Interdisciplinary Papers Supported by Disciplinary Grants Garner Deep and Broad Scientific Impact
本研究は、学際的助成金が直接高インパクトな成果を生むとは限らない一方、専門分野に特化した助成金が学際的研究の進展と高い学術的インパクトを牽引する重要な役割を果たしていることを実証している。
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cs.SI
56 件の論文
An Extensive Study of Two-Node McCulloch-Pitts Networks
本論文は、自己ループを許容し重みを{-1,0,+1}に制限した 39 種類の 2 ノード・マッカラーチ - ピッツ・ネットワークモデルについて、バイポーラとバイナリの 2 種類の状態値における動的挙動を包括的に分析し、モデルの微小な変異が動的挙動に与える影響や、パラメータ・初期状態に対する 3 種類のロバスト性を評価することで、最小複雑系理解への道筋を示しています。
Latent space models for grouped multiplex networks
この論文は、複数のネットワークが共有するノードセットにおいて、共有構造・グループ固有構造・個体固有構造を同時に抽出する新しい統計モデル「GroupMultiNeSS」を提案し、その識別性や推定保証を理論的に確立するとともに、合成データおよびパーキンソン病の脳結合ネットワークデータを用いた実験を通じて、既存モデルを上回る精度と生物学的洞察の提供能力を実証しています。
A Scalable Inter-edge Correlation Modeling in CopulaGNN for Link Sign Prediction
本論文は、有向グラフにおけるリンクの符号予測タスクにおいて、Gaussian コプラを用いたエッジ間相関モデルの計算コストを削減し、線形収束性を証明することで、既存モデルよりも高速な収束と高い予測精度を実現する拡張手法を提案しています。
How segmented is my network?
この論文は、ネットワークの分離度（segmentedness）を統計的に推定するための正規化推定量を定義し、95%の信頼区間と±0.1 の誤差範囲を実現するために 97 個のノードペアのサンプリングで十分であることを示すとともに、その有効性をシミュレーションと実データで検証し、ゼロトラスト評価や企業統合などの応用を論じています。
Threadle: A Memory-Efficient Network Storage and Query Engine for Large, Multilayer, and Mixed-mode Networks
この論文は、行政登録データから得られる大規模で多層・混合モードのネットワークを効率的に処理するため、2 層データをメモリに展開することなくクエリ可能にする擬似射影アプローチを採用した、C# で書かれたオープンソースのネットワークストレージおよびクエリエンジン「Threadle」を紹介しています。
Cognitive Warfare: Definition, Framework, and Case Study
本論文は、認知戦の統一的な定義を提示し、OODA ループに基づく相互作用フレームワークと認知優位性の測定可能な属性を提案するとともに、概念の適用を説明する仮想的な事例研究を通じて、合同部隊の指導者や分析官が認知戦キャンペーンを理解・比較・評価するための実用的な基盤を提供するものである。
Shock Propagation and Macroeconomic Fluctuations
この論文は、生産ネットワークを介して伝播する企業レベルのショックが、定常状態への調整が完了する前に新たなショックが到来する「重なり合う調整」のダイナミクスにおいて、ネットワークのスペクトル特性（支配的な過渡固有値）によってマクロ経済変動やテールリスクが決定され、静的均衡モデルとは異なり度数分布の尾部の重要性が低下し、粒状ショックが観測されるマクロ変動の大部分を説明できないことを示している。
An Analysis of Socialbots Activity and Influence in Modern Japanese Social Media
本論文は、現代日本のソーシャルメディアにおけるソーシャルボットの活動と影響力を分析し、その影響力が 2016 年米国大統領選挙の事例よりも大きく、人間によってリツイートされたボットアカウントは人間アカウントと有意な差がないことを明らかにするとともに、今後の研究の方向性を論じている。
Recovering Small Communities in the Planted Partition Model
この論文では、コミュニティの規模や数が任意に変化する不均衡な状況においても有効な相関係数を評価指標として用い、モデルパラメータを事前知識なしに推定できる共通隣接点に基づく単純なクラスタリング手法を提案し、小規模かつ不均一なコミュニティの完全・ほぼ完全・弱回復を達成する条件を明らかにしています。
Maintaining Leiden Communities in Large Dynamic Graphs
本論文は、大規模な動的グラフにおけるコミュニティ検出の効率化を目的とし、既存手法の非効率性を克服して更新頻度が高い環境でも最大 5 桁の高速化を実現する新規アルゴリズム「HIT-Leiden」を提案し、その品質と実用性を検証したものである。
Molt Dynamics: Emergent Social Phenomena in Autonomous AI Agent Populations
本論文は、77 万を超える自律型 AI エージェントが人間介入なしに相互作用する大規模環境「MoltBook」における長期観測を通じて、限定的な役割分化、パワールー則に従う情報拡散、そして未熟な協調行動といった「Molt Dynamics」と呼ばれる創発的社会的現象を初めて実証的に記述し、分散型自律エージェントシステムの設計と安全性への示唆を提供するものです。
UrbanHuRo: A Two-Layer Human-Robot Collaboration Framework for the Joint Optimization of Heterogeneous Urban Services
本論文は、都市サービス間の相互利用を最大化する「UrbanHuRo」という人間・ロボット協働フレームワークを提案し、実世界の配送データを用いた評価により、センサー網の網羅率を約 30%、配達員の収入を約 40% 向上させる効果を実証した。
How Predicted Links Influence Network Evolution: Disentangling Choice and Algorithmic Feedback in Dynamic Graphs
本論文は、多変量ホークス過程に基づく時間的枠組みと瞬時的バイアス指標を導入することで、リンク予測アルゴリズムが動的グラフの進化に与えるフィードバック効果を、本質的な相互作用傾向から分離・定量化し、その安定性と収束性を理論的に示すとともに、異なる予測戦略におけるアルゴリズム的フィードバックの影響を信頼性高く反映できることを実証しています。
Graphs are focal hypergraphs: strict containment in higher-order interaction dynamics
本論文は、グラフを「焦点的ハイパーグラフ」として位置づけ、相互作用の対称性の有無に基づいてグラフモデル、焦点的ハイパーグラフモデル、一般ハイパーグラフモデルの厳密な包含関係を確立し、モデル選択は形式の優劣ではなく相互作用の性質に依拠すべきとする新たな分類体系を提案するものである。
Turning Trust to Transactions: Tracking Affiliate Marketing and FTC Compliance in YouTube's Influencer Economy
この論文は、YouTube 上のアフィリエイトマーケティングに関する 10 年間の大規模データ分析を通じて、FTC の開示基準への非遵守が深刻な課題であることを明らかにし、プラットフォームによる標準化された開示機能の導入がコンプライアンス向上に有効であると提言しています。