Entropy-based Hierarchical Visualization to Support Cross-Scale Explanation of Structural Change

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市場、都市、自然といった対象システムにおける注目すべき構造的変化を抽出し、その変 化の要因や影響を説明するための汎用的なデータ分析および可視化の基礎技術を構築する ことを目指している。具体的には、金融、リテールマーケティング、コロナ感染拡大抑制など用領域を深化させ広げつつ、データ利活用にかかわる知識を発展的に普及させるような社会的活動も含めて研究を展開している。金融分野においては、グラフベースエントロピー（GBE）と大局的な領域間相互作用を組み合わせた変化説明を、株価の上下動のタイミングに応じて適用する方法を導入し、金融投資家が実際に応用できるツールとした。金融における実用ツール化については、事業者側の目的に併せて手法を展開する段階に至った。マーケティングにおいては、新規商品の人気度が広まる過程や、政策への賛成または反対の集団が確定してゆく過程において、多階層の構造を持つエントロピーの変化の分析を利用すると社会スケールでの急速な変化が早期に検出可能であることについて発表を行ったが、特に、C to Cのオンライン物販サイトにおいて感性的表現が購買者に与える影響の分析に適用し、階層的エントロピーの効果を検証した。さらに、文脈横断的な多階層ネットワークを構築し感染拡大のダイナミクスをシミュレーションする技術について、文脈横断を統合する手法へと展開し、コロナ感染のシミュレーション技術として定着させ、内閣官房などから成果が国民に向けて公開されている。さらに、多階層の「ユーザが見たい構造図」を描き、これにマッチした階層エントロピーの値をスケール横断的に組み合わせて用いる手法の開発を進め、社会連携講座「データ連成イノベーションリテラシー」の推進、データ社会推進協議会でのWG設立などアウトリーチ活動も進んだ。