2021 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 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (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 | 多変量ホークス過程 / キーストーン種 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ソーシャルメディアなど、インターネット上のコミュニケーションにおいて、集団における情報の伝わりやすさを把握することは重要な課題である。ユーザの投稿が、他のユーザからの返信、リツート、いいね、などの行動につながることでコミュニケーションが成立する。そこで、本研究では「臨界状態」という観点から情報の伝わりやすさを計測し、定量的に扱う手法を用い分析した。
企業とユーザをつなぐ「ファンコミュニティサイト」のデータを対象に、オンライン掲示板の「トピック」に対するユーザのコメント、返信、いいねなどのアクティビティをネットワークとして表現し、多変量ホークス過程を用い、臨界状態であるかどうかを計測した。ここで、ネットワークが臨界状態にあるということは、あるユーザの行動が他のユーザの行動を誘発し、その影響はネットワーク全体に及ぶことを指す。ネットワークの状態を臨界状態の程度で数値化し、ファンコミュニティの「トピック」ネットワークがどのように時間変化するかを分析した。その結果、ネットワークが「キーンストーン種」と呼ばれるトピックノードを含むときは、ネットワークが臨界状態にあることが明らかとなった。
キーストーン種とは、生物の生態系における「数は少ないが、取り除かれると生態系全体に大きな影響を与える種」のことを指す。ファンコミュニティにおけるキーストーン種とは、そのトピックを取り除くとコミュニティ全体のアクティブティを大きく沈静化するノードを指す。この結果から、キーストーン種が不安定性を増やす装置として働くことで、自分自身をアップデートすることができるようになる。自分自身をアップデートするような機構を内在していることは、システムの適応性を高めることが示唆された。
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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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