| 研究課題/領域番号 |
24300064
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
野田 五十樹 独立行政法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 総括研究主幹 (40357744)
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| 研究分担者 |
鳥海 不二夫 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30377775)
栗原 聡 電気通信大学, その他の研究科, 教授 (30397658)
山下 倫央 独立行政法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 主任研究員 (50415759)
風間 一洋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60647204)
篠田 孝祐 電気通信大学, その他の研究科, 助教 (90533191)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | マルチエージェント / 災害情報共有 / 社会的混乱 / レジリエンス / SNS / 社会ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本テーマでは、災害などの突発的事象で生じる情報伝搬の社会的混乱に対し、社会的情報伝搬系の現象の観測・分析手法や系を安定化させる枠組みを確立することを目標とし、Twitter上の情報伝搬の分析を行うとともに、分析結果に基づいて情報伝搬行動及び情報伝搬構造のモデル化及び解析を行い、引き続き安定化のメカニズムを明らかにすることを目指している。
この目標に向け、今年度は、SNSでの情報拡散モデルとして、これまで提案している拡張型SIRモデルをベースとするマルチエージェント型の情報拡散モデル(AIDM)を提案した。AIDMでは、ユーザの情報伝搬行為をエージェントとしてモデル化したものであり、拡SIR型では再現できなかったマルチバースト型のデマ拡散現象の再現を可能とした。また、東日本大震災時のツイートから，期間中に発生したイベントの関連語を自動的に抽出し、それらの遷移確率に基づいて因果関係を推定して、ネットワーク構造として可視化した。さらに、災害情報支援のためのTwitter上で拡散された災害情報の非言語的分類手法の提案を行い、ユーザのリンク構築行動をゲーム理論によってモデル化し、効率的な情報共有に適したネットワークの分析を行った。また、ゲームによるモデル化におけるマルチエージェント学習での探査率について、最適性と均衡性の間の関係をすすめ、社会的安定と最適の違いについての考察を行った。その結果、社会的均衡よりも探査率を高めに誘導することが社会的な効率向上につながる結果が得られた。これらは、災害時の各種資源選択における全体効率化の指針につながると考えられる。
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| 現在までの達成度 (段落) |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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