「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
Cytoscape and the Web
This document discusses integrating the Cytoscape desktop application for network analysis and visualization with the JavaScript library Cytoscape.js to enable web-based network visualization. Key points include: - Cytoscape.js allows network visualization in web browsers using JavaScript but requires coding to implement - Cytoscape 3.1 adds the ability to export networks and visual styles to the
Welcome to igraph's new home
igraph – The network analysis package igraph is a collection of network analysis tools with the emphasis on efficiency, portability and ease of use. igraph is open source and free. igraph can be programmed in R, Python, Mathematica and C/C++. igraph R package python-igraph IGraph/M igraph C library python-igraph 0.9.6, the fourth bugfix release of the 0.9 series, has arrived. The preferred way of
【R】【Python】igraphやNetworkXで手持ちのデータをネットワークに変換してみよう - 歩いたら休め
R Advent Calenderの18日目の記事です 「お手持ちのデータからネットワークを作成をしてみよう」というテーマです。 Rを使ったネットワークの解析（次数や媒介中心性、コミュニティ検出etc...）のやり方については様々な方が本やブログにまとめてらっしゃいます。ところが、いざ手持ちのデータをネットワーク解析しようとしても、ネットワークの形式に変換する方法が分からず、手が付けられていないという方も多いのではないでしょうか？ そういう人の手助けになるような記事を目指しました。 解析方法についてはこういうとこ見てください。 R+igraph問題「友好関係ネットワークから派閥を検出」 @kztakemoto さんによる解説記事 #R #igraph #sna - CodeIQ Blog ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録 ネットワークの基本的な知識はこの
pythonとnetworkxを使ったPageRank解析 - 研究ブログ
pythonにはnetowrkxという便利なグラフ解析ライブラリが存在します。 このライブラリはかなり良くできていて ・Rのigraph等のライブラリと比較してサブグラフの出力結果へのアクセス手法が用意 ・numpyやscipy等との連携がかなり進んでおり、大規模なグラフや高速演算を求められるグラフにおいても適している。 という特徴があります。 ここでは、同ライブラリを使ってPageRankによるグラフ解析を実施する手法を紹介します。 利用ライブラリ networkxを利用するにあたり必要なライブラリは以下の通りです。 networkx http://networkx.lanl.gov/ numpy http://numpy.scipy.org/ scipy http://www.scipy.org/ numpyとscipyはnetowrkxを利用するにあたり必須のライブラリではありません
R+igraph問題「友好関係ネットワークから派閥を検出」 @kztakemoto さんによる解説記事 #R #igraph #sna - CodeIQ Blog
CodeIQ中の人、millionsmileです。 大学でバイオインフォマティクスやネットワーク理論の研究をしている竹本さんから、Rを使ったソーシャルネットワーク分析問題の解説記事です！ ============================== はじめに 近年、ネットワーク分析はデータ分析の一種であり、さまざまな分野で注目されています。マーケティング施策やコンテンツ・商品推薦などの文脈で、ネットワーク分析を要求される機会はますます増えていくことだと思います。 一方で、「ネットワーク分析は取っ付きにくい」と感じる方も多いのではないでしょうか。そんなことはありません。最近では、ネットワーク分析を支援するソフトウェアやツールが充実してきています。特に、データ分析でよく用いられる"R"では、ネットワーク分析を支援するパッケージ"igraph"が利用可能です。 この問題では、R+igraphを利
ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。（他の設定はデフォルト） 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹本先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ
反インフルエンサー論？ - Mizuno on Marketing
著者はデザイナーであり，Google でソーシャルメディア関連の仕事に従事したあと，Facebook に移ったという。キャリアからするとバリバリの実務家だが，専門論文を含む引用文献の範囲がハンパではない。 ソーシャルメディアやクチコミに関する研究では，コンピュータサイエンスのみならず，マーケティングサイエンスの研究（たとえば Aral, Berger, Godes , Libai など）も紹介する。後半では行動経済学，心理学，神経科学に言及する。 本書がすでに一部で有名になっているのは，インフルエンサー・マーケティングを批判しているからだろう。著者はむしろ，無数の小さなグループに属している草の根の人々に働きかけるほうが有効だと繰り返し説く。 そういう議論になると Watts が何といってもチャンピオンなわけだが，本書の著者 Adams は実務家だけあって，Watts よりは柔軟性がある（一
