バッハの曲を数学的に分析 “情報量が多く効果的に伝達している”と判明 米研究者らが検証
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 ペンシルベニア大学などに所属する研究者らが発表した論文「Information content of note transitions in the music of J. S. Bach」は、音楽作品を情報ネットワークへと変換し、作品が内包する情報量と伝達効率を調査した研究報告である。この研究では、バッハの楽曲を情報ネットワークとしてモデル化し、楽曲が持つ情報量とその情報をいかに効率よく伝達するかを定量的に評価する。 手法の第一歩として、楽曲の各音符をネットワーク上のノードとして捉え、音符間の遷移をエッジで結び付けている。このエッジは指向
新型コロナの広がり方：再生産数と「密」という大きな発見
COVID-19の感染力と感染の仕方について。 専門家会議の記者会見を聞いたり、メディアの解説を読んだことがある人は、すでに何度も目にしていると思うけれど、ウイルスなり細菌なり病原体の感染力は、再生産数Rで表される。 おさらいも兼ねて、まずはそこから。 「基本は簡単です。感染力の指標、再生産数Rは、リプロダクションナンバーなので、Rです。意味は、一人の患者が治癒するまでの間、平均何人の患者に感染させるか、ということです。で、よく言われるR0（専門家はアールノートと読むが、アールゼロでも通じる）、基本再生産数というのは、流行当初、誰も免疫を持っていないところに一人の患者が入った時の再生産数です。で、流行が進んで、免疫を持っている人が増えたり、ワクチンを打つなどの対策がなされたりした後の再生産数が、RtとかReとか言われるもので、記号はテキストによって違います。日本語では、実効再生産数です」
運命の分かれ道、面接にたちはだかる「鶏の王」
こんにちは、シバタアキラです。白ヤギの経営に、カメリオのアップデートに何かと忙しい日々ですが、引き続きこちらのブログでもお話させていただきたいと思っています。 就職活動開始ということで、忙しい大学生の方もいっぱいいらっしゃることかと思われます。私は研究バカでしたので、いわゆる就活ということをあまりやって来ませんでしたが、これまで何度か就職面接を受けたことがあります。そのすべてを覚えているわけではないですが、中には強く思い出に残っているものもあります。成功しても、失敗しても、就職・転職活動は運命の分かれ道ですから。 本来であれば人の運命を決めることは神のみのなせることであると、不真面目に通っていたカトリックの学校で習ったような気がします。現在では仕事柄沢山の方と面談・面接することがあり、短い時間の中で正しい判断をすることはとても難しいことだと痛感しています。また、多くの方にとってこの短い面談
Twitterにはびこるボットアカウントネットワークの中心にいるものとは？
Twitter上にはボットにより自動でツイートをポンポンつぶやく、人間のふりをしたTwitterボットアカウントが存在します。人間の手で運用されているわけではなく、ツイート内容もリツイートや他人のツイートのコピーばかり、というTwitterボットアカウントのつながりを可視化したグラフが公開されています。 This is what a graph of 8,000 fake Twitter accounts looks like ← Terence Eden's Blog https://shkspr.mobi/blog/2015/03/this-is-what-a-graph-of-8000-fake-twitter-accounts-looks-like/ イギリスの携帯電話会社「O2」にて上級プロダクトマネージャーを務めるテレンス・エデンさんは、見ず知らずのTwitterアカウントから
オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
本書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお本書はEbook版のみの販売となります。 2012/7/20 誤植等を修正してファイルをアップデートしました。2012-7-20版をダウンロード可能です。 2013/5/20 誤植を修正してファイルをアップデートしました。2013-5-20版をダウンロード可能です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場
アニメにおける共演関係を用いた声優のブレイク推定 - 糞糞糞ネット弁慶
