| 講演名 | 2017-11-17 SNSにおける投稿件数推移分析のための情報拡散モデル 中島 圭佑(千葉大), 南川 雅人(千葉大), 塩田 茂雄(千葉大), |
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| 抄録(和) | 実社会で人々の関心事が発生すると，SNSに関連する書き込みが多数投稿され，ピークを迎えたのち沈静化する様子が観察される．本研究では，この現象は実社会での情報拡散過程がSNS上に現れた結果であるとして，感染症の数理モデルとして使われるSIRモデルを用いて投稿数の時間推移を説明する．また，モデルに基づいて，SNSの投稿数の時間推移を解析的に評価する手法を提案する．数値実験により，投稿数の時間推移は情報発信ノードの次数などネットワーク構造に大きく依存すること，隣接するノード同士の相関性に関する仮定が解析結果に影響し，相関が強いとする仮定のもとで解析結果とシミュレーション結果が良く一致すること等を明らかにする． |
| 抄録(英) | When an impressive event occurs in the real world, several contents related to the event are posted to the SNSs; the popularity of the contents rapidly grows and, after a peak, it usually fades over time. In this paper, we explain this temporal variation of contents in the SNSs by using the SIR model, which is often used as a mathematical model of infectious diseases. We find that the temporal variation of the number of contents posted to the SNSs largely depends on the network structure, for example, the degree of the source node of the content. We also find that the simulation results are very consistent with the analytical results obtained by the assumption that the states of neighbor nodes are not independent but strongly correlated. |
| キーワード(和) | SNS / 投稿数 / SIRモデル / シミュレーション / 感染症 / 情報拡散 / マルコフ連鎖 |
| キーワード(英) | SNS / contents / SIR model / simulation / infectious desease / information diffusion / Markov chain |
| 資料番号 | CQ2017-84 |
| 発行日 | 2017-11-09 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM / CQ / NS |
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| 開催期間 | 2017/11/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高松センタービル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，および一般． 注：この開催では発表申込み締切日が異なります． - ICM/CQ/NS研究会：9/19 - NV研究会：10/19 NV研究会への発表申込は「詳細はこちら」からお願いします。 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 登内 敏夫(NEC) / 林 孝典(広島工大) / 戸出 英樹(阪府大) |
| 委員長氏名（英） | Toshio Tonouchi(NEC) / Takanori Hayashi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 野村 祐士(富士通研) / 山下 陽一(NTT-N) / 下西 英之(NEC) / 岡本 淳(NTT) / 岡崎 義勝(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yuji Nomura(Fujitsu Labs.) / Yoichi Yamashita(NTT-N) / Hideyuki Shimonishi(NEC) / Jun Okamoto(NTT) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 村田 政雄(富士通) / 服部 雅晴(KDDI研) / 池上 大介(NTT) / 久保 亮吾(慶大) / 塚本 和也(九工大) / 松井 健一(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Masao Murata(Fujitsu) / Masaharu Hattori(KDDI R&D Labs.) / Daisuke Ikegami(NTT) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) / Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Kenichi Matsui(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大石 晴夫(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 福元 徳広(KDDI研) / 山本 嶺(電通大) / 橿渕 健一(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Haruo Ooishi(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Norihiro Fukumoto(KDDI R&D Labs.) / Ryo Yamamoto(UEC) / Kenichi Kashibuchi(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management / Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | SNSにおける投稿件数推移分析のための情報拡散モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Information Diffusion Model for Analyzing Temporal Variation of Contents Posted to SNSs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | SNS / SNS |
| キーワード(2)（和/英） | 投稿数 / contents |
| キーワード(3)（和/英） | SIRモデル / SIR model |
| キーワード(4)（和/英） | シミュレーション / simulation |
| キーワード(5)（和/英） | 感染症 / infectious desease |
| キーワード(6)（和/英） | 情報拡散 / information diffusion |
| キーワード(7)（和/英） | マルコフ連鎖 / Markov chain |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中島 圭佑 / Keisuke Nakajima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 南川 雅人 / Masato Minamikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 塩田 茂雄 / Shigeo Shioda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-11-17 |
| 資料番号 | CQ2017-84 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CQ-304 |
| ページ範囲 | pp.79-84(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-09 (CQ) |