[論文レビュー] Patterns of Emotional Blogging and Emergence of Communities: Agent-Based Model on Bipartite Networks

Marija Mitrović Dankulov, Bosiljka Tadić|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2011

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 33被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、感情的エージェントとブログ投稿の二部グラフネットワークを用いたエージェントベースモデルを提案し、オンラインコミュニティにおける集団的感情ダイナミクスを模擬する。行動遅延、生理時計リズム、感情状態（覚醒度と評価）の実証的データを組み込むことで、否定的コメントの爆発的増加と顕在するコミュニティ構造を再現し、否定的感情がオンラインディスコースにおける持続的活動とフラクタル的時間パターンを駆動することを明らかにする。

ABSTRACT

Background: We study mechanisms underlying the collective emotional behavior of Bloggers by using the agent-based modeling and the parameters inferred from the related empirical data. Methodology/Principal Findings: A bipartite network of emotional agents and posts evolves through the addition of agents and their actions on posts. The emotion state of an agent,quantified by the arousal and the valence, fluctuates in time due to events on the connected posts, and in the moments of agent's action it is transferred to a selected post. We claim that the indirect communication of the emotion in the model rules, combined with the action-delay time and the circadian rhythm extracted from the empirical data, can explain the genesis of emotional bursts by users on popular Blogs and similar Web portals. The model also identifies the parameters and how they influence the course of the dynamics. Conclusions: The collective behavior is here recognized by the emergence of communities on the network and the fractal time-series of their emotional comments, powered by the negative emotion (critique). The evolving agents communities leave characteristic patterns of the activity in the phase space of the arousal--valence variables, where each segment represents a common emotion described in psychology.

研究の動機と目的

• 計算モデルを用いてオンラインブログコミュニティにおける集団的感情行動のメカニズムを理解すること。
• 間接的感情的コミュニケーション、行動遅延、生理時計リズムがWebポータル上の感情的コメントダイナミクスにどのように影響するかを調査すること。
• オンラインディスカッションにおける感情的コミュニティの出現とバースト的活動パターンに影響を与える主要パラメータを同定すること。
• 心理的感情モデル（覚醒度と評価）をブログおよびdigg.comからの大規模オンライン行動データと結びつけること。
• 否定的感情（批判）がシミュレーションを通じてオンラインディスコースダイナミクスをどのように支配的かつ構造化するかを探索すること。

提案手法

• エージェント（ユーザー）と投稿を2種類のノードタイプとして持つ二部グラフネットワークを構築し、コメント行動によって接続する。
• 各エージェントは、接続された投稿の感情的コンテンツに基づいて更新される、時間的に変化する感情状態（覚醒度と評価）を持つ。
• 行動遅延と生理時計サイクルに関する実証的データに基づいたルールに従い、エージェントから投稿へ感情が移転する。
• ネットワークの進化には、新しいエージェントと投稿の確率的追加が含まれ、リンクの重みはコメント頻度と感情的負荷を反映する。
• コミュニティ検出には、重み付き隣接行列の固有ベクトルを用いたスペクトルクラスタリングを、投稿に投影したネットワークに対して実施する。
• 感情ダイナミクスは時間ステップごとにシミュレートされ、活動パターンは覚醒度–評価位相空間およびパワースペクトルで分析される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンラインコメントにおける生理時計リズムと行動遅延は、感情的バーストの出現にどのように寄与するか？
• RQ2 否定的感情（批判）はオンラインコミュニティにおける集団的活動の維持と形態にどのような役割を果たすか？
• RQ3 感情状態（覚醒度と評価）は時間経過とともにどのように変化し、二部グラフネットワークにおけるコミュニティ形成に影響を与えるか？
• RQ4 感情的活動の特徴的な時間的パターンは何か？ そして、フラクタル的ダイナミクスとどのように関係するか？
• RQ5 エージェントベースモデルは、実際のブログおよびフォーラムデータで観察されるコミュニティ構造と感情的ダイナミクスをどの程度再現できるか？

主な発見

• 本モデルは、bbcblog.comおよびdigg.comからの実証的データで観察されたバースト的感情的コメントパターンを、特に否定的感情によって駆動して成功裏に再現した。
• シミュレートされた二部グラフネットワークにおいて、コミュニティが自然に出現し、覚醒度–評価位相空間における明確な感情的プロファイルを示した。これは心理学的感情カテゴリーに対応する。
• 感情的コメントの時系列はフラクタル的行動を示し、パワースペクトルが1/ν型の減衰を示しており、長距離時間相関を示している。
• 否定的コメントは常に肯定的コメントを上回り、感情的負荷（N+ − N−）は強く時間的相関を示しており、オンラインディスコースにおける批判の優位性を裏付けている。
• 本モデルは、行動遅延時間と生理時計リズムが、感情的バーストのタイミングと強度に顕著に影響することを同定した。
• 投稿に投影したネットワークのスペクトル解析により、コミュニティ構造が強く検出可能であり、コミュニティは否定的感情的負荷と相関して成長することがわかった。