| 研究課題/領域番号 |
19K14618
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分13010:数理物理および物性基礎関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
翁長 朝功 東北大学, 学際科学フロンティア研究所, 助教 (90823922)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 伝播現象 / ネットワーク科学 / ゲーム理論 / 物理学 / 経済学 / ネットワーク / カスケードモデル / 数理モデリング / 複雑ネットワーク / 相転移 / 感染症 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
伝播現象とは、感染症、意見や情報、金融市場における取引など、イベントが次のイベントの発生を引き起こす現象の総称である。これらの現象は、ネットワークを通して社会または金融市場に伝播していく。これまでの研究で、ネットワーク構造が伝播現象に与える効果が明らかにされてきた。しかしながら、伝播現象はネットワーク構造だけでなく、接触や取引のタイミングにも依存する。タイミングとして最も重要な概念はバースト性である。本研究では、バースト性が伝播現象に与える効果を理論的に解明する。
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| 研究成果の概要 |
意見や情報の伝播、感染症の伝播、購買行動の拡散は、イベントが次のイベントを引き起こすという共通点があり、伝播現象と呼ばれる。感染症などは単純伝染と呼ばれるのに対し、アイデアや情報、新技術の社会的な拡散は複雑伝染と分類される。本研究では、社会ネットワークにおける拡散現象について、ネットワーク科学とゲーム理論を用いた手法で分析した。さらに、Twitter データを用いて理論の仮定を検証し、感染症の政策的介入の効果検証への応用を行なった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
2010年前後のSNSの登場とともに、大規模なデータを得ることができるようになり、研究が急速に進展している。近年、社会的な伝播現象について、TwitterなどのSNSのデータを用いて分析する研究が活発になされてきた。一方で、社会的な伝播現象を数理的に扱えるフレームワークの研究は発展の途上である。数理的なフレームワークを構築すると、広い範囲の社会的伝播現象を統一的に研究することが可能になる。また特定の現象について得られた知見を他の現象に応用できるといった利点が得られる。
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