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複雑系ネットワークの研究とは

近年，複雑系ネットワーク(Complex Networks)の研究は，物理学を初めとして，化学，生物学，経済学，情報学など幅広い分野で注目されている．これは，ネットワークというモデルが，ノード(点)とエッジ(線)という要素だけで，それらの定義次第で，事象に内在する様々な面を表現できるためである．例えば，物理的な関係性に着目し，道路を交差点をノード道をエッジとした場合には地図を描くことにつかえ，その一方で，車の流量や移動（交差点での分岐割合）など認知的関係性に着目し，右左折の多い交差点をノード，そのノード間の流量が多い経路をエッジとした場合には，渋滞予測への応用が期待できる．

このように，事象を要素と関係性から系として捉えることで，その系がもつ特性を解明しようとする試みが「複雑系ネットワーク」もしくは「ネットワークの科学」と呼ばれる分野の研究だと考えている．

このようにネットワークを用いて系全体を捉えようとすることで，バラバシ(Barabási)らが定義したスケールフリー(Scale-Free)のように，大手航空会社の航空ネットワークがハブ(hub)とスポーク構造をもつに至った説明を可能とすると同時に，格安航空会社による小型中型航空機を用いた地方路線を主体とした航空ネットワークの実現性も説明できる．前者は，航空会社側の視点にたった効率の最大化を前提とし顧客の利便性を最大とするために大型機を選択することになり，後者は，顧客の視点に立った効率の最大化を前提とし航空会社側の効率の最大化のために小型機の選択することになる．また，航空ネットワークの構造は，国家，社会や経済の有り様にも影響を与え，ひいては自身の構造にも何かしらの影響を与える．という説明もネットワークという視点を意識することで初めて可能となるといえる．このような「ネットワーク」という視点は，それぞれの分野にて遍在していた考え方ではあるが，「複雑系ネットワーク」とは，様々な場所に遍在していた視点を軸にまとめたものということもできる．

この複雑系ネットワークの研究を大きく分類するならば，以下の3種類に分けられる．

  • ネットワーク分析
  • ネットワーク生成モデル
  • ネットワーク上の現象の分析

以下，この分類に従って，現在行なわれている研究をいくつか取り上げることで，研究を概観する．

関連研究の概要

ネットワーク分析

ネットワーク分析

ネットワーク分析は，その対象を何にするか，そして，何を導き出すのかが主な研究要素となる．以下，分析対象を中心として研究を分類する．

  • Web構造
  • 生物的現象

こられの研究で課題とされることは，得られた知見が実際にどのように応用できるのかが重要と考える．

ネットワーク生成モデル

ネットワーク生成モデルは，いわゆるスケールフリーネットワークやスモールワールドグラフが有名であるが，もっとも基礎となるのは正則ネットワークとランダムグラフといえる．まず，特定の構造的特徴をもつネットワークを生成することを目的としたモデルから列挙する．

  • Scale-Freeネットワーク

    • 広義では，次数分布がベキであるネットワークは Scale-Free ネットワークと呼ばれるが，最近では，現実に存在するネットワークのほとんどがベキ分布となることが知られているため，ベキ分布のみでは特別な意味を持たなくなりつつある．

    scale-free ネットワークを生成することを目的としたモデルは多数提案されており，下記にそのなかでも代表的なものを列挙する．

    c.f wikipedia: Scale-free Network
  • Small-World network

  • Random Graph
    • Bernoulli random graph distribution
      • ネットワークのエッジが互いに独立であると仮定された上でのモデル
    • dyad-indepandence with their p1 model
    • Markov random graphs
      • p1 model 改良？
    • Exoinential random graph models: p* models
      • 空間確率の研究を基として構築されたもでる．
  • 正則ネットワーク()

ネットワーク上の現象の分析

  • コンピュータウィルスの拡散
  • DDos対策
  • Bozz Communication(口コミ)
  • ネットワーク外部性
  • 地域通貨と経済？
  • SIR model:

    • 伝染病の拡散現象などを対象としたモデル．主に，個体は格子空間上に配置され，そこをランダムに動作する．病原体に感染した個体と未感染の個体とが接触することで病原体の拡散を観察する．この手法を用いる対象としては，個体の移動パターンを限定することで，地域の感染経路を予想する場合と，逆に感染経路がわかっている状況において，病原体のキャリアを発見する場合とがある．

    SIR model の関連研究

マルチエージェント分野における複雑系ネットワークの研究

ネットワーク上のゲーム(Graph Game)

