ソーシャルメディアの多様な現象を生むユーザ行動原理の解明と実スケール第一原理計算

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以下，項目別に述べる．(1)ソーシャルメディア上の情報拡散の第一原理モデルの構築とその解析手法の開発：Twitterにおけるリツイート回数の確率的な特徴（分布の裾がに長いことなど）がマタイ効果と呼ばれるメカニズムに起因すると予想し，その予想に基づくモデルの構築と，モデルから予想される結果と現実との比較を進めている．令和4年度は，モデルの構築とモデルから数学的に導かれる結果の導出に概ね成功し，その結果を国際会議（The 9th International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security）で発表した，会議ではBest Paper Awardを受賞した．(2)ソーシャルメディア上の合意形成過程と合意結果の数学的特徴の分析：ソーシャルメディア上の合意形成過程の数学的な特徴，特に各参加者が自分と隣接エージェントの意見の重み付き平均をとって自分の意見と置き換えることを繰り返す合意形成過程について考察している．令和4年度は，ゴシップ型アルゴリズムによる合意形成過程について考察し，参加者が意見を交わす順番に依らず，常に同じ合意結果が得られることを数学的に証明した．この結果はブロードキャスト型アルゴリズムとは対照的である（ブロードキャスト型では，参加者が意見を交わす順番に合意結果が大きく依存する）．また，この結果は，完全グラフ以外でも成立する．加えて，本年度は合意形成過程の時間反転過程について考察した．合意形成過程の時間反転過程は，合意結果の全ての実現値をエルゴード的に訪問する過程に相当していることを証明し，時間反転過程の観察により合意結果の分布が得られること，特に，ゴシップ型アルゴリズムにおいては時間反転過程は時間に依らず一定値を取ることをなどを明らかにした．