まえしへの応援メッセージ†


進捗報告PPT†

シミュレーション結果と今後の課題点†

■指標の限界
シミュレーションの結果,モデルIの結果がもっともよいものとなった.(モデルG,H,Iは重み付きである分値が大きくなる)
モデルGとIはともに上(黄色)のコミュニティから8回のレスをもらっていて,回数的には同じだけど,モデルGのほうが一見バランスよく幅広い人と交流をしているから良さ気に見えてしまう ※要するに単純に重みをかけ合わせるという点に少し疑問点が見つかった.

直感に合わないのは,IのほうがGと比べ,取得している情報がコミュニティの一部の人の声だと感じてしまうからだ

幅広い人との交流を重視するのであれば,重みを考えず実質的な交流人数を表す次数だけ見ればいい
重みをどうしても考えたいのであれば,(恣意的な方法ではあるが)対処法は2通り考えられる

個人的には重み情報も重要な要素だと考えているので,単純に中心性を足し合わせていくのではなく,アンドマンの幅広い交流(2つのコミュニティの網羅率)を反映させる形にもっていったほうがいい気がする.
※ここではうまく説明できないけど,情報取得にしても,それがコミュニティ全体の声なのかごく一部の人の声なのかといった網羅率として考えたい.それに網羅率として考えれば,正規化できるし値域も0〜1にすることができる

疑問・問題点†


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