[論文レビュー] Empirical study and modeling of human behaviour dynamics of comments on Blog posts

Jin-Li Guo|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2010

Opinion Dynamics and Social Influence被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、ブログ投稿におけるコメント到着時刻の間隔のべき乗則分布を説明するため、減衰する関心を有する非時(stationary)ポアソン過程モデルを提案する。強度関数を時間に応じて減少させる形でモデル化することで、調整可能な指数（1, ∞）を有するべき乗則分布の間隔分布を解析的に導出でき、実世界のデータとよく一致する。これはオンラインコメントにおける人間行動ダイナミクスの理論的基盤を提供する。

ABSTRACT

Based on data statistics of online comments on Blog posts,this paper first presented an empirical study of a comment arrival-time interval distribution.Found that people interested in some subjects gradually disappear and the interval distribution was a power law.According to this feature,this paper proposed a model with gradually decaying interest.Gave a rigorous analysis on the model by non-homogeneous Poisson processes and obtained an analytic expression of the interval distribution.The analysis indicates that the time interval between two consecutive events follows the power-law distribution with a tunable exponent,which can be controlled by the model parameters and is in interval(1,+∞).The analytical result agrees with the empirical results well,obeying an approximately power-law form.The model provides a theoretical basis for human behaviour dynamics of comments on Blog posts.

研究の動機と目的

• ブログ投稿におけるユーザーのコメントの時間的ダイナミクスを理解すること。
• オンラインディスカッションにおけるコメント到着時刻の間隔の統計的パターンを特定すること。
• 特定のブログトピックにおけるユーザーの関心の低下を時間的経過に伴ってモデル化すること。
• 経験的に観察されたべき乗則分布の間隔を再現できる理論的根拠に基づいたモデルを開発すること。
• モデルパラメータを用いてべき乗則指数を制御するメカニズムを提供すること。

提案手法

• 実世界のデータを用いて、ブログ投稿における連続するコメント間の時間間隔分布を経験的に分析すること。
• ユーザーの関心の低下を反映するために、強度関数が時間とともに減少する非時(stationary)ポアソン過程モデルを提案すること。
• 関心の徐々な消失を捉えるために、強度関数をべき乗則の減衰関数として定式化すること。
• 非時(stationary)ポアソン過程の性質を用いて、イベント間隔分布の解析的表現を導出すること。
• モデルパラメータを調整することで、得られる間隔分布のべき乗則指数を調整すること。
• 解析的結果を実世界のデータと比較して適合度を評価すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブログ投稿における連続するコメント間の時間間隔の統計的分布は何か？
• RQ2 ブログトピックにおけるユーザーの関心は時間経過とともにどのように減少するのか？ その影響はコメントのタイミングにどのように現れるか？
• RQ3 時間に伴う関心の低下に基づく理論的モデルは、経験的に観察されたべき乗則分布のコメント間隔を再現できるか？
• RQ4 モデルパラメータによって、間隔分布のべき乗則指数をどの程度制御できるか？
• RQ5 提案されたモデルの解析的解は、実世界のコメントデータと一致するか？

主な発見

• ブログ投稿における連続するコメント間の時間間隔は、指数が (1, ∞) の範囲にあるべき乗則分布に従う。
• ユーザーのブログトピックに対する関心は時間の経過とともに徐々に低下し、結果としてコメントの間隔が長くなる。
• 提案された非時(stationary)ポアソン過程モデルは、経験的に観察されたべき乗則分布の間隔分布をうまく再現できる。
• モデルのべき乗則指数は解析的に導出可能であり、モデルパラメータによって調整可能である。
• モデルの解析的解は実世界のデータと強く一致しており、減衰関心仮定の妥当性を確認している。
• 本モデルは、オンラインコメントシステムにおける人間行動ダイナミクスを理解する理論的枠組みを提供する。