2019 Fiscal Year Annual Research Report
時系列情報を用いたソーシャルネットワークの分析・生成・予測
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19H04214
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10512105)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池上 高志 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10211715)
橋本 康弘 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任研究員 (10376494)
CHEN DOMINIQUE 早稲田大学, 文学学術院, 准教授 (50801784)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | Hawkes過程 / SNS / キーストーン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Web上のSNSなどにおける人々の活動は、日々膨大な量のデータが蓄積されており、人間活動を科学的に分析できる大きな「実験」とみなすことができる。こうしたオンラインコミュニケーションには、その背後にダイナミックなネットワーク構造があることがわかってきた。本年度は、こうしたネットワークの解析に有効な生成モデルのひとつであるNetwork Hawkes過程を用いオンライン掲示板のデータ解析を行った。具体的には、掲示板への投稿、返信、いいねといったユーザ行動を入力とし、Network Hawkes過程のパラメーターを学習、シミュレーションすることで、ユーザ間の関係性、影響度を考慮した解析を行った。その結果、オンライン掲示板というWeb上のシステムにおいても、ユーザのやりとりはNetwork Hawkes過程でモデル化できることが示された。次に、Network Hawkes過程で実データをフィッティングした結果を用い、シミュレーションすることでネットワークがどのように変化するかといった予測を行った。例えば、ネットワークのノードやエッジを削除する操作を加え、全体のコミュニケーション量や因果ネットワークに大きな影響を与える「キーストーン種」の存在を発見することができた。
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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
Network Hawkes過程によるWebサービスデータのモデル化およびシミュレーションを行った研究成果を記述した論文が国際学会（ACM Conference on Web Science）や国際論文誌（Artificial Life）などに採択された。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの結果を応用し、自律的に情報を発信したり、ユーザへの発信をサポートするボット（自動化されたタスクを実行するプログラム）の作成を通じた、介入実験による評価を行う。介入実験は、データを用いたシュミュレーションと共に実サービスでの評価を行いたい。
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