時系列情報を用いたソーシャルネットワークの分析・生成・予測
【研究キーワード】
Multivariate Hawkes過程 / ネットワーク分析 / 臨界状態 / キーストーン種 / 多変量ホークス過程 / ソーシャルネットワーク / 時系列データ / 人工生命 / 複雑系 / テンポラルネットワーク / embedding / Hawkes Process / Hawkes過程 / SNS / キーストーン / Hawkes process / ソーシャルネットワークサービス
【研究成果の概要】
鳥が群れを形成できるのは、一羽の鳥の動きが連鎖的につながり集団全体にまで伝搬する「臨界領域」で行動しているからだと言われている。本研究では、同じような臨界現象がインターネット上のコミュニケーションにおいても存在するかを分析した。分析の結果、オンラインのコミュニケーションにおいても、性質の異なるふたつの状態の臨界領域で観測される臨界現象が存在することが明らかとなった。また、集団が臨界状態であるとき、生物の生態系における「キーストーン」種的な振る舞いをするノードが出現することも明らかとなった。こうした機構が集団の新陳代謝を高め、オンラインコミュニケーションの持続性や適応性に繋っていると考えられる。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 池上 高志 | 東京大学 | 大学院総合文化研究科 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 橋本 康弘 | 会津大学 | コンピュータ理工学部 | 上級准教授 | (Kakenデータベース) |
| CHEN DOMINIQUE | 早稲田大学 | 文学学術院 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【配分額】15,730千円 (直接経費: 12,100千円、間接経費: 3,630千円)