Analysis of structural transitions in the evolution of higher-order networks on social media and their applications

• Project/Area Number: 25K15363
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Ryukoku University
• Principal Investigator: 木村 昌弘 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (10396153)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 熊野 雅仁 龍谷大学, 先端理工学部, 実験講師 (50319498)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 高次ネットワーク分析 / ソーシャルデータマイニング / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究では、ソーシャルメディアや位置情報システムから得られる人々の活動を反映した高次ネットワークデータを主対象として、高次リンクの形成がその高次ネットワークのどのような構造に影響を与え、また、その高次ネットワークのどのような構造が新たな高次リンクの形成に影響を与えるのかを数理的に説明する、高次ネットワーク進化の構造遷移分析法を構築し、高次ネットワーク進化プロセスの特性を分析する有効な手法の開発を目指す。