2023 Fiscal Year Research-status Report

A study of social forgetting using text data with time stamps

Research Project

Project/Area Number	21K04529
Research Institution	Seijo University
Principal Investigator	渡邊隼史成城大学, 経済学部, 准教授 (30783956)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords	言語統計 / 時系列解析 / 普及現象 / 複雑系科学 / ロジスティック方程式 / 統計物理
Outline of Annual Research Achievements	本年度の主要な成果は論文が英国物理学会のJournal of Physics: Complexity 4 025018 (2023)　から出版されたことにある。論文では，新語の普及現象の定量的な性質をよく記述できる数理モデルの提案を行った。具体的には，約２万語の新語について，日本中のブログの出現頻度や検索数の月次の時系列を網羅的に調査することで，「拡張ロジスティック方程式（古典的な普及現象の数理モデルであるロジスティック方程式に１パラメータを加えた拡張モデル）」で多様な成長曲線を体系的に説明できることを示した。加えてモデルの性質の統計解析により，Webでの言語拡散の最も典型的な成長曲線が，線形と指数関数の中間のパラメータを持つ曲線であり，普及現象の古典的な成長モデルであるロジスティック方程式に従う事例は多くは存在しないことを示した。また，成長の仕方とピークアウトの速度に関連性があることも示唆した。さらに，これらの性質は日本語だけでなく，英語，フランス語，スペイン語の言語でも成立することも明らかにした。本年度は，上記の論文成果の他，国際発表としては，統計物理学分野の国際会議でΣΦ2024発表を行った。加えて，国内学会では計算社会科学会でも発表を行った。本年度の追加研究により，論文誌に発表した「拡張ロジスティック方程式」より，そのモデルを発展させた「区分べき乗モデル」のほうがより成長現象の本質を記述可能なことが明らかになりつつあるため，次年度はその事実をより深く追求していきたい。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason 現状は，本研究の主目的の忘却現象の研究の前段階として研究することを予定していた「新語の普及現象の研究」に留まっているため遅延しているといえる。　遅延の理由は普及現象の解析に想定以上に時間がかかってしまっているためである。
Strategy for Future Research Activity	遅延のため研究計画の１年間の延長を行った。本年度は最終年度となるため，研究全体の方向性を修正し「新語の時間発展モデル」を完成させることに目標に置く。具体的には，（１）論文発表済みの「拡張ロジスティック方程式モデル」からより多様な現象をシンプルに記述できる「区分べき乗モデル」に発展させ，その性質を検証すること，（２）マクロな新語の書き込み数ベースの集計とミクロな新語を知った人ベースの集計の相違を解析することで成長曲線のミクロベースの詳細を明らかにすること，（３）べき乗モデルのべき乗パラメータの定性的な意味を明らかにすること，の３点を目標にし論文成果化につなげたい。
Causes of Carryover	研究が遅れているため出費も遅れ次年度使用額が生じた。繰越金は前年度の研究で必要なことがわかった個人ベースのソーシャルメディアデータの購入に使用する。