| Project/Area Number |
20K23337
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
Ito Hiroyoshi 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (90875741)
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| Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 時系列データ解析 / グラフデータマイニング / 機械学習 / ソーシャルネットワーク予測 / 時系列データ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究ではソーシャルネットワークの変化を長期的に予測できる数理モデルの確立を目指す．基本的なアイデアとして，興味関心が類似する人の間には友人関係が生まれ，友人関係から興味関心が伝搬するという，人々の興味関心と人間関係の相互作用に着目し，これらを確率的な生成モデルとして捉えることでソーシャルネットワークを長期的に予測する手法を構築する．本研究の確立により，情報推薦によるSNSの使用感の向上や，ものごとに対する社会的な反応および市場規模を予測できるようになる.
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this study is to devise mathematical models capable of long-term prediction of changes in social networks. Throughout this study, efforts were primarily directed toward: (1) developing prediction models based on the modeling of the mutual effects between changes in human relationships and shifts in interests; (2) creating interpretable prediction models based on the modeling of individuals' reward functions and behavioral strategies within the network. In each research, we empirically demonstrated the achievement of predictive accuracy surpassing existing models and the ability to generate predictive results that are interpretable to humans.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究が対象とするソーシャルネットワークは，SNSにおけるユーザの友人関係や，研究者間の共著ネットワークなど多様なデータを表現可能であり，ソーシャルネットワークの変化を予測することで，友人関係の変化，各人の興味関心の変化が予測可能になる．SNSの普及に伴い，ソーシャルネットワーク分析による価値創造への需要が高まる中，このような予測ができることで，コンテンツに対してどれだけの人が関心を抱くかを予測することによるマーケティングへの活用や，社会動向の変化の予測に応用可能である．
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