社会的なブームの微分方程式モデル | CiNii Research
本研究では, ある商品やファッション, その他の嗜好が一瞬にして人々の間に広まり, その後短期間のうちに忘れ去られてしまうといった社会的なブームに着目し, この現象をモデル化して解析する.ある特定のブームに参加する顧客の状態を「ブーム前」, 「ブーム」, 「ブーム後」, 「定着」の4つに分割した上で, 状態を変化させる顧客の数が直前の状態にある顧客数に比例すると仮定して線形微分方程式モデルを作成し, ブーム前後の定着顧客数比やブームのピーク時刻など諸特性値を算出した.このモデルは, 我が国における「即席めん消費ブーム」, 「焼酎ブーム」や「サッカーブーム」時の実データを説明するのに有効であると結論付けられ, モデルによってブーム特性の地域差やブームによる定着顧客数の増加について定量的に説明することができた.本研究で提案したモデルは非常に簡便・単純であり, モデル拡張による適用範囲の拡大など
Twitter mood predicts the stock market
Behavioral economics tells us that emotions can profoundly affect individual behavior and decision-making. Does this also apply to societies at large, i.e., can societies experience mood states that affect their collective decision making? By extension is the public mood correlated or even predictive of economic indicators? Here we investigate whether measurements of collective mood states derived
[1003.5699] Predicting the Future with Social Media
In recent years, social media has become ubiquitous and important for social networking and content sharing. And yet, the content that is generated from these websites remains largely untapped. In this paper, we demonstrate how social media content can be used to predict real-world outcomes. In particular, we use the chatter from Twitter.com to forecast box-office revenues for movies. We show that
Measuring the Happiness of Large-Scale Written Expression: Songs, Blogs, and Presidents - Journal of Happiness Studies
The desire for well-being and the avoidance of suffering arguably underlies all behavior (Argyle 2001; Layard 2005; Gilbert 2006; Snyder and Lopez 2009). Indeed, across a wide range of cultures, people regularly rank happiness as what they want most in life (Argyle 2001; Layard 2005; Lyubomirsky 2007) and numerous countries have attempted to introduce indices of well-being, such as Bhutan’s Nation
Twitterで株式市場を予測：「86.7％の精度」 | WIRED VISION
前の記事 台所で生じる「ホワイトホール」：物理学者が検証 Twitterで株式市場を予測：「86.7％の精度」 2010年10月22日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Lisa Grossman Image: flickr/Perpetualtourist2000 ある1日に『Twitter』の世界(Twitterverse)がどのくらい平穏だったかを測定することで、3日後の『ダウ・ジョーンズ工業株価平均』の変化の方向性を86.7％の精度で予測できるという研究成果が発表された。 この発見は、(別の研究から派生した)ほとんど偶然によるもので、研究者たち自身が驚いている。インディアナ大学のJohan Bollen准教授(社会科学)らによる研究論文は、プレプリント・サーバー『arXiv.org』に掲載された。 これまでの研究によって
Analytics and Data Science (Kurt Thearling)
Thearling.com Information about analytics and data science Kurt Thearling / kurt@thearling.com Data Science, sometimes called data mining, is the automated extraction of hidden predictive information from large data sets. I have spent much of the last two decades building commercial analytic and data science systems, solving problems in fields ranging from financial services to biotechnology to a
Opinion mining and sentiment analysis (survey)
Bo Pang and Lillian Lee Foundations and Trends in Information Retrieval 2(1-2), pp. 1–135, 2008. Also available as a book or e-book. http://www.cs.cornell.edu/home/llee/opinion-mining-sentiment-analysis-survey.html The monograph itself: published version authors-formatted version: slight differences from the final print version: copy-editing and typesetting changes (print version has one known int
The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book Reviews
Listed: Dina Mayzlin (Yale University, School of Management) Judith A. Chevalier (Yale University, School of Management) The creation of online consumer communities to provide product reviews and advice has been touted as an important, albeit somewhat expensive component of Internet retail strategies. In this paper, we characterize reviewer behavior at two popular Internet sites and examine the ef
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Zipf -- Human Behaviour and the Principle of Least Effort: An Introduction to Human Ecology -- 1949
New product diffusion with influentials and imitators. - Google 検索
CiNii Research
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kernlab r package randomforest - Google Search
https://dl.acm.org/doi/10.1145/1035134.1035162
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An Informal Introduction to Quasi-Bayesian Theory for AI
Hydrogen-sensitive characteristics of a novel Pd/InP MOS Schottky diode hydrogen sensor
Adaptive Bayesian Latent Semantic Analysis
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1835659