概要 声優の共演関係から声優がいつブレイクしたかを年月の単位で推定した． 結果はここに． データ しょぼいカレンダーをクロールし， アニメタイトル 放映開始年月 出演声優一覧 を取得した． https://github.com/ybenjo/crawl_syobocal/blob/master/src/crawl.rb どうやったか 時間区切りごとに共演関係の重み付き無向グラフを構築する 本来なら声優 <-> アニメの二部グラフでやるべきだけど面倒なのである声優ペアが同じアニメに出演していたらそのあいだにエッジを張る そのグラフごとにPageRankを計算する このPageRankは共演関係上の声優の「重要度」と考える 声優ごとにPageRankの時系列データが得られるので外れ値検出を行う 出演作品数の時系列データを用いるより，他の共演者の情報を使う事ができる筈． PageRank おなじ
『設計の設計』を読む #1 - 設計プロセスの継続について - Kentaro Kuribayashi's blog
柄沢祐輔、田中浩也、藤村龍至、ドミニク・チェン、松川昌平各氏による『設計の設計』について、読みながら感想を書いていくかもしれないし、これでよすかもしれない、ともあれ、その第1回目。 メタボリズムの代表作とされる中銀カプセルタワービルは、「それぞれの部屋の独立性が著しく高く、部屋（カプセル）ごとに交換することも、技術的には可能な設計になってい」たが「実際には、2010年に至るまで一度も交換されたことはな」かった。なぜか。 建築は、たとえばアジャイル開発のようなものとも違って、流動的な集合知をやはりどこかで切断する、つまり無限のバージョン・アップを止めてしまう行為です。それは、メタボリズムの理論でつくられた建築が、実際には更新されなかったという問題ともパラレルです。 『設計の設計』p.14 柄沢祐輔氏の発言より また、「メタボリズムもカプセルをつくる工場の生産ラインまで確保しておかなくてはいけ
wikipediaは6回リンクを辿ればどのページでもいけるらしいｗｗｗ - ゴールデンタイムズ
1 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/08/24(水) 19:56:59.47 ID:fGOf/vHu0 絶対うそだろｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ 3 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/08/24(水) 19:57:51.43 ID:vy4gXOHv0 味噌汁→射○に繋げてみてくれよ 7 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/08/24(水) 20:00:34.42 ID:QSKId5nt0 味噌汁→女房言葉→おかず→オ○ニー→射○ 802 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/08/24(水) 22:58:00.04 ID:cwUGT5eH0 >>7 すっげえええええええ 11 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/08/24(水) 20:04
ムバラク前大統領辞任に関する Twitter 投稿のリツイートを可視化 | スラド IT
エジプトのムバラク前大統領の辞任発表に関する Twitter への投稿がリツイートされていく様子を動的データ分析で可視化した人がいるそうだ (YouTube 動画、Gephi の記事、本家 /. 記事より) 。 この分析を行った動的ネットワーク分析家の André Panisson 氏は前大統領の辞任発表時、ちょうど自分のサーバのテストを行っていたという。動的データ分析ツールであるGephi の Graph Streaming プラグインを Twitter のストリーミング API に接続し、テスト用のアクティブなタグとしてエジプトのデモで使われていたハッシュタグ「#jan25」を分析していたところ、辞任発表が行われこのタグが爆発的に活発になったという。 この分析で Twitter ユーザはノード、リツイートはエッジとして表されているとのこと。また、ここで分析されたのはリツイートされた投稿
What is Twitter, a Social Network or a News Media? - WWW'10
