| 研究課題/領域番号 |
19K11927
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
作元 雄輔 関西学院大学, 理工学部, 准教授 (30598785)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ソーシャルネットワーク / ソーシャルメディア / ネットワーク探索 / スペクトラルグラフ理論 / ランダム行列理論 / ネットワーク科学 |
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| 研究実績の概要 |
ソーシャルメディアやスマートフォンの普及により，ソーシャルメディアを通じて個人が情報発信したり情報を収集することに対するコストは大幅に低下している．その中で，ソーシャルメディアでのリレー方式での情報発信により，特定の人物(例えば，災害時における救難可能者)を発見することが行われている．しかし，このような人海戦術的な人物探索は，他大なマンパワーを必要とする．このような背景を踏まえて，本研究では，ソーシャルメディアを通じてソーシャルネットワーク上で効率的かつ高速に人物を探索できる方法の確立を目指している．
令和1年度の取り組みでは，効率的な人物の探索に必要不可欠である，基礎理論の構築を行った．本研究では，人物探索法にランダムウォークを活用することを検討している．ランダムウォークは，ソーシャルネットワーク上の隣人関係を通じて探索することができ，ソーシャルネットワーク上の個人データベースの構築を行わなくてよい．このような個人データベースは，プライバシーの問題だけでなく，効率的な検索のためには詳細な事前登録を必要とし，利便性に関しても問題がある．基礎理論の構築として，スペクトラルグラフ理論やランダム行列理論に基づいてグラフ上のランダムウォークの解析を行い，ソーシャルネットワーク上で高速に人物探索するために有用な性質を発見した．研究成果を，電子情報通信学会の国内研究会や IEEE の国際会議，電子情報通信学会の英文論文誌に投稿した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和1年度の取り組みによって，人物探索法の基礎となる理論の構築が順調に進展した．ここで明らかにされた知見を活用することによって，令和2年度以降の取り組み(アルゴリズムの構築やアプリケーションの開発)を円滑に進めていくことが期待できる．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和2年度は主に，人物探索法のアルゴリズムの構築に取り組んでいく予定である．ここでは，ソーシャルネットワーク上の隣接関係のみを取得し，隣接関係を辿るだけで，特定の人物を高速に発見するアルゴリズムを設計していく．そのために，グラフ上のランダムウォークを積極的に活用する．また，令和1年度でスペクトラルグラフ理論に基づいたランダムウォークの性質に基づき，人物探索要求を持つ個人だけでなく，発見される可能性のある個人からもエージェントを用いたランダムウォーク探索が行えるような仕組みを取り入れる．さらに，ランダム行列理論に基づいて明らかにした知見に基づいて，ソーシャルネットワークモデルで特定の人物を探索するために要する時間を解析する．また，構築した人物探索アルゴリズムに関する成果をまとめ，国内研究会や国際会議，論文誌での発表を検討していく．
令和2年度以降は，構築した人物探索アルゴリズムを実用化するためのアプリケーションの検討を行っていく．ここでは，まず，既存のソーシャルメディアやスマートフォンの技術をどのように組み合わせていけば，人物探索アルゴリズムを実現できるかを検討し，アプリケーションによるプロトタイプを作成することで，提案する人物探索アルゴリズムの有効性を示す予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19 の影響により，出張のキャンセルが発生し，使用額が変更となった．キャンセルになった分は令和2年度以降に行う予定である．
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