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2 l ιʔγϟϧϝσΟΞ্ʹ͓͚Δχϡʔεಡऀͷ૿Ճ l ΞϝϦΧͰ͸෼ͷ͕ιʔγϟϧϝσΟΞ͔Β χϡʔεΛऔಘ l ༷ʑͳχϡʔεΛଟ͘ͷϢʔβʹΑͬͯਫ਼ࠪͤ͞Εͣʹ ֦ࢄɼதʹ͸ޡͬͨχϡʔε ϑΣΠΫχϡʔε ΋ l ϑΣΠΫχϡʔεͷఆٛɾ໰୊ l ͦͷχϡʔεͷഎޙʹଘࡏ͢Δҙਤ΍ҙຯʹؔΘΒͣɼޡͬͨ৘ใ͕4/4ͳ ͲΛ௨ͯ͡ଟ͘ͷਓʑʹ޿·Δχϡʔε l ଟ͘ͷϑΣΠΫχϡʔε͕ιʔγϟϧϝσΟΞͰ֦ࢄ͞Εɼຽओओٛ΍ ιʔγϟϧϝσΟΞͷΤίγεςϜɼδϟʔφϦζϜɼܦࡁͱ͍༷ͬͨʑͳ ෼໺ʹଟ͘ͷӨڹ എܠ from: Pew Research Center 

3 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (1/2) • ܦࡁɿ "TTPDJBUFE
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4 ϑΣΠΫχϡʔεͷྫ (2/2) • ݈߁ɿ$07*%ؔ܎ͷϑΣΠΫχϡʔε • 7JUBNJO
$Ͱίϩφ༧๷͕Ͱ͖Δ • (
ωοτϫʔΫʹΑͬͯίϩφ͕޿·Δ എܠ From: https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1246278.html 

5 ຊݚڀͷ໨త • 5XJUUFSͰͷϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυͷϞσϧԽ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυΛཧղ͢Δ͜ͱ͸ɼϑΣΠΫχϡʔεͷݕग़ͳͲͷԠ༻ λεΫʹ༗༻ • χϡʔεʹؔ͢ΔϢʔβͷ౤ߘ࣌ؒͱϑΥϩϫʔͷ৘ใΛ׆༻ͯ͠ɼ֦ࢄͷ͠΍͢͞Λ ϞσϦϯά എܠ Breaking News!! Discovery a huge cat Fake News Timeline ユーザによる投稿と拡散 2020/01/01 12:00 この猫でかすぎ！ http://.... Modeling 投稿確率 

6 ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυϞσϦϯάͷԾઆ • ϑΣΠΫχϡʔεͷΧεέʔυ͸ɼஈ֊ͷΧεέʔυʹΑͬͯߏ੒ • ͭ໨ͷΧεέʔυỚ௨ৗͷχϡʔεͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ • ͭ໨ͷΧεέʔυỚݩͷχϡʔε͕ϑΣΠΫͩͱٙΘΕͨΓɼࢦఠ͞Εͨ͜ͱʹΑͬͯ గਖ਼࣌ࠁ!"͔Βੜ͡Δగਖ਼ͷੑ࣭Λ࣋ͬͨΧεέʔυ ఏҊϞσϧ       
       
 
   
 
  
   
                
 
    
 通常のニュースの カスケード 訂正の性質を持った カスケード 

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Time-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ l )BXLFT
1SPDFTTͱ͍͏఺աఔ Ϟσϧͷछ l աڈͷΠϕϯτͱܦա͔࣌ؒΒ ࣍ͷΠϕϯτൃੜ֬཰Λࢉग़ From: A Tutorial on Hawkes Processes for Events in Social Media イベント発⽣ time イベント発⽣確率 

8 ϕʔεϞσϧ
Time-Dependent Hawkes Process ఏҊϞσϧ Timeline ユーザによる投稿と拡散 Modeling t, t + ∆% Ͱͷ౤ߘൃੜ֬཰ = λ % ∆% = ((%) ∑ ,:./0. 1, 2(% − %, ) ((%): 時間tにおける感染率， 1, : i番⽬のイベントでの観測者(フォロワー数) %, : i番⽬のイベントの投稿時間 2: どの程度記憶しているかを表した関数 感染率 どれだけの⼈が覚えているか B
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 Time (hour) ade ) cade ion) s





 Modeling






 Time (hour) Posting Activity
 ! " = $% " ℎ% " + $( (")ℎ( (") "+ 訂正時間"+でカスケードを分割 $% " ℎ% " $( (")ℎ( (") ℎ% " = , -:/012-3(/, /5) 6- 7(" − "- ) ℎ( " = , -:/5 1 /0 1/ 6- 7(" − "- ) $(") $("): 時間tにおける感染率， 6- : i番⽬のイベントでの観測者 (フォロワー数) "- : i番⽬のイベントの投稿時間 7: どの程度記憶しているかを表した関数 

