JP2002099866A - Information processor simulating propagation of information - Google Patents

Information processor simulating propagation of information

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JP2002099866A
JP2002099866A JP2000292226A JP2000292226A JP2002099866A JP 2002099866 A JP2002099866 A JP 2002099866A JP 2000292226 A JP2000292226 A JP 2000292226A JP 2000292226 A JP2000292226 A JP 2000292226A JP 2002099866 A JP2002099866 A JP 2002099866A
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information
vector
propagation
time
expressed
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JP2000292226A
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Japanese (ja)
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Masanobu Suga
雅信 須賀
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an effective advertising method in place of conventional ones since recent consumers are accustomed to advertisement by mass marketing and hardly influenced by it. SOLUTION: A method is provided focusing attention on the fact that the recent consumers are easily influenced by judgment of people around them, specifying the people having a large influence on others by information processing, and specifying the people who should be prime targets of a promotion.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、広告宣伝等のための情
報の伝播をシミュレートする情報処理装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an information processing apparatus for simulating the propagation of information for advertisement and the like.

【0002】[0002]

【利用分野の背景】従来、広告宣伝方法としては、以下
のものが知られていた。即ち、マスコミ四媒体として、
新聞、雑誌、ラジオ、テレビ、またセールスプロモーシ
ョン手法として、ダイレクトメール、折込広告、看板広
告、ネオン等、さらに交通広告、店頭販促物、電話帳広
告、展示会、博覧会等がある。近年はこれに加えいわゆ
るニューメディア広告(CATV,衛星放送,文字放送)やイ
ンターネット広告(バナーなど)が伸びてきている。し
かし口コミによる宣伝方法はまだ確立していない。
BACKGROUND OF THE INVENTION Conventionally, the following methods have been known as advertising methods. That is, as the four media
Newspapers, magazines, radios, televisions, and sales promotion methods include direct mail, insert advertisements, signboard advertisements, neon lights, and the like, as well as traffic advertisements, store promotion materials, telephone directory advertisements, exhibitions, and expositions. In recent years, so-called new media advertisements (CATV, satellite broadcasting, text broadcasting) and Internet advertisements (banners, etc.) have been increasing. However, word-of-mouth advertising has not been established.

【0003】[0003]

【従来の技術】口コミによる情報の伝播のシミュレーシ
ョンモデルとしては、例えばGerard Weibuch, Dietrich
Staufferらのような升目モデルを用い(Santa Fe Rese
arch Institute, Working Paper 00-07-036)、パーコ
レーションの手法を用いて情報の伝播をシミュレートし
てきた。しかしこの方法では隣接したセル間での関係し
か表現しえなかった。しかし実際の人間関係は千差万別
であり、この表現方法で多様な人のコミュニティ表現す
ることは困難であった。また実社会は様々なスケールで
コミュニティーが存在しており、これらを系統的に解析
する手法は存在しなかった。
2. Description of the Related Art For example, Gerard Weibuch, Dietrich
Using a square model such as Stauffer (Santa Fe Rese
arch Institute, Working Paper 00-07-036), using the percolation technique to simulate the propagation of information. However, this method can only express the relationship between adjacent cells. However, actual human relationships vary widely, and it has been difficult to express diverse human communities using this method of expression. In the real world, communities exist at various scales, and there is no method for systematically analyzing them.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】昨今の市場における流
行を鑑みると、従来の大々的なマス・マーケティングに
よる広告宣伝とは異なる法則により人々が大きく影響を
うけていることが解る。即ち現代の都市生活者は圧倒的
な宣伝量に慣れきってしまっていて、前述した手法によ
る宣伝情報に影響されにくくなっている。対照的に、大
量の情報から必要なものを抽出し判断するのに大きな労
力を要することから、むしろ自分の周囲の人の判断には
影響されやすくなっている。これが結果として最近の
「1人勝ち」の構図の要因になっているものと考えられ
る。結果として、我々は効果的な宣伝手法を失ってしま
っている状態にある。
In view of the recent trend in the market, it can be seen that people are greatly affected by rules different from those of conventional large-scale mass marketing advertising. That is, modern city dwellers have become accustomed to the overwhelming amount of publicity, and are less likely to be affected by the publicity information by the above-described method. In contrast, it takes a lot of effort to extract and judge the necessary information from a large amount of information, and is therefore more susceptible to the judgment of the people around him. As a result, it is considered that this is a factor in the composition of recent “single win”. As a result, we have lost effective advertising techniques.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】最近ワシントンポストの
記者だったマルコム・グラッドウェルはその著書「ティ
ッピングポント」のなかでこうした自然発生的流行のメ
カニズムにたいして一つの見解を示した。すなわち、口
コミによる流行の爆発はある特殊なパーソナリティーを
もつ人間が重要な役割を果たす、と分析した。
Summary of the Invention Malcolm Gladwell, a recent Washington Post reporter, gave an opinion on the mechanisms of such spontaneous epidemics in his book, Tipping Pont. In other words, he analyzed that the word-of-mouth explosion plays an important role in people with a special personality.

