研究プロジェクト

大規模複雑系ネットワークのコミュニティ解析 †

mixiにおける友人関係、Amazon.com での商品の購入関係、電子メールをやりとりする間柄、ブログにおいてトラックバックをしあう関係、Wikipeiaにおかける参照関係、論文の共著関係などなど、サイバースペースにおいては、さまざまな情報が複雑系ネットワークとしてモデルすることができます。その参照関係を解析して大掴みな情報を得ることがコミュニティ解析の目的です。Newmanらによって2004年に提案されたアルゴリズムを改良することによって、現在、世界最高速のコミュニティ解析システムを開発しました。

大規模複雑系ネットワークのリンク状況の可視化 †

mixi全体の友人関係を一望に見たいと思いませんか？自分の友人、友人の友人、友人の友人、…と手繰ることはできても、大規模なネットワーク全体を眺めることには以下のような困難が伴います。

解像度の問題

1000万人の社会ネットワークの場合、各個人を画面上の1ピクセルで表現しても1000万ピクセルを遥かに越える解像度が求められます。でも、それを表示するためのディスプレイには2000 x 2000 = 400万ピクセルくらいしかありません。

配置

大規模なネットワーク構造は点と線から構成されます。これを見易く表示するためには、点の配置が重要です。各点が一箇所に重なってしまったら、互いに隣接する点同士が遠く離れて配置されてはネットワーク構造を理解することが困難になるからです。

高速性

複雑系ネットワークの可視化には、既存のグラフの可視化アルゴリズムが大きく関連します。この分野は長年にわたって研究され、さまざまな優秀なアルゴリズムが提案されています。でも、それらは高々1,000個の点を対象としており、現実の複雑系ネットワークにはとても適用することはできません。

大規模スパムフィルタ †

1台のパソコンを用いて10万人に届く迷惑メールメッセージのフィルタリングができるかという研究課題です。

色盲者を支援するソフトウェア †

色盲者はときとして色の違いを認知できないことから、さまざまな不都合に遭遇します。それをソフトウェア科学の立場から解消することを目的としています。