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講演抄録/キーワード
講演名 2018-08-24 11:30
ランダム行列理論に基づく社会ネットワークにおけるポジティブフィードバックの分析
作元雄輔会田雅樹首都大東京
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抄録 (和) ソーシャルメディアが社会に浸透した結果,個人間のコミュニケーションが活性化されると同時に,社会における様々な集団的活動が促進されている.このようなソーシャルメディアを通じた集団的活動の促進は,社会ネッ トワークにおけるポジティブフィードバック (肯定のフィードバック) によって生み出されているものと考えられる.社会ネットワークにおけるフィードバックは,コミュニケーションの連鎖が閉路を構成する部分で起こる.ただし,ポジティブフィードバックを起こすコミュニケーション連鎖がいつどこでどのように発生するかを単純な決定的規則によって記述することは困難である.このような複雑性の強い対象には確率モデル (例えば,ランダムウォーク) が広く用いられるが,現実のコミュニケーション連鎖を忠実に再現できるように確率的規則を正確に与えることも困難である.本稿では,ランダム行列理論に基づいてこの困難を回避し,社会ネットワークのポジティブフィードバックを分析する.その結果,ランダムウォークの確率的規則の詳細によらない普遍的な性質として,(a) スケールフリー性の有無・ノード数の増加はポジティブフィードバックの強さに影響を与えないことや,(b) 平均リンク数の増加・リンクの重みのばらつきの減少はポジティブフィードバックを弱める働きを持つこと,を明らかにした. 
(英) The social media facilitates the communication among people, and promotes several group activities in the society. Today, the persons frequently send positive feedback (e.g., Like in Facebook) to their friends via social media. Such positive feedback should be an important factor to promote the group activity. In a social network, the feedback is caused from a cycle of the communication chain among people. Hence, we must model the communication chain to clarify the effect of the positive feedback on the group activity promotion. However, it is difficult to describe the communication chain with simple deterministic rules because of the complexity of its behavior. A stochastic model (e.g., random walk) is popular to describe the complex phenomenon. The random walk can be a candidate model of the communication chain on a social network, but there is the problem for setting the transition probability of random walks to be able to exactly reproduce the behavior of the communication chain on an actual social network. In this paper, avoiding this problem with the random matrix theory, we analyze the positive feedback on social networks with the random walk model. As the results, we show the following properties that do not depend on the accuracy for setting the transition probability of random walks: (a) the scale-free property and the number of persons does not affect the strength of the social positive feedback, (b) the strength of the social positive feedback weakens with increasing the average number of friends and decreasing the variance of relationship strength between persons.
キーワード (和) ソーシャルメディア / SNS / スペクトラルグラフ理論 / ラプラシアン行列 / ランダム行列理論 / / /  
(英) Social Media / SNS / Spectral Graph Theory / Laplacian Matrix / Random Matrix Theory / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 192, CQ2018-56, pp. 59-64, 2018年8月.
資料番号 CQ2018-56 
発行日 2018-08-16 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CQ  
開催期間 2018-08-23 - 2018-08-24 
開催地(和) 立命館大学びわこ・くさつキャンパス 
開催地(英) Ritsumeikan Univ. Biwako-Kusatsu Campus (BKC) 
テーマ(和) IoT/M2M,無線ネットワーク,無線通信のQoS・QoE,無線リソース割当,無線伝送品質,クロスレイヤ技術,アドホックネットワーク,一般 
テーマ(英) IoT/M2M, Wireless Communication, QoS and QoE in Wireless Communication, Wireless Resource Allocation, Wireless Transmission Quality, Cross layer Technology, Ad-hoc Network, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2018-08-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ランダム行列理論に基づく社会ネットワークにおけるポジティブフィードバックの分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of Positive Feedback on Social Network Using Random Matrix Theory 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ソーシャルメディア / Social Media  
キーワード(2)(和/英) SNS / SNS  
キーワード(3)(和/英) スペクトラルグラフ理論 / Spectral Graph Theory  
キーワード(4)(和/英) ラプラシアン行列 / Laplacian Matrix  
キーワード(5)(和/英) ランダム行列理論 / Random Matrix Theory  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 作元 雄輔 / Yusuke Sakumoto / サクモト ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 会田 雅樹 / Masaki Aida / アイダ マサキ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
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講演者
発表日時 2018-08-24 11:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CQ 
資料番号 IEICE-CQ2018-56 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.192 
ページ範囲 pp.59-64 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CQ-2018-08-16 


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