【0006】我々は、この仮説に基づけば、逆にこうし
た重要な役割をする人々を特定し、重点的にプロモーシ
ョン活動を行うことによって、効果的に流行を作り出す
ことができる、と考え本発明をするに至った。即ち本発
明によれば、人の影響力を定量化して表現し、これを用
いてコンピュータで流行あるいは情報の伝播をシミュレ
ーションすることで、重要な役割を担う人物を特定する
ことが可能となる。
On the basis of this hypothesis, we conclude that the present inventors can identify the people who play such important roles and focus on promotion activities to effectively create an epidemic. I came to. That is, according to the present invention, it is possible to specify a person who plays an important role by quantifying and expressing the influence of a person and simulating the trend or the propagation of information using the computer.

【0007】本発明によれば影響力を、各人のもつ固有
の値と、各人との関係で決まる値を分けて表現する。即
ち、有限個の要素からなる集合P=[P1,2,…,Pn]に
おいて、Pの各要素間の関係性が行列
According to the present invention, the influence is expressed by dividing a value unique to each person and a value determined by the relationship with each person. That is, in a set P = [P 1, P 2 ,..., P n ] composed of a finite number of elements, the relationship between each element of P is a matrix.

【0008】[0008]

【数3】 (Equation 3)

【0009】で表現され、且つPmPであるPmが固有の
値からなる集合APm={a1 Pm,a2 Pm,…,al Pm}、及び
影響の有無を算定する閾値TPmを有することを特徴と
し、各要素Pmに対して、少なくともPlPであるPl
固有の値APl及びPmの関与する行又は列ベクトルRPm
を用いて算出した値を閾値TPmと比較することにより、
mの状態をデジットに決定する情報処理装置を用いる
ことによって、多様な人間関係を表記することを可能と
した。また集合PをP = Pnと表現し、m個の要素から
なる集合Pn={P1 n-1,P2 n-1,…,Pm n-1}と表現した
とき、Pnの要素Pl n-1に集合Pnと同一の条件を付加す
ることにより、様々なコミュニティーを階層的に表現す
ることを可能とし、情報伝播のシミュレートにスケーラ
ビリティ持たせることに成功した。さらにn個の要素か
らなる集合Pの各要素Pm に対し、0からt1時間後の
mの影響量EpmをAPl及びベクトルRPmを用いて、
[0009] is represented by, and P m P a is P m consists unique value set A Pm = {a 1 Pm, a 2 Pm, ..., a l Pm} threshold for calculating the presence or absence of, and influence T characterized by having a Pm, for each element P m, involved row or column vector R Pm unique value a Pl and P m of P l is at least P l P
By comparing the value calculated by using with the threshold value T Pm ,
By using an information processing device that determines the state of P m to a digit, various human relationships can be described. Also the set P is expressed as P = P n, the set P n = {P 1 n- 1, P 2 n-1, ..., P m n-1} of m elements when expressed as, P n By adding the same condition as the set P n to the element P l n-1 of, various communities can be expressed hierarchically, and scalability has been successfully achieved in the simulation of information propagation. Further, for each element P m of the set P composed of n elements, the influence amount E pm of P m after 0 to t 1 time is calculated using A Pl and vector R Pm .

【0010】[0010]

【数4】 (Equation 4)

【0011】として定義し、時間に対する状態の変化を
観察することを可能とした。また上記式から離散的な時
間を代入し計算を繰り返し行うことで、集合Pにおける
状態の経時変化を観察することを可能とした。
[0011] It is possible to observe the change of the state with respect to time. Further, by substituting discrete time from the above equation and repeating the calculation, it is possible to observe the change over time of the state in the set P.

