These simulations show how to flatten the coronavirus growth curve
The Washington Post is providing this story for free so that all readers have access to this important information about the coronavirus. For more free stories, sign up for our daily Coronavirus Updates newsletter. After the first case of covid-19, the disease caused by the new strain of coronavirus, was announced in the United States, reports of further infections trickled in slowly. Two months l
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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