2022 Fiscal Year Annual Research Report
ビッグデータ分析と実験の統合によるオンライン社会における場のダイナミクスの解析
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20H01563
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
瀧川 裕貴 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 准教授 (60456340)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中井 豊 関西大学, ソシオネットワーク戦略研究機構, 非常勤研究員 (00348905)
大林 真也 青山学院大学, 社会情報学部, 准教授 (10791767)
稲垣 佑典 統計数理研究所, データ科学研究系, 特任准教授 (30734503)
阪本 拓人 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (40456182)
常松 淳 慶應義塾大学, 文学部(三田), 教授 (40570023)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 計算社会科学 / ビッグデータ分析 / マクロ社会学実験 / デジタル実験 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は最終年度であり、ビッグデータ分析と実験を統合して、オンラインの場のダイナミクスの解析を行なった最終的な成果をまとめた。
昨年度の実施したニュース掲示板のマクロ社会学実験データは、実験の側面とビッグデータの側面を併せ持つ。この実験は、インターネット上のマクロ社会を介入対象としたマクロ社会学実験である。具体的には、複数の条件（匿名条件と非匿名条件など）の異なるニュース掲示板サイトを立ち上げ、実験参加者を募る。参加者はサイト上でニュースへのコメントだけでなく、参加者どうしのコミュニケーションや相互行為を長期間にわたって行う。このようにして、実験条件設定の異なるそれぞれのサイトでのオンライン行動についての時系列的なビッグデータが得られた。今年度は昨年度の実験結果の分析結果を学会で報告するとともに、第1回の実験で得られたさまざまな課題を踏まえ、第2回の実験を実施した。現在結果を解析中であるが、匿名条件と非匿名条件により、人々のコメント付与行動やコミュニケーションに明確な差異が確認でき、オンラインの場のダイナミクスが制度的条件の差異によりどのように影響を受けるのかについての新たな知見が得られる可能性がある。
もう一つのプロジェクトはSNSにおける友人選択実験である。この研究はビッグデータを用いた先行研究では明らかにできていなかった友人選択に影響する様々な因果的要因を明らかにするための実験研究である。本年度は解析結果を学会にて報告した。現在、論文化にむけて作業を進めている。大きな成果としては、社会的選択効果と切り離して、ホモフィリーの因果効果を明確にしたこと、また因果効果に関するジャンルについての異質性を明らかにしたことにある。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Book] 数理社会学事典2022
Author(s)
数理社会学会 数理社会学事典刊行委員会
Total Pages
782
Publisher
丸善出版
ISBN
4621306650
