| 研究課題/領域番号 |
25750130
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山田 健太 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (00609703)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 大規模ソーシャルデータ分析 / エージェントベースモデル |
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| 研究実績の概要 |
これまでに構築したうわさや流行の伝播を再現するエージェントベースモデルに対して，実データからシステマティックにパラメータ推定するアルゴリズムを構築した．これまでエージェント間の相互作用は平均場であったが，新たに複雑ネットワーク上での相互作用するモデルを構築した．東日本大震災後に見られた間違ったうわさ(デマ)の伝播のデータ解析を行い，エージェントモデルによるシミュレーションを行った．
１．約５０００万記事のブログデータから１日あたりの出現頻度が指数関数的に増加した単語(「KY」「食べるラー油」など)を流行語と定義し，数理生物学の分野でよく知られるSIR(Susceptible-Infected-Recovered)モデルを基礎としたエージェントベースモデルによって時系列の再現を行った．また，与えられた実データとシミュレーション結果の距離を最小にすることにより，最適パラメータを推定するアルゴリズムを構築した．また，複雑ネットワーク上でエージェントが相互作用するモデルを構築した．
２．１４０字の制限がありマイクロブログと呼ばれるツイッターの約１億８千万記事を解析することにより東日本大震災後に見られた間違ったうわさ(デマ)の伝播も流行語のように指数関数的な上昇が見られることを確認し，エージェントモデルによって再現を行った．また，公共機関によるデマ訂正のアナウンスがリリースされると，デマ訂正のツイート数が急速に増えることをデータから確認した．これらの結果を応用して，もしも公共機関によるデマ訂正のアナウンスが２時間早くリリースされた場合にデマ拡散がどの程度抑えられたかをシミュレーションによって示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
計画したエージェントベースモデルは，ほぼ計画通りに構築できた．また，次年度に予定していたデマ拡散の制御への応用研究にも取り組むことができたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
より現実のデータに合うように，ニュースの効果など外生的な要因をモデルに加える．また，複雑ネットワーク上でエージェントが相互作用するモデルの解析を進める．
これまの研究結果を基に，流行やデマの早期発見や予測を行うアプリケーションを構築し研究結果をより多くの人々が利用できる環境を構築する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた海外出張が授業のため参加できなくなってしまったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度の旅費として使用する．
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