【0012】また有限個の要素からなる集合Pにおい
て、各要素Pmの持つ固有の値の集合がベクトルAPm=
{APm,BPm,…}、ただし、APm={a1 Pm,a2 Pm,…,a
l Pm}、BPm={b1 Pm,b2 Pm,…,bl Pm}、…、(なお、
ベクトル変数はスカラー変数と区別するために変数の前
に「ベクトル」と表示する)のようにn次元ベクトルで
表現される固有の定数群と、同次元のベクトルで表現可
能な閾値ベクトルTPm={TA Pm,TA Pm,…}を有するこ
とを特徴とし、各要素Pmに対しベクトルAPmと請求項
1で規定したベクトルRPmを用いてベクトル演算するこ
とによって得られた結果を閾値ベクトルTPmと比較する
ことによりPmの状態をデジットにあるいはデジットな
表記の集合として表現することによって、複数の判断基
準に基づきPmの状態を判断することが可能となるた
め、複数の原因を評価に用いる人間の自然な判断により
近づけることが可能となった。以下に具体例として、パ
ラメータの設定及びポテンシャルの表記方法を示すが、
むろん本発明はこれらに限定されるものではない。
Further, in a set P composed of a finite number of elements, a set of unique values of each element P m is a vector A Pm =
{A Pm , B Pm , ...}, where A Pm = {a 1 Pm , a 2 Pm , ..., a
l Pm }, B Pm = {b 1 Pm , b 2 Pm , ..., b l Pm }, ..., (
Vector variables are denoted by “vector” before the variables to distinguish them from scalar variables), and a set of unique constants represented by an n-dimensional vector, and a threshold vector T Pm = {T a Pm, T a Pm , ...} and characterized by having the results obtained by vector operation using a vector R Pm as defined in claim 1 and a vector a Pm for each element P m By expressing the state of P m in a digit or as a set of digit notations by comparing it with a threshold vector T Pm , it is possible to determine the state of P m based on a plurality of criteria, It has become possible to bring the cause closer to the natural judgment of humans used for evaluation. As a specific example, parameter setting and potential notation are shown below.
Of course, the present invention is not limited to these.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】一例として、各個人のもつ影響力
カーブを、影響力係数A、特性係数bとの関数で定式化
した。また親密度を距離rとし、影響を受ける閾値をT
とした。以下に例としての各種変数の設定を記した。 変数 IPi:影響力ポテンシャル:個人Piの影響力ポテンシ
ャルカーブ APi:影響力係数:個人Piの資質から決定される。信
頼感、好感度などを表現する。 bPi:特性係数:個人Piの行動特性、外向性などを表
現する。 r:人間関係距離:親密度をあらわす。会話時間や関係
性と関係がある。 τ:単位時間:系の単位時間 Tpi:影響閾値:個人Piにかかる影響力E(Pi)(τ)が
この値を越したときに影響を受ける。 E(x):影響量:影響力を時間で積分したもの ポテンシャルカーブ 各人の持つ影響力がIPi=APi|r|(-bpi)として表現
されるとした。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS As an example, an influence curve of each individual is formulated by a function of an influence coefficient A and a characteristic coefficient b. Also, let the intimacy be distance r and the affected threshold be T
And The setting of various variables as an example is described below. Variable I Pi : influence potential: influence potential curve of individual Pi A Pi : influence coefficient: determined from the qualities of individual Pi. Expresses trust, good feelings, etc. b Pi : characteristic coefficient: expresses the behavior characteristic, extroversion, etc. of the individual Pi. r: Human relationship distance: Represents intimacy. It is related to conversation time and relationships. τ: Unit time: System unit time T pi : Influence threshold: Influence E (Pi) (τ) applied to the individual Pi exceeds this value. E (x) : Influence amount: Integral of influence over time Potential curve It is assumed that the influence of each person is expressed as I Pi = A Pi | r | (-bpi) .

【0014】[0014]

【影響力のポテンシャル表記】図1は、1次元座標X=
0の位置にP1が存在し影響を受けている状態を示して
いる。いま座標x=−3の距離にP2が存在するとき、
人間関係距離r=3であるから、t=τ0時に(即ちτ1
に変化する直前)に受けた伝播量E(p2)0)は、下記
のように表現できる。 EP20)=AP1・3(-bpi)・・・式1
[Potential notation of influence] FIG. 1 shows one-dimensional coordinates X =
The position of 0 indicates a state undergoing existent influence P 1. Now, when P 2 exists at a distance of coordinate x = −3,
Since the human relationship distance r = 3, when t = τ 0 (that is, τ 1
The transmission amount E (p2)0 ) received just before the change to the above can be expressed as follows. E P20 ) = A P1 · 3 (-bpi) Equation 1

【0015】次にP2が影響を受ける閾値をTP1とし、
τ1に閾値を超えた即ちE(P1)1)>TP1とすると、個
人P2は影響を受け、座標X=−3にP2のポテンシャル
P2が発生する。このときの系全体のポテンシャルは個
人P1と個人P2のもつポテンシャルの線型和(図2)で
表現することができる。 I(x)=IP1(x)+IP2(x) ・・・式2 図2:PP1(0)とPP2(−3)が影響を受けたときのポテ
ンシャルカーブこのとき、例えば座標X=−4でのポテ
ンシャルは τ0:IP1(−4)=0.5 →τ1:IP1(−4)+IP2(−
4)=1.5 へと変化している。即ちもしx=−4に個人P3がいれ
ば、τ0→τ1と変化することによって3倍の影響力に曝
されることになる。
Next, let T P1 be the threshold at which P 2 is affected,
If the threshold is exceeded for τ 1 , that is, E (P1)1 )> T P1 , the individual P 2 is affected, and a potential I P2 of P 2 is generated at the coordinate X = −3. At this time, the potential of the entire system can be represented by a linear sum of the potentials of the individuals P 1 and P 2 (FIG. 2). I (x) = I P1 (x) + I P2 (x) Equation 2 FIG. 2: Potential curve when P P1 (0) and P P2 (-3) are affected. In this case, for example, coordinates The potential at X = −4 is τ 0 : I P1 (−4) = 0.5 → τ 1 : I P1 (−4) + I P2 (−
4) = 1.5. That if there are if x = -4 to individuals P 3, will be exposed to three times the influence by changing the τ 0 → τ 1.

【0016】 E(P3)1)=E(P3)0)+E(P3)1) =IP1(−4)+(IP1(−4)+IP2(−4)) ・・・式4 いま同一の空間にn人がいる状態を考える。jτ後、即
ちτjにおけるPiの影響量は、時刻tおいてn人中で活
性化された人のもつ全てのポテンシャルの合計をt=τ0
からt=τjまでの総和として表現することができる。
E (P3)1 ) = E (P3)0 ) + E (P3)1 ) = I P1 (−4) + (I P1 (−4) + I P2 (−4) )) Equation 4 Consider a state where n people are present in the same space. After jτ, that is, the influence amount of Pi at τ j is obtained by adding the sum of all potentials of the activated persons among n persons at time t to t = τ 0
To t = τ j .

