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![[International Asian LOD Challenge Day 2012]LOD generation of Social and Mass...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/asianlodchallengeday-121130193549-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[JAWS2012]CRFを用いた メディア情報の抽出とLinked Data化 ～ ソーシャルメディアとマスメディアの比較事例 ～](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/jaws2012koshikawa-121130062552-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[WWW Conference 2011]Information Credibility on Twitter](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2011-www-informationcredibilityontwitter-110511095843-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Sna book chapter_5
- 1. 社会ネットワーク分析 第5章について @Kshi_Kshi 2012/08/23 (木) 1
- 2. 本発表について 「オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析 ソーシャルWebの「つながり」を見つけ出す」 の5章についてたんたん述べるだけの 内容となっております。 Chapter 5: 「2モードネットワーク」 おかしいところがあれば、(たくさんあるかと思います。) 適時突っ込んでいただければと思います。 2
- 3. 自己紹介 氏名等 @Kshi_Kshi /越川 兼地 (こしかわ けんじ) 所属等 調布にある大学に通ってます。現在M2です。にわか情報系。 研究等 只今論文執筆中、締切明日 8/24 (´∀｀；) Title:「CRFを用いたメディア情報の抽出とLinked Data化 ~ ソーシャルメディアとマスメディアの比較事例 ~」 その他 近頃研究に追われ、ソーシャル的な活動は薄くなりがち。 ランニングがマイブーム。 3
- 4.
- 5. 前章までのおさらい 1章 「イントロダクション」 @who_you_me http://bit.ly/PCsmcQ 2章 「グラフ理論スピード入門」 @teruu http://slidesha.re/RClpxR 3章 「中心性、権力、ボトルネック」 @shigex http://slidesha.re/MwxTDc 4章 「クリーク、クラスタ、コンポーネント」 @kat_tin http://slidesha.re/NguPNR そして、今回は 5章 「2モードネットワーク」 その前に 軽く、前回までのおさらいをしようかと思います。 5
- 6. 1章のまとめ • 本でやることを紹介した章 • 社会ネットワーク分析の世界へ •事例: – アクメコンサルティング – 監獄 / テロ組織 – エジプト革命とTwitter “インフォーマルネットワーク” • 弱い紐帯 / 強い紐帯 とかいろいろ。 => SNAの話を聞いて、ワクワクしましたよね？ 6
- 7. 2章のキーワード • グラフ – 有向 / 無向 – 重みなし / 重みつき – 1モード(一部グラフ) / 2モード(二部グラフ) / マルチモード • 表現方法: – 隣接行列 / エッジリスト / 隣接リスト • 探索: – 深さ優先探索 / 幅優先探索 / 単純路と通路 / ダイクストラのアルゴ リズム • グラフの定量化: – グラフの距離 (最短単純路, コストに基づく最短単純路 , ユークリッ ド距離)/ グラフの直径 • スモールワールド・ネットワーク => グラフ理論の基礎について学びました。 7
- 8. 3章のキーワード • 中心性 – 次数中心性 – 近接中心性 – 媒介中心性 – 固有ベクトル中心性 • クラウトスコア / PageRank => ネットワーク分析の手がかりとなる 重要な指標の中心性について学びました。 8
- 9. 4章のキーワード • コンポーネント / サブグラフ • トライアド • クラスタ係数 • 構造的空隙 / 境界連結者 • クリーク(完全サブグラフ) • 階層的クラスタリング => ネットワークを眺めて、意味を解釈できるように なりました？ 中心性の指標を使って階層的クラスタリングできるよ うになった？ (個人的にこの章の理解は怪しいので、鵜呑みにしないで下さい.) 9
- 10.
