| 研究課題/領域番号 |
23500312
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| 研究機関 | 静岡県立大学 |
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研究代表者 |
大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 助教 (90422576)
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| 研究分担者 |
武藤 伸明 静岡県立大学, 経営情報学部, 准教授 (40275102)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
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| キーワード | ネットワーク類型化 |
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| 研究概要 |
本研究の目標は、1) 現実のネットワークデータの収集、ネットワークの階層を考慮した基本統計量の分析、ならびに適切なネットワーク生成モデルの構築。2) 階層付きモチーフ・パターンによるネットワーク類型化法の確立、ならびに人工ネットワークと現実ネットワークに対する計算機実験による評価。3) 時系列データに対する変化点の検出、および主要変化点の編纂に関する各種方法論の確立である。このうち、平成25年度は主に3を実施した。
1) については、引き続き最新のネットワークを対象にした解析を行うべく、twitter データならびに@COSMEのデータの収集を行った。くわえて、基本統計量を解析するとともに、新しい有向ネットワークを生成する、成長モデルを提案した。
2) については、ネットワークモチーフ（トライアド）を用いたネットワークの時系列分析方法を提案するとともに、twitterのrepleyとRTによって作られる2つのネットワークに対して適用し、その有効性を示した。また、レビューサイトや株価データを対象として類似度分析を行った。
3) については、twitter データを対象とした解析等を行い、つぶやきを類型化し可視化する手法を提案した、
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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
目的1)については、引き続き最新の各種ネットワークデータを取得するとともに、基本統計量の分析を行っている。また、新しい有向ネットワーク生成モデルを提案している。このことより、おおむね順調に進展していると考える。
目的2)については、入手した各種ネットワークに対して、類型化手法を適用することにより、それぞれのネットワーク的特徴を明らかとした。また、ネットワークモチーフ（トライアド）を用いた時系列分析を行うことで、ネットワーク分析に有効であることを示した。このことより、おおむね順調に進展していると考える。
目的3)については、時系列データの変化点を抽出するために必要となる時系列解析手法を提案するとともに、twitterデータのタイムライン可視化を行った。このことより、おおむね順調に進展していると考える。
以上のことを総合的に判断し、おおむね順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
目的1)については、引き続き、最新のデータを収集するとともに、基本統計量の解析を進める。また、モチーフパターンならびに階層付きモチーフパターンを用いた解析を行う。特に、時系列データに対して、モチーフパターン数や各種統計量の変化を調べることにより、有向ネットワークや無向ネットワークがどのように成長していくのかの詳細を明らかにする。これらの結果を踏まえ、妥当な生成モデルと提案する。
目的2)については、様々なネットワークに対して、モチーフパターンによる類型化を実施することにより、その有効性を検証する。
目的3)については、これまでの結果を踏まえ、ネットワーク構造の主要な変化点の検出法の確立を目指す。具体的検証のため、レビューサイトや株価データ、ウェブサイト等の各種ネットワークデータに提案手法を用い、その有効性を確認する。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
平成23年度に発生したタイ国洪水による計算機メモリ価格の高騰に伴い、物品調達が遅れたため。
本研究成果を、国内のみならず、国際的にも積極的にアピールするには、次年度まで考慮し、戦略的な投稿スケジュールを練る必要がある。すなわち次年度において、欧米で開催される国際会議での2件の発表のために60万円程度（それぞれの発表で30万円程度）、国内学会などでの数件の発表のために15万円程度、および、論文掲載料で10万円程度が必要であり、合計では85万円程度の使用を予定する。
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