2019 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 | 進化理論 / OEE / ソーシャルメディア / ビッグデータ / Yule Simon / タグ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ソーシャルメディアは、その大規模さ・複雑さ・詳細さだけではなく、数年にわたるデータが蓄積し、長時間の解析ができる時期となっている。本課題ではサイズ、時間ともに長大なデータを扱い、複雑化するウェブサービスをその長い時間スケールでの振る舞いについて解析した。時系列データの解析は定常状態に対し多く進められてきたが、ウェブサービスのデータは非定常で、その状態空間は常に拡大・発展する「進化状態」にある。本課題では、ウェブサービスの進化を逐次的な相転移現象の連なりとして捉え、ウェブサービスを生命的進化システムとして詳細に解析を行った。
ここではウェブサービスとして、ソーシャルタギングシステムを取り上げ、5年以上に渡るデータの解析の結果次のようなことが明らかとなった。
一つの投稿あたりのタグの集合をひとつの遺伝子セット=遺伝子系とみなし、異なる投稿の間の遺伝子型の間に親子関係を持ち込むことで、その進化ダイナミクスを解析した。結果、そこには淘汰圧と変異プロセスを見出すことができる。また、その理論的なモデルとして、標準的なYule Simonモデルと比較し、理論とは異なる揺らぐの構造を持つことや、モジュール的なものが遺伝子型の中に出現し、進化系列が定義できることが見出された。
開かれた進化(Open-ended Evolution=OEE)というのが、人工生命の分野ではつねに解明すべき問題とされている。ソーシャルタギングシステムの進化は、新しいタグの出現と同時に、新しい組み合わせの進化でもある。われわれは、そこにOEEが見られることを定量的に解析した。最新の結果は2020年の7月に開催されるALIFEの国際会議でも受理され、発表が決まっている。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(2 results)
