情報処理技術は漢字文献からどのような情報を抽出できるか ; 人文情報学の基礎を築く

What information can be extracted from Kanbun texts with computational methods? ; A contribution to fundamental research in Digital Humanities

公開セミナー
『ネットワーク科学は道具箱』

(最終更新: 2011/11/13)

USTREAMで中継します

人文:USTREAM http://ustream.tv/channel/zinbun/

日時と場所

日時:
2011年11月19日(土), 13:30-18:00
場所:
京都大学人文科学研究所本館101セミナー室
アクセス:
「人文科学研究所本館」の位置

プログラム

第1部

講師:
藤原義久(兵庫県立大学シミュレーション学研究科)
テーマ:
ネットワーク解析の道具を理解しよう
キーワード:
複雑ネットワーク,ネットワーク解析,物理モデル
概要:
複雑ネットワーク(complex networks)やネットワーク解析(network analysis) の道具一式が比較的簡単に誰でも使えるようになってきている.一方,それらの中でも基本的な道具を理解することがおざなりになることもしばしばである. そこでこのチュートリアルでは,情報系や社会科学とは異なる角度で,大規模データの現象論と複雑系モデリングの立場から,グラフ構造・探索の基本から 始めて,次数・相関・推移性などの統計的な性質や,媒介性やコミュニティ等の構造までについて,できるだけ分かりやすく説明する.

第2部

講師:
湯田聴夫(株式会社CREV)
テーマ:
大規模社会ネットワーク分析の事例と展望
キーワード:
社会ネットワーク分析,SNS,モデルシミュレーション,コミュニティ抽出法,オンライン実データ解析
概要:
1998年から幕を開けた複雑ネットワーク科学の13年間の主たる成果は、巨大なネットワークを解析可能にしたことだ。人や組織に注目した数理社会学には「社会ネットワーク解析」の数十年の歴史があるが、わずか6年前まで最大ノード数は千以下であった。計算が困難な例として、相互の関係が密につながっている集団の抽出がある。物理学者はコミュニティ抽出(community extraction)と呼び、著しい進展があった。その過程を日本最大規模のSNS(Social Networking Services) の友人ネットワークの事例研究などで紹介しつつ、人文科学研究への応用の可能性を探る。
問い合わせ先: 山崎直樹(関西大)ymzknk [at] kansai-u.ac.jp