【研究領域課題番号】19H04214 (KAKENデータベースで見る）

【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)

【研究分野】生命・健康・医療情報学

【研究領域課題番号】26540153 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント / 協調 / パタンマイニング / 大規模複雑システム / 人工生命 / Deep Learning / 中間層 / 仮想細胞 / 汎用性 / 転移学習 / トップダウン / ACO / 自己組織化

【研究成果の概要】

早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある時系列パタンが含まれるデータからの階層構造抽出を可能とした．多数の自律エージェントが簡潔なルールに基づき他のエージェントと協調することで，データに隠された階層構造を抽出することができる．

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)