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J-GLOBAL ID：202002266240539004   整理番号：20A2077014

Twitterへの参加のアイデア疫学モデリングのライフスパンと広がりの理解に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards understanding the lifespan and spread of ideas epidemiological modeling of participation on Twitter

著者 (4件)： Peri Sai Santosh Sasank (University of Texas at Arlington) ,  Chen Bodong (University of Minnesota) ,  Dougall Angela Liegey (University of Texas at Arlington) ,  Siemens George (University of Texas at Arlington)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： LAK ’20  ページ： 197-202  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アイデアがいかに発展し,進化するかは教育者にとって興味深い話題である。このプロセスを理解することにより,設計者と教育者は協調学習活動をサポートし,誘導できる。本論文では,Twitterのようなコミュニケーション社会-技術的空間における個人間の関与パターンを測定するために,Ideaフレームワークのライフスパンの応用を提示した。社会参加との参加を相関させ,アイデア表現,広がり,進化のプロセスを可能にした。社会参加は,1個体から他者へのアイデアの伝達につながり,病気の評価と同じ方法で測定することができる。社会参加の時間的動態は,疫学的モデリングのレンズを通してモデル化できる。この枠組みの妥当性を試験するために,著者らは3つの学術会議と1つの長期チャット空間における個人のピンセット後パターンを用いて,ツイッタへの社会的参加を調査した。SIRモデルと非線形最小二乗最適化技術に対するEuler解により速度パラメータを推定した基本的なSIR疫学的モデルを使用した。SIRモデルの異なるカテゴリーへのそれらの遷移挙動に基づいて,これらの空間における個人間の社会的参加における相違を論じた。また,これらの異なるツイッタ空間の全寿命が個人間の関与にどのように影響するかについて推論を行った。Idea枠組みのライフスパンを精錬する,本研究と計画された将来の研究の意味を考察することによって結論を下した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  レンズ ,  学習 ,  コミュニケーション ,  最適化手法 ,  スパン ,  ルブリケータ ,  教育者 ,  *疫学
準シソーラス用語： 協調学習 ,  ピンセット ,  チャットシステム ,  *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コネクショニズム ,  参加パターン ,  疫学 ,  アイデア ,  知識創造 ,  ネットワーク化学習

分類 (3件)： CAI  (JE09000G) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： Twitter ,  参加 ,  アイデア ,  疫学 ,  モデリング ,  スパン ,  広がり ,  理解