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Modular networks of word correlations on Twitter
Joachim Mathiesen, Pernille Yde & Mogens H. Jensen
Scientific Reports 2, Article number: 814 (2012)

同一著者らのThe emergence of complex patterns in online human communicationの論文だと思われる．

ノードが単語で，ツイッターで同一ツイートに含まれていれば，リンク，というネットワーク．言語は英語．
ブランド名，名詞，都市名のカテゴリーでどちらもA&Bの単語が含まれる割合は，ベキ分布になる．ベキ指数は1.4程度．
もし，AとBが相関を持たず，AとBがZipf則に従って，ベキ指数αの分布から発生しているとすると，ベキ分布にはならず，z^{-α}log(z^2)になるはず．(z=a*bで単語AとBのそれぞれのベキ分布からの発生確率．)この辺りで，すでに非自明な相関が出ているということらしい．
これはsocial bookmarkのデータでも同じことが以前から指摘されている．
さらに単語A単独の出現頻度もZipf則には従わない．

さらに，ツイートだけではなく普通にハックルベリーフィンの冒険などの物語の文章で同じことを行う．この場合，同一文章でリンクを張る．
すると，単語A単独の出現頻度ではきれいなベキ指数が1程度のベキ分布になり，さらにAかつBの出現頻度はベキ分布で，ベキ指数は2.2から2.3程度でツイートとは指数が異なる．

まとめると，

text from human communication on social media leads to a self-organized state that appears to have no resemblance with the structure of written texts

ということなので，ソーシャルメディアの文章特有の，自己組織化的な状態が実現しているのではないかと指摘．
多分，それが単語間の相関なのだろう．それ以上は深く触れられてはいない．

しかし，この論文，Received 03 September 2012, Accepted 05 October 2012, Published 08 November 2012というスピードはうらやましい．