【0017】[0017]

【数5】 (Equation 5)

【0018】Ik* t:時刻tにおいて影響を受けている
要素からなるポテンシャル 上記の式を用いることによって、任意のn人空間におい
て任意の時間τjにおける各個人の影響量を全て計算す
ることが可能となる。こうして得られる影響量を各個人
のもつ閾値と比較することによって、影響力の伝播を表
現することができる。
I k * t : Potential consisting of elements affected at time t By using the above equation, calculating the amount of influence of each individual at an arbitrary time τ j in an arbitrary n-person space Becomes possible. By comparing the amount of influence obtained in this way with the threshold value of each individual, the propagation of influence can be expressed.

【0019】[0019]

【複数の人間のいる場合】(例1) 人間関係密度が疎な
場合 1次元の人間関係距離の座標上に表1に記載の同じ固有
値をもった人、P1,P 2,P3,P4,P5の5人が、それぞ
れX=−10,−5,0,5,10の5箇所に存在してい
る。この中で初期値としてP1(X=0)がτ0で影響を
うけている状態を考える。
[When there are multiple people] (Example 1) Human relationship density is low
If on the coordinates of the one-dimensional human relationship distance the same unique as listed in Table 1
The person with the value, P1, P Two, PThree, PFour, PFiveOf the five people
X = −10, −5,0,5,10
You. Among them, P1(X = 0) is τ0Influence with
Consider the state of receiving.

【0020】[0020]

【表1】 [Table 1]

【0021】初期値をP3とし、以後の変化を式5を用
いて計算した。
The initial value was set to P 3 , and the subsequent change was calculated by using Equation 5.

【0022】[0022]

【表2】 [Table 2]

【0023】τ3で、P2及びP3が累積の影響力閾値を
超え影響を受ける。この時の系のポテンシャルカーブを
図3に掲げた。 (例2) 人間関係密度が密な場合 次に、初期条件として、P1,P2,P3,P4,P5がそれぞ
れをX=−2,−1,0,1,2の5箇所に存在している状
態を考える。その他の条件は同様とする。このときは例
1と異なり、2τ後にはP2、P4が反転しさらに3τ後
には全てが反転した(図4)。このように、Xを人間関
係距離とおいた場合、人間関係の密度が影響の伝播に大
きく影響することが解った。
At τ 3 , P 2 and P 3 are affected beyond the cumulative influence threshold. The potential curve of the system at this time is shown in FIG. (Example 2) When the human relationship density is high Next, as initial conditions, P 1 , P 2 , P 3 , P 4 , and P 5 are respectively X = −2, −1, 0, 1, and 2. Consider the state that exists at a location. Other conditions are the same. At this time, unlike Example 1, P 2 and P 4 were inverted after 2τ, and all were inverted after 3τ (FIG. 4). As described above, when X is set as the human relationship distance, it has been found that the density of the human relationship greatly affects the propagation of the influence.

【0024】(例3) 粗密のある場合 次に影響を受けた個人の寿命(TTL=time to live)が3
τとし、粗密のある状態を考える。即ち、P1,P2,P3,
4,P5はそれぞれX=−9,0,1,1.5,6の位置に存
在している。このとき、τ0でP3、即ちX=1の人物が
最初に影響を受けた場合のシミュレーションを試みた。
τ2でP2及びP4が影響を受け(図5)、τ3にはさらに
1及びP5も影響を受けP3がTTL(Time to Live)=3の寿
命を終え、ポテンシャルが消えた。さらにτ5ではP2
4もその寿命を終えポテンシャルが消滅した(図
7)。以上の過程を白黒で表現してみる。○は影響な
し、●は影響ありとすると、τ 0→τ5は以下のように表
現される。
(Example 3) In the case of coarse and dense Next, the life time (TTL = time to live) of the affected individual is 3
Consider τ, and consider a state with density. That is, P1, PTwo, PThree,
PFour, PFiveAre located at X = -9, 0, 1, 1.5, 6 respectively.
Are there. At this time, τ0In PThreeThat is, the person with X = 1
A simulation was first attempted for the affected case.
τTwoIn PTwoAnd PFourIs affected (FIG. 5), and τThreeIn addition
P1And PFiveAlso affected PThreeIs TTL (Time to Live) = 3
At the end of his life, his potential has disappeared. And τFiveThen PTwo,
PFourHas expired and its potential has disappeared (Fig.
7). The above process is expressed in black and white. ○ is influential
And ● indicates that there is an effect, τ 0→ τFiveIs shown in the table below.
Will be revealed.

【0025】[0025]

【表3】 [Table 3]

【0026】次に、例3と同様の環境下で、初期値とし
てP5が影響を受けた場合を同様の方法で表記する(表
4、図8)。
Next, under the same environment as in Example 3, referred to the case where P 5 as an initial value is affected in a similar manner (Table 4, Figure 8).

【0027】[0027]

【表4】 [Table 4]

【0028】以上のことから、初期値の選び方がその後
の状況に大きく影響することが解った。
From the above, it has been found that how to select the initial value greatly affects the subsequent situation.

