支援型の通信の構造的組織を調査すること。
• グラフ理論およびネットワーク分析を用いて、EUの学術機関のウェブ構造を社会的ネットワークとしてモデル化すること。
• クラスタ分析を適用して、相互にリンクされた学術ウェブサイトの団結的グループを同定すること。
• 現実世界のウェブベースのコミュニティにおける、中央性、密度、接続性といったネットワークレベルの特性を定量化し解釈すること。
• ウェブリンク構造が学術機関間の社会的・協働的関係を反映していることを示すこと。

提案手法

• 共サイトデータにクラスタ分析を適用し、共通のリンクパターンに基づいて学術ウェブサイトをグループ化する。
• 得られたクラスタを、ウェブサイトをノード、ハイパーリンクをエッジとするグラフモデルに変換する。
• グラフ理論および社会的ネットワーク分析手法を用いて、次数中央性、媒介性、クラスタリング係数といった構造的指標を計算する。
• ネットワークを定量的に分析し、接続性、モジュラリティ、階層的組織を評価する。
• ウェブを社会的ネットワークとして扱い、リンク構造を機関間の社会的結束として解釈する。
• EUの学術ウェブサイトからの実証的データと形式的なネットワーク指標を統合し、構造的知見を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 学術機関間のウェブリンク構造をどのように社会的ネットワークとしてモデル化できるか？
• RQ2 EUの学術ウェブサイトネットワークに支配的な構造的パターンは何か？
• RQ3 どの機関が学術ウェブネットワークにおける中心的またはブリッジ役のノードとして機能しているか？
• RQ4 相互にリンクされたウェブサイトのクラスタは、仮想学術コミュニティにおけるコミュニティ形成をどのように反映しているか？
• RQ5 ネットワーク指標は、協働や通信の背後にあるパターンをどの程度明らかにするか？

主な発見

• EUの学術ウェブサイトネットワークは、高いクラスタリングと短いパス長を示すスモールワールド構造を示しており、情報の効率的な流れを示している。
• 少数の機関が極めて中心的なノードとして浮き彫りになり、異なるクラスタを結ぶ上で重要な役割を果たしていることが示された。
• ネットワークはモジュラリティを示しており、明確に分かれたクラスタが、国家的または地域的学術コミュニティに対応している。
• 中央性指標により、高い媒介性を示す機関が情報ネットワークにおける主要な仲介役であることが明らかになった。
• 共サイトクラスタリング分析により、類似したリンク行動を示す機関の団結的グループが成功裏に同定された。
• クラスタ分析、グラフ理論、社会的ネットワーク分析の統合は、仮想コミュニティ構造を分析する強固なフレームワークを提供する。