Pythonで挑む計算社会科学

PyCon mini Hiroshima 2020 LT

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1. Pythonで挑む計算社会科挑む計算社会科学む計算社会科学計算社会科学
   Takayuki Kaisen
   ksn0215@gmail.com
   

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2. お前、誰よ？前、誰よ？よ？
   ●
   Independent researcherと名乗ってみた名乗ってみたってみた
   ● 大学院を出てからも自を出てからも自分出てからも自分のてからも自分の専門分野自分の専門分野の「の専門分野の「勉専門分の専門分野の「野の「勉強」の専門分野の「勉「勉強」勉強」」
   (/=研究)は続けてきた続けてきたけてきた
   ● 名乗ってみたってみたからには続けてきた、「勉強」研究」を出てからも自分しなければいけない
   ● 本音: 勢い余ってしまっい余ってしまったってしまった
   

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3. 研究って何？
   既存の知識体系の専門分野の「勉知識体系 既存の知識体系の専門分野の「勉知識体系
   

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4. で挑む計算社会科、どんな研究したの専門分野の「勉？
   研究の専門分野の「勉手前！
   既存の知識体系の専門分野の「勉知識体系 既存の知識体系の専門分野の「勉知識体系
   

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5. 計算社会科学って何？
   ●
   Lazer, D., Pentland, A. S., Adamic, L., Aral, S., Barabasi, A. L., Brewer, D., ...
   & Jebara, T. (2009). Life in the network: the coming age of computational
   social science. Science (New York, NY), 323(5915), 721.
   ●
   Lazer, D. M., Pentland, A., Watts, D. J., Aral, S., Athey, S., Contractor, N., ...
   & Nelson, A. (2020). Computational social science: Obstacles and
   opportunities. Science, 369(6507), 1060-1062.
   要はコンピュータは続けてきたコンピュータを駆使してデーを出てからも自分駆使してデータを活してデータを駆使してデーを出てからも自分活用してして
   社会科学を出てからも自分やろうぜって話(私見)
   研究例:
   ・ネットワーク上のフェイクニ上のフェイクニュの専門分野の「勉フェイク上のフェイクニニュースの伝搬の専門分野の「勉伝搬
   ・政治ブログの二極化ブログの二極化の専門分野の「勉二極化
   ・etc
   

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6. 計算社会科学の専門分野の「勉中にあるにある
   (と名乗ってみた思われるわれる)分の専門分野の「野の「勉強」
   ● 社会ネットワーク上のフェイクニ分の専門分野の「析
   ●
   (マルチ)エージェントシミュレーション
   ● ビッグの二極化データを駆使してデー解析
   ● ソーシャルメディア解析解析
   ●
   GIS, 地理空間分の専門分野の「析
   ●
   etc
   https://www.gisagents.org/2015/06/computational-social-science-for-urban.html
   

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7. GIS, 地理空間分の専門分野の「析
   

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8. 地理空間分の専門分野の「析を出てからも自分行うためのツールうための専門分野の「勉ツール
   (ライブラリ)
   ●
   ArcGIS: 有料
   ●
   QGIS: 無料。PyQGISと名乗ってみたいうの専門分野の「勉が一応ある一応あるある
   ●
   folium(Leaflet.js): Pythonで挑む計算社会科使してデータを活える。緯度経度情報を簡単に可視化を出てからも自分簡単に可視化に可視化
   ●
   Geopandas: Pythonで挑む計算社会科使してデータを活える。可視化は続けてきたあまりかっこよくない
   ●
   Shapely: 平面幾何オブジェク上のフェイクニトの専門分野の「勉取扱いい
   ●
   pydeck: Pythonで挑む計算社会科使してデータを活える。3D。可視化が一応あるかっこいい
   ツール
   ライブラリ
   

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9. 大阪の地価と自転車の専門分野の「勉地価と自転車盗難件と名乗ってみた自転車盗難件数の関係の専門分野の「勉関係
   https://github.com/hannari-python/tutorial/blob/master/land_assessments/land_assessments.ipynb
   

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10. 分の専門分野の「かるの専門分野の「勉で挑む計算社会科は続けてきたないかと名乗ってみた思われるっていること名乗ってみた
    ● 地価と自転車盗難件は続けてきたNeighborhood Effectを出てからも自分受ける？ける？
    ● 隣接する不動産の条する不動産の条件から着目の専門分野の「勉条件から着目する不動産の次する不動産の条件から着目の専門分野の「勉次年
    度の専門分野の「勉価と自転車盗難件格を推定を出てからも自分推定
    ● ク上のフェイクニラスの伝搬タを駆使してデーリングの二極化してoutlierを出てからも自分発見
    → 何かに生かせそうな気もかせそうな気もするも自分の専門分野する
    