【0029】[0029]

【パラメータAによる影響】パラメータAは、影響力ポ
テンシャルの絶対値の大小に影響する。具体的にはその
人の持つパーソナリティ、特に知性、自信、やさしさ、
等の周囲の人間から信頼されるための要素の複合したも
のとして表現される。 (例4)P1〜P5のパラメータ例1と同様に以下のように
設定する。
[Effect of Parameter A] The parameter A affects the magnitude of the absolute value of the influence potential. Specifically, the person ’s personality, especially intellect, confidence, kindness,
It is expressed as a composite of elements that are trusted by people around. (Example 4) The parameters are set as follows in the same manner as in the parameter example 1 of P 1 to P 5 .

【0030】[0030]

【表5】 [Table 5]

【0031】この状態でP3を初期値にとった場合の変
化は
In this state, when P 3 is set to the initial value, the change is

【0032】[0032]

【表6】 [Table 6]

【0033】これに対してP2を初期値にとった場合、On the other hand, when P 2 is set to the initial value,

【0034】[0034]

【表7】 [Table 7]

【0035】となって、変化を生じない。同様にbの値
によっても、全体の系は大きく影響される。以上に見て
きたように、影響力をポテンシャルで表記し、時間ごと
の変化を捉えることによって、影響の伝播の仕組みをシ
ミュレートすることが可能となる。またこのとき、ほと
んど系全体が影響を受けるか、受けないかの極端な結果
となり、中間の値はとらない、という特性がある。
As a result, no change occurs. Similarly, the value of b greatly affects the entire system. As seen above, the influence propagation mechanism is simulated by expressing the influence in terms of potential and capturing changes with time. Further, at this time, there is an extreme result that almost the entire system is affected or not affected, and an intermediate value is not obtained.

【0036】[0036]

【人間関係距離r】人間関係距離は、影響を及ぼす機会
密度を表現している。この値は例えば、ラザースフェル
ドらの指摘した社会学的変数としての「集団」中の各要
素の関係性を表し、1日の会話可能空間の存在確率、仕
事上などによるお互いの関係性などの観測可能な量の関
数として表現することができる。 人間関係距離=f(会話可能空間存在確率、相互関係
性) 無論各要素はその生活行動パターンによって複数の集合
に属することもできる。
[Human relationship distance r] The human relationship distance expresses the opportunity density of influence. This value represents the relationship of each element in the "group" as a sociological variable pointed out by Lazarsfeld et al., For example, the probability of existence of a conversational space per day, the relationship with each other due to work, etc. Can be expressed as a function of the observable quantity of Human relationship distance = f (probability of existence of conversational space, mutual relationship) Of course, each element can belong to a plurality of sets depending on its life activity pattern.

【0037】次に集合の規模について考えてみる。現実
の生活の中で他人からの影響力に着目した場合、その範
囲は自分の参加するコミュニティにほぼ限定される。例
として、P1さんのいる環境を考える。P1さんは16人
ほどの社員のいるオフィスで、働いている。休日には
妻、P348と家で過ごす。この状況を人間関係距離表で
表現してみる。P348とA社の他の社員(P2~P16
は、例えば上記の関数が適応可能であると考えれば、会
話可能空間存在確率、相互関係性ともほとんどないとい
える。したがってこれらパラメータから誘導される影響
を及ぼす機会は0とみなして問題ないであろう。即ち、
1のアパートとA社職場とを独立した集合としてみな
し、2種の人間関係距離表に分けて表現する方が合理的
である。
Next, consider the size of the set. When you look at the influence of others in real life, the scope is almost limited to the communities in which you participate. As an example, consider the environment that are of Mr. P 1. P 1's in the office who are the employees of about 16 people, are working. Holiday to his wife, spend at P 348 and the house. Let's express this situation in a human relationship distance table. P 348 and other employees of Company A (P 2 to P 16 )
For example, if the above function is considered to be adaptable, it can be said that there is almost no conversational space existence probability and mutual relationship. Therefore, the chances of influencing derived from these parameters may be considered as zero, and there is no problem. That is,
Regarded the apartment and the A's workplace P 1 as an independent set, better to representation is divided into two kinds of human relations distance table is reasonable.

【0038】[0038]

【表8】 [Table 8]

【0039】[0039]

【表9】 [Table 9]

【0040】この様に各コミュニティーを独立させ、そ
の人間関係を表現することができる。さらにP348が別
の会社B社で働いていたとする。するとP348はB社の
コミュニティーに参加しており、B社の人間関係距離表
の中で表現される。結果として、A社とB社はP1の家
のコミュニティーを通じて関連を持つことになる。
In this way, each community can be made independent and its human relationship can be expressed. Suppose further that P 348 worked for another company B. Then, P 348 participates in the company B's community and is represented in the company B's relationship distance table. As a result, A company and B company will have an associated through home community P 1.

【0041】[0041]

【コミュニティーの階層化表現】いままでの例から、あ
る人間関係距離表で表現されるコミュニティーにおい
て、臨界を超えるとほとんど全ての要素が影響を受け、
超えない場合は収束する、といった特性をもつ。このこ
とはコミュニティーそれ自体が閾値を持ち、影響を受け
たか受けないかのデジットな表現方法が適用可能である
ことに他ならない。このことは、各個人の集合であるP
も、他の集合と関係を持ち、上記の表記方法が適応でき
ることに他ならない。
[Hierarchical representation of communities] From the examples so far, in a community represented by a certain human relation distance table, almost all elements are affected when the criticality is exceeded,
If it does not exceed, it converges. This is nothing but the fact that the community itself has a threshold and a digitized representation of whether it is affected or unaffected is applicable. This means that the set of individuals, P
Also have a relationship with other sets, and the above-mentioned notation method can be applied.

