[論文レビュー] How the online social networks are used: Dialogs-based structure of MySpace

Milovan Šuvakov, Marija Mitrović Dankulov+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 28, 2012

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 29被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、高分解能のMySpace対話データを分析し、オンラインソーシャルネットワークの動的で感情に満ちた構造を明らかにする。グラフ理論とSentiStrengthを用いた感情分類により、長距離の時間相関を示す、コミュニティが豊富な非同調的ネットワークが得られ、感情の優位性が持続的で、日周期に従ったユーザー行動パターンが観察された。これは、感情的コンテンツが集団的なオンライン行動を形作る役割を果たしていることを示している。

ABSTRACT

Quantitative study of collective dynamics in online social networks is a new challenge based on the abundance of empirical data. Conclusions, however, may depend on factors as user's psychology profiles and their reasons to use the online contacts. In this paper we have compiled and analyzed two datasets from exttt{MySpace}. The data contain networked dialogs occurring within a specified time depth, high temporal resolution, and texts of messages, in which the emotion valence is assessed by using SentiStrength classifier. Performing a comprehensive analysis we obtain three groups of results: Dynamic topology of the dialogs-based networks have characteristic structure with Zipf's distribution of communities, low link reciprocity, and disassortative correlations. Overlaps supporting "weak-ties" hypothesis are found to follow the laws recently conjectured for online games. Long-range temporal correlations and persistent fluctuations occur in the time series of messages carrying positive (negative) emotion. Patterns of user communications have dominant positive emotion (attractiveness) and strong impact of circadian cycles and nteractivity times longer than one day. Taken together, these results give a new insight into functioning of the online social networks and unveil importance of the amount of information and emotion that is communicated along the social links. (All data used in this study are fully anonymized.)

研究の動機と目的

• 静的フレンドシップリンクを超えて、リアルタイムの対話ダイナミクスを分析することで、MySpaceのようなオンラインソーシャルネットワークがどのように機能的に使用されているかを理解すること。
• 特に感情の価値（感情の正負）が集団的ユーザー行動やネットワーク構造に与える影響を調査すること。
• メッセージ交換における自己組織的パターン、特に時間的相関とユーザー活動サイクルを同定すること。
• MySpaceにおける『弱い結束』やコミュニティ形成のメカニズムが、オンラインゲームやメールネットワークで観察されるパターンと一致するかどうかを検討すること。
• 計算物理学および統計物理学のツールを用いて、高時間分解能のユーザー対話データをスケーラブルに分析するための手法を開発すること。

提案手法

• 完全に匿名化された、メッセージ本文とタイムスタンプを含む、2つの高時間分解能のMySpaceユーザー対話データセットを収集した。
• SentiStrength感情分類器を用いて、各メッセージの価値（肯定的／否定的）を定量化し、感情ベースのネットワーク分析を可能にした。
• ユーザーをノード、メッセージ交換を有向リンクとしてモデル化し、時間ウィンドウを用いて動的ネットワークスナップショットを構築した。
• グラフ理論を用いてネットワークトポロジーを分析：コミュニティ検出（Zipf型分布）、相互性、非同調性の指標。
• ヘアスト指数 $H$ を用いて時間的相関構造を計算し、肯定的・否定的・全体の活動におけるメッセージストリームの長距離依存性を評価した。
• メッセージ間の遅延時間分布を分析し、非ポisson的かつパワー則的挙動を検出し、通信におけるキューイング以外のメカニズムの存在を示唆した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MySpaceの対話ベースネットワークの構造的・動的特性は、静的フレンドシップネットワークとどのように異なるか？
• RQ2 感情の価値とメッセージフローのパターンは、オンラインソーシャルネットワークのトポロジーとコミュニティ組織にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ3 メッセージ活動に持続的な長距離時間相関が存在するか。また、感情の正負によってその相関はどのように変化するか？
• RQ4 日周期リズムと相互作用遅延は、オンラインソーシャルネットワークにおけるユーザー通信パターンにどのように影響を与えるか？
• RQ5 1日以上の遅延が観察されるメッセージ遅延のパワー則的分布の背後にあるメカニズムは何か？

主な発見

• 対話ベースネットワークはコミュニティサイズにZipf型分布を示し、多様なスケールのグループ形成が顕著であることが判明した。
• リンクの相互性は低く、ネットワークは強く非同調的であり、ハブは多数の受信メッセージを持つが送信は少ないため、通信フローに不均衡が生じている。
• 全体のメッセージ活動のヘアスト指数は $H^{a} = 0.82 \pm 0.03$ であり、ユーザー活動に強い持続的長距離相関があることを示している。
• 肯定的感情メッセージのヘアスト指数は $H^{+} = 0.83 \pm 0.04$、否定的メッセージは $H^{-} = 0.62 \pm 0.03$ であり、肯定的コミュニケーションの動的特性がより持続的であることが示された。
• メッセージ全体の平均感情価値は、肯定的（魅力的）に強く、否定的メッセージはネットワーク上に明確な局所的パターンを形成している。
• 1日以上の遅延に適用される小さな指数のパワー則的分布は、単純なタスクキューイングを超えたメカニズムを示唆しており、感情的または社会的期待と関連している可能性がある。