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社会ネットワークにおける 局所構造の創発と分析

社会ネットワークにおける 局所構造の創発と分析. 東京工業大学 高橋徹，山田隆志，寺野隆雄. 概要. 背景 モデルの説明 実験結果 結論 今後の課題. 背景. 歴史的にコミュニケーションの 形態で 3 つの時代が考えられる 村の時代 マスメディアの時代 ウェブの時代. 背景：村の時代. 村の時代は遠方とのコミュニケーションが困難 コミュニケーションはコミュニティ内がほとんど コミュニティは独自の文化を形成. 背景：マスメディアの時代. マスメディアの登場 マスメディアを通して遠方の情報を取得 文化は一様化. 背景. つまり. 背景.

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社会ネットワークにおける 局所構造の創発と分析

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Presentation Transcript

  1. 社会ネットワークにおける局所構造の創発と分析社会ネットワークにおける局所構造の創発と分析 東京工業大学 高橋徹，山田隆志，寺野隆雄

  2. 概要 • 背景 • モデルの説明 • 実験結果 • 結論 • 今後の課題

  3. 背景

  4. 歴史的にコミュニケーションの形態で3つの時代が考えられる歴史的にコミュニケーションの形態で3つの時代が考えられる • 村の時代 • マスメディアの時代 • ウェブの時代

  5. 背景：村の時代 • 村の時代は遠方とのコミュニケーションが困難 • コミュニケーションはコミュニティ内がほとんど • コミュニティは独自の文化を形成

  6. 背景：マスメディアの時代 • マスメディアの登場 • マスメディアを通して遠方の情報を取得 • 文化は一様化

  7. 背景 つまり

  8. 背景 マスメディアの登場によるコミュニケーションの形態の変化は文化の形成のされ方を変えた

  9. 背景：ウェブの時代 • 近年，情報技術の発展でコミュニケーションの形態が変化 • 距離に関係ないコミュニケーションが可能 • blogを使って自己発信が容易に可能

  10. 背景 文化の形成も変化？ 多様化？

  11. 背景：目的 • ABSでウェブの時代の文化の形成がどう変わるのかを実験 • これまでの時代を含めた3つの時代をモデリング • 村の時代 • マスメディアの時代 • ウェブの時代

  12. モデルの説明

  13. ２ ３ ２ ２ ２ 1 １ １ ４ ２ ３ ３ ４ ４ ４ モデルの説明：エージェント • パラメタ • 文化 • Axelrodの文化の流布モデルのタグモデル • 文化の要素を統合的に数字で表現 • 2つの文化の近さはタグの一致率で表現 • 今回は新しい価値観が生まれない文化が対象 0.60 0.20 0.60

  14. モデルの説明：エージェント • パラメタ • 知人リスト • エージェントの知人のリスト • 所属地域 • エージェントの所属している地域

  15. モデルの説明：相互作用ルール • 選択 • 相互作用の相手を文化の一致度をキーとした優先的選択を行う • 自分と価値観の合う相手を優先 ただし，村の時代，マスメディアの時代では他地域のエージェントとの文化の一致度を半分にして選択．

  16. １ ３ ３ １ ２ １ ３ ２ １ ２ １ ４ ３ １ ２ ２ ４ ４ ４ ４ モデルの説明：相互作用ルール • 選択 0.60 ⇒0.30 ３０％ １０％ ６０％ 0.20 ⇒0.10 0.60

  17. ３ ２ ３ ２ 1 ２ ２ 1 ４ ４ ４ １ ２ ３ ２ ３ ４ ４ ４ ４ モデルの説明：相互作用ルール • 会話 • 選択されたエージェントと相互作用 • 相互作用では確率qで相手に文化を近似 近似

  18. モデルの説明：相互作用ルール • 紹介 • 選択されたエージェントがさらにエージェントを選択し，そこで選択されたエージェントと会話 • 紹介されたエージェントを知人リストに加える 選択 選択 会話

  19. モデルの説明：相互作用ルール • 偶発的出会い • 知人リストに関係なく全体からランダムにエージェントを選んで会話 • そのエージェントを知人リストに加える

  20. モデルの説明：相互作用ルール • マスメディアエージェント • マスメディアを表すエージェント • マスメディアエージェント自身が行動を行うことはない • 1000ステップごとに文化を全体で最も採用されているものに変更 • すべてのエージェントの知人リストに加わる

  21. モデルの説明：進行 • 忘却 • 500ステップごとに50%の確率で知人リストを半減 • 古いものから順に削除

  22. モデルの説明：進行 行動するエージェントの選択 行動を選択 p1：会話 p2 :紹介 p3 :偶発的出会い (確率で選択) 前回の忘却から500ステップで忘却

  23. 実験結果

  24. 実験結果：初期設定 • q:0.1 • p1 :0.75 • p2 :0.24 • p3 :0.01 • 地域数:4 • 各地域のエージェント数:15 • 文化の種類:10 • 文化の長さ:8 • ノード：エージェント • ノードの形状：所属地域 • 矢印：知人 • 矢印の太さ，濃さ：文化の近さ 村の時代，ウェブの時代

  25. 実験結果：初期設定 • q:0.1 • p1 :0.75 • p2 :0.24 • p3 :0.01 • 地域数:4 • 各地域のエージェント数:15 • 文化の種類:10 • 文化の長さ:8 • ノード：エージェント • ノードの形状：所属地域 • 矢印：知人 • 矢印の太さ，濃さ：文化の近さ マスメディアの時代

  26. 実験結果：村の時代(シナリオ1) 15000ステップ後 • 基本的に同じ地域で固まっている • ほかの地域にまぎれているものもいる

  27. 実験結果：村の時代(シナリオ2) 14000ステップ後 • ほかの地域とのリンクが少なく村の文化が近くなっている • 一方，分離した村もある

  28. 実験結果：マスメディアの時代(シナリオ1) 15000ステップ後 • 同じ地域だけでなく他の地域とも文化が近い

  29. 実験結果：マスメディアの時代(シナリオ2) 15000ステップ後 • マスメディアとは独自の文化を形成するものも出てくる

  30. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ1) 12000ステップ後 • 初期の所属地域の影響は少なくなっている

  31. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ1) 15000ステップ後 • いろいろな文化と触れ合う機会が増えた分収束が遅くなっている

  32. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ1) 30000ステップ後 • 全体が近い文化になった • 一様化！

  33. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ2) 12000ステップ後

  34. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ2) 15000ステップ後

  35. 実験結果：ウェブの時代(シナリオ2) 30000ステップ後 • 二極化した！

  36. 結論

  37. 結論 • 村の時代では独自の文化を築いていたが，マスメディアの登場により，実際にコミュニケーションを取れなくても文化的に近くなるようになった． • しかし，まれにマスメディアとも孤立した小集団（オタク）が登場することもあった．

  38. 結論 • ウェブの時代では他の地域とのコミュニケーションコストが下がった．これによって以下のようなことがいえる． • 文化が多様化するようなことはなく一様化，もしくは二極化するだけであった． • 一様化，または二極化する様子は，1つの村の様子と類似している． • これはコミュニケーションコストの減少が全体を1つの村のようにしたといえる．

  39. 今後の課題 • 今回の文化は新しいものが発生したり，廃れたりしないという限定的なモデルであった． • また，文化的な良し悪しは考えていない • 今後はそのような文化も考えられるような要素も加える

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