【0042】(例) コミュニティー関係距離表 P1の勤務する会社の本社は東京にあり、同じフロアに
東京支店が、また別なところに横浜支店と川崎支店があ
る。P1はA社川崎支店に勤務しており、Kビルの6階
にある。また同ビルの5階、4階にはアウトソーシング
先であるBソフトウェア開発、1〜3階には関連のない
店舗が存在している。この状態を上記と同様の方法でコ
ミュニティー関係距離表として表現することが可能とな
る。
[0042] (example) work to the company's head office of community relations distance Table P 1 located in Tokyo, Tokyo branch office on the same floor, but also there is a branch in Yokohama and Kawasaki branch office to another place. P 1 has been working in the company A Kawasaki branch office, located on the 6th floor of the K building. In addition, B software development, which is the outsourcing destination, is located on the 5th and 4th floors of the building, and unrelated stores exist on the 1st to 3rd floors. This state can be expressed as a community relation distance table in the same manner as described above.

【0043】[0043]

【表10】 [Table 10]

【0044】[0044]

【表11】 [Table 11]

【0045】こうして表現されたコミュニティーの関係
は階層構造を有し、目的に応じてそのスケールを使い分
けることができる。
The community relationships expressed in this manner have a hierarchical structure, and the scale can be properly used according to the purpose.

【0046】[0046]

【パラメータの計算】影響力ポテンシャルカーブを算出
するためのパラメータを例として2種類設定する。1つ
は影響力係数A,これはポテンシャルの絶対値に影響す
るもので、信頼度、好感度などから計算される。次に特
性係数bは、ポテンシャルカーブの形状に影響するもの
で、その人間の外向性、行動特性などから計算される。
[Calculation of parameters] Two types of parameters for calculating the influence potential curve are set as examples. One is the influence coefficient A, which affects the absolute value of the potential, and is calculated from the reliability, liking, and the like. Next, the characteristic coefficient b affects the shape of the potential curve, and is calculated from the person's extraversion and behavioral characteristics.

【0047】[0047]

【表12】 [Table 12]

【0048】具体的な算出方法として、表12では、人
事測定等によく用いられているSPI(Synthetic Personal
ity Inventory)性格適正検査から各人のA,bを算出し
た例を掲げた。
As a specific calculation method, Table 12 shows an SPI (Synthetic Personal Computer) often used for personnel measurement and the like.
ity Inventory) An example in which A and b of each person were calculated from the personality test was listed.

【0049】[0049]

【閾値の計算】ある事象に対する個人の閾値は、その人
の興味対象等によって異なる。表13には例として新キ
ャラクターを起用した携帯ストラップを1000円で売
り出したときの購買行動に関する閾値の計算表を掲げ
た。
[Calculation of Threshold] The threshold of an individual for a certain event differs depending on the object of interest of the individual. Table 13 shows, as an example, a calculation table of a threshold value regarding a purchasing behavior when a mobile strap using a new character is sold for 1000 yen.

【0050】[0050]

【表13】 [Table 13]

【0051】このほか、様々な種類の事象(流行のある
品物の購買行動、情報伝達等)に対して、それぞれ必要
となる情報から閾値を算出することができる。これら閾
値の算出には、既存のデータを例えば共分散構造分析等
によって適切な関係を検定していく操作を繰り返してい
くことで、より確かな値を得ることができる。
In addition, a threshold value can be calculated from necessary information for various types of events (purchasing behavior of a trendy item, information transmission, etc.). For the calculation of these threshold values, a more reliable value can be obtained by repeating the operation of testing the existing data for an appropriate relationship by, for example, covariance structure analysis.

【0052】[0052]

【TTL(Time To Live)】一般に情報の伝達力には寿命が
ある。即ち本研究で対象としているような流行に類する
情報はその新鮮さが失われると伝播力を失うと考えるこ
とができる。この情報伝播力を維持する時間をTTL(Time
to Live)として定義し、単位時間の倍数等で表現する
ことが可能である。また時間の関数として表現すること
や、各要素固有の値とすることも可能である。
[TTL (Time To Live)] Generally, information transmission has a life. That is, it can be considered that the information similar to the epidemic targeted in this study loses its propagating power when its freshness is lost. TTL (Time)
to Live) and can be expressed in multiples of the unit time. It can also be expressed as a function of time or a value unique to each element.

【0053】[0053]

【ポテンシャルの計算】前述のA社川崎支社のコミュニ
ティーにおける計算を行ってみる。各メンバーのプロフ
ァイルとして以下のもの、また人間関係距離としては、
表1を用いる。これらの値の中から初期値として影響力
係数の最も大きなP6を設定した時の変化の様子を計算
し表14に示した。このとき、τ2で系全体に影響がお
よび、τ5までには全てが収束した。
[Calculation of potential] Let's calculate the potential of the community of Kawasaki branch office. The profile of each member is as follows.
Table 1 is used. From these values, the state of change when P 6 having the largest influence coefficient was set as the initial value was calculated and shown in Table 14. At this time, τ 2 affected the entire system, and all converged by τ 5 .

