歴史への複雑系アプローチ - Mizuno on Marketing
昨夜の JIMS「マーケティング・ダイナミクス」部会では，以下の二題のご発表をいただいた。 川畑泰子（九州大学）， 石井晃（鳥取大学）：ヒット現象の数理モデルによる江戸時代のヒットの考古学 光辻克馬（東京大学）：元治元年池田屋事件シミュレーション 最初の発表は，江戸時代の歌舞伎を分析対象にしている。当時の歌舞伎で、広告はもちろん、コ・プロモーションやプロダクト・プレースメントが行われていた，という話だけでも十分面白かったが、本題は川畑さんの収集した「ビッグデータ」の解析である。 歌舞伎に関する浮世絵、川柳、瓦版に関する膨大な数のデータを丹念に集めるという努力自体、学術的な貢献が非常に大きいと思われる。しかし川畑さんはそれにとどまらず、これらのデータをクチコミの代理変数として、石井晃先生のヒット現象の数理モデルを適用する。 このモデルでは公演回数と事件が入力で、「クチコミ」が出力になる。出力
JSAIからJIMSへ：富山から長崎へ - Mizuno on Marketing
富山で開かれた人工知能学会（JSAI）の全国大会に参加し、次いで長崎で開かれた日本マーケティング・サイエンス学会（JIMS）の研究大会に参加した。それぞれにおいて、Twitter 上のインフルエンサーについて進めてきた一連の共同研究の成果を発表した。 JSAI では主に「ネットワークが創発する知能」のセッションに参加した。対象とされたネットワークは Twitter が多く、情報工学、ゲーム理論、社会心理学、数理生物学など、さまざまなモデルの適用例が紹介された。そこには、ぼく自身が関わる研究も含まれる： Twitterネットワーク上のユーザコミュニティ抽出と話題分析 by 新保 直樹、織田 瑞夫、城 沙友梨、米山 照彦(以上構造計画研究所)、水野 誠(明治大学)iPhone あるいは Android に関する日本語のツイートを約半年にわたって収集し、被RT数が一定の期間を通して多いユーザをイ
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