- 11. 目次 5章「2モードネットワーク」 (10 pages) ① 選挙資金は選挙に影響を与えるか ② 2モードネットワークの理論 所属関係ネットワーク 属性ネットワーク 少し数学 実際の2モードネットワーク PACネットワーク 候補者ネットワーク ③ マルチモードネットワークの拡張 ④ 練習問題 11
- 12. 2モードネットワークって ? • 2モードネットワーク – 学術名称: ニ部グラフ / Biparite Graph 頂点集合を二つの部分集合に分割して各集合内の頂点 同士の間には辺が無いようにできるグラフのことである。 Wikipedia – 2部グラフ: http://bit.ly/NFcGsY 各集合間での 二部グラフ エッジは無し 今までの章で主に扱っていたグラフ 画像引用元: http://d.hatena.ne.jp/snatool/20111030/1319931225 12
- 13. ニ部グラフを分析する嬉しさ • 世の中に存在する関係の多くはニ部グラフも しくは，マルチグラフだから。 – 政治献金関係(候補者と献金する団体), 雇用関係 (会社と従業員),twitterのお気に入り(ユーザと お気に入りツイート),etc… • その他メリット: – 教えてください。 事例紹介 => 次スライド 13
- 14. 目次 5章「2モードネットワーク」 (10 pages) ① 選挙資金は選挙に影響を与えるか ② 2モードネットワークの理論 所属関係ネットワーク 属性ネットワーク 少し数学 実際の2モードネットワーク PACネットワーク 候補者ネットワーク ③ マルチモードネットワークの拡張 練習問題 14
- 15. 「選挙資金は選挙に影響を与えるか？」 ノード:政治組織 / 政治活動委 緑ノードの圧倒的！存在感！ 員会(PAC) 赤: 共和党 青: 民主党 緑: シングルイシューグループ 紫: 業界団体 黄: NPO エッジ: PAC間のリンク(資金がどこ で使われたかに依存) e.g. • PAC-A 及び PAC-B が同じ候補者に献 金したら、この2つのノードはリンク される。 => 共通に献金している相手が多け れば多いほど、リンクが強いも のに。最も強い線は太線になっ てる。 Q. なにこの太線？ この3つのノードって何？？ 15
- 16. 冒頭の話の続き 民主党クラスタ 生まれる権利を守る全米委員会 AFL-CIO PAC (米最大の労働組合と委任 により1100万人の選挙票を 操れる団体) NARAL(妊娠中絶権擁護全国連盟) 共和党クラスタ ヒラリー・クリントンを落選 させることを目的としていた クラスタ 16
- 17. 冒頭の話の続き • 世の中的背景:(米 2000年の選挙) 民主党クラスタ 労働組合票は民主党に流れていた。 生まれる権利を守る全米委員会 AFL-CIO PAC (米最大の労働組合と委任 共和党としては、下院を支配し与党になるた により1100万人の選挙票を 操れる団体) めには、労働組合が牛耳っている地区(オハ イオ・ミシガン)で勝利しなければならな NARAL(妊娠中絶権擁護全国連盟) かった。 共和党としては、労働組合票が欲しい。 共和党クラスタ => 労働組合にとっておいしい政策を打つ必要があっ た。論争の的となる問題が中絶だった。 ヒラリー・クリントンを落選 させることを目的としていた クラスタ 17
- 18. 冒頭の話の続き 民主党クラスタ •ここで何が言いたかったのか？ 生まれる権利を守る全米委員会 AFL-CIO PAC (米最大の労働組合と委任 ニ部グラフを分析することで、 により1100万人の選挙票を 操れる団体) 世に起こっている事象やその問題の本 NARAL(妊娠中絶権擁護全国連盟) 質に迫ることができたってこと。 共和党クラスタ ヒラリー・クリントンを落選 させることを目的としていた クラスタ 18
- 19. 冒頭の話の続き 民主党クラスタ 生まれる権利を守る全米委員会 AFL-CIO PAC (米最大の労働組合と委任 により1100万人の選挙票を 操れる団体) NARAL(妊娠中絶権擁護全国連盟) 共和党クラスタ ヒラリー・クリントンを落選 させることを目的としていた クラスタ 19
- 20. 冒頭の話の続き • ここで何が言いたかったのか？ 民主党クラスタ 政治献金の関係(ニ部グラフ)を分析することで、世に起 生まれる権利を守る全米委員会 こっている事象やその問題の本質に迫ることができたっ てこと。 (米最大の労働組合と委任 AFL-CIO PAC により1100万人の選挙票を (論争の的:中絶を認めるのか否か？, 操れる団体) ヒラリークリントン,…) NARAL(妊娠中絶権擁護全国連盟) => ニ部グラフの分析って凄いでしょ ^_^ じゃあ、どうやって分析したら、知見が獲得できるの？ 共和党クラスタ => 次節で紹介 ヒラリー・クリントンを落選 させることを目的としていた クラスタ 20
- 21. 目次 5章「2モードネットワーク」 (10 pages) ① 選挙資金は選挙に影響を与えるか ② 2モードネットワークの理論 所属関係ネットワーク 属性ネットワーク 少し数学 実際の2モードネットワーク PACネットワーク 候補者ネットワーク ③ マルチモードネットワークの拡張 練習問題 21
- 22. ２モードネットワークの理論 もしかして 閉じたトライアドかも？ • とあるクラブの所属関係 二部グラフからの推測: Q. AとBが同じメンバーなら、彼らは知り合いだろうか？ <飛び交う憶測> 入部時期が同じだったらその可能性が高いのでは？ クラブのメンバー規模が大きかったら・・・？ このクラブが全国に支店を持っていたら？ ネットの会員という場合もありうる。うーん。。。 このような憶測から分析を始めることができる！ => Step.1 グラフからいろいろ憶測してみよう！ 22