10 σʔληοτ • 3FDFOU
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ʮ1PMJUJGBDUʯͱʮ4OPQFTʯʹΑͬͯ ೥݄ r ݄ʹใࠂ͞ΕͨϑΣΠΫχϡʔεΛऩू • ΩʔϫʔυϕʔεͰ݅Ҏ্ͷ౤ߘ͔ͭ࣌ؒҎ্ͷ౤ߘ͕ଘࡏͨ͠ ݅ͷϑΣΠΫχϡʔε • 'BLF
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11 ࣮ݧઃఆ ϑΣΠΫχϡʔεͷ౤ߘ਺Λ༧ଌ • ͭͷϑΣΠΫχϡʔεσʔληοτͷ֤χϡʔεΛର৅ʹ ϞσϦϯάΛߦ͍ɼকདྷͷ౤ߘ਺Λ༧ଌ • σʔλͷ؍࡯࣌ؒ5ʹର͠ɼ ϞσϦϯάظؒΛ<
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13 ࣮ݧ݁Ռɿྦྷੵ౤ߘ਺ͷ࣌ܥྻ ఏҊϞσϧͷධՁ • Ϛθϯλ͕ఏҊख๏ɼࠇ͕࣮ଌ஋ • ఏҊख๏͕࣮ଌ஋ʹ͍ۙ༧ଌ౤ߘ਺Λୡ੒ 

14 ࣮ݧ݁Ռɿਪఆ͞Εͨύϥϝʔλͷ܏޲ ఏҊϞσϧͷධՁ l 1BSBNFUFS
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ஈ֊໨ͷΧεέʔυʹ͋ͨΔޡΓͱ໌Β͔ʹ ͳͬͨχϡʔεͷ֦ࢄ͸ɼஈ֊໨ʹ͋ͨΔ֦ࢄΑΓ΋ऑ͍܏޲ l 3'/σʔληοτͷɼ5PIPLVσʔληοτͷ l గਖ਼࣌ؒ"#͸྆ํͷσʔληοτͰ࣌ؒޙఔ౓ $ " = & 1 − ) sin 2. /0 " + 23 456/8 

15 గਖ਼࣌ؒ!"ͷଥ౰ੑͷݕূ ఏҊϞσϧͷߟ࡯ l గਖ਼࣌ؒ!"લޙͷ౤ߘςΩετΛ֬ೝ l ఏҊϞσϧͰగਖ਼࣌ؒ!"Λద੾ʹݕ஌Ͱ͖͍ͯΔ ͔Ͳ͏͔Λ౤ߘͷςΩετͷ಺༰Ͱݕূ l σϚ΍గਖ਼Λҙຯ͢ΔޠΛΧ΢ϯτ 1つ⽬のカスケード⁚ 通常のニュースの性質 を持つカスケード 2つ⽬のカスケード⁚ 訂正の性質を持つ カスケード 

16 గਖ਼࣌ؒ!"ͷଥ౰ੑͷݕূɿWord cloud ఏҊϞσϧͷߟ࡯ ྫỚʮτϧί͕ԯԁ೔ຊʹد෇ʯͱ͍͏ϑΣΠΫχϡʔε l గਖ਼࣌ؒ!" = 37લޙͷ౤ߘςΩετΛ8PSE
DMPVEͰൺֱ l !"ҎલͰ͸ʮ਌೔ࠃʯͱ͍ͬͨͦͷχϡʔεʹؔ͢Δޠ l !"ҎޙͰ͸ʮ୆࿷ʯʹؔ͢ΔχϡʔεͱҰׅͰσϚͱࢦఠ 

17 ·ͱΊ l 5XJUUFSͰͷϑΣΠΫχϡʔεͷగਖ਼ʹΑͬͯੜ͡Δஈ֊ͷ ΧεέʔυΛϞσϧԽ l ఏҊϞσϧʹΑΔকདྷͷ౤ߘ਺༧ଌͰߴ͍ਫ਼౓Λୡ੒ l ఏҊϞσϧͰݕग़Ͱ͖ͨగਖ਼࣌ؒͱɼ5XJUUFSͷ౤ߘ಺༰Λ ॏͶͯൺֱͯ͠ΈΔͱɼగਖ਼࣌ؒҎ߱ʹʮϑΣΠΫχϡʔεΛగ ਖ਼͢Δҙਤʯͷ౤ߘ͕ଟ͘ݟΒΕͨ ͓ΘΓʹ