2021 Fiscal Year Annual Research Report
多階層グラフ構造に着目したソーシャルセンサネットワークの構築
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19H04096
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
松田 崇弘 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (50314381)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
會田 雅樹 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (60404935)
塩田 茂雄 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (70334167)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | グラフ構造 / ソーシャルネットワーク / 多階層 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，(1)SNSによるセンシングデータ観測機構の構築，(2)観測値と環境情報のマッピング手法，(3)物理グラフ構造を考慮した環境情報推定手法の3つの研究テーマを進めてきた．
研究テーマ(1)では， SNSユーザ間の論理グラフにおける情報伝搬の仕組みを解明し，ソーシャルセンサネットワーク上の論理グラフ構造における情報伝搬モデルを構築する．2021年度では，マスコミ等の外部からもたらされる情報がSNSの情報伝播に与える影響を分析し，特に複数ユーザの集団的な相乗効果が現れるメカニズムを検討した．その結果，外部から影響を受けるユーザのSNS内での繋がり方とユーザの集団的な相乗効果に密接な関係があり，グラフスペクトルの低周波成分が関係していることを確認した．
研究テーマ(2)では，前年度に引き続きSNS上の合意形成過程の数学的な特徴，特に各ユーザが隣接ユーザと意見を取り交わしながら，自分と隣接ユーザの意見との重み付き平均を計算して自分の意見と置き換えることを繰り返すことによる合意形成過程の特徴について考察した．その結果，各ユーザの初期意見が安定分布に従う場合，その特性指数により合意形成過程が大きく影響されること，とりわけ特性指数が1未満の場合，合意形成を図る行為がかえって合意形成を阻む危険性があることを発見した．
研究テーマ(3)では，物理グラフ構造を考慮した環境情報推定手法について検討した．2021年度は，マルチエージェントシミュレータを用いてモバイルユーザの移動シミュレーションを作成し，2020年度までに検討したドローンによるモバイルユーザ密度の空間分布推定手法の有効性について検証した．その結果，ユーザ分布推定に利用できるドローン数が制限されている仮定の下，ユーザ数が多い地域での推定精度を向上させる2段階の推定手法について新たに検討し，その有効性についても検討した．
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| Research Progress Status |
令和3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3年度が最終年度であるため、記入しない。
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