ソーシャルメディアの分極度を定量化するグラフベースの手法としてRWC(Random Walk Controversy) が提案されている．しかし，RWCには同一のサンプリング率では小規模グラフを適切に定量化できないことや，グラフサイズに応じたサンプリング率の設定指針が明確でないといった問題が存在する．この問題は，ニュースメディアやソーシャルメディアの視聴者の関係グラフのように，相互に関係するが，規模が大きく異なるグラフを解析する際には，より深刻となる．本稿では，グラフサイズの影響を受けにくく，ユーザのパラメータ設定を必要としない新しいグラフベースの分極度指標である適応型RWC（A-RWC）を提案すると共に，その有効性を示す．
