**ネットワークの知能解析:討論 [#l651617a] この研究会では,経験データやモデルをとおして,ネットワークが創発する知能について理解することが大きな目標である.しかしながら,ネットワークが何らかの知能を創発するという直観を確認していく過程で,データを扱うにせよモデルを扱うにせよ,それぞれに技術的な問題が横たわっている.この討論では,研究者たちが各々に感じている技術的問題を開示するとともに,その解決へ向けての方策やアイディアを検討する. ***論点: [#i6e0fb22] (1)経験データを扱いながら何が創発したかを考える場合,創発したと思われたものが,実は研究者の想定外の別要因によるものであったり,サンプル数不足やデータの入手不可能性・困難性のために明確に存在すると言えなかったり,さらには,ネットワークのノード間にそもそも依存性があり独立性を仮定する統計分析ができなかったりすることがある.こういったケースについて,純粋に創発したものを抽出するにはどうすればよいのかを考えたい. (2)どのようなモデルを構築するのが望ましいかについて,特にモデルの一般性の観点から議論したい.一般性の高い理論とはどのような特質を持っているのか.また,一般的なモデルを構築することは意味があるのか.このような問題について,個別の現象を説明するためのモデルと比べながら検討したい. 〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜 ***座長: [#w6cbca3d] ***論点: [#q878dec5] -テーマ:現実と分析との対応づけ --主張:手法ありきの議論と問題ありきの議論があるが、一般化は可能か? ---「カオス力学系〜」については、どのように応用できるのか。 ---他の論文については、一般化の可能性、他の分野での応用可能性。 ---モデルをどの程度単純化できるのか、あるいは複雑にしないといけないか。 -ネットワークのインデックス --創発するネットワークを特徴づけるインデックスはあるか? -限られたデータの分析手法 ---時系列データにおいて最新のデータしか得られない場合。 ---全てのノードの情報が得られないデータの場合。 -その他 --数理モデル vs シミュレーション