| 研究課題/領域番号 |
20H04288
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 (2021-2023)
東京工業大学 (2020) |
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研究代表者 |
Barrat Alain 神戸大学, 計算社会科学研究センター, リサーチフェロー (10867287)
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| 研究分担者 |
上東 貴志 神戸大学, 計算社会科学研究センター, 教授 (30324908)
Holme Petter 神戸大学, 計算社会科学研究センター, リサーチフェロー (50802352)
村田 剛志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90242289)
Jusup Marko 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (60762713)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | Network epidemiology / Digital epidemiology / Network theory / Data science / Graph data / spreading processes / complex networks / network science / covid-19 / theoretical epidemiology / graph data / social network data / network theory / data structures / Complex networks / temporal networks / epidemic processes / social contagion |
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| 研究開始時の研究の概要 |
We aim at finding new ways to extract relevant structures from complex data, to represent these data for integration in data-driven contagion models, and to use these new tools in predictive modeling for epidemic spreading.
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| 研究成果の概要 |
私たちの生活の側面を記録する新しい技術は、科学にとっても商業的利益にとっても非常に価値がある。このプログラムの中で、我々はこのようなデータを扱う新しい方法を開発した。（病気の流行のような）拡散過程のドライバーの発見を容易にするためのデータ構造として表現する方法と、構造的に類似した合成データを生成する方法の両方である。さらに、プログラム期間中に発生したCovid-19のパンデミックから得られた新しいデータを用いて、拡散過程の理論を発展させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
このプログラムにより、病気や情報の拡散に関する理解が深まった。具体的には、伝染病の緩和に役立つように、人間の移動と接触データを伝染病モデルに統合する方法が進歩した。
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