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研究発表
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39 件中 11 - 20 件目

年度
Year
題目又はセッション名
Title or Name of Session
細目
Authorship
発表年月(日)
Date
発表学会等名称 Name, etc. of the conference at which the presentation is to be given, 主催者名称 Organizer, 掲載雑誌名等 Publishing Magazine,発行所 Publisher,巻/号 Vol./no.,頁数 Page nos.
2015  Application of Social Network Analysis to FIFA 2014 World Cup Soccer Games: Quantification of the Strength of Germany as the Champion  未設定  2015/05/24 
XXXV Sunbelt Conference of the International Network for Social Network Analysis  , Sunbelt XXXV International Sunbelt Social Network ABSTRACTS  , 277   

概要(Abstract) In a soccer game, players pass a ball each other to score a goal. By entering the number of times player i passes the ball to player j into the (i, j) element of an adjacency matrix, we can analyze the game with social network analysis (SNA). The research question in this presentation is how the strength of a winner of a soccer game can be quantified using SNA. The presenter will cite games from the FIFA 2014 World Cup as examples. Germany was the champion of the World Cup. The presenter will focus on 4 games of Germany in the 2nd Stage. These games include Germany vs. Algeria (Round of 16): 2-1, France vs. Germany (Quarter-Finals): 0-1, Brazil vs. Germany (Semi-Finals): 1-7, Germany vs. Argentina (Final): 1-0. First, the presenter will show the number of total passes and the ball possession rate of each team in each match. These numbers will provide a brief account of each match. Second, the presenter will draw a pass network graph of each team in each match. In the graph, each node represents a player and the location of the node in the network corresponds to the position the player takes in the system of the team. In the graph, the width of each arrow, from player i to player j, shows the number of passes from player i to player j. The graph will give us an overview of passes among the players in the team. Third, the presenter will show the degree centrality (out), degree centrality (in), closeness centrality, betweenness centrality and clustering coefficient of each player. These scores and the coefficient will show which player is the central player and how well the players around each player in the pass network are connected. Fourth, the presenter will show the means of degree centrality (out), degree centrality (in), closeness centrality, betweennes centrality and clustering coefficient of each team. By comparing these means of Germany with those means of the loosing team, we examine the difference between the winner and the loser in terms of centrality and clustering coefficient. Fifth, the presenter will provide centralization scores of degree (out), degree (in), closeness and beweenness, of each team. By comparing these scores between Germany and the loosing team, we can know that the players in Germany do not tend to be one-sided in terms of centrality score, while the players in the losing team tend to be one-sided in terms of centrality score. Sixth, the presenter will provide the standard deviation of the clustering coefficient of each team. By comparing the scores between Germany and the loosing team, we can notice that the degree of connectedness of the players around a player in Germany dose not tend to be one-sided, while the degree of connectedness around a player in the losing team tends to be one-sided. Finally, based on these findings, the presenter will discuss how the strength of Germany as the champion can be quantified using SNA. 

備考(Remarks)  

2014  アクターネットワーク理論と社会ネットワーク分析の交点について考える ―質的科学計量学への中心性分析とグラフ描写法の適用の試み  単独  2014/11/16 
科学技術社会論学会   

概要(Abstract) アクターネットワーク理論(Actor-Network Theory: ANT)と社会ネットワーク分析(Social Network Analysis: SNA)を組み合わせていこうという主張が近年見られるようになっている.本報告では,こうした先行研究の主張を確認し,ANTとSNAの組合せについて考察する.具体的には,ANTの質的科学計量学にSNAの中心性分析とグラフ描写法を適用することについて検討を行う. 

