2017 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of Internet services as Biological Evolution systems
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17H01821
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
池上 高志 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10211715)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10512105)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ウェブ / タグの進化 / Big Data / 進化 / 生態系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
タグ付けの新規性の生成率が、ユーザーのサイズの増加とともにどのように変化しているか、を計算し、i) ユーザーの集団の均一性が増すこと。ii)タグの使用頻度の分布関数の近さでユーザーどうしの距離を測る。これをもちいてネットワークをかいてあげると、がコアと周辺構造を取ることが見えた。iii) 新奇なタグを生成しているのは、この周辺部分と、コアの部分の中では、大きなクリーク（ネットワークのすべての要素がお互いに結ばれている構造）ほど、新奇生成率が高いことが示された。これらは、以下の論文にて公表した。Takashi Ikegami, Yoh-ichi Mototake, Shintaro Kobori, Mizuki Oka, Yasuhiro Hashimoto: Life as an emergent phenomenon: studies from a large-scale boid simulation and web data, Phil.Roy.Soc.,375, pp.1-15, 2017. Hashimoto, Y., Ikegami, T. Novelty production in tagging crowds, The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics(SWARM 2017), pp.311-312.
これらの事実はユーザーの集団サイズが大きくなると、自発的に構造が生まれ、新奇タグ生成率が棲み分けてくることであり、興味深い結果といえる。
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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
上のように２つの論文として、結果が報告できていることより、概ね順調に進展していると考えている。Price方程式を加味した研究は、物理学会での発表に留まっており、今後Price方程式との比較を行っていくことは課題であるが、以外は概ねうまく進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、今年見出されたウェブの進化の研究を、他のウェブサービスのデータを用いて計算することで、より普遍性を得ること。Price方程式やYule Simonの方程式を拡張した形でのモデル化を推進すうことを考えている。
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