ジャーナルクラブ「Speak Little and Well: Recommending Conversations in Online Social Streams」

概要
各ユーザの好みに対応した、興味の持てる会話をツイッターから見つけるアルゴリズムを考案した。
種類の違うアルゴリズムの効果をランダムと比較したところ、内容の関連性と繋がりの強さを用いたものが一番効果があった。
さらにツイッターを交流目的で使うユーザには、情報収集目的より効果が発揮された。

この論文では様々な質の情報であふれているSNSから,自分が興味がある情報を見つけるためのアルゴリズムを考案し,実験によって効果を比較しました.

研究において参考になったところは,ツイッターユーザーの目的は2種類あることを実験の回答から導きだしているところです.(スライド11)
実験では「どのくらいツイッターを情報収集目的で使用しているか・交流目的で使用しているか」についていくつかの質問をしていました.

情報収集目的で「かなり使用する」に対し,交流目的は「場合による」という人が多いという結果になりました.そこからツイッターユーザーは情報収集目的のみの人と,情報収集目的と交流目的両方の人に分かれるという考察をしました.

また考案したアルゴリズムの比較をするだけでなく,ユーザーの目的の違いで比較する点も参考になりました.