[論文レビュー] University Twitter Engagement: Using Twitter Followers to Rank Universities

Corren G. McCoy, Michael L. Nelson+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2017

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ひとこと要約

本論文では、米国の大学を、大学のホームページからリンクされている公式および関連アカウントのフォロワー・ネットワークを統合して評価する低コストでウェブベースの指標である University Twitter Engagement (UTE) を提案する。この指標は、専門家による評価順位と強く相関（τ = 0.6018）しており、手動でのデータ収集を伴わずに、社会的メディアの関与度が機関の評判を代替的に、再現可能に反映する可能性を示している。

ABSTRACT

We examine and rank a set of 264 U.S. universities extracted from the National Collegiate Athletic Association (NCAA) Division I membership and global lists published in U.S. News, Times Higher Education, Academic Ranking of World Universities, and Money Magazine. Our University Twitter Engagement (UTE) rank is based on the friend and extended follower network of primary and affiliated secondary Twitter accounts referenced on a university's home page. In rank-to-rank comparisons we observed a significant, positive rank correlation (τ=0.6018) between UTE and an aggregate reputation ranking which indicates that UTE could be a viable proxy for ranking atypical institutions normally excluded from traditional lists. In addition, we significantly reduce the cost of data collection needed to rank each institution by using only web-based artifacts and a publicly accessible Twitter application programming interface (API).

研究の動機と目的

• 手動によるデータ収集や専門家によるアンケートに依存する従来の大学ランク付けシステムの代替として、低コストで再現可能な方法を開発すること。
• Twitter のフォロワー・ネットワークによって測定されるソーシャルメディアの関与度が、確立された学術的評判順位と相関するかどうかを調査すること。
• 将来的な研究を支援するため、大学の Twitter プロフィールと機関のデモグラフィックデータを含む公開データセットを構築すること。
• 特に伝統的な指標に乏しくてもソーシャルメディアでの存在感が強い機関を、公平に順位付けできるかどうかを評価すること。
• ウェブベースで API に依存するデータ収集手法が、公開可視性や機関ブランド認知度を反映する信頼性の高い、オンデマンドでの大学ランク付けを可能にすることを示すこと。

提案手法

• UTE スコアは、主な大学の公式 Twitter アカウントおよびそれらのフォロワー同士の共通の友人（フォロワーの友達）の全フォロワー数の合計として計算される。ただし、そのアカウントのプロフィール URI に大学関連のドメイン（例：harvard.edu）が含まれる場合に限り、大学と関連付ける。
• この手法は、大学のホームページからリンクされているすべての Twitter アカウントを抽出するウェブスクリーピングを実施し、その後、公開 Twitter API を用いてフォロワーおよび友人関係のネットワークを収集する。
• アカウントのプロフィール URI に機関の公式ドメイン（例：harvard.edu）が含まれる場合、そのアカウントはその大学に関連しているとみなす。
• 比較のためのベンチマークとして、複数の専門家によるランキング（U.S. News、Times Higher Education など）の順位を統合して調整された評判順位（ARR）を作成する。
• 再現可能性を確保し、ほぼリアルタイムでの順位更新を可能にするために、公開可能な Twitter API エンドポイントを活用する。
• Twitter プロフィールと機関のデモグラフィックデータを含むデータセットは、他の研究者が再利用できるように GitHub に公開されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フォロワー・ネットワークを用いた Twitter の関与度は、特に従来のランク付けに含まれない機関に対しても、大学の評判の信頼できる代理指標として機能するか？
• RQ2 University Twitter Engagement (UTE) スコアは、確立された専門家ベースの評判順位とどの程度相関するか？
• RQ3 UTE 指標は、伝統的な業績指標とは独立して、機関の可視性や一般へのブランド認知度をどの程度反映しているか？
• RQ4 ウェブベースで API に依存する手法は、手動による集計と比較して、再現可能で費用効果の高い大学ランク付けを実現できるか？
• RQ5 スポーツの可視性、卒業生の関与、機関ドメインの使用状況といった要因が、UTE スコアにどの程度の影響を及ぼすか？

主な発見

• UTE スコアは調整済み評判順位（ARR）と強い Kendall 順位相関（τ = 0.6018）を示しており、ソーシャルメディアの関与度が専門家による合意順位とよく一致していることを示している。
• 本手法は、公開可能なウェブアセットと Twitter API のみに依存することで、データ収集コストを著しく削減し、スケーラブルかつ再現可能なランク付けを可能にした。
• Power Five に属する大学のように、高知名度のスポーツプログラムを持つ機関は、UTE スコアが著しく高くなる傾向にあり、ブランド認知度の向上がフォロワー増加に寄与している可能性を示している。
• 本研究では、多くの公式大学の Twitter アカウントが一貫して記録・宣伝されていないことが判明しており、機関のソーシャルメディア戦略におけるギャップを示している。
• UTE 指標はオンデマンドで計算可能であり、ほぼリアルタイムでの更新が可能であり、年次で更新される従来のランク付けとは対照的に動的な代替手段を提供している。
• 本研究では、有名人の教員や公式認証アカウントがフォロワー数を誇張する可能性があるが、データセット内での出現頻度が低いため、その影響は限定的であることが明らかになった。