Entropy-based Hierarchical Visualization to Support Cross-Scale Explanation of Structural Change

基于熵的分层可视化支持结构变化的跨尺度解释

基本信息

批准号：
20K20482
负责人：
大澤幸生
金额：
$ 15.89万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

市場、都市、自然といった対象システムにおける注目すべき構造的変化を抽出し、その変化の要因や影響を説明するための汎用的なデータ分析および可視化の基礎技術を構築することを目指している。具体的には、金融、リテールマーケティング、コロナ感染拡大抑制など用領域を深化させ広げつつ、データ利活用にかかわる知識を発展的に普及させるような社会的活動も含めて研究を展開している。金融分野においては、グラフベースエントロピー（GBE）と大局的な領域間相互作用を組み合わせた変化説明を、株価の上下動のタイミングに応じて適用する方法を導入し、金融投資家が実際に応用できるツールとした。金融における実用ツール化については、事業者側の目的に併せて手法を展開する段階に至った。マーケティングにおいては、新規商品の人気度が広まる過程や、政策への賛成または反対の集団が確定してゆく過程において、多階層の構造を持つエントロピーの変化の分析を利用すると社会スケールでの急速な変化が早期に検出可能であることについて発表を行ったが、特に、C to Cのオンライン物販サイトにおいて感性的表現が購買者に与える影響の分析に適用し、階層的エントロピーの効果を検証した。さらに、文脈横断的な多階層ネットワークを構築し感染拡大のダイナミクスをシミュレーションする技術について、文脈横断を統合する手法へと展開し、コロナ感染のシミュレーション技術として定着させ、内閣官房などから成果が国民に向けて公開されている。さらに、多階層の「ユーザが見たい構造図」を描き、これにマッチした階層エントロピーの値をスケール横断的に組み合わせて用いる手法の開発を進め、社会連携講座「データ連成イノベーションリテラシー」の推進、データ社会推進協議会でのWG設立などアウトリーチ活動も進んだ。

我们的目标是提取市场、城市、自然等目标系统中值得注意的结构变化，并构建通用数据分析和可视化基础技术来解释这些变化的原因和影响。具体来说，我们正在深化和扩大研究范围到金融、零售营销和预防冠状病毒感染传播等领域，同时还开展包括社会活动在内的研究，以进一步传播与数据利用相关的知识。在金融领域，我们引入了一种根据股价波动的时间应用结合基于图的熵（GBE）和全局域间交互的变化解释的方法，以便金融投资者可以实际应用它。一个工具。关于金融的实用工具，我们已经达到了开发适合企业经营者目标的方法的阶段。在营销中，对熵变化的分析，具有多层结构，可以用来快速提高新产品在社会规模上的受欢迎程度，或者当一群人支持或反对一项政策时我们提出的能力。为了及早发现变化，特别将其应用于C2C在线产品销售网站中情绪表达对购买者的影响分析，并验证了层次熵的效果。此外，我们将开发构建跨上下文多层网络的技术，并将感染传播的动态模拟为一种集成跨上下文的方法，并将其建立为新冠感染的模拟技术，其结果将由内阁秘书处和其他人与公众共享。此外，我们将开发一种绘制多层“用户希望看到的结构图”并跨尺度组合使用匹配层次熵值的方法，并推广社会协作课程“数据耦合创新素养活动”。比如数据社会推进会工作组的设立也取得了进展。