A study of social forgetting using text data with time stamps

使用带有时间戳的文本数据研究社会遗忘

• 批准号: 21K04529
• 负责人: 渡邊 隼史
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Seijo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04529/
• 关键词: 言語統計; 統計物理; 新語; 時系列解析; 成長モデル; ロジスティック方程式; ゆらぎのスケーリング; 超慢拡散; 複雑系; ソーシャルメディアデータ; テキストデータ; ビッグデータ; 拡散現象; 社会的記憶・忘却; ソーシャルメディア分析; 歴史新聞OCR; 計算社会科学; 統計物理学

今年度の主要な成果は「新語の時間発展を記述する数理モデル」の論文化を行ったことである。論文は，現在査読中であり https://arxiv.org/abs/2211.16733 に公開済みである。具体的には，多様なパターンがあるソーシャルメディアにおける新語の書き込み頻度の時間発展をロジスティック方程式に１変数加えたシンプルな数理モデルで体系的に記述でることを示したことが主要な成果である。また，この結果は，日本語のブログデータ（主要な研究データ）だけでなく，英語，フランス語，スペイン語，日本語のGoogleの検索頻度の時系列にも適応可能であることも示した。さらに，モデルのパラメータ解析により，最も典型的な成長パタンは，初期に指数関数で成長し，その後，時間の２乗にべき乗に漸近するような成長曲線（線形プロットでは「ノ」の字型，対数プロットでは「r」の字型による成長曲線）であることを明らかにした。これは様々な分野の典型的な成長曲線であるロジスティック曲線（S字曲線）とは異なる曲線である。加えて，モデルパラメータ（成長曲線の形状）とピークアウトの速度に関係性があることも明らかにした。この成果は，物理学的には複雑システムにおける普及や成長現象の観測研究，言語学には新語の普及の研究，また，応用的には，マーケティング等の「流行の解析や予測」のための基礎的な知見に位置づけられると考えられる。この言語データ研究に加えて，複数の大規模データを組みあわせる研究として，Webの賃貸物件の空室と現地調査との関係に関する研究についても論文化し現在査読中である。

今年的主要成果是出版了“描述新词时间演变的数学模型”。该论文目前正在接受同行评审，并已发表于 https://arxiv.org/abs/2211.16733。具体来说，这项研究的主要结果是表明，社交媒体中存在各种模式的新词发布频率的时间演变可以使用一种简单的数学模型来系统地描述，该模型将一个变量添加到逻辑方程中。结果还表明，该方法不仅可以应用于日语博客数据（主要研究数据），还可以应用于英语、法语、西班牙语和日语的 Google 搜索频率时间序列。此外，通过模型参数分析，我们发现最典型的增长模式是最初呈指数增长，然后渐近于时间平方的增长曲线，对数图显示出“r”形增长曲线。这是一条与逻辑曲线（S曲线）不同的曲线，逻辑曲线是各个领域的典型增长曲线。此外，还揭示了模型参数（增长曲线的形状）与峰值速度之间存在关系。在物理学中，这一结果可以用于复杂系统中扩散和增长现象的观察研究，在语言学中用于新词传播的研究，以及在营销等“趋势分析和预测”的应用应用中被认为是这样。才算基础知识。除了这个语言数据研究之外，我们还发表了一篇关于在线租赁房产空置与实地调查之间关系的研究论文，目前正在接受同行评审，作为结合多个大规模数据的研究。

项目成果

オンライン言語現象における最も典型的な普及曲線はどのような形状か？―社会における普及現象の多様性の解析とそのモデル化ー

网络语言现象最典型的扩散曲线是什么形状？

• 发表时间: 2022
• 作者: 渡邊隼史

Relations between anomalous diffusion and fluctuation scaling: the case of ultraslow diffusion and time-scale-independent fluctuation scaling in language

• DOI: 10.1140/epjb/s10051-021-00236-2
• 发表时间: 2021-11-01
• 期刊: EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL B
• 影响因子: 1.6
• 作者: Watanabe，Hayafumi

複雑系科学の視点でみる時間付きテキストデータにみられる数理十分安定した言葉の安定性の数理解析を例に

从复杂系统科学的角度对定时文本数据中数学稳定词的稳定性进行数学分析的示例

• 发表时间: 2021
• 作者: Takeshi Sugimura;Hironori Yabuki and Hajime Yamaguchi;渡邊隼史
• 通讯作者: 渡邊隼史