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11. マルチエージェント
    シミュレーション
    

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12. マルチエージェント
    シミュレーションと名乗ってみたは続けてきた？
    ● エージェントって何？
    コンピュータを駆使してデーの専門分野の「勉中にあるで挑む計算社会科動く奴
    ● シミュレーションって何？
    現実世界をモデル化してを出てからも自分モデル化してそれを出てからも自分調べることべること名乗ってみた
    

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13. マルチエージェントシミュレーションが一応あるで挑む計算社会科きる
    ソフトウェア解析(ライブラリ)
    ●
    NetLogo: 独自言語
    ●
    Swarm: Javaと名乗ってみたObjective-C/C++も自分の専門分野？
    ●
    Repast: supports Java, C#, Managed C++, Visual Basic.Net, Managed
    Lisp, Managed Prolog, and Python scripting, etc (Wikipedia)
    ●
    Mason: Java
    ●
    PyCX: Pythonで挑む計算社会科書ける。開発者はける。開発者は日本人。は続けてきた日本人。
    ●
    Mesa: Pythonで挑む計算社会科書ける。開発者はける
    

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14. 先行うためのツール研究
    Epstein, J. M. (2002)
    ● モデル1
    ▫ local outburstsの専門分野の「勉発生かせそうな気も
    → outburstsの専門分野の「勉発生かせそうな気も周期
    の専門分野の「勉解析（パラメタの変更パラメタを駆使してデーの専門分野の「勉変更）
    

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15. 先行うためのツール研究（パラメタの変更続けてきたき）
    Epstein, J. M. (2002)
    ● モデル2
    (1) Peaceful coexistenceの専門分野の「勉発生かせそうな気も(L=high, no cops)
    (2) genocideの専門分野の「勉発生かせそうな気も (L=low, no cops)
    (3) safe havensの専門分野の「勉発生かせそうな気も (high initial cop density)
    (1)
    (2)
    (3)
    L: Legitimacy
    

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16. シミュレーション結果
    

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17. 結果
    ●
    local outburstsが一応ある再現で挑む計算社会科きた
    ● 拘束されたエージェされたエージェントが一応あるその専門分野の「勉場に残ったままに残ったままったまま
    と名乗ってみたいう問題
    

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18. 何を出てからも自分して、何を出てからも自分知りたいの専門分野の「勉？
    ● 単に可視化純なモデルから複なモデルから複雑な社会現象（例な社会現象（パラメタの変更例. 社会的格を推定
    差）を出てからも自分説明するような説明するような説明するような説明を出てからも自分見出てからも自分のしたい
    ●
    sugarscape(シュガースの伝搬ケープ)
    の専門分野の「勉ようなより複雑な社会現象（例なモデルを出てからも自分
    使してデータを活う
    

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19. まと名乗ってみため
    ●
    Pythonの専門分野の「勉ライブラリを出てからも自分使してデータを活えば計算社会科学の専門分野の「勉研究への専門分野の「勉
    敷居はもしかしたらは続けてきたも自分の専門分野しかしたら高くはないかもしくは続けてきたないかも自分の専門分野しれない（パラメタの変更引き続き続けてきた
    き実践します！）します！）
    ● プログの二極化ラミングの二極化やコンピュータを駆使してデーサイエンスの伝搬は続けてきた好きだがきだが一応ある
    社会現象にも自分の専門分野興味があるという人が一応あるあると名乗ってみたいう人は続けてきた計算社会科学の専門分野の「勉世
    界をモデル化してを出てからも自分覗いてみては？いてみては続けてきた？
    

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20. References
    ●
    Masad, D., & Kazil, J. (2015, July). MESA: an agent-based modeling framework. In 14th
    PYTHON in Science Conference (pp. 53-60).
    ●
    Epstein, J. M. (2002). Modeling civil violence: An agent-based computational approach.
    Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(suppl 3), 7243-7250.
    ●
    Epstein, J. M., & Axtell, R. (1996). Growing artificial societies: social science from the
    bottom up. Brookings Institution Press.
    ●
    Lazer, D., Pentland, A. S., Adamic, L., Aral, S., Barabasi, A. L., Brewer, D., ... & Jebara,
    T. (2009). Life in the network: the coming age of computational social science. Science
    (New York, NY), 323(5915), 721.
    ●
    Morckel, V. C. (2014). Spatial characteristics of housing abandonment. Applied
    Geography, 48, 8-16.
    

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