関連ある学会，研究会や国際会議など

Internatioanl Canference
- International Workshop and Conference on Network Science (NetSci)
- Sanbelt
- Autonomous Agent and Multi-agent System
International WorkShop
- International Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents
- International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS)

研究会

- ネットワークが創発する知能研究会 (日本ソフトウェア科学会)
- ネットワーク生態学研究会 (情報処理学会)
- システム工学部会研究会 (計測自動制御学会)
参考図書
  • 『新ネットワーク思考 世界のしくみを読み解く 』 アルバート・ラズロ・バラバシ (著), 青木 薫 (翻訳)
  • 『スモールワールド・ネットワーク 世界を知るための新科学的思考法 』ダンカン ワッツ (著), Duncan J. Watts (原著), 辻 竜平 (翻訳), 友知 政樹 (翻訳)
  • 『複雑な世界、単純な法則 ネットワーク科学の最前線』 マーク・ブキャナン (著), 阪本 芳久 (翻訳)
  • 『スモールワールド ネットワークの構造とダイナミクス』 ダンカン ワッツ (著), Duncan J. Watts (原著), 栗原 聡 (翻訳), 福田 健介 (翻訳), 佐藤 進也 (翻訳)
  • 『複雑ネットワークの科学』 増田 直紀 (著), 今野 紀雄 (著)
  • 『「複雑ネットワーク」とは何か複雑な関係を読み解く新しいアプローチ 』増田 直紀 (著), 今野 紀雄 (著)
  • 『SYNC』 スティーヴン・ストロガッツ
  • 『渋滞学』 西原 活裕 新潮社
  • 『ネットワーク分析 何が行為を決定するか』安田 雪
  • 『実践ネットワーク分析 関係を解く理論と技法』 安田 雪
  • 『競争の社会的構造構造的空隙の理論』Ronald S. Burt, 安田 雪
  • 『社会ネットワーク分析の基礎 社会的関係資本論にむけて』金光 淳
主な研究者？
参考サイト
- 「ソーシャル・ネットワーク分析」で“知識の流れ”を読み解く！ (CIO Magazine, IDG Japan)
Wikipedia
- Social Network
- Network Analysis
- Social Network Analysis
- 社会的ネットワーク
- スモール・ワールド現象
- 複雑ネットワーク

複雑系ネットワークに関係する研究発表論文

論文誌，LectureNotes
中心性に着目した合理エージェントのネットワーク形成
松尾 豊, 篠田 孝祐, 中島 秀之
人工知能学会論文誌(2006),pp.122--132
Keyword: エージェントの合理性，成長するネットワーク
The socio-network model with agent-based approach
Kosuke Shinoda, Yutaka Matsuo, Hideyuki Nakashima ,Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems 4:Post Proceedings of The AESCS International Workshop 2005,2007,(to be appeared) national defence academy
KW: complex networks, multi-agent simulation, social network analysis
国際会議，国内会議(査読あり)
Emergence of Global Network Property based on Multi-agent Voting Model
Kosuke Shinoda, Yutaka Matsuo, Hideyuki Nakashima ,The Sixth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2007),2007,pp.66--73 national defence academy
Recent studies have shown that various models could explain the emergence of complex networks, such as scale-free and small-world networks. This paper proposes another novel model to generate complex networks using a multi-agent approach. Each node is considered as an agent, and based on voting by all agents, an edge is added newly. We use four different kinds of centrality measures as utilities of each agent. Depending on a utility to use, the resultant network differs significantly; typically closeness centrality generates a scale-free network, degree centrality generates a random graph, betweenness centrality rusults in a broad graph, and eigenvector centrality brings a complete subgraph. The paper illustrates the connection between local behavior of an agent and the global property as an entire network, which contributes various aspect of multi-agent applications.
KW: complex networks, multi-agent simulation, network centralities, voting model
The Structure of Networks are constructed by intention of node: growning network model with multi-agent approach
Kosuke Shinoda, Yutaka Matsuo, Hideyuki Nakashima
Workshop of Emergent Intelligence on Networked Agents (2006), pp.128--142
The socio-network model with agent-based approach
Kosuke Shinoda, Yutaka Matsuo, Hideyuki Nakashima
The Fourth International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (2005), USB
その他
合理的エージェントが創発するネットワーク
篠田 孝祐, 松尾 豊
WebマイニングとセマンティックWebワークショップ (2005), pp.89--95
中心性に着目した合理エージェントのネットワーク形成
松尾豊, 篠田孝祐, 中島秀之
合同エージェントワークショップ＆シンポジウム JAWS2004 (2004), pp.14-19
編集履歴
  • 中途半端でリリース 2007.4.29
  • 作成開始 2007.4.28