[論文レビュー] What is the Nature of Chinese MicroBlogging: Unveiling the Unique Features of Tencent Weibo

Daifeng Li, Jingwei Zhang+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2012

Complex Network Analysis Techniques参考文献 20被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、中国最大のマイクロブロギングプラットフォームである騰訊ウェイボー（Tencent Weibo）の、大規模な定量的分析を提示しており、Twitterとは異なり、個別化されたメディアセンターとしての独自の特徴を明らかにしている。2011年10月から2012年1月にかけての51.5億件のユーザ行動データを用いて、騰訊ウェイボーのユーザは、エンタメやファッションに偏ったトピック嗜好と、より強く、多様なフォワード活動を示すことが判明した。一方で、'返信'および'mail'行動は、フォワード行動を強く予測する要因であり、CRFを用いた予測モデルにより69.02%の正確性で検証された。

ABSTRACT

China has the largest number of online users in the world and about 20% internet users are from China. This is a huge, as well as a mysterious, market for IT industry due to various reasons such as culture difference. Twitter is the largest microblogging service in the world and Tencent Weibo is one of the largest microblogging services in China. Employ the two data sets as a source in our study, we try to unveil the unique behaviors of Chinese users. We have collected the entire Tencent Weibo from 10th, Oct, 2011 to 5th, Jan, 2012 and obtained 320 million user profiles, 5.15 billion user actions. We study Tencent Weibo from both macro and micro levels. From the macro level, Tencent users are more active on forwarding messages, but with less reciprocal relationships than Twitter users, their topic preferences are very different from Twitter users from both content and time consuming; besides, information can be diffused more efficient in Tencent Weibo. From the micro level, we mainly evaluate users' social influence from two indexes: "Forward" and \Follower", we study how users' actions will contribute to their social influences, and further identify unique features of Tencent users. According to our studies, Tencent users' actions are more personalized and diversity, and the influential users play a more important part in the whole networks. Based on the above analysis, we design a graphical model for predicting users' forwarding behaviors. Our experimental results on the large Tencent Weibo data validate the correctness of the discoveries and the effectiveness of the proposed model. To the best of our knowledge, this work is the first quantitative study on the entire Tencentsphere and information diffusion on it.

研究の動機と目的

• 3億2000万人以上のユーザを有する中国主要なマイクロブロギングプラットフォームとして、騰訊ウェイボーのユーザのマクロおよびミクロレベルの行動パターンを理解すること。
• 文化的・構造的差異を強調する形で、Twitterと比較して、騰訊ウェイボーのソーシャルダイナミクス、情報拡散、トピック嗜好の違いを明らかにすること。
• 特にフォワード行動をユーザインパクトの指標として用いる際の、社会的影響力を予測するための重要なユーザ行動を同定すること。
• 統計的および機械学習技術を用いて、ユーザのフォワード行動を予測するモデルを構築および検証すること。
• 中国における文化的・行動的特徴を踏まえた、データ駆動型のマイクロブロギングプラットフォーム設計最適化のインサイトを提供すること。

提案手法

• 2011年10月10日から2012年1月5日までの間、騰訊ウェイボーから51.5億件のユーザ行動データ（3億2000万人のユーザプロファイルを含む）を収集した。
• 並列処理を用いたトピックモデリング、People-Rank、および条件付きランダムフィールド（CRFs）をMap-Reduceを用いて実行し、ユーザ行動および影響力のスケーラブルな分析を実施した。
• CRFベースのモデルを用いてフォワード行動を予測し、返信回数、メール送信回数、コメント回数、およびウェイボーのトピック/キーワードを特徴量として組み込んだ。
• フォワードの確率を指数関数でモデル化した：P(y|ntype) = e^{ntype} / (1 + e^{ntype})、ここでyはフォワード（1）またはそれ以外（0）を示す。
• テストデータセットとして2000人の高活動ユーザを用い、精度、再現率、F1スコアを用いてモデルの性能を評価した。
• 騰訊ウェイボーとTwitterの間で、ネットワーク構造、トピック多様性、情報拡散速度のマクロレベル比較分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザ活動、ネットワーク複雑性、情報拡散の観点から、騰訊ウェイボーのマクロ構造はTwitterとどのように異なるか？
• RQ2 騰訊ウェイボーにおける支配的トピックカテゴリと時間的パターンは何か？また、それらはTwitterとどのように異なるか？
• RQ3 返信、コメント、メール行動といったユーザ行動が、騰訊ウェイボーにおけるフォワード行動をどの程度予測できるか？
• RQ4 フォロワー関係とフォワード関係は、他のユーザ行動とどの程度相関しているか？また、ソーシャルインパクトを定義づけるパターンは何か？
• RQ5 ユーザ行動の統計的分析は、フォワード行動の予測およびプラットフォーム設計の指針として効果的に活用できるか？

主な発見

• 騰訊ウェイボーは、Twitterとは異なり、コミュニケーションネットワークではなく、個別化されたメディアセンターとして機能しており、ユーザはフォワード行動が活発で、相互フォローの割合が低いことが判明した。
• 騰訊ウェイボーのユーザは、エンタメ、ジョーク、ファッションを好む明確なトピック嗜好を示し、他のユーザがマークした古いトピックに対しても継続的な関与を示した。
• 騰訊ウェイボーのネットワーク構造は、Twitterよりも複雑かつ活発で、情報拡散が速く、広範囲にわたることが確認された。
• 返信およびメール行動は、フォワード確率と強く正の相関を示したが、コメント行動はランダムでトピック依存性の強い性質のため、有意な関連性は認められなかった。
• CRFベースの予測モデルは、69.02%の正確性、96.05%の再現率、80.88%のF1スコアを達成し、行動分析の実用的価値を裏付けた。
• 本研究は、'フォワード'および'フォロワー'数が、ある閾値を超えると意味のある影響指標として機能しなくなること、つまり非線形な影響ダイナミクスが存在することを示した。