Quantitative analysis of temporal-evolving social networks according to a preferential attachment rule based on psychological utility

根据基于心理效用的优先依恋规则对时间演化的社交网络进行定量分析

• 批准号: 21K12088
• 负责人: 小川 健一朗
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Ryutsu Keizai 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/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12088/
• 关键词: 社会ネットワーク; 優先的選択規則; 心理的効用

昨年度、本研究の基盤となる「人と人との繋がり（リンク）の距離に依存する効用に基づき時間発展する社会ネットワークの数理モデル」を構築し、数値シミュレーションを行った結果、直接効用（一次距離に依存する効用）のみに基づく優先的選択規則に従い時間発展するネットワークはスケールフリー性を有する一方、間接的効用（二次距離に依存する効用）に基づく優先的選択規則に従い時間発展するネットワークは有限時間後にスケールフリー性を破り、局所的にリンクが集中する領域が形成されると共に、当該領域を中心として長時間後にネットワーク全体の効用を急激に増加させることが示された。そこで本年度、当該数理モデルを数理解析したところ、間接的効用に基づく優先的選択は、隣接するノード同士に相互成長をもたらすメカニズムを有することが分かった。このメカニズムにより、ハブとなり得るノードとその周辺に存在するノードとの間で優先的選択確率を高め合う相乗効果が生じることで、局所的にリンクが集中する領域形成されることが説明できる。さらに、それを示す指標として、任意のノードにおいて、二次の次数（当該ノードから二次の距離に存在するリンクの本数）の成長は一次の次数（当該ノードから一次の距離に存在するリンクの本数）の成長に対して1.5のスケーリング指数を有することが分かった。また、この値は数理モデルのパラメータに依存しないことも分かった。そして、この指標（一次の次数の成長に対する二次の次数の成長のスケーリング指数）に基づき、実際の社会ネットワークを幾つか分析したところ、Facebookなど幾つかの社会ネットワークにおいてスケーリング指数が1.5となることが確認された。

Last year, we constructed the foundation of this research, "Mathematical Model of a Social Network that develops time based on utility that depends on distance between people (links)" and conducted numerical simulations, and showed that while networks that develop time according to priority selection rules based solely on direct utility (utilities that depend on primary distance) have scale-free properties, networks that develop time according to priority selection rules based on indirect utility (utilities that depend on secondary distance)有限时间后从无规模的属性中断，创建了一个链接集中在本地集中的区域，并且整个网络的效用在很长一段时间后突然增加，以该区域周围的区域为中心。因此，当对今年数学模型的数学分析时，发现基于间接效用的优先级选择具有将相互生长带到相邻节点的机制。这种机制允许协同效应增加可能成为周围环境中存在的集线器和节点之间优先选择的概率，并且可以解释局部浓缩链接的区域。此外，作为表明这一点的索引，发现在任何节点上，二次顺序的生长（与节点的二阶距离中存在的链路数）的缩放指数为1.5，相对于二次顺序的增长（距离距离距离距离距离距离的距离为链接的次数为lode的距离的数量为单位的距离的数量为单位的距离为）。还发现该值不取决于数学模型的参数。然后，基于此索引（相对于一阶增长，二阶增长的缩放指数）分析了几个实际的社交网络，并确认在几个社交网络（例如Facebook）中的缩放指数为1.5。

项目成果

ネットワークのトポロジーに基づき時間発展するネットワークの力学的解釈

基于网络拓扑的时间演化网络的动态解释

• 发表时间: 2021
• 期刊: 第22回SICEシステムインテグレーション部門講演会講演論文集
• 作者: 礒井 葉那;竹房 あつ子;中田 秀基;小口 正人;小川健一朗;一杉裕志;小川健一朗
• 通讯作者: 小川健一朗

重み付きネットワークにおける2次の隔たりに対する接続強度の分析手法

加权网络二次分离连接强度分析方法

• 发表时间: 2021
• 期刊: 流通経済大学流通情報学部紀要
• 作者: 佐野崇;一杉裕志;天野俊一
• 通讯作者: 天野俊一

非可換性のシステム論

非交换性系统论

• 发表时间: 2021
• 期刊: 流通経済大学流通情報学部紀要
• 作者: 礒井 葉那;竹房 あつ子;中田 秀基;小口 正人;小川健一朗
• 通讯作者: 小川健一朗

Suppressed drift and low-noise sensor module with a single-axis gold proof-mass MEMS accelerometer for micro muscle sound measurement

• DOI: 10.35848/1347-4065/ac5b25
• 发表时间: 2022-06-01
• 期刊: JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS
• 影响因子: 1.5
• 作者: Onishi, Akira;Shibata, Kohei;Ito, Hiroyuki
• 通讯作者: Ito, Hiroyuki

社会的ネットワークの中間領域におけるノード数推移性の分析手法

社交网络中间区域节点数传递性分析方法

• 发表时间: 2021
• 期刊: 流通経済大学流通情報学部紀要
• 作者: 礒井 葉那;竹房 あつ子;中田 秀基;小口 正人;天野俊一
• 通讯作者: 天野俊一