- 山田健太（Kenta Yamada）助教（2011年10月当時）
ブログに現れるブームを解析
流行やうわさの伝播に対する研究は、古くから行われてきましたが、人間の行動履歴を観測することは難しく、解析対象者を限定した小規模な観測やモデルによる解析が中心的でした。しかし、インターネット技術の発達により、ウェブ上のブログや掲示板に毎日多くの書き込みがされるようになり、これらの大規模データから人間の行動履歴に対する高精度な観測が可能になってきました。
そこで私は、物理学の手法や視点でブログのデータに現れる人間行動の特性を解明しようと、研究を行っています。最近は、「ブームはどのように形成され、どのように減衰するのか」について、ブログのデータを解析してモデルを作り、応用するという研究をしています。また、twitterやfacebookに代表されるSNS(Social Networking Service)の大規模データの解析も行っています。
物理学から経済物理学へ
学部のときは応用物理学を専攻していましたが、大学3年生の時に、アジア通貨危機の記事を読み、物理学の手法を経済学に応用できないかと考えていたところ、「経済物理学」に出会い、修士と博士で専攻しました。現在でもSNSデータの解析と平行して金融市場の解析も行っており、今後はSNSデータと金融市場のデータを合わせた解析なども行いたいと考えています。
「経済物理学」という言葉は、聞き慣れないかもしれませんが、1990年代に統計物理学者を中心としてつくられた新しい学問です。金融や企業ネットワークなどに代表される経済現象に対して、物理学的手法を用いて、その特性を解明することをめざしています。創設当初は、売買記録や過去の価格変動が重要なために早くから電子化が進んだ為替や株式に対する研究が中心的でしたが、最近では、コンビニのPOSデータや携帯電話の通話履歴など様々なデータが解析されるようになり、社会科学とのコラボレーションも活発になってきたことから、「社会・経済物理学」と呼ばれることも増えました。
ブログデータから観測されるブームの特性とモデル化
現在は株式会社ホットリンクから提供を受けた、30万ブロガーが投稿した、約5000万記事の解析を中心に行っています。その結果、１日あたりの単語の書き込み数にはきれいな法則性をもつ単語があることがわかってきました。その中でも、非常に興味深いダイナミクスをもつ単語に「KY」があります。「KY」は空気よめない(Kuuki Yomenai)の略語で2007年に流行しました。
図１の左側は、現実のブログデータを用いて作成したもので、上段は「KY」の１日あたりの書き込み数、下段はブロガーの行動履歴を可視化しました。「KY」の書き込み数は、2007年初頭から指数関数的に増え、これは、「KY」という言葉が世間に広く広まって行った様子を表しています。2008年に入るとその人気にもかげりが見えはじめ書き込み数は減少します。しかし「KY」と言う言葉は現在でも耳にするように、減少後も一定の割合で使われているようです。
右側の図はブロガーの行動をモデル化したエージェントベースモデルによる再現結果です。実データから観測された書き込み数のダイナミクスや、ブロガーの投稿履歴の可視化により観測される特徴の再現に成功しました。
提案するモデルは、千差万別のブロガーを詳細にモデル化するのではなく、ブロガーの行動において本質的要素に着目したモデルです。これにより、モデルのパラメータ数を減らすことができ、モデルとシミュレーションや観測結果の因果関係を明確にすることができるメリットがあります。
図１ 流行語「KY」に対する解析結果。左は実データ、右はシミュレーションによる再現結果。（提供／山田健太助教）
研究の応用でよりよいSNSを
SNSは、東日本大震災直後には連絡手段として機能し、チュニジアのジャスミン革命や中東のアラブの春でも重要な役割を果たしたと言われるなど、社会的な重要性も高まっていますが、デマの拡散などの問題もあります。このような時代背景から今後SNSの基礎解析の重要性が増すことは間違いないでしょう。現在の研究を応用することによりよいSNS環境の提案など研究成果の実社会への還元も行いたいと考えています。
取材・構成：青山聖子／東京工業大学 青山はるか
協力：早稲田大学大学院政治学研究科J-School
