著者

橋本 康弘

出版者

東京大学

雑誌

若手研究(B)

巻号頁・発行日

2007

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本研究では,ソーシャルネットワーキングサービスや電子掲示板といった時刻情報を持つソーシャルコミュニケーションの履歴データに対して,ネットワーク時系列分析,コミュニティ時系列分析,可視化分析を統合的に行うための基盤を与えることを目的とし,これまでにない自由度を持ったネットワーク分析ツールとして「s.o.c.i.a.r.i.u.m」を開発するとともに,それを用いた実証分析を行った.

著者

唐木 清志 山田 秀和 森田 真樹 川崎 誠司 桑原 敏典 橋本 康弘 吉村 功太郎 渡部 竜也 桐谷 正信 溝口 和宏 草原 和博 桐谷 正信 溝口 和宏 草原 和博 磯山 恭子 藤本 将人

出版者

筑波大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2006

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アメリカ社会科で展開されるシティズンシップ教育の動向を, 理論レベルと実践レベルから多面的・多角的に考察し, その現代的意義及び日本社会科への示唆を明らかにした。具体的な研究成果としては, 2009年3月に刊行された最終報告書に載せられた13名の論文と, 2009年1月13日にミニシンポジウムを開催したことを挙げることができる。研究を通して析出された「多様性と統一性」や「争点」といった分析枠組み(本研究では「視点」という言葉を用いている)は, 今後日本の社会科においてシティズンシップ教育を推進するにあたっても, 重要なキーワードとなるであろう。

著者

河口 洋一郎 橋本 康弘 堀 聖司 原田 隆宏 米倉 将吾

出版者

東京大学

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2005

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本研究では、鑑賞者と投影画像に対してスクリーン自体が凹凸運動によって連続的・有機的かつダイナミックに反応する事が可能な、新しい映像装置システムの開発、および展示実験を通した評価を行った。スクリーンの形状は、連結・分割可能で自立可能なことから日本の伝統的な什器「屏風」の形状を目標とした。H17年度においては、まず凹凸スクリーン上に投影するCG画像生成、および、レンチキュラー方式による立体視CG画像の生成に関する研究・試作を行い、鑑賞者の動作・視線の変化に応じて画像が変容する屏風の視覚効果について実験を行った。また、並行して凹凸反応するスクリーンの概念設計のための基礎研究を行い、格子状に並べた直動アクチュエーターによってスクリーンの凹凸形状を制御する駆動システムの動作実験を繰り返し、実機制作のための知見を得ることができた。続くH18年度においては、小型エアシリンダによってスクリーン表面の凹凸を駆動するシステムの実装を行った。完成した凹凸スクリーンはACM-SIGGRAPH2006のアートギャラリー部門にエントリーして受理され、国際大会の会場にて展示、発表を行い、大きな成果を収めることができた。H19年度においては、スクリーンのコンテンツとして流体と生物的造形物の相互作用シミュレーションが非常に効果的であったため、コンテンツの作成に重点を置いて研究を行った。また、大規模な展示をACM-SIGGRAPH2007において行い、この新しい画像装置システムが観衆に対してどのような影響を与えるか、定性的な実験を行った。H20年度においては、スクリーンにより提示される立体感と、実際の立体物に対する立体感との比較を行うため、幾つかの立体物を構築し、印象の差異を中心に定性的に比較した。さらに、ASIAGRAPH 2008, ACM-SIGGRAPH2008アートギャラリー等に出品し、広く成果報告を行った。

著者

橋本 康弘 陳Yu 大橋弘忠

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.85, pp.63-66, 2008-09-11

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本研究ではソーシャルコミュニケーションの時系列データからネットワークの時系列を構築し,コミュニティ検出によってコミュニティ構造の時間発展を捉える.そして,分裂・融合を繰り返すコミュニティの遍歴を視覚的に理解するためのインタラクティブ性の高い可視化手法を実現することで,人間行動をモデル化する前段階としてのシナリオを語る枠組みを提案する.We introduce a new framework that enables us to discuss a probable scenario derived from insights on human behavior by developing a highly interactive visualization method for visualizing human community evolution. First, we create a number of successive networks from the time-series data on social communication, and then, extract and visualize a hidden dynamic structure of evolving communities by integrating some recently developed methods.