2014 Fiscal Year Annual Research Report
階層付きモチーフ・パターン分析によるネットワークの類型化
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23500312
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 助教 (90422576)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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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| Project Period (FY) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| Keywords | 情報社会学 / ネットワーク類型化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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2,3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 データ等のデータ収集を行った。
2) については、昨年度までは主にネットワーク全体を対象としてモチーフパターンを用いた解析を行っていたが、今年度は各ノードに注目し、新しい解析手法を提案した。具体的には、あるユーザーとその周辺のみからなる部分グラフをモチーフパターン分析することにより、あるユーザーがネットワーク上においてどのように活動しているかを特徴付ける手法を提案した。提案手法をTwitterデータに適用することにより、どのような行動を行うユーザーがいるかの分析・類型化をおこなった。
3) については、twitter データを対象とした解析等を行うとともに、つぶやきを類型化し可視化する手法についての検討を行った。特に、共通の話題毎に類型化し、各集合に適切な注釈単語をつける手法を提案するとともに、実際にTwitterデータに適用することにより、その有効性を示した。
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