2020年07月15日 第10回
実験でやってきたことがたくさん出てきて，あの時の辛い記憶が蘇るとともに，良い復習にもなった．
辛いですか．．．でも上手くできたのですよね？
Twitter上での友人間ネットワークも別の機会で知り合った2人が実は友達であったなんてざらにあるので, 世界は狭いなぁとかよく言ってたんですが, こういう実験が既にされていて検証されているのが驚きでした.
そうですか．では，実感があって理解も進みましたね．
繋がりの多い頂点(有名人とか)は, ほかの人から繋がる可能性も高く, そこから繋がっている頂点の数も多く, その繋がり先の頂点も次数が高い傾向にありそうだなと思ったので, どこから始めてもそういう頂点を介して一気にアクセスできる頂点数が増えるのかなと思いました．
あと全然関係ないですが, 池口先生の画面の左上の日時が常に "9:41 1月9日(火)" なのが気になりました．
とても良い質問です．
今，私は，iPad上のGoodnote 5 というアプリを使って黒板風に使っています．
また，このiPad をzoom配信するコンピュータにつないで，
共有画面にしていますが，その際，"9:41 1月9日(火)" になります．
9:41は，Apple製品 (iPhone，iPadなど) が広告などで示される時間，
1月9日(火) は，2007年の1月9日で，この日にAppleの社名が
Apple Computer, Inc. から Apple Inc. に変更されることが発表されたようです．
新渡戸稲造とポアンカレが似ていると聞いたので調べてみたのですが, 驚きました.実際に研究室で行なっている内容を知ることができてよかったです. 文字でネットワークを形成するという話がとても面白そうでした.
いや，そんなに似ていないと思うけど．．．
ネットワークの伝わり方のシミュレーションは面白そうだと思った．
スモールワールドや手紙渡しの実験，6次の隔たりは一般教養科目でも話が出てきたことを思い出した．
そうですか．一般教養のどの科目なのですか？
ベーコン数などの説明が分かりやすかたです．
また，実験でやったスモールワールド構造などの理解を深めることができました．
授業の進め方がとてもよく，オンライン授業であるにも関わらずとても分かりやすいです．
それであればよかったと思います．
ilgramの手紙渡しの実験や，電子メールの実験では，人口に対して非常に少ない人数でターゲットにたどり着けるという結果に重点が置かれていたが，反対に極端に経由人数が多い始点を調べるのも面白そうだと思った．
人間関係のネットワークから特定の地域や集団がどの程度独立しているかの指標にもなりそうだ．
良いコメントですね．面白いと思いますが，今日，マリリン・モンロー数，
アンジェリーナ・ジョリー数，広瀬すず数などをお見せしましたが，
誰もがネットワークの中心になっていることになります．
複雑ネットワーク理論やグラフ理論は身近な話が多く，かなり興味深かった．
Milgramの実験やケビン・ベーコンゲームなど人との関係も，とても近い関係であることがわかり面白かった．
その通りです．身近ですね．
今日は導入ということもあり紹介の色が強い授業でしたが，複雑ネットワーク入門の魅力がひしひしと伝わってきました．
そうですか．魅力が伝わったのであれば，とてもよかったと思います．
ベーコン数が1の時点で知り合いが数百いるって，一般人だとあんまりなさそうな気がします．
連絡が取れるかどうかとかも含めると，現実のネットワークとしてそのまま捉えるのは少し危険なのではないかと思いました．
一般人の知り合いは，確かにそんなに多くないかもしれませんが，
共演俳優のネットワークは，頂点数が数十万ですからね．
そこが大きく違います．
6次の隔たりの話が面白かったです．
今週から複雑ネットワークの実験があるので，実験で理解を深めていきたいと思います．
それが良いと思います．
複雑ネットワークの一例として人間関係が挙げられ，ケビン・ベーコンゲームを通じて自分でも確認できた．
全く関係ないような日本の俳優・女優の名前を入れてもベーコン数が3や4という結果が大半でネットワークのハブになっている人物の分布などに興味が湧いた
面白いですね．
SNSでのつながりがわかると面白いと思った
面白いですね．一昨年，池口研でもTwitterのデータを用いた人がいました．
ベーコン数を，名前がすぐに思い浮かんだKeanu Reeves(キアヌ・リーヴス)，Eva Green(エヴァ・グリーン)，Ewan McGregor(ユアン・マクレガー)で調べてみたが，どれも2であったので，ベーコン数が6以上となる俳優・女優を見つけたいと思った．
ネットワーク可視化ツールがかなり気になったので，使ってみたいと感じた．
