[論文レビュー] Signed Networks in Social Media

Jure Leskovec, Daniel P. Huttenlocher+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2010

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 18被引用数 157

ひとこと要約

本稿は、Epinions、Slashdot、Wikipedia などのオンラインプラットフォームにおける符号付き社会的ネットワークを調査し、ポジティブおよびネガティブな関係がネットワーク構造にどのように影響するかを分析している。構造的バランス理論とステータス理論を用いて、弱い構造的バランスは無向の三辺形パターンを説明できるが、ステータス理論は有向リンクの符号をよりよく予測しており、ユーザーが社会的ステータスをどのように認識するかが、バランス単体よりもリンク形成に大きな影響を与えていることが明らかになった。

ABSTRACT

Relations between users on social media sites often reflect a mixture of positive (friendly) and negative (antagonistic) interactions. In contrast to the bulk of research on social networks that has focused almost exclusively on positive interpretations of links between people, we study how the interplay between positive and negative relationships affects the structure of on-line social networks. We connect our analyses to theories of signed networks from social psychology. We find that the classical theory of structural balance tends to capture certain common patterns of interaction, but that it is also at odds with some of the fundamental phenomena we observe --- particularly related to the evolving, directed nature of these on-line networks. We then develop an alternate theory of status that better explains the observed edge signs and provides insights into the underlying social mechanisms. Our work provides one of the first large-scale evaluations of theories of signed networks using on-line datasets, as well as providing a perspective for reasoning about social media sites.

研究の動機と目的

• ポジティブおよびネガティブな関係がどのように共存し、大規模なオンライン社会的ネットワークの構造を形成するかを理解すること。
• 実世界のオンラインプラットフォームにおける符号付きネットワーク構造を説明するために、古典的な構造的バランス理論と代替理論であるステータス理論を評価すること。
• ポジティブおよびネガティブなリンクの相互作用が、信頼、不信頼、および認識されたステータスといった社会的心理的メカニズムを反映しているかどうかを調査すること。
• Epinions、Slashdot、Wikipedia などの異なるプラットフォームがどのように符号付きエッジを使用しているかを比較し、それがネットワーク構造およびダイナミクスに与える影響を明らかにすること。
• 実際のオンラインデータセットを用いた大規模な実証的検証を通じて、符号付きネットワーク理論の妥当性を示す初の研究の一つを提供すること。

提案手法

• Epinions（信頼／不信）、Slashdot（友／敵）、Wikipedia（支持／反対票）の3つの大規模オンラインデータセットを分析し、符号付き有向ネットワーク構造を抽出する。
• 構造的バランス理論を適用して、特に1つ、2つ、または3つの正のエッジを持つ三角形の頻度を予測する。
• ステータス理論を検証する。この理論は、AからBへの正のリンクは、AがBのステータスを高いと認識していることを示し、負のリンクは低いと認識していることを示すと仮定している。
• 観測されたネットワーク構造とランダム化されたバージョンを比較し、確率的期待値からの逸脱が統計的に有意であるかどうかを評価する。
• エッジの符号が可視であるかどうかが、アウトライアー行動（例：著しく高いインデグリーまたはアウトディグリーを持つユーザー）に与える影響を、各プラットフォームで測定する。
• 第三者との相互関係を用いてステータス水準を推定し、リンクの符号を予測することで、ステータスモデルの予測力の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構造的バランス理論は、実際のオンライン符号付きネットワークにおけるポジティブおよびネガティブなリンクの分布をどの程度説明できるか？
• RQ2 オンラインソーシャルネットワークにおける有向リンクの符号は、ステータス理論の予測と構造的バランス理論の予測のどちらにより一致するか？
• RQ3 リンクの符号が可視（公開）かどうかが、ポジティブまたはネガティブなリンクの頻度が著しく高いユーザーの存在頻度にどのように影響するか？
• RQ4 共通の隣人（任意の符号を有する）が、2人のユーザー間のポジティブリンクの発生確率に果たす役割は何か？
• RQ5 明示的なフレンド／フォーのタグ付けと暗黙の投票といった、プラットフォーム設計の違いが、符号付きネットワークの構造およびダイナミクスに与える影響は何か？

主な発見

• すべての3つのデータセットにおいて、正のエッジが2つのみの三角形が、ランダムな期待値と比べて著しく不足しており、弱い形の構造的バランスが支持される。
• 3つの正のエッジを持つ三角形が顕著に過剰に存在しており、相互信頼または友人関係のクラスタが形成されやすい傾向があることが示された。
• 複数の共通の隣人（任意の符号を有する）を共有するユーザー同士は、ポジティブリンクを形成する可能性が著しく高くなる。これは、バランス理論と社会的資本理論を結びつける要因である。
• 有向ネットワークでは、構造的バランス理論はリンクの符号を説明できないが、ステータス理論は第三者との相互関係に基づいてリンク符号の逸脱を正確に予測できる。
• リンク符号が非常に公開されているWikipediaでは、高い正のインデグリーを持つユーザーの割合が、ランダム期待値を上回っており、既存のポジティブな結果に適合する傾向があることが示された。
• 符号が比較的非公開であるEpinionsおよびSlashdotでは、高いネガティブなアウトディグリーを持つユーザーの割合が予想よりも低く、活発なネガティブ評価者を抑圧または避ける傾向があることが示された。