| 研究課題/領域番号 |
25750130
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 (2016)
東京大学 (2014-2015)
早稲田大学 (2013) |
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研究代表者 |
山田 健太 国立情報学研究所, 金融スマートデータ研究センター, 特任助教 (00609703)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 大規模ソーシャルデータ解析 / 時系列解析 / エージェントベースモデル / 確率過程 / 大規模ソーシャルデータ分析 / 大規模データ分析 / 経験則の確立 |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、ブログ・ツイッターデータから観測される流行の経験則を確立し、それらを再現するエージェントベースモデルを構築することで、エージェント間にどのような相互作用が存在すると流行が創発するかを明らかにした。また、モデルを理論的に解析することにより、流行の時間発展を記述する「流行のライフサイクル方程式」の提案を行なった。さらに、これらの結果を利用して、デマ情報の早期発見や制御の方法を構築した。
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