取り敢えずはPythonに馴染みがあるので，Pythonで使えるツールであるNetworkXを使ってみようと思うが，他のツールも使ってみたい．
6以上の人もいることはいるので，ぜひ探してみてください．
今回は，複雑ネットワークということで現実世界にあるネットワークについて学んだ．
今回の授業は実験でやったことが主だったためとてもすんなりと理解できた．
スモールワールド問題で，知り合いの定義をファーストネームで呼び合うとしていたとあったがそこまで親密な関係であると6回程度では到達しないのではないかと思った．
講義でも説明したように，Milgramの実験には批判的な意見もあるようですが，
Emailでの実験もあるように，かなり確からしかったと言って良いのではないでしょうか．
複雑ネットワークの定義の広さが面白かった．
また，オイラーか．
ともおもった
オイラー先生は，すごいのよ．
実際のネットワーク例として，友人関係だけでなく俳優・女優の共演履歴データベースによるネットワークと特定の人物からの距離のデータが存在することには驚いた．
そこで，ある人物から距離が1である人数は，その人物の出演作品数やその規模が大きくなるにつれて増え，平均距離も小さくなるので，ある種その人のキャリアに依存する面があるのかな，と思った．
そうですね．これは次数で反映されると思います．
ネットワークの例の中で紹介があったが，言語をネットワークによって解析する研究もあると聞いてネットワーク理論の応用の幅広さに驚きを感じた．
広いですよ．この話の最後の方で少し詳しく伝えたいと思います．
・現実世界のネットワークがスモールワールド構造になっていることと，非線形ダイナミクスが深く関係していることがわかった．
・繋がりを頂点や枝で表現することで色々の繋がり方を抽象化できる．
そうですね．それが数学のすばらしいところ．
六次の隔たりに関して，だれを中心とした場合でもケビンベーコン数の分布が似てくることが興味深かったです．
一見不思議に思える一致ですが，統計的にはむしろ，ばらけてしまう（さまざまな分布がでてくる）ことの方が不思議なことなんでしょうか．
とても良いコメントだと思います．
その通りだと思います．
人と人のつながりやサイトのリンクなどのネットワークと非線形ダイナミクスに関連があることが意外だった．
構造がどのように決定されるのか理論的に研究されているならとても面白いと思った．
非線形ダイナミクスを示す素子が，あるネットワーク構造で接続していることは
不思議なことではないと思います．
一筆書きの問題は小中学生のころに慣れ親しんだ記憶がある．
紹介された７つの橋の問題以外にも，様々な一筆書きできる記号などを探したり作ったりして，友達と遊んでいた．
それがグラフ理論の始まりと聞いて，懐かしい思いになるとともに，やはり学問とは必ずしも専門的なものではなく，案外身近で容易に臨めるものだと思った．
その通りです．色々と極めて下さい．
高校の時のグラフと大学で用いるグラフが違いすぎて，驚いています．
もう大学3年生なのに？
インターネットや物流網などの他に，言語もネットワークとして考えられることは面白かった．
面白いですよ．
Small World Problemは大変面白かったです．
ネットワークが作る面白い性質の一つを知ることができました．
これまでの授業内容が複雑ネットワークにどう絡んでいくのか，先々の授業が楽しみです．
本当は，ダイナミクスとネットワークの話をしたいのですが，
時間が足りないので，大学院の講義を聞いてください．
ネットワークの模式図において，高いデザイン性を感じました．
良いとされる世にあるデザインにおいて，ネットワークの模式図が用いられてるものが沢山あるかもしれないと思いました．
そうですね．配置は結構難しいので．
日本の俳優や女優と，海外の俳優は共演のつながりが遠いイメージがありましたが，ベーコン数が2程度になっていて驚きました．
大学で知り合った友達にも，お互いに共通の友達がいることがよくあるので，世の中は狭いなと思います．
はい，その通りですね．
ケビン・ベーコンゲームの平均ベーコン数の少なさ，そして比較的若く日本人である広瀬すずも他と同じような分布になることに驚いた．
ウィキペディア上である用語からページ遷移する際，何クリックである特定の用語まで到達できるのか？というYoutubeでの動画を思い出し，これも実際に厳密に調べたらどのような結果になるのだろう…と思った．
おー，これはこれで面白いですね．
講義では説明しましたが，Web Pageの場合は，
20クリック弱で全てのページに到達できると言われているようです．
明日から課題1の実験なのでお話を聞けてラッキーでした．
がんばります．
