[論文レビュー] Real-world separation effects in an online social network

Conrad Lee, Thomas Scherngell+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2009

Complex Network Analysis Techniques参考文献 22被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、ドイツ語圏で人気のオンラインソーシャルネットワーク「StudiVZ」における現実世界の分離要因を、機関レベルの知り合い率を用いて分析する。ネットワークデータに一般化線形モデルを適用した結果、地理的距離が最も強い予測要因であることが判明した—旅行時間の追加100分ごとに知り合い率は約90％低下する—一方、機関の種別や東ドイツ・西ドイツ間の違いについても、接続性に顕著な影響を与えることが明らかになった。

ABSTRACT

We investigate acquaintanceship in StudiVZ, an online social network site especially popular with students in German-speaking countries. We aggregate individual acquaintanceships at the institutional level, focusing on the rates of acquaintanceship between institution pairs. We define several separation measures representing geographic distance, institutional differences, and factors relating to the German federal states. Following an approach from spatial interaction modeling, we construct a generalized linear model to quantify the relative importance of the separation measures, estimating the parameters using data from the StudiVZ network. The parameter values show that real-world separation effects play a profound role in the online interactions: StudiVZ is not a virtual world. Geographic distance is the most important dimension of separation; the rate of acquaintanceship drops by approximately 90% for each additional 100 minutes of automobile travel time. Institution type (e.g., university, technical college, art school) and, to a lesser extent, differences between the former East Germany and West Germany affect this rate with statistical significance.

研究の動機と目的

• 地理的距離、機関の違い、地域的分断といった現実世界の要因が、StudiVZにおけるオンラインの知り合い関係にどのように影響するかを検討すること。
• 分離要因の各次元が、機関間の知り合い率に与える相対的影響を定量化すること。
• オンラインソーシャルネットワークが、純粋に仮想空間として存在するのではなく、現実世界の社会的構造を反映しているかどうかを評価すること。

提案手法

• 個人の知り合い関係を機関レベルに集計し、機関ペア間の知り合い率を算出する。
• 地理的距離（移動時間による）、機関種別の違い、かつての東ドイツ・西ドイツ間の地域的差異を含む分離指標を定義する。
• 各分離指標が知り合い率に与える相対的重要性を推定するために、一般化線形モデルを適用する。
• StudiVZネットワークのデータを用いてモデルのパラメータを推定し、統計的有意性を評価する。
• 空間的相互作用モデルの原則を用いてモデルを構築し、分離要因の影響を解釈する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動車での移動時間で測定した地理的距離は、StudiVZにおける機関間の知り合い率にどのように影響するか？
• RQ2 機関種別（例：大学 vs. 高専）の違いは、オンラインの知り合い率にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ3 かつての東ドイツと西ドイツの歴史的分断は、ネットワーク内のオンライン社会的つながりにどのように影響するか？
• RQ4 地理的要因、機関的要因、地域的要因のうち、どれがオンラインの知り合い形成に最も強い影響を与えるか？

主な発見

• 地理的距離が最も顕著な要因であり、自動車での移動時間が100分増えるごとに知り合い率が約90％低下する。
• 機関種別の違いが知り合い率に顕著な影響を与えることが統計的に有意である—機関の多様性が接続の可能性を低下させる。
• かつての東ドイツ・西ドイツ間の違いについても、知り合い形成に統計的に有意な影響を与えるが、地理的距離ほど顕著ではない。
• 一般化線形モデルの結果、StudiVZは純粋に仮想的なネットワークではなく、現実世界の分離要因がオンラインの社会的つながりを強く形作っていることが確認された。