Twitter APIのキーワード検索機能により収集した大量のツイートを分析し，以下の共通の特徴が見いだされることを述べる．(1)日常的なキーワードで検索するとオリジナルツイートが半数以上を占めるが，重大な出来事に関する非日常的なキーワードで検察するとリツイートが大半を占める．(2)単位時間あたりのリツイート数の変化は，急峻なピークを迎えたのち昼夜変動を繰り返しながら減衰するという定型パタンに従う．(3)検索を行うキーワードに関わらずリツイート数は（べき分布のような）裾の長い分布に従う．(4)リツイート数と（ツイートを行ったユーザの）フォロワー数との相関は小さい． さらに，上記の中から3番目の特徴に焦点を当て，この特徴が，ツイートの内容だけでなくそれまでのリツイート回数を加味してリツイート対象を選ぶという人間の行動モデルから説明できることを示す．