【0054】[0054]

【表14】 [Table 14]

【0055】次に同様の系で初期値にP11をとった時の
例を表15に示した。
[0055] initial value and then at a system similar to example when taking a P 11 shown in Table 15.

【0056】[0056]

【表15】 [Table 15]

【0057】τ7で収束したが、それまでにP1〜P16
全てが活性化した。なお表では影響を受けていない状態
を0、受けた状態を1として表現してある。
[0057] converges with tau 7, all of P 1 to P 16 is activated so far. In the table, the unaffected state is represented as 0, and the affected state is represented as 1.

【0058】[0058]

【発明の効果】本発明による情報処理装置を用いると、
口コミによる影響の広がりをシミュレートすることが可
能となり、広報活動を効果的に行うことが可能となる。
またインターネットを用いるとパラメータを決定するた
めの情報を収集するのが容易となる。また得られた情報
をもとにインターネットを活用し、特定の人々にプロモ
ーションを行うことが可能となる。
When the information processing apparatus according to the present invention is used,
It becomes possible to simulate the spread of the influence of word-of-mouth, and to carry out public relations activities effectively.
The use of the Internet makes it easier to collect information for determining parameters. In addition, it is possible to promote specific people using the Internet based on the obtained information.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】X=0でのポテンシャル表記を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing potential notation at X = 0.

【図2】PP1(0)とPP2(-3)が影響を受けたときのポテン
シャルカーブを示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing a potential curve when P P1 (0) and P P2 (-3) are affected.

【図3】τ3後のP2,P3,P4と合計のポテンシャルカーブ
を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing P 2 , P 3 , and P 4 after τ 3 and a total potential curve.

【図4】τ3でのポテンシャルカーブを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a potential curve at τ 3 .

【図5】τ2でのポテンシャルを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a potential at τ 2 .

【図6】τ3でのポテンシャルを示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a potential at τ 3 .

【図7】τ5でのポテンシャルを示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a potential at τ 5 .

【図8】P5を初期値に置いたときのτ0からτ2までのポ
テンシャルを示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing a potential from τ 0 to τ 2 when P 5 is set to an initial value.

【手続補正書】[Procedure amendment]

【提出日】平成13年1月16日(2001.1.1
6)
[Submission date] January 16, 2001 (2001.1.1)
6)

【手続補正1】[Procedure amendment 1]

【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement

【補正対象項目名】請求項1[Correction target item name] Claim 1

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【数1】 で表現され、且つPm PであるPmが固有の値からなる
集合APm={a1 Pm,a2 Pm,…,al Pm}、及び影響の有無
を算定する閾値TPmを有し、各要素Pmに対して、少な
くともPl PであるPlの固有の値APl及びPmの関与
する行又は列ベクトルRPmを用いて算出した値を閾値T
Pmと比較することにより、Pmの状態をデジットに決定
することを特徴とする情報の伝播をシミュレートする情
報処理装置。
(Equation 1) In the expression, and P m set A Pm = {a 1 Pm, a 2 Pm, ..., a l Pm} of P at a P m consists specific value threshold T Pm to calculate the presence of, and effects has, for each element P m, at least P l P a is P l unique value a Pl and P m involved row or column vector R threshold value calculated using Pm T of the
By comparison with Pm, the information processing apparatus to simulate the propagation of information and determining the state of the P m to digit.

【手続補正2】[Procedure amendment 2]

【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement

【補正対象項目名】0009[Correction target item name] 0009

【補正方法】変更[Correction method] Change

【補正内容】[Correction contents]

【0009】で表現され、且つPm PであるPmが固有
の値からなる集合APm={a1 Pm,a2 Pm,…,al Pm}、及
び影響の有無を算定する閾値TPmを有することを特徴と
し、各要素Pmに対して、少なくともPl PであるPl
の固有の値APl及びPmの関与する行又は列ベクトルR
Pmを用いて算出した値を閾値TPmと比較することによ
り、Pmの状態をデジットに決定する情報処理装置を用
いることによって、多様な人間関係を表記することを可
能とした。また集合PをP = Pnと表現し、m個の要素
からなる集合Pn={P1 n-1,P2 n-1,…,Pm n-1}と表現
したとき、Pnの要素P l n-1に集合Pnと同一の条件を付
加することにより、様々なコミュニティーを階層的に表
現することを可能とし、情報伝播のシミュレートにスケ
ーラビリティ持たせることに成功した。さらにn個の要
素からなる集合Pの各要素Pm に対し、0からt1時間
後のPmの影響量EpmをAPl及びベクトルRPmを用い
て、
And Pm P which is PmIs unique
Set A consisting of the values ofPm= {A1 Pm, aTwo Pm,…, Al Pm及, and
Threshold T for calculating the presence or absence of influencePmCharacterized by having
And each element PmFor at least Pl P which is Pl
Unique value A ofPlAnd PmThe row or column vector R involved
PmIs calculated using the threshold TPmBy comparing with
, PmUsing an information processing device that determines the state of the
Various human relationships.
Noh. Also, the set P is P = PnAnd m elements
A set P consisting ofn= {P1 n-1, PTwo n-1,…, Pm n-1} And expression
When you donElement P of l n-1Set PnWith the same conditions as
To provide a hierarchical representation of the various communities.
To simulate information propagation.
We succeeded in giving us mobility. N more elements
Each element P of the set P consisting of primesm From 0 to t1time
Later PmInfluence amount EpmAPlAnd the vector RPmUsing
hand,

