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親密な人間関係をデータから客観的に識別できる新手法を開発 | 日本の研究.com


ウェアラブルセンサを用いた接触データの
蓄積が進んでいるそうで、このデータに
行動情報もプラスした形で蓄積されているそう。

こうして取得されたデータは、
社会ネットワークの形成メカニズムに関する
理論・データの解析に利用されています。

神戸大学が行なった研究は、
各個人が潜在的にもつ活動量をデータから推計し、
その集団にできるネットワークを分析するというもの。

その方法は、無作為に相手を選んだ場合に起こりうる
接触回数の分布を各ペアについて求めて、
現実に観察された接触回数と比較したそうです。

例えば、無作為に相手を選択する場合に
期待される範囲に収まっていれば、
そのペアは統計的には親密とは言えず、
起こりえないほど多ければ、
そのペアは統計的に親密であると判定。

この分析方法は、コミュニティだけでなく
銀行間の資金取引関係に適用した分析にも使えるようです。
具体的な分析結果などはリンク記事でご確認ください。


情報源: 【プレスリリース】親密な人間関係をデータから客観的に識別できる新手法を開発 | 日本の研究.com

 


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