武藤?
マルチエージェント×ソーシャルネットワークシミュレーション
大まかな流れ
- 世の中に存在する人と人が結び付いた社会ネットワークの中で起こっている現象を微分方程式でモデル化
- 実際に現象が起こっていることが分かるデータセットを収集する。
- もしくは、自分でデータを集めて「このような傾向がある」ことを分析する
- 微分方程式をエージェント間の相互作用を表現した行列で表す。
- 作ったモデルを基にマルチエージェントシミュレーションを実行し、データセット(or分析結果)通りのことが起こっているのか検証
- 生じている現象を解決できるor全エージェントが目的の動きとなるようなフィードバック行列を考え、微分方程式の行列に加えて変更
- 再シミュレーションを行い、現象が少しでも改善できていることを示す。
社会モデルの案
- Twitterネットワーク
- 災害や感染症流行などの話題に対するユーザのツイートの動きを分析する研究が多いため
現状の課題
実データの取集
- ぴったり当てはまるデータセットがあれば良いが、ない場合はそのデータセットに依存して社会現象をモデリングすることになる
- データセットが全くない場合、自分データを集め(Twitter APIなど)データにどんな傾向があるのかを分析する必要
モデル化
- どんな微分方程式モデルを採用するか？(or自分でどう作るか？)
シミュレーション
- 作ったモデルを適切に動かせるマルチエージェントシミュレーションのライブラリの選定が必要
シミュレーション結果と実データの妥当性
- 実データ通りの傾向がシミュレーションで見出せない場合のバックアップ策が必要
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
