2016 Fiscal Year Annual Research Report
歴史的資料を用いた過去の複雑な社会現象の数理的実証分析
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15J06703
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
川畑 泰子 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
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| Keywords | 浮世絵 / 古典 / Twitter / 統計物理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現段階としては, ２年度に目標としていた過去のデータや現在におけるSNS上での言葉の定義の揺らぎを定量的に取得するために主要な日本語表現(名詞, 形容詞, 副詞, 動詞)全1500ワードの２０１１年から２０１５年度までのTwitter, テレビ, ニュース, 掲示板, ブログ上での数量データを取得し, さらに海外のTwitterの緯度経度付きの情報に関しても取得することができ, 来年度に向けて分析をスタートさせた. また, 共同研究活動も盛んとなり, 他分野の研究者との意見や従来の数理モデルの問題点をクリアにする手法の再構築なども始めた.
また, 今年度は昨年度取得した視聴率データにおける複雑な振る舞いに関して定量的に議論できる第一歩として視聴率のバースト現象に関して, 議論を行った学術論文を発表した.
その過程で, 本年度は歴史的資料を用いた過去の複雑な社会現象の数理的実証分析において, 新たな論文を発表することもできた. 来年度は, さらに緯度経度情報などが入った空間情報を交えた解析結果と定量的な指標の提案に関しての論文の発表を進めている.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
これまでの研究成果を活かし, 国際会議のIEEE BIG DATA2016, ワークショップのComputational Social ScienceのChairとなった. 国内外の実社会における数理的な実証分析に取り組み事例を集めて, 自らも発表を行い, おおいに議論を交わし, さらなるビッグデータ解析が示す, 社会への提言の手法に関してテクニック面, 国内外の事例の意見交換などの機会をつくることができた.
来年度(平成29年度)においては, 今年度で得られた過去や現在のデータから定量的な知見を得るとともに, 同じ数理モデルで解析可能な現代社会におけるデータから得られるであろう知見を続けて導き出し, 引き続き論文やワークショップを開催することを検討している.
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| Strategy for Future Research Activity |
実社会の過去と現代の変化を捉えるための数量データを所持している企業からの海外渡航者におけるデータ(移動, 消費した金額, 購入した物品, 時間情報)提供の予定もあるため, 得られてきたデータの組み合わせなど本研究とのバランスの検討を行っている.
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