ソーシャルメディアの発展により，オンライン上のユーザ行動と実社会の現象との間に強い結びつきが生まれている．特に「ネット炎上」や「バズ」といった現象は，オンラインユーザダイナミクスの活性度が突発的に増大する典型的な例であり，その影響は企業活動や社会的評価，更には経済動向にまで及ぶ可能性がある．本研究では，オンライン上のユーザ間に生じる相互の影響を，局所性と因果律に基づく基礎理論として定式化し，そこから理論的に予測される現象が，実際のオンラインデータ上でも確認されることを示す．更に，この枠組みを応用した社会実装として，企業関連ニュースの早期検知を行うことで，株式市場での投資判断支援を目指したFinTech分野への応用例を示す．具体的には，基礎理論に基づく予兆検知を用いて投資シミュレーションを行うことで，高いパフォーマンスの株式投資に結びつく投資判断が可能であることを示す．加えて，この技術は流行予測，防犯対策，国家安全保障など，社会の多様な領域にも適用可能であることを指摘し，オンラインユーザダイナミクスに基づく社会リスク予測技術としての将来展望を示す．
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Masaki Aida
Tokyo Metropolitan University
Chisa Takano
Hiroshima City University
Konosuke Kawashima
IEICE ESS FUNDAMENTALS REVIEW
Tokyo Metropolitan University
Hiroshima City University
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Aida et al. (Wed,) studied this question.
synapsesocial.com/papers/69d892886c1944d70ce03ecc — DOI: https://doi.org/10.1587/essfr.19.4_207