ソーシャルメディアでのユーザ行動を反映した成長高次ネットワークの数理モデリング

• Project/Area Number: 21K12152
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Ryukoku University
• Principal Investigator: 木村 昌弘 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (10396153)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 熊野 雅仁 龍谷大学, 先端理工学部, 実験講師 (50319498)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 高次ネットワーク分析 / ソーシャルメディアマイニング / 機械学習

Outline of Research at the Start

これまでの多くの複雑ネットワーク研究では、2要素間の関係のモデル化を通して複雑システムを分析することに焦点があてられてきた。しかしながら、人間社会に現れる多くのシステムの分析においては、3つ以上の要素間に起こる高次インタラクション構造が本質であり得る。本研究では、ソーシャルメディアでのユーザ行動を反映した高次ネットワークを対象として、その成長を十分な精度で説明および予測する数理モデルを構築し、その各種応用の創出を目指す。