後期もオンラインだと1年間も友達に会えず悲しいです，，，仕方ないですが，，．
はい，頑張って．
後期はどうなるかね．
実験1の内容の概略を知ることができてよかったです.ネットワークの奥深さを知るとともに，1人人脈を増やしておくだけでかなり活動の幅が広がるのだと感じました,
その通りですね．良いコメントです．
本日の講義により，人間の友人関係などいろいろな繋がりかたを抽象化することができるとわかりました．
また，そのような抽象化されたネットワークは特徴付ける指標を利用して，様々な計算ができることを理解しました．
はい，よく理解してくれていると思います．
・ケビン・ベーコンゲームで，世界の狭さを実感することができた．
そして，今感染症が瞬く間に世界中に広がり大問題となっているのも，これだけ人と人とが接触する機会がある世の中なら必然なのだと改めて思った・講義の本筋には関係ないが，これだけ世界が狭くなったのはいつ頃からなのだろうと思った．
日本だと明治以降くらいから徐々にでしょうか．
海外だともっと昔ですかね
おー，面白いコメントですね．
どのような繋がりを考えるかにはよると思いますが，
ただ，友人関係などはそんなに変わっていないのではないでしょうかね．
今日複雑なネットワーク初回授業を受けて，アルゴリズム授業で学んだグラフ理論のことを思い出した．
明日ちょうど実験1の第1回目なので，今日の内容を合わせて理解しようと思います．
グラフ理論は，アルゴリズムとデータ構造でやるのですか．
現実におけるネットワークの例によってスモールワールドネットワークの特徴が明確に表れているというのが面白いと思った．
面白いですね．
ネットワークについての理解が深まりました．
音楽や俳優の共演関係にもネットワークがあるとは今まで考えてもみませんでした．
先生がおっしゃっていた通り，実験をやる前に聞きたかったです・・・
申し訳ないです．．．でも，これでよく理解できましたよね．
「世間は狭い」と言う迷信というか格言のような俗っぽい言葉が数学的に証明されているようで,スモールネットワークの話はすごく面白いです.例えば線路や車道のネットワークを考えると,距離という重みが付加されるので,その場合のネットワークの特質はどのように捉えれば良いのかが気になりました.
良い質問ですね．ネットワークとしては，無向，有向，
重み付き，重みなしを考えることができます．
ケビンベーコンゲームがやっていて楽しかったです．
最短経路をゲームにするのは楽しいですね．
私の推しはガブリエルマクトです．
調べてみましたか？
身の回りのネットワークについてですが宅配便の輸送網もネットワークの一つですかね，またtheoracleofbaconについて自分で色々試したのですがデータ数がかなり多いはずなのにベーコン数が高めな検索でもスピーディに結果が出力されていたので驚きました，そんなに大したことじゃないですかね．
これも例だと思います．
いや，大したことだと思います．
教養科目でネットワーク理論の入門的なことについて一度学んでいるので，この講義では入門からもう少し踏み込んだところに触れてほしいです．
そうでしたか．教養でやっているのですね．
考えてみれば当たり前ですが,私たちそれぞれの次数に比例せずにほとんどの場合多くても6回で誰にでもたどり着くというのにロマンを感じました．
確かにロマンだね．
実験の時にも感じたがスモールワールドという性質はとても面白いと感じた．
何億人いるなかからしらないひととつながるのに5,6人で事足りるというのはとてもロマンを感じる．
また，ロマンですか．
俳優のネットワークの繋がりが面白かったので，言語，音楽に関するネットワーク例も教えて頂きたいと思いました．
了解しました．時間があればになりますが，紹介します．
実験でやった複雑ネットワーク入門が面白かったので，これから授業でさらに詳しく聞けるのがとても楽しみです．
それはよかった．
感染症のネットワークについてわかることから，今後社会の感染症問題などを解決できるとしたら，非常に大きな可能性を秘めている分野だと感じました．
その通りです．ぜひ考えてみてください．
ilgramの実験は有名なので知っていた．
友人関係のうち，いろいろな人とつながりがあるハブの役目をする人が重要となる，ということがあった気がする．
現実世界はつながり・関係が多数あり，それを対象とする研究は面白そうだ．
面白いですよ．ぜひやってみてください．
ケビンベーコンゲームでは，自分の知っている(マイナーそうな)俳優を何人か試しにやってみたが，どれもベーコン数2~4だったため，対象の俳優が有名かどうかに左右されないという点がすごいと思いました．
ベーコン数5以上の俳優・女優を見つけてみようと思います．
ぜひ見つけてください．