ネットワーク構造の分析 - コミュニティの抽出 - yokkunsの日記
ある程度の規模のネットワークでは、内部にサブネットワーク（コミュニティ）が形成されることがある 例えば、大学のネットワーク図を描くと、何となく学部だったりサークルのグループが見えてくる このよなコミュニティの抽出方法として、辺の媒介中心性を用いた方法があるので、その方法とRでの実行を紹介する データの入力と描画 g <- graph(c( 1,2, 1,3, 1,4, 1,5, 1,9, 2,3, 2,4, 3,4, 5,6, 5,7, 5,9, 6,7, 6,8, 7,8) - 1, n = 9, directed = FALSE) plot(g,layout=layout.lgl) 何となく、以下のようなコミュニティがありそう 辺の媒介中心性 [R][ネットワーク分析] ネットワークにおいてどれくらい中心的かの指標 - yokkunsの日記の媒介中心性を、エッジに適用したもの。 ある人
偶然の科学 - aaa.txt
社会学の領域において予測がいかに難しいか、またいかに後知恵説明がまかり通ってしまうかについて、実例をあげて解説している本。10章の望遠鏡の話が良い。 1.常識という神話 地下鉄で知らないひとに席を譲るように頼む事は激しい抵抗感がある（見えないルールがある）。非公式のルールの方が重要な場合がある。 物事の説明には、実際に起きた事に基づいて説明しがち。 2.考えるということを考える ドイツとオーストリアでは臓器提供への同意率が12%と99.9% である。学生たちは隣国同士でなぜこのような違いが生じるのか真剣に議論したが、正解はオーストリアでは臓器提供に関する選択肢において同意する方がデフォルトになっているだけだった。 クラウドソーシングで依頼した同じ内容の作業の質（正答率）は、報酬額によって全く変わらなかった。また、各被験者に「この作業の適正な報酬額はいくらか？」と聞くと、1セントで働いた者は
今日からわかる！ソーシャルグラフ解析
The document discusses distances between data and similarity measures in data analysis. It introduces the concept of distance between data as a quantitative measure of how different two data points are, with smaller distances indicating greater similarity. Distances are useful for tasks like clustering data, detecting anomalies, data recognition, and measuring approximation errors. The most common
NTTサービスイノベーション総合研究所｜NTT R&D Website
総合研究所について 未来社会×デジタル情報により生まれ得る、果てしない可能性と人類としての有るべき姿を見つけ、それを自ら実現するのが私たち研究所がめざすことです。
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
Gephi について | Gephi, オープンソースのグラフ可視化ソフトウェア
Gephi は、ネットワークの可視化と分析のためのオープンソースソフトウェアです。Gephi はデータ解析を支援することで、パターンやトレンドの直感的把握、異常値の特定を可能にし、「データそれ自体に語らしめる」ことができます。Gephi は 3D レンダリングエンジンを使ってグラフをリアルタイムで表示し、グラフの探索をスピードアップします。Gephi は、各種のビルトイン機能や柔軟なアーキテクチャにより、次のことを行うことができます。 探索 分析、解析 空間化 フィルタリング クラスタ分析 操作 エクスポート 対象は、あらゆる種類のネットワークです。 Gephi は、ネットワークとデータのプロパティの発見を誰にでも可能にする「可視化して操作する」パラダイムに基づいて作られています。また、データファイルから見ばえのよい印刷可能マップへと、ケーススタディの作業の流れにあわせて設計されています。
「企業間つながり検索システム（SMEET）」の試験公開について／坂田一郎教授／東京大学政策ビジョン研究センター
東京大学政策ビジョン研究センター教授 坂田一郎 要旨 中小企業・ベンチャーによる新たなつながり探索のサポート、 東日本大震災で分断された取引ネットワークの再構築のサポートに 東京大学政策ビジョン研究センターは、全国イノベーション推進機関ネットワーク協議会（イノベネット）と協力をして、「企業間つながり検索システム（SME=中小企業がmeetするという意味を込めて”SMEET”と呼ぶ ）」の試作版を公開します。本システムは、東京大学（本センターの坂田一郎教授、工学系研究科の森純一郎特任助教ほか）と中小企業基盤整備機構の共同研究により開発したものです。 SMEETページへ SMEETの使い方（ヘルプ） このシステムの目的は、新産業の創生や中小・ベンチャー企業の成長・イノベーションに欠かせない、新たな出会いやつながり作りに取り組む中小・ベンチャー企業に対して、つながり先候補の探索や選定をサポートす
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社会ネットワーク分析勉強会
『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』１章 イントロダクション
Amazon.co.jp: 偶然の科学: ダンカン・ワッツ (著), 青木創 (翻訳), Duncan J. Watts (原名): 本
複雑ネットワーク勉強会 第２章ネットワークの特徴量（後半） 20120215
「接続されたネットワーク」は脆弱：壊滅が急激に連鎖