ヒット現象の数理モデルを用いたポケモンＧＯ流行の解析
鳥取大工石井晃、味戸正徳、川畑泰子AA 東大情報理工学ポケモンGO
スマホの位置情報データを使ったゲームアプリ
いろいろな場所でポケモンを捕獲する
2016年7月スタート
日本でのサービスは7月22日
3月29日 - 日本でフィールドテスト開始。
7月6日 - オーストラリア、ニュージーランド、アメリカで先行サービス開始。
7月13日 - ドイツでサービス開始。
7月14日 - イギリスでサービス開始。
7月15日 - イタリア、スペイン、ポルトガルでサービス開始。
7月16日 - フランス[注 2]を除くヨーロッパ25か国[注 3]でサービス開始。
7月17日 - カナダでサービス開始。
7月22日 - 日本でサービス開始。
7月24日 - フランスでサービス開始。
7月25日 - 香港でサービス開始。
8月3日 - ブラジル、メキシコなど中南米諸国でサービス開始。
Wikipediaより(2016/08/28取得)

ヒット現象の数理モデル
A.Ishii et al, New Journal of Physics 14 (2012) 063018
大学ロゴ

物理学の考え方で社会における１人１人の人の興味・関心の時間的推移を記述する方程式

dI i ( t )= å Cx Ax ( t )dtx

物理学として人の心の動きの数理モデル
・広告宣伝等外部からの影響の項
・友人からの情報に左右される項・街のうわさを聞いて影響される項+ å Dij I j ( t ) - aI i ( t )j+ å å Pijk I j ( t ) I k ( t )j

映画・視聴率・AKB総選挙に応用
映画の評判を計算で解析

k

数理モデル
で計算
比較

ブログやTwitterの投稿数

ドラマ視聴率やAKB選抜総選挙順位を数理モデルから予測

社会の中の個々の人の関心を計算する方程式

コミュニケーションを無視するとマーケットシェアの理論になる

2人で解く

平均場近似の考えで社会の人々の関心を計算
S. Strogatz, Mathematics Magazine 61 (1988) 35
ロミオとジュリエットの恋愛の方程式
A(t) は日毎のTV露出秒数
日毎の広告出稿費に相当パラメータ a, D, P, cは、計算した日毎の人々の関心の計算値と観測したブログ・Twitterの日毎の書込数が一致するように乱数を用いたモンテカルロ法で決めていく.

Blog 区切りなし

Twitter 区切りなし

Blog 7/1-7/22

Blog 7/22-8/16

Twitter 7/1-7/22

Twitter 7/22-8/16

日本で開始前後の違い
前

ブログ

Twitter

後D
1.80e-05
P2.49e-04
Cadv_t 4.53e-06
Cadv_n 9.64e+00

D8.62e-01
P3.12e-06
Cadv_t 8.40e-06
Cadv_n 1.37e-04

D9.76e-05
P3.22e-05
Cadv_t 3.71e-06
Cadv_n 8.08e+01

D5.67e-01
P1.16e-09
Cadv_t 1.04e-05
Cadv_n 7.44e+01

直接コミュニケーションが強くなる
前ブログ

Twitter

後D
1.80e-05
P
2.49e-04
Cadv_t 4.53e-06
Cadv_n 9.64e+00

D8.62e-01
P3.12e-06
Cadv_t 8.40e-06
Cadv_n 1.37e-04

D9.76e-05
P3.22e-05
Cadv_t 3.71e-06
Cadv_n 8.08e+01

D5.67e-01
P
1.16e-09
Cadv_t 1.04e-05
Cadv_n 7.44e+01

間接コミュニケーションは弱くなる
前ブログ

Twitter

後D
1.80e-05
P
2.49e-04
Cadv_t 4.53e-06
Cadv_n 9.64e+00

D
8.62e-01P
3.12e-06
Cadv_t 8.40e-06
Cadv_n 1.37e-04

D9.76e-05
P
3.22e-05
Cadv_t 3.71e-06
Cadv_n 8.08e+01

D5.67e-01
P1.16e-09
Cadv_t 1.04e-05
Cadv_n 7.44e+01

露出の影響はそれほど変わらない
前ブログ

Twitter

後D
1.80e-05
P2.49e-04
Cadv_t 4.53e-06
Cadv_n 9.64e+00

D8.62e-01
P3.12e-06
Cadv_t 8.40e-06
Cadv_n 1.37e-04

D9.76e-05
P
3.22e-05
Cadv_t 3.71e-06
Cadv_n 8.08e+01

D5.67e-01
P
1.16e-09
Cadv_t 1.04e-05
Cadv_n 7.44e+01

Discussion• 日本でのポケモンＧＯスタート後、Twitterは盛り上がりのあと、急激に減衰
ブログは減衰後一定数の書込を維持⇒ ポケモンGOをやってるとツィートできない？
• 海外でのポケモンGOの盛り上がりの情報が報道されていた時期と国内でのスタート後で、反応は全然違う