備考(Remarks)  

2014  An Approach for Integrating Actor-Network Theory and Social Network Analysis: Analyzing Science as Collective Action  単独  2014/09/18 
European Association for the Study of Science and Technology   

概要(Abstract) Science is a form of collective action engaged in by scientists. The purpose of this paper is to show how the integration of actor-network theory (ANT) and social network analysis (SNA) can facilitate a fruitful understanding of science as collective action. First, I review ANT and SNA. According to Freeman, research that examines links among objects of study is called structural. In social science, the structural approach that is based on the study of interaction among social actors is called SNA. SNA is defined by the following features: (1) SNA is motivated by a structural institution based on ties linking social actors, (2) it is grounded in systematic empirical data, (3) it draws heavily on graphic imagery, and (4) it relies on the use of mathematical and/or computational models. Beyond the commitment to these four features, modern social network analysts recognize that a wide range of empirical phenomena can be explored in terms of their structural patterning. Second, I survey preceding studies that have tried to integrate ANT and SNA. Third, I introduce a method used in SNA known as centrality analysis. Fourth, I focus on Callon, Law, and Rip’s use of ANT in their study on qualitative scientometrics. Fifth, I show how applying the method of centrality analysis from SNA to Callon, Law, and Rip’s ANT-based qualitative scientometrics can yield a fruitful quantification of their analysis. Finally, I suggest that integrating ANT and SNA can facilitate a useful understanding of social movements other than science. 

備考(Remarks)  

2013  サッカーゲームへの社会ネットワーク分析の適用―FIFA2010ワールドカップにおけるスペイン代表チームと日本代表チームとの差異の定量化  単独  2014/03/07 
数理社会学会  , 山形大学  , 第57回数理社会学会大会研究報告要旨集  , 数理社会学会  , 77   

概要(Abstract) サッカーはパスをつなげてゴールを目指すスポーツである.選手iから選手jへのパスが通った回数を隣接行列の(i,j)成分の値とすることで,試合を社会ネットワーク分析によって分析することができる.本発表では,FIFA2010ワールドカップにおいて,スペイン代表チーム(優勝)と日本代表チーム(ベスト16)との違いをどのようにして定量的に示せるか,というリサーチ・クエスチョンを設定する.それぞれのチームの隣接行列について,構造同値分析とブロックモデリング,中心性分析を行い,両チームの差異を定量的に明示することを目指す. 

備考(Remarks) ポスター 

2013  Application of Social Network Analysis to FIFA 2010 World Cup Soccer Games: Quantification of the Difference between the Dominant Team and the Outplayed Team  未設定  2014/02/22 
International Network for Social Network Analysis  , Abstracts for Sunbelt XXXIV  , 298   

概要(Abstract) In a soccer game, players pass a ball between one another for scoring a goal. By entering the number of times player i passes the ball to player j into the (i, j) element of an adjacency matrix, we can analyze the game using Social Network Analysis (SNA). The research question in this presentation is how the difference between a dominant team and an outplayed team can be quantified using SNA. As an example of games with difference in ball possession rates, the author cites games from the FIFA 2010 World Cup. At the second stage, the largest difference in the ball possession rate was observed in two games. The games were: Spain versus Portugal (Round of 16) where the ball possession rates were 60% and 40% respectively, and Paraguay versus Spain (Quarter-finals), where the respective rates were 40% and 60%. Spain won both the games and was also the World Cup winner. The author applies structural equivalence analysis, block modeling, and centrality analysis to the two games. By using structural equivalence analysis and block modeling, he indicates that Spain's players were better at passing the ball to each other when compared with the players of the Portugal and Paraguay teams. In centrality analysis, the author suggests that players in the Spain team with high centrality scores did not stay on one side in the team, while in the Portugal and Paraguay teams the players with high centrality scores tended to stay on one side of the team. 

備考(Remarks)  

2013  アクターネットワーク理論と社会ネットワーク分析の交点について考える―アクターネットワークとはどのようなネットワークか  単独  2013/11/17 
第12回科学技術社会論学会  , 東京工業大学  , 科学技術社会論学会第12回年次研究大会予稿集  , 152-153   

概要(Abstract) アクターネットワーク理論(Actor Network Theory: ANT)と社会ネットワーク分析(Social Network Analysis: SNA)を組み合わせていこうという主張が近年見られるようになっている.本報告では,こうした先行研究の主張を確認し,ANTとSNAの組合せについて考察する.特に,ANTのアクターネットワークとはSNAにおけるどのようなネットワークかに注目する. 

