情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

本稿では、Twitter上における@-messageネットワークの時間変化に伴う結合成分構造を分析する。具体的には、Twitterユーザをノードとし、あるユーザから別のユーザへの@-messageを含むTweetをリンクとみなした成長ネットワークを分析する。
特に、その成長ネットワークにおいて、ノード数、リンク数、結合成分数、Gini係数などの指標が、時間変化に伴い、どのように変化をするのか解析する。
本実験で用いたデータにおいては、ノード数とリンク数の時間変化の分析により、desification power lawが成立すること、及び、Gini係数の時間変化の分析結果より、早い段階で一つの巨大な結合成分が構築されることを示す。