A study of social forgetting using text data with time stamps

使用带有时间戳的文本数据研究社会遗忘

• 批准号: 21K04529
• 负责人: 渡邊 隼史
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Seijo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04529/
• 关键词: 言語統計; 統計物理; 新語; 時系列解析; 成長モデル; ロジスティック方程式; ゆらぎのスケーリング; 超慢拡散; 複雑系; ソーシャルメディアデータ; テキストデータ; ビッグデータ; 拡散現象; 社会的記憶・忘却; ソーシャルメディア分析; 歴史新聞OCR; 計算社会科学; 統計物理学

今年度の主要な成果は「新語の時間発展を記述する数理モデル」の論文化を行ったことである。論文は，現在査読中であり https://arxiv.org/abs/2211.16733 に公開済みである。具体的には，多様なパターンがあるソーシャルメディアにおける新語の書き込み頻度の時間発展をロジスティック方程式に１変数加えたシンプルな数理モデルで体系的に記述でることを示したことが主要な成果である。また，この結果は，日本語のブログデータ（主要な研究データ）だけでなく，英語，フランス語，スペイン語，日本語のGoogleの検索頻度の時系列にも適応可能であることも示した。さらに，モデルのパラメータ解析により，最も典型的な成長パタンは，初期に指数関数で成長し，その後，時間の２乗にべき乗に漸近するような成長曲線（線形プロットでは「ノ」の字型，対数プロットでは「r」の字型による成長曲線）であることを明らかにした。これは様々な分野の典型的な成長曲線であるロジスティック曲線（S字曲線）とは異なる曲線である。加えて，モデルパラメータ（成長曲線の形状）とピークアウトの速度に関係性があることも明らかにした。この成果は，物理学的には複雑システムにおける普及や成長現象の観測研究，言語学には新語の普及の研究，また，応用的には，マーケティング等の「流行の解析や予測」のための基礎的な知見に位置づけられると考えられる。この言語データ研究に加えて，複数の大規模データを組みあわせる研究として，Webの賃貸物件の空室と現地調査との関係に関する研究についても論文化し現在査読中である。

今年的主要成就是进行“描述新单词时间发展的数学模型”的学术文化。该论文目前正在同行评审中，并已在https://arxiv.org/abs/2211.16733上发表。具体而言，主要的成就是证明在社交媒体上写新单词的频率的时间演变可以使用简单的数学模型系统地描述，该模型可以为逻辑方程添加变量。结果还表明，它们不仅可以适应日语的博客数据（主要的研究数据），还可以适用于Google的搜索频率的英语，法语，西班牙语和日语。此外，该模型的参数分析表明，最典型的生长模式是最初成倍增长的生长曲线，然后渐近地与时空的幂渐近（线性图中的“无”形状的生长曲线，在原木图中的“ R”形状）。这是一条与逻辑曲线（S-Curve）不同的曲线，这是一个在各个领域的典型生长曲线。此外，还揭示了模型参数（生长曲线的形状）与峰值速度之间存在关系。该结果被认为是“分析和预测趋势”（例如营销和其他营销）的基本知识。除了这项语言数据研究外，我们目前还在同行审查该研究，该研究结合了多个大规模数据，并讨论了Web租赁属性中空缺与现场调查中的空缺之间的关系。

项目成果

オンライン言語現象における最も典型的な普及曲線はどのような形状か？―社会における普及現象の多様性の解析とそのモデル化ー

网络语言现象最典型的扩散曲线是什么形状？

• 发表时间: 2022
• 作者: 渡邊隼史

Relations between anomalous diffusion and fluctuation scaling: the case of ultraslow diffusion and time-scale-independent fluctuation scaling in language

• DOI: 10.1140/epjb/s10051-021-00236-2
• 发表时间: 2021-11-01
• 期刊: EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL B
• 影响因子: 1.6
• 作者: Watanabe，Hayafumi

複雑系科学の視点でみる時間付きテキストデータにみられる数理十分安定した言葉の安定性の数理解析を例に

从复杂系统科学的角度对定时文本数据中数学稳定词的稳定性进行数学分析的示例

• 发表时间: 2021
• 作者: Takeshi Sugimura;Hironori Yabuki and Hajime Yamaguchi;渡邊隼史
• 通讯作者: 渡邊隼史