Facebookでは人々は「六次の隔たり」より少ない「四次の隔たり」でつながっている――。米Facebookが11月22日（現地時間）、7億2100万人のユーザーを調査した結果を発表した。 「六次の隔たり（six degrees of separation）」とは、世界中の任意の2人は、赤の他人であっても知人の知人というような知り合いの連鎖の中で5人程度の仲介者によって間接的につながっているという考え。こうした考えは、ハンガリーの作家カリンティ・フリジェシュが1929年に発表した短編小説が初出といわれる。米国の社会心理学者スタンリー・ミルグラム氏が1967年に行った「スモールワールド実験」では、平均で5.5人が仲介によってつながっていた。 Facebookはイタリアのミラノ大学のWebアルゴリズム研究所と共同で、2011年5月にアクティブなFacebookユーザー7億2100万人（世界人口
アクティブ遷移図 for OpenPNE
SNSの見える化プロジェクトの一環として， SNS内のユーザがどの程度継続して利用しているか， そして，ある時期に利用していたユーザがどの程度SNSを占有しているかが 一目で分かる「アクティブ遷移図」を作成するプラグイン for OpenPNE3のベータ版が完成しました． 興味がある方でOpenPNE3.4OpenPNE3.1以降をお使いの方は人柱としてお試し頂けると嬉しいです． プラグインの導入方法は以下の通りです． ===== インストール済みのOpenPNE直下のディレクトリで以下のコマンドをうちます． > ./symfony opPlugin:install -s beta opActiveTransitionPlugin > ./symfony openpne:migrate --target=opActiveTransitionPlugin > ./symfony cc (4/
Ilia Sucholutsky, Lukas Muttenthaler, Adrian Weller, Andi Peng, Andreea Bobu, Been Kim, Bradley C. Love, Erin Grant, Iris Groen, Jascha Achterberg, Joshua B. Tenenbaum, Katherine M. Collins, Katherine L. Hermann, Kerem Oktar, Klaus Greff, Martin N. Hebart, Nori Jacoby, Qiuyi Zhang, Raja Marjieh, Robert Geirhos, Sherol Chen, Simon Kornblith, Sunayana Rane, Talia Konkle, Thomas P. O'Connell, Thomas
In January 2008 this page was replaced by Pajek Wiki. Pajek runs on Windows and is free for noncommercial use. DOWNLOAD Pajek Data: test networks, GPHs, GEDs, PDB files. Screenshots; History; Manual (pdf); Papers/presentations; Applications; in News; Examples: SVG, PDF. How to ? English / Slovene / Japanese (problems with IE - download and use Acrobat reader). Pajek nicely runs on Linux via Wine,
2009年6月にsysomos社が1,150万ものアカウントから集計したTwitterに関する統計からのデータ第2弾です。 前回はつぶやきの動向についてお伝えしましたが、今回は「フォロー」活動についてのデータをご紹介します。 なお、このデータは2009年6月時点でのものであり、その後もユーザー数や利用は増え続けています。 これは、ユーザーが何人フォローしているかのデータです。92.4％のTwitterユーザー100人未満しかフォローしていません。ということは、7.6%の人は100人以上をフォローしているということですね。更に、2.2％の人は実に400人以上をフォローしています。 これは、ユーザーが何人にフォローされているかのデータです。100人以上のフォロワーがいるユーザーは実に全体の6.4％しかいないことになります。 これは、フォローワーの数に対し平均何人をフォローしているかのデータです
