| 研究課題/領域番号 |
17K00347
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 弘前大学 |
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研究代表者 |
守 真太郎 弘前大学, 理工学研究科, 教授 (70296424)
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| 研究分担者 |
中山 一昭 信州大学, 学術研究院理学系, 准教授 (20281040)
高橋 泰城 北海道大学, 文学研究院, 准教授 (60374170)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 社会的学習 / 相転移 / 確率過程 / ABM |
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| 研究成果の概要 |
強く相互作用するエージェントを記述する確率過程であるポリヤ壺過程、投票者モデルの数理的な研究を行った。情報カスケード相転移での普遍的な数理構造の解明に成功した。また、社会学習エージェント系に関するRogers'パラドックスを解明した。投票者モデルはアメリカ大統領選挙のデータを用いた検証、ポリア壺過程はオンラインショッピングサイトでのエージェントの分類、クレジットリスクの時間相関に応用した。
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| 自由記述の分野 |
統計物理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会・経済現象のモデル化には数理モデルの理解が不可欠である。我々は、ポリア壺過程、投票者モデルを対象として、その数理構造に関する研究を行った。前者は非平衡相転移を示すが、その普遍的な構造を記述する普遍関数の導出に成功した。また、社会的学習という人類の文明・文化の基盤となる学習過程についてのパラドックスと集団でのシステミックリスクを解明した。また、データを用いて数理研究を社会・経済現象に応用し、その有用性を明らかにした。
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