Dynamic network analysis and visualization derived from natural science data

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本研究では計測された時系列データのデータ間の動的な関係性を定量化し背景のシステムの理解を深めるために、非線形状態空間再構成（State space reconstruction: SSR）を用いた解析手法によりデータ間の動的な関係性を定量化する手法を開発し、定量化した関係性から動的ネットワークを構築する。また、これらの解析ワークフローとインタラクティブな可視化技術を結び付けてユーザー理解を促進することで、生態学や神経科学等の自然科学分野知見創出のための動的ネットワーク分析のための可視化システムの構築を目指す。R4年度の実績としては、R3年度までに作成した、Empirical Dynamic Modeling（EDM）と可視化技術を組み合わせて実現した、動的ネットワークの状態と遷移の解釈を支援する可視化分析システムについて、これまで適用を進めてきた生態学データを超えて、神経科学のデータ等他分野の時系列データの分析を行った。特に神経細胞の発火パターンの状態の遷移や解釈を行い、共同研究者らと議論を重ねた。これらの取り組みをR4年4月の国際ワークショップ（China-Japan Joint Visualization Workshop）で口頭発表した他、日本シミュレーション学会誌への原稿執筆など成果公表を進めた。コロナ禍の影響で一部開発や打ち合わせなどは延期となったが、以上の成果を踏まえ、引き続き最終年度に、共同研究者らとの議論に基づく更なるシステムの改良や、生態学以外のデータへの適用による知見創出を目指す。