ソーシャルネットワーク分析（SNA: Social Network Analysis） 個人や集団の間に存在する「関係」を構造として捉え，構造 全体の特徴や構造中の個人の特徴（役割や位置付けなど） を理解するための分析手法 グラフ理論をベースに構造社会学の延長として発展してきた 応用範囲の広さから近年様々な分野（社会学，人類学，生物学，疫 学，情報科学など）で活用されている all participants participants developers users 先端情報科学特論Ⅱ＆Ⅳ ソーシャルネットワーク分析の 基礎 11月10日（月）第一回 大平 雅雄 Apache Apache コ ミ ュ ニ テ ィ と Netscape コ ミュニティの社会ネットワーク構造 の比較[1] Netscape [1] Shinsuke Matsumoto, Yasutaka Kam
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自分の部署はまだしもほかの部署との交流はおろそかになりがち。あの社内有名人とは直接話せなくても、あの人と仲がいい人が周りにいないだろうか――そんなことをチェックできるのが「ビジネス顕微鏡」だ。 会社では、自分の部署はまだしもほかの部署との交流はおろそかになりがち。社内の有名人とコンタクトを取りたくても、初対面の恥ずかしさのあまり気後れしたりしてしまう人も多いだろう。 あの社内有名人とは直接話せなくても、あの人と仲がいい人が周りにいないだろうか――そんなことをチェックできるのが「ビジネス顕微鏡」だ。7月15日、16日の2日間、東京・霞ヶ関ビルディング18階のコクヨオフィスシステム（KOS）でデモンストレーションする。 このビジネス顕微鏡は、日立製作所が開発した名札型端末。社員証ホルダーのような形状で、首からかけて利用する。赤外線センサー、3軸の加速度センサー、マイクセンサー、無線通信デバイス
再生中の動画上にコメントを付け、視聴者同士で盛り上がれる「ニコニコ動画」。動画の上に文字を流すというインターフェースが斬新で注目を集めているが、ニコニコ動画にはそれ以外にも独自の仕組みを持つ機能が多数存在している。動画の分類をするために付けられるタグも、その1つだ。そしてこのタグに注目した研究論文が2008年、人工知能学会 知識ベースシステム研究会にて発表された。 「ニコニコ動画におけるタグ共起ネットワークの特徴抽出」と題したこの論文は、北海道大学大学院情報科学研究科に所属していた伊藤聖修氏によって提出された。動画に付けられたタグ同士の関連性から、現在注目すべきタグを発見できるのではないか――大学院でネットワーク理論を学んでいた伊藤氏は、ニコニコ動画を見てこのように考えた。 ニコニコ動画に注目したのは、1ユーザーとして使っていたというだけでなく、独特なタグのシステムが面白いと感じたからだ。
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はてブのお気に入りのユーザ間の接続関係を解析し、あなたの周りのコミュニティを見つけます 使い方 下のアップレットにあなたのユーザ名と探したい人数を入れてStartをクリック!! グラフが出てきたらマウスでグリグリしてみて下さい!! 線にくっついてるポッチは矢印の先だと考えて下さい。ポッチに近い方がお気に入りされている方の人です 下のチェックボタンは、描画に利用する力の種類です。左から、バネ、反発力、磁力線です。ブルブルして見にくい時は適当にチェックをはずしてください。 お願い "はてぶ まわりのひと"をブクマする Kikkerとはてブおせっかいもよろしく!! 注意 ※2006/10/21/19:15にクラスタリングのアルゴリズムを少し変更しました ※Javaアップレットを利用しているのでJavaのランタイム(1.5.0以降)が必要になりますよ ※Startボタンは一回きり有効です。パラメー
日本ソフトウェア科学会 Japan Society for Software Science and Technology (JSSST) ネットワークが創発する知能研究会 Special Interest Group on Emergent Intelligence on Network (SIG-EIN) 第2回国内ワークショップ(JWEIN06)開催案内および発表論文募集 † 主催：日本ソフトウェア科学会「ネットワークが創発する知能研究会(JSSST SIG-EIN)」 協賛：情報処理学会「数理モデル化と問題解決研究会(IPSJ SIG-MPS)」 JWEIN06実行委員長：川村 秀憲（北海道大学） JWEIN06プログラム委員長：栗原 聡（大阪大学） 研究会主査：中島 秀之（はこだて未来大学） 研究会幹事：村田 剛志(東京工業大学)，栗原 聡（大阪大学） 本研究会は「ネット
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