- 23. 続き 少しグラフの規模を拡大してみた。 •EFHは共通のグルー プに属している。 こいつらの中には 強い結びつきがあ りそう。 • そうだ • 射影してみよう。 23
- 24. 続き 射影後 他のネットワークのように 分析が可能になった。 前章にやった - アイランド法 射影 - クラスタ法 が適しているらしい。 Why? => 類似性や相関関係を求める ときに適している手法だか ら。 Step2. 憶測をヒントにネットワークを射影して 新しいネットワークを作り分析をする！ 24
- 25. Q. えっでも・・・ 射影ってめんどくさくないですか？？？ パッとできるんですか？？
- 26. Q. えっでも・・・ 射影ってめんどくさくないですか？？？ パッとできるんですか？？ A. 転置行列の概念で解決さっ！ えっ誰・・・？ 26
- 27. 少し数学 1 2 3 4 5 A B C D E F 1 1 A B C E F 1 1 2 1 D ※ 計算量 O(n * m * n) 27
- 28. 2部グラフの分析まとめ • 二部グラフの分析は 1. どこに関係がありそうか憶測する。 2.憶測が顕著に現れるであろうネットワー クを作る。(転置行列を使う) 3. 前章までに行った分析等をしてみる。 28
- 29. 実際の2モードネットワーク • Networkxをつかって、実際に分析してみようという内容 • コード・データなど https://github.com/maksim2042/SNABook/tree/master/chapt er5 • データのサンプル 29
- 30. 実際の2モードネットワーク コメント参照。 30
- 31. PACネットワーク 1. これを使って何ができるのだろ うか。まず、PACの所属関係ネッ トワークを計算しよう。 可視化！ 2. コードがりがりして、ネット ワークを作る。(可視化に工夫は しよう。） <知見> 知見獲得 このデータセットでもっとも強 い関係は、IDがC00000422のオハ イオ州コロンバスに住むクレイ グ・アンダーソン博士とIDが C00000372の鉄路保全政治同盟と いう鉄道会社社員の労働組合PAC （ミシガン州サウスフィール ド）である。 31
- 32. PACネットワーク2 重要なノードだけを可視化するために、 1. 候補者ネットワークを作ろう。 ノイズになるノードをカットする基準を 得るために重みのヒストグラム化をした 2. 候補者ネットワークを計算するには、 射影の向きを単純に逆にして、PAC の表ではなく候補者の表の射影グラ フを計算すればよい。 => コードがりがり。 可視化！ <知見> コアネットワーク（図5-7）には、明ら かに境界連結者候補によってつなが れたいくつかの密集したクラスタが 知見獲得 含まれている。2000年には多くの民 主党候補が保守的な傾向を示し、そ の結果、普段なら共和党を支援する 人々から多額の献金を受け取ってい る。もちろん、それでも彼らは選挙 では負けている。 32
- 33. PACネットワーク2 重要なノードだけを可視化するために、 1. 候補者ネットワークを作ろう。 ノイズになるノードをカットする基準を 練習問題 得るために重みのヒストグラム化をした 2. 候補者ネットワークを計算するには、 射影の向きを単純に逆にして、PAC の表ではなく候補者の表の射影グラ 階層的クラスタ分析（4.5節）を使えば、クラスタ フを計算すればよい。 のなかに誰がいるのかを調べられる。境界連結者は、 => コードがりがり。 可視化！ 媒介中心性（3.2.4節}）かトライアドセンサス （4.3.7節）を使えば見つけられる。 <知見> コアネットワーク（図5-7）には、明ら これらのテクニックは今までの章で説明したので、 かに境界連結者候補によってつなが れたいくつかの密集したクラスタが 知見獲得 読者への練習問題としておきたい 含まれている。2000年には多くの民 主党候補が保守的な傾向を示し、そ の結果、普段なら共和党を支援する 人々から多額の献金を受け取ってい る。もちろん、それでも彼らは選挙 では負けている。 33
- 34. 目次 5章「2モードネットワーク」 (10 pages) ① 選挙資金は選挙に影響を与えるか ② 2モードネットワークの理論 所属関係ネットワーク 属性ネットワーク 少し数学 実際の2モードネットワーク PACネットワーク 候補者ネットワーク ③ マルチモードネットワークの拡張 練習問題 34
- 35. マルチモードネットワークの拡張 • 分析の仕方は、 基本的には、2部グラフの時と同じ。 1. どこに関係がありそうか憶測する。 2. 憶測が顕著に現れるであろうネットワークを作 る。(転置行列を使う) 3. 前章までに行った分析等をしてみる。 • この節で、複数種のノードからどのようなネッ トワークが作れるかの感覚を養うのが節の目的 かと。 35
- 36.
- 37. マルチモードネットワーク分析の 感覚を養おう このマルチモードネットワークから こんなネットワークが作れる 37
- 38. 練習問題 Question このモデルで実現可能な仕事をどのよう にして判断したらよいだろうか。 (仕事を担当している人が仕事を完成させるため に必要なリソースを持っていたら、その仕事は 達成可能だとしよう。) Answer 38
- 39. 5章 まとめ • 二部グラフ及びマルチモードネットワー クの分析は 1. どこに関係がありそうか憶測する。 2. 憶測が顕著に現れるであろうネットワー クを作る。(転置行列を使う) 3. 前章までに行った分析等をしてみる。 39
- 40.
- 41. 本スライドに用いたフォント コンセプト 妹のような少女が一生懸命、丁寧に手書 きで書いた文字をイメージしたフォント 「妹フォント」 http://www.vector.co.jp/soft/winnt/writing/se496865.html 41