本論文では、Twitterにおけるリプライ機能を個人間の会話とみなし、初対面同士の会話における言葉遣いの文体的特徴の変化を分析する手法を提案する。
提案手法では、会話回数ごとの会話データの文体的特徴をテキスト特徴量行列とし、非負値行列因子分解の結果から会話回数に伴って特徴的な変化を示す基底に着目してテキスト特徴量の変化を観察する。
実験では、Twitterのリプライにて「@アカウント名 はじめまして」から始まる個人間の会話を2か月間抽出し、提案手法を用いて分析を行った結果を示す。