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スライド中の図は論⽂から引⽤
Kiran Garimella, Aalto University
Gianmarco De Francisci Morales, Aalto University
Aristides Gionis, Aalto University
Michael Mathioudakis, HIIT
2何をした論⽂︖
- ︓激しい論争が起きている- ︓論争がほとんど起きていない
3先⾏研究との違いは︖
4⼿法の流れ
ユーザをノードとして２回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成
Twitterのハッシュタグを使⽤（e.g. #indiana）
論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを２種類に分割
グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度＝0.82と算出
5⼿法の流れ
ユーザをノードとして２回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成
Twitterのハッシュタグを使⽤（e.g. #indiana）
論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを２種類に分割
グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度＝0.82と算出
6グラフの構築
- #indiana︓116,379ツイート、2,467ユーザ
- #indiana︓3,143エッジ
7⼿法の流れ
ユーザをノードとして２回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成
Twitterのハッシュタグを使⽤（e.g. #indiana）
論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを２種類に分割
グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度＝0.82と算出
8グラフの分割
METIS
Controversial query#russia_march
Non-controversial query#germanwings
Controversial
9⼿法の流れ
ユーザをノードとして２回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成
Twitterのハッシュタグを使⽤（e.g. #indiana）
論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを２種類に分割
グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度＝0.82と算出
10論争度の計算｜基本的な考え方
‥
Controvercialなトピックでは赤 → 赤⻘ → ⻘
赤 → ⻘⻘ → 赤
の遷移確率は高い
の遷移確率は低い
Non-controvercialなトピックでは
赤 → ⻘⻘ → 赤
の遷移確率はほぼ同じ赤 → 赤⻘ → ⻘
11論争度の計算｜もう少し具体的な説明
Controvercialなトピックでは
Non-controvercialなトピックでは
k
赤赤 ⻘⻘ 赤⻘ ⻘赤
赤赤 ⻘⻘ 赤⻘ ⻘赤
12評価実験｜データセット
Controversial#beefban, #nemtsov, #netanyahuspeech,
#russia_march, #indiasdaughter, #baltimoreriots, #indiana, #ukraine, #gunsense, #leadersdebate
Non-controversial#sxsw, #1dfamheretostay, #germanwings,
#mothersday, #nepal, #ultalive, #FF,#jurassicworld, #wcw, #nationalkissingday
13評価実験｜結果１
#indiana
#ukraine
#ultalive
#sxsw
Controversial 0.5
Non-controversial 0.5
14評価実験｜結果２
ノード間のパス⻑を利⽤した⼿法（EC）や隣接するノードが属するグループの種類を利⽤した⼿法（GMCK）よりもランダムウォークを利⽤した⼿法が高い精度
15評価実験｜結果３
� 56
� Hugo Chavez
Hugo Chavez⼤統領死亡
16まとめ
ユーザをノードとして２回以上Retweetし合っているユーザ間にエッジを作成
Twitterのハッシュタグを使⽤（e.g. #indiana）
論争における⽴場の違いが表現されるようにノードを２種類に分割
グラフ上のランダムウォークを利⽤して#indianaの論争度＝0.82と算出
� 20個のクエリを⽤いて論争度の計算精度を定量的に評価� 特定トピックの⽇々の論争度の変化を定性的に評価
評価実験
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