ANLAB Traces What is Twitter, a Social Network or a News Media? (WWW2010) Mining communities in networks: a solution for consistency and its evaluation (IMC2009) Consistent Community Identification in Very Large Networks (MICNET2009) Evaluation of VoIP Quality over WiBro (PAM2008) I Tube, You Tube, Everybody Tubes (IMC2007) Analysis of Topological Characteristics of Huge Online Social Networking S
Twitterのフォローと同類選択性 - かふぇ・べいぶ別館
Twitterにほとんど書き込まない私が書くのもなんだが，Twitterのフォローの仕方には次の二種類があるように思う． 比較的似た相手を見つけてフォローする（例，友人，同業者，同じ趣味の人など） 自分と異なる優れたorこまめに情報を提供してくれる相手を見つけてフォローする（有名人，ニュース関係，企業の公式アカウントなど） 今までいろいろなネットワーク構造を分析してきた経験から推測すると，1はいわゆる社会ネットワークであり，次数（フォロー数，被フォロー数）相関などを見ても正になる（つまり，比較的近い次数の人同士が結びつきやすい）のではないだろうか．これに対して，2はWWWであり，次数相関は負，つまり被フォロー数が多い人を多くの被フォロー数が少ない人がフォローするようになる． 言い換えると，1は情報共有のためのネットワークである．つまり，同類の人達の間の発言を見て，彼らとの情報共有をおこなえ
3日目：バグトラッキング分析、コミュニティ抽出 - 反言子
NAISTサマーブートキャンプ ソフトウェア工学講座「社会ネットワーク分析」の実習（2009年8月10-12日）に参加しました。 一日目午前：NAISTソフトウェア設計学講座をちょっと見学してきた 一日目午後：社会ネットワーク分析の基礎 二日目：ネットワークの特徴量、Pajekの使い方 三日目は実習でApacheのバグ修正システムの分析をして発表し、応用としてコミュニティ抽出の講義を受けました。 実習に使ったデータは手元にないので簡単に感想を書きます。 実習：バグトラッキングシステムの分析 オープンソースソフトウェアはたくさんのひとが開発に関わり、また商用ソフトのように緊急のバグ修正が必要になることも少ないので、たくさんのバグを長期にわたって管理する必要があります。だから、どんなバグがあるかを把握し、議論や修正の報告をするためのシステムが役立ちます。 今回の実習ではApacheのバグトラッ
2日目：ネットワークの特徴量、Pajekの使い方 - 反言子
NAISTサマーブートキャンプ ソフトウェア工学講座「社会ネットワーク分析」の実習（2009年8月10-12日）に参加しました。 一日目午前：NAISTソフトウェア設計学講座をちょっと見学してきた 一日目午後：社会ネットワーク分析の基礎 二日目はネットワークの特徴を表す指標のうち代表的なものを理解し、Pajek（ぱやっく）という分析ツールの使い方に慣れました。実習では指標の説明を受けたのちPajekの練習をしたのですが、解説ページもいくつかあるのでここではPajekの使い方を省略します。 平均経路長はネットワークの大きさを表す 平均経路長は「すべてのノード間の最短パス長を平均した値」によって定義されます。ノードがたくさんある（ネットワークが大きい）ほど大きくなりますが、ノード同士のつながりかたにも左右されます。 上のネットワークですと、1-2間が2ステップ、1-3間が1ステップ……という感
NAISTサマーブートキャンプ1日目：社会ネットワーク分析の基礎 - 反言子
NAISTサマーブートキャンプ ソフトウェア工学講座「社会ネットワーク分析」の実習（2009年8月10-12日）に参加しました。 一日目午前：NAISTソフトウェア設計学講座をちょっと見学してきた 一日目午後。まず全体で説明を受けてソフトウェア工学講座で集まりました。いい先生がた、いい先輩がたです。言い方が不適当かもしれませんが、あまり理系理系していない感じでした。 社会ネットワーク分析は構造からアクターの性質や現象のプロセスを理解する 社会ネットワーク分析の基礎について講義を受けました。社会ネットワーク分析は、個人や集団などのアクターをノードと捉え、それらの関係（エッジ）を構造（グラフ）として分析することによってアクターの性質や現象のプロセスを理解する手法です。 先生が、このキャンプに参加したきっかけを尋ね、社会ネットワークが行動に大きく影響することを気づかせてくれました。曰く「そうやっ
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