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J-GLOBAL ID：202202251445851639   整理番号：22A1087044

社会的影響ネットワークシミュレーション設計は集約エントロピーの挙動に影響する【JST・京大機械翻訳】

Social Influence Network Simulation Design Affects Behavior of Aggregated Entropy

著者 (3件)： Garee Michael J. (Department of Operational Sciences, Air Force Institute of Technology, Wright-Patterson Air Force Base, Greene County, OH, USA) ,  Wan Hong (Department of Industrial and Systems Engineering, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA) ,  Ventresca Mario (School of Industrial Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 9  号： 2  ページ： 594-604  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： エージェントはソーシャルネットワークにおいて互いに相互作用し,影響するので,いくつかの共通のトピックスに留まる意見は,時間とともに変化できる。これらの変化は,相互作用がどのように意見変化をもたらすかを制御するネットワークの機構を推論することを可能にする。意見データからそのようなメカニズムを与えると,データスパースシナリオにおける社会的影響の解析が可能になった。しかし,その明確な値にもかかわらず,この問題に焦点を当てた研究は限られている。このギャップに対処するために,エージェントベースのシミュレーションと実験設計を用いて意見データを作成した。情報生成過程として意見変化を見ることによって,エントロピーを用いて意見動力学を研究することができる。本研究では,凝集エントロピーと5つのシミュレーション設計因子の間の関係を調べた。3つのエントロピー測度を連続値意見で計算し,主効果モデルとクラスタ分析を用いて解析した。全体として,影響モデルと誤差分布の選択はエントロピー測度に最も重要であり,活性化様式はいくつかの対策に重要であり,人口サイズは重要でない。また,時系列クラスタ分析を用いて設計変動を検出することができる。これらの知見は,それらのメンバーから収集された意見データを用いて,実世界の社会的影響ネットワークに関する特性推定における研究を支援するかもしれない。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エントロピー ,  凝集 ,  誤差 ,  実験計画法 ,  *シミュレーション ,  相互作用 ,  測度 ,  データ ,  *ネットワーク ,  動力学 ,  意見 ,  クラスタ分析 ,  エージェント
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  *ネットワークシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 社会的影響 ,  ネットワークシミュレーション ,  設計 ,  集約 ,  エントロピー ,  挙動