Discussion• 直接コミュニケーションはスタート後に強くなり、ユーザー同士の情報交換などが盛んになっていると推察される• 間接コミュニケーションはスタート後に弱くなっている。ポケモンGOにはまった人達からそれ以外の人達へ影響は伝わっていないと推察される

直接コミュニケーションが強く、間接コミュニケーションが弱い例：劇団四季・ライオンキング
劇団四季・ファインドパース社・鳥取大学

結論• 今年7月スタートのポケモンGOの流行の解析を、ヒット現象の数理モデルで行った• 日本でのサービス開始前と開始後で、人々の関心の強さが違う• サービス開始後、直接コミュニケーションが強くなり、間接コミュニケーションは弱くなる。これから、熱心なユーザーと関心があるだけの人々とで分かれていると推測できる

計算社会科学のワークショップをIEEE BigData2016の中で開きますIm p o rtant D ate:
O ct.10, 2016:D ue d ate f o r full w o rksho pp ap e rs sub m issio n
N o v.1, 2 016 : N o tificatio n o f p ap e r
accep tance to autho rs
N o v.15, 201 6: C am era-read y o f accep tedp ap e rs
D ec.5 -8,201 6:W o rksho p s

RESEARC H TO PIC S- Ap p licatio n o f So cio lo g y/So cio p hy sics using

Big D ata
- Ap p licatio n o f Eco no m e tric/Eco no p hy sics
using Big D ata - So cial M e dia D ata analyses
fro m eco no m ic/p o litical/so cial p e rsp ective- Inf o rm atics using so cial Big D ata - M arketing
science using so cial Big D ata- Busine ss analytics using Big D ata o nco nsum e r be havio r- C ulturo m ics and art m anag e m ent w here,
including entertainm ent, helm in Big D ata has
been o ut is utilized in the real w o rld w ithelem ents o f their m anag em ent.
- Analy sis o f rep utatio n o f entertainm ent
using Big D ata. But no t be lim ite d to , in theW o rksho p .

C o ntact and W eb site
css-co re@ ne w to n.d am p .to tto ri-u.ac.jp
Fo r d etails, p lease visit:
http://cssjapan.co m /ieeebig dataw
orkshop2016/index.htm lA P P L I CA T I ON OF B I G D A T A F OR
COM P U T A T I ON A L SOCI A L SCI E N CE
Contem po rary social sciences are facing a serious paradig m shift
because of the developm ents in co m puter and Internet
technolog ies,thoug h traditional social sciences are still very
im po rtant. Big data, such as dig ital traces of online activities andm obility reco rds, allo w s us to quantify hum an behavio r and social
pheno m ena at a fine-g rained level,yet it is g lobal in scale, thereby
co m plem enting experim ental data and theo retical andco m putational sim ulation results. In so m e cases, w e can evenem plo y the m etho ds o f natural sciences, including
physics,chem istry or biolog y, in order to analyze big data. Fro m
this perspective, w e w ill o rg anize the w orkshop of “applications of
big data for co m putational social science.” The scopes of thew o rkshop include the applications of big data, as w ell as them ethods fo r collecting and using big data fo r co m putational socialscience. M o reover, theo retical fram ew o rks and co m putationaltechniques for big data are also very im portant to pics in ourw o rkshop. In this w o rkshop, social sciences are not lim ited tosociolog y,econo m ics, m arketing , political science,but also include
info rm atics, co m plexity science,econophysics,sociophysics,
culturo m ics and the arts.

P r og r a m Ch a i r s or co-ch a i r s:
Prof.Akira Ishii, Totto ri University, Social Physics
Prof.Fujio Torium i, The University of Tokyo, Info rm atics
D r. Yasuko Kaw ahata, The University of Tokyo, Art and Technolog yP r og r a m Com m i t t ee M e m b er s:Prof.Dirk Helbing , ETH Zurich, Sw itzerland, C o m putatio nal Social
ScienceProf.M akoto M izuno , NYU Stern Schoo l of Business, M arketing
Prof. Kazutoshi Sasahara, Indiana University Blo o m ing to n,Co m plexity Science
Prof.Hideaki Takeda, National Institute o f Info rm atics, Japan,
Info rm atics
Prof.Hiroki Takikaw a, Toho ku University, M athem atical Sociolog y
D r. Yo shihiko Suhara, M IT M edia Lab, Hum an D ynam ics
Prof. W illiam Rand, Univ.of M aryland, M arketing
Prof. Stefan Thurner, M edical University o f Vienna, Science ofCo m plex System s
Prof. D avid Lazer, No rtheastern University, Political Science

論文締切 10月10日
プログラムチェア
石井 晃
鳥海不二夫（東大システム創成）
川畑泰子（東大情報理工）プログラム委員
Prof.Dirk Helbing, ETH Zurich
水野誠（明治大）、笹原和俊（名大）武田英明（情報研）、瀧川裕貴（東北大）
数原良彦（リクルート）
Prof. William Rand, Univ.of Maryland
Prof. Stefan Thurnerウィーン医科大
Prof. David Lazer, Northeastern Universit