備考(Remarks)  

2013  サッカーゲームへの社会ネットワーク分析の適用―日本代表チームと一般大学チームとの差異の定量化  単独  2013/08/27 
数理社会学会  , 関西学院大学  , 第56回数理社会学会研究報告要旨集  , 数理社会学会  , 91   

概要(Abstract) サッカーはパスをつなげてゴールを目指すスポーツである.選手iから選手jへのパスが通った回数を隣接行列の(i,j)成分の値とすることで,試合を社会ネットワーク分析によって分析することができる.本発表では,日本代表チームと一般大学チームとの違いを定量的に示せるか,というリサーチ・クエスチョンを設定する.それぞれのチームの隣接行列について,構造同値分析とブロックモデリング,中心性分析を行い,両チームの差異を定量的に明示することを目指す. 

備考(Remarks) ポスター 

2012  ブロックモデリングによる議事録の分析―第25回財務省・NGO定期協議から(ポスター)  単独  2013/03/19 
数理社会学会  , 東北学院大学   

概要(Abstract) 本発表の目的は,政策提言においてNPO・NGOが主体的に議論を行うための方策を探ることにある.NGOのメンバーに幾人かは他の地位を占める他のNGOのメンバーが取って替わることのできない地位を占めており,主体的,つまり中心的な行為者であると考えられる.本発表では,「NGOのメンバーの幾人かは代替不可能な地位を占めており,中心的な行為者であるということができる」という仮説を提示し,社会ネットワーク分析のモロックモデリングの手法を議事録に適用することで検証する. 

備考(Remarks)  

2012  議事録への社会ネットワーク分析の適用―第25回財務省・NGO定期協議から  単独  2012/11/18 
第11回科学技術社会論学会  , 総合研究大学院大学  , 科学技術社会論学会第11回年次研究大会予稿集  , 総合研究大学院大学   

概要(Abstract) 今日,科学技術と社会の間で起きている問題への対応・解決においてNPO・NGOの役割が注目されている.NPO・NGOは科学技術社会問題 について政策提言を行うという役目を持っている.NPO・NGOが政府に対して政策の提言を行う場の1つが省庁との定期協議である.こうした協議においてNPO・NGOが主体的に議論に参加するにはどうすればよいのだろうか.
省庁との協議においてNGOが占めている地位については,社会ネットワーク分析による分析が行われている.本発表の目的は,こうした先行研究の成果を踏まえ,政策提言においてNPO・NGOが主体的に議論を行うための方策を探ることにある.
 そのためにまず,NPO・NGOが政策提言を行う上での問題点を概観する.次に,省庁との協議においてNGOが占めている地位について社会ネットワーク分析を適用した先行研究の成果を確かめる.続いて,省庁との協議において中心的となるNGOのメンバーについての仮説を提示する.その上で,本稿が用いるデータを提示する.さらに,データに社会ネットワーク分析を適用する.引き続き,分析の結果を考察する.最後に全体の考察をまとめる.
 

備考(Remarks)  

2012  社会ネットワーク分析における有向グラフの距離行列の算出方法についての提案(ポスター)  単独  2012/08/30 
数理社会学会  , 関東学院大学   

概要(Abstract) 社会ネットワーク分析における有向グラフの距離行列の各成分は,各点から各点への測地線距離を示している.距離行列は有向グラフの隣接行列のべき乗を求めることで算出することができる.従来の距離行列の算出方法では,n個の点から成る有向グラフの距離行列の算出において隣接行列のn乗まで求める必要がある場合が生じる.これに対して,本報告ではn-1乗までで停止する算出方法を提案する. 

備考(Remarks)  

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