研究領域の分類
産総研の地理的分散
内側からの視点
□ 組織改変による人事異動
□ 地理的分散
□ 日常業務の増加
■ 隣の研究室でどのような研究をしているか分からない
■ 連帯感の欠如
■ 蛸壺的 例：
ある研究を始めるのに専門家を外部の人から紹介してもらったら，
隣の研究室の人だった．．．
疑問：
異分野連携を唱えているが，本当に実行されているのか？
成果データベース
論文の共著関係を使用
産総研では，研究成果発表をデータベース化
1.誌上発表2.口頭発表
3.著書・刊行物・調査報告 5.地球科学情報
6.計量技術情報・工業標準化 7.ソフトウェア，
8.データベース 9.プレス発表 10.イベント展示
記録属性：
□発表属性：
記録ID, 登録日，発表タイトル，要旨，キーワード
□筆頭者・共著者属性：
職員ID，名前，所属コード，所属
調査データ
2001 – 2005
年度の誌上および口頭発表
注：内部研究者，外部研究者の識別は職員
IDを使用．
外部研究者で
IDが付与される場合がある
外部研究者は名前で識別
ネットワーク解析
ネットワーク特徴量
・ Size Rank
・次数累積分布
・次数 - クラスタリング係数相関
ネットワークの可視化
・最大連結成分の可視化
・粗視化
（ betweenness centrality clustering ）
・異分野連携の抽出
Rank-Size
Zipf
則 最大連結成分と
2nd連結成分
の差が増大する傾向？
次数累積分布
a.
非連結成分を含む
b.最大連結成分のみ
degree-clustering coefficient
a. 2001 b. 2002 c. 2003
知的財産マネジメント研究会＠GRIPS 44
可視化
a. 2001 b. 2002 c. 2002
d. 2004 e. 2005
粗視化
Betweenness Centrality Clustering
Boost Graph Library
Brandes beetweenness centrality
Ulrik Brande, A Faster Algorithm for Betweenness Centrality, Journal of Mathematical Sociology 25 (2):163-177, 2001.
bc_clustering.hpp 修正
前：最大値を持つ
edgeのうち，
1つだけ
remove後：最大値を持つ
edgeを全て
remove Newman Modularity:
Newman Modularity
2004
Betweenness
Shortest Path Betweenness
→ グループ（結合が密な部分）を橋渡し するリンク（疎リンク）は，貴重なリン クである．
Newman Modularity
粗視化 (2004)
異分野連携の抽出
最大連結成分から，異分野連携部分のみを
抽出する
異分野連携 (2003)
アプリケーションの開発
自分の周辺でどのような 研究が行われているか？
簡単なインターフェースに
よる検索機能
まとめ
基本的特徴量
・次数分布の Scale Free 性は疑問
・クラスタ性の強い階層性
可視化 + 粗視化
・ナノテク分野と環境分野が支配的コミュニティ
・最大連結成分の異分野連携は 10% 程度
参考文献
啓蒙書
・スモールワールド・ネットワーク―世界を知るための新科学的思考法， ダンカン ワッツ
(著), Duncan J. Watts (原著), 辻 竜平 (翻訳), 友知 政樹 (翻訳)・新ネットワーク思考―世界のしくみを読み解く， アルバート・ラズロ・バラバシ
(著), 青木 薫 (翻訳)・Six Degrees: The Science of a Connected Age，Duncan J. Watts (著)
・
Linked: The New Science of Networks， Albert-Laszlo Barabasi (著)
もう少し高度
・モールワールド―ネットワークの構造とダイナミクス ，ダンカン ワッツ
(著), Duncan J. Watts (原著), 栗原 聡
(翻訳), 福田 健介 (翻訳), 佐藤 進也 (翻訳)・Small Worlds: The Dynamics of Networks Between Order and Randomness，Duncan
J. Watts (著)・複雑ネットワークの科学，増田 直紀
(著), 今野 紀雄 (著)
論文集
・The Structure And Dynamics of Networks，
Duncan J. Watts (著), Mark Newman (著) Web Site
・http://www.nd.edu/~alb/
・http://www-personal.umich.edu/~mejn/ , http://www.santafe.edu/~mark/
ツール群
解析＋可視化
・ Pajek, http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/
可視化
・ Otter, http://www.caida.org/tools/visualization/otter/
・ GraphViz, http://www.graphviz.org/
・ Large Graph Layout, http://apropos.icmb.utexas.edu/lgl/
プログラミング・ライブラリ
・ Boost Graph Library,
http://www.boost.org/libs/graph/doc/
ドキュメント内
untitled
(ページ 34-54)