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 有限個の要素からなる集合P=[P1,P2,
・・・Pn]において、Pの各要素間の関係性が行列 【数1】 で表現され、且つPmPであるPmが固有の値からなる集
合APm={a1 Pm,a2 Pm,…,al Pm}、及び影響の有無を
算定する閾値TPmを有し、各要素Pmに対して、少なく
ともPlPであるPlの固有の値APl及びPmの関与する
行又は列ベクトルRPmを用いて算出した値を閾値TPm
比較することにより、Pmの状態をデジットに決定する
ことを特徴とする情報の伝播をシミュレートする情報処
理装置。
A set P = [P 1 , P 2 ,
.. Pn ], the relationship between the elements of P is a matrix In the expression, and P m P a is set A Pm P m consists unique value = {a 1 Pm, a 2 Pm, ..., a l Pm} have a threshold T Pm to calculate the presence of, and effects and, that for each element P m, is compared with a threshold value T Pm the calculated value with the involved row or column vector R Pm unique value a Pl and P m of P l is at least P l P An information processing apparatus that simulates the propagation of information, wherein the state of P m is determined to be a digit.
【請求項2】 前記集合PをP=Pnと表現し、m個の要
素からなる集合をP n={P1 n-1,P2 n-1,…,Pm n-1}と
表現したとき、Pnの要素Pl n-1が集合Pnと同一の条件
を満たすことを特徴とする請求項1記載の情報の伝播を
シミュレートする情報処理装置。
2. The set P is defined as P = PnAnd m
A set of primes is P n= {P1 n-1, PTwo n-1,…, Pm n-1}When
When expressed, PnElement P ofl n-1Is the set PnSame conditions as
2. The propagation of information according to claim 1, wherein
Information processing device to simulate.
【請求項3】 n個の要素からなる集合Pの各要素Pm
に対し前記APl及びベクトルRPmを用いて計算を行うに
際し、0からt1時間後のPmの影響量Epmを 【数2】 として表現し、これを閾値TPmと比較することによって
mの状態をデジットに決定することを特徴とする請求
項1記載の情報の伝播をシミュレートする情報処理装
置。
3. Each element P m of a set P consisting of n elements
When performing the calculation using the A Pl and the vector R Pm , the influence amount E pm of P m after time t 1 from 0 is expressed as follows: Expressed as an information processing apparatus to simulate the propagation of claim 1, wherein the information and determines this to a digit of the state of the P m by comparing the threshold value T Pm.
【請求項4】 時間を変数として繰り返し決定すること
で、集合Pの経時変化を観察することを特徴とする請求
項3記載の情報の伝播をシミュレートする情報処理装
置。
4. The information processing apparatus for simulating information propagation according to claim 3, wherein a time-dependent change of the set P is observed by repeatedly determining time as a variable.
【請求項5】 前記集合Pにおいて、各要素Pmの持つ
固有の値の集合がベクトルAPm={APm,BPm,…}、た
だし、APm={a1 Pm,a2 Pm,…,al Pm}、BPm={b1 Pm,
2 Pm,…,bl Pm}、…、のようにn次元ベクトルで表現
される固有の定数群と、同次元のベクトルで表現可能な
閾値ベクトルTPm={TA Pm,TA Pm,…}を有し、各要素
mに対しベクトルAPmと前記ベクトルRPmを用いてベ
クトル演算することによって得られた結果を閾値ベクト
ルTPmと比較することによりP mの状態をデジットにあ
るいはデジットな表記の集合として表現することを特徴
とする請求項1記載の情報の伝播をシミュレートする情
報処理装置。
5. In the set P, each element PmHave
The set of unique values is vector APm= {APm, BPm,…},
But APm= {A1 Pm, aTwo Pm,…, Al Pm}, BPm= {B1 Pm,
bTwo Pm,…, Bl Pmで, ..., n-dimensional vector
Can be represented by a set of unique constants and a vector of the same dimension
Threshold vector TPm= {TA Pm, TA Pm,…}, Each element
PmFor the vector APmAnd the vector RPmUsing
Calculates the result obtained by vector operation as a threshold vector
Le TPmBy comparing with mTo the digit
Or expressed as a set of digital notations
The information for simulating the propagation of information according to claim 1.
Information processing device.
【請求項6】 請求項5記載のベクトルを用いてt時間
後の影響量を請求項3記載の式によって表現することを
特徴とする情報の伝播をシミュレートする情報処理装
置。
6. An information processing apparatus for simulating the propagation of information, wherein the influence amount after time t is expressed by the expression according to claim 3 using the vector according to claim 5.
【請求項7】 時間を変数とし繰り返し決定すること
で、集合Pの経時変化を観察することを特徴とする請求
項6記載の情報の伝播をシミュレートする情報処理装
置。
7. The information processing apparatus for simulating information propagation according to claim 6, wherein a change over time of the set P is observed by repeatedly determining the time using the time as a variable.
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