![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2023-08-24T04:57:59+00:00","","") #author("2023-08-24T04:58:10+00:00","","") [[修論研究(武藤)]] #contents * %%(0)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%% [#c941ba95] * %%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%% [#c941ba95] ** 大まかな流れ [#e3955ad9] -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 [#b0bbaba9] -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 [#o8f36f8d] *** 実データの取集 [#k2525281] -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 [#fd0d9b4e] -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 [#maf11698] -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 [#h60b6976] -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
