| 研究課題/領域番号 |
20K23337
|
|---|
| 研究種目 |
研究活動スタート支援
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 筑波大学 |
|---|
研究代表者 |
伊藤 寛祥 筑波大学, 図書館情報メディア系, 助教 (90875741)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | 時系列データ解析 / グラフデータマイニング / 機械学習 / ソーシャルネットワーク予測 / 時系列データ |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではソーシャルネットワークの変化を長期的に予測できる数理モデルの確立を目指す．基本的なアイデアとして，興味関心が類似する人の間には友人関係が生まれ，友人関係から興味関心が伝搬するという，人々の興味関心と人間関係の相互作用に着目し，これらを確率的な生成モデルとして捉えることでソーシャルネットワークを長期的に予測する手法を構築する．本研究の確立により，情報推薦によるSNSの使用感の向上や，ものごとに対する社会的な反応および市場規模を予測できるようになる.
|
| 研究成果の概要 |
本研究の目的はソーシャルネットワークの変化を長期的に予測できる数理モデルの考案である．本研究では研究期間において，主に(1)人間関係の変化と興味関心の変化の相互作用のモデル化に基づく予測モデルの考案，(2)ネットワーク中の人の価値関数と行動方策のモデル化に基づく解釈性の高い予測モデルの考案に取り組んだ．各研究成果において，既存の予測モデルを上回る予測精度の実現，および人間にとって解釈可能な予測結果が出力可能であることを実験的に示した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究が対象とするソーシャルネットワークは，SNSにおけるユーザの友人関係や，研究者間の共著ネットワークなど多様なデータを表現可能であり，ソーシャルネットワークの変化を予測することで，友人関係の変化，各人の興味関心の変化が予測可能になる．SNSの普及に伴い，ソーシャルネットワーク分析による価値創造への需要が高まる中，このような予測ができることで，コンテンツに対してどれだけの人が関心を抱くかを予測することによるマーケティングへの活用や，社会動向の変化の予測に応用可能である．
|
