Dynamic network analysis and visualization derived from natural science data
Project/Area Number |
19K20278
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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Research Institution | Osaka Seikei University (2022) Kyoto University (2019-2021) |
Principal Investigator |
夏川 浩明 大阪成蹊大学, 教育学部, 准教授 (90712951)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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Keywords | 情報可視化 / 非線形状態空間再構成 / 動的ネットワーク / 視覚的分析 / 可視化 / 状態空間再構成 / 非線形ダイナミクス |
Outline of Research at the Start |
様々な分野において計測された時系列データのデータ間の関係性を調べることで、背景のシステムの理解が進められているが、データ間の関係性が静的ではなく動的に変化する場合において、時間変化する関係性を同定するのは容易ではない。本研究では非線形状態空間再構成を用いた解析手法によりデータ間の動的な関係性を定量化する手法を開発し、定量化した関係性から動的ネットワークを構築する。また、これらの解析手法とインタラクティブな可視化技術を結び付けてユーザー理解を促進することで、生態学や神経科学等の自然科学分野知見創出のための動的ネットワーク分析のための可視化システムの構築を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では計測された時系列データのデータ間の動的な関係性を定量化し背景のシステムの理解を深めるために、非線形状態空間再構成(State space reconstruction: SSR)を用いた解析手法によりデータ間の動的な関係性を定量化する手法を開発し、定量化した関係性から動的ネットワークを構築する。また、これらの解析ワークフローとインタラクティブな可視化技術を結び付けてユーザー理解を促進することで、生態学や神経科学等の自然科学分野知見創出のための動的ネットワーク分析のための可視化システムの構築を目指す。R4年度の実績としては、R3年度までに作成した、Empirical Dynamic Modeling(EDM)と可視化技術を組み合わせて実現した、動的ネットワークの状態と遷移の解釈を支援する可視化分析システムについて、これまで適用を進めてきた生態学データを超えて、神経科学のデータ等他分野の時系列データの分析を行った。特に神経細胞の発火パターンの状態の遷移や解釈を行い、共同研究者らと議論を重ねた。これらの取り組みをR4年4月の国際ワークショップ(China-Japan Joint Visualization Workshop)で口頭発表した他、日本シミュレーション学会誌への原稿執筆など成果公表を進めた。コロナ禍の影響で一部開発や打ち合わせなどは延期となったが、以上の成果を踏まえ、引き続き最終年度に、共同研究者らとの議論に基づく更なるシステムの改良や、生態学以外のデータへの適用による知見創出を目指す。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在までの進捗状況としては、非線形状態空間再構成法(SSR)により計測時系列データ間の時間変化する関係性を計算する手法(Empirical Dynamic Modeling:EDM)により、動的ネットワークを構築し、t-SNEやPCA、UMAPなどの種々の次元削減法を利用し、動的ネットワークの状態を特定し解釈するための可視化解析システムのプロトタイプを実装した。本システムをこれまで適用を進めていなかった神経科学分野のデータ等に適用することで、システムの有用性を評価するとともに、神経科学分野での知見創出を目指した。前年度の目標の通り研究を進め、国際ワークショップでの口頭発表や国内学会誌への原稿執筆などを通じて成果の公表を進めている。これらの進捗を鑑みて、概ね順調に進捗していると評価した。
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Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策としては、R4年度までに構築した動的ネットワークの可視化分析システムのプロトタイプの改良を行う。そのために、Empirical Dynamic Modeling(EDM)の研究を主導してきた米国の研究者と議論することで、機能要件の再定義や解析をサポートする新たな機能開発に引き続き取り組む。また、R4年度に実施した神経科学分野のデータ適用の結果をまとめて成果公表の準備を進める。以上を踏まえて、動的ネットワーク解析と可視化の新たな方法論を確立する。
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Report
(4 results)
Research Products
(14 results)