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[2P1-OS-23-05] Sociologically-Informed Neural Networksによる意見の変遷予測
キーワード：社会科学、ニューラルネットワーク
ソーシャルネットワークにおける意見の変遷予測はマーケティング等様々な応用において重要な問題である. 意見の変遷予測には, 従来, オピニオンダイナミクスモデルと呼ばれる理論モデルが用いられてきた. オピニオンダイナミクスモデルは個々人間の相互作用のメカニズムに関する社会学的・心理学的知見を取り入れることができるが, 高精度な予測を行うために実データを用いた大規模なキャリブレーションを要し, コストがかかる. 一方, 近年では, 深層学習を始めとするデータ駆動型モデルを意見の変遷予測に活用する試みが進んでいる. これらの手法はソーシャルメディア等で収集された大規模なデータを活用できるという利点があるが, 相互作用のメカニズムに関する社会科学的な知見を考慮できない. 本研究では, 物理法則を考慮したニューラルネットワーク (Physics-informed Neural Network)の概念を社会科学分野に移植することで社会科学分野の理論モデルとソーシャルメディア上の大規模データの双方を活用する新たな手法を提案する. 実データを用いた実験を行い, 意見の変遷予測において提案手法が既存手法を上回る性能を持つことを示した.
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