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ECCS12メモ主に1日目．走り書きそのまま．

9:05　Community Detection In Networks, Santo Fortunato
疎行列からまとめて、コミュニティを探す。
スコアQ(P)で評価 = モジュラリティPRE69, 026113(2004)
大きい方が良いが、NP困難。さらにResolution limit PNAS 104,36 (2007)
localにいいやつだけをいれて行く方法もある。oslom、Webあるよ。
Lancichinettiさんがいろいろやってる。
いい分割がgood clusterとは限らない。
arXiv:1205.6233, 6228が最新のコミュニティ分割の評価。
コミュニティとは？ ー no unique answer
方法は？ー no such thing
良い方法とは。

• > not split cliques
• > not merge cliques
• > random graph でコミュニティを出さない

Phys. Rep. のサントさんの論文が情報があるよ。

10:05 Diversity Of Collective Decision-Making Patterns Resulting From Gregarious Behavior, Jean-Louis Deneubourg
クモ、ゴキ、アリ使って研究．
ゴキ、昼間はシェルターに固まって休んでいるが、夜活動する。
シャルターに沢山いると、leave確率が下がる シェルターの個体数の2乗に反比例 = feedback
暗いとgood clustering
(少ないクラスターにいるゴキのメリットってなんだろ？ただの乗り遅れ？)
Astudillo et al. 2012
ゴキの種が違う奴らでも、ある閾値を超えると一緒に群れる。 S/N<1とかなんとか
ありのnet digging も同様のものが見られる．
生物実験はセンスとあとはgood studentが大事そう．体育会系．

12:24 Schools Of Fish And Flocks Of Birds: Their Shape And Internal Structure, Charlotte K. Hemelrijk and Hanno Hildenbrandt
魚の群れの形は長方形(oblong) -> 魚が大きくなるとさらに長くなる
Ethology 2010 参照
モデルは休眠サイト、他は近接5,6個体との相互作用．
大きい群、少ない近接相互作用で長方形になる．
たくさんと相互作用してたら、正方形になる．
(魚と鳥の群れの違いってあるのかな？)

−−−　Parallele Session −−−
Constrained Graph Resampling For Group Assessment In Human Social Networks, Nicolas Tremblay, Pierre Borgnat, Jean-Francois Pinton, Alain Barrat, Mark Nornberg and Cary Forest
美術館とか国際会議でのセンサーネットワーク(どっかで読んだことのある論文．)
リンクの重み=一緒にいた時間＝べき分布になる
ランダムと比較するテスト、意味のあるco-locateとは何かを探る．

14:25 When Do Social Interactions Make A Difference To Second Language Acquisition? A Field Study Of Language Learner Networks, Agnieszka Cierpich, Chih-Chun Chen and Michał B. Paradowski
linguist ドイツ語を学ぶ39人のデータ.サンプルは少ないけれど，ノードの「成長」が見える．
ドイツ語で話す人リンクのが多いと、improvementがみられる．（当然か．．．）
リンクがノードに与える影響を実データで見た，という点で評価できる．
(この人と名刺交換した．)

You Are Who Knows You: Predicting Links Between Non-members Of Facebook,Emoke-Agnes Horvat, Michael Hanselmann, Fred A. Hamprecht and Katharina Zweig
アンチSNS、fbアカウントのない人を含めた社会ネットワークの話。
facebookはデータをくれないので、アメリカの5つの大学のfbデータとemailデータを追って、どこにリンクができるかを予測した。
40%の制度だが、ランダム予測よりはずっと精度が良い。
ネットワークの形状などにはよらない結果になる。

Dynamical Collective States And Transitional Behavior In Animal Groups, Kolbjørn Tunstrøm, Yael Katz, Cristos Ioannou, Cristian Huepe and Iain D Couzin
1.2*2.1mの水槽で実験。中に魚を60-300位いれる。
swarm milling polarizer の3状態を定義して密度を見る。
数値実験で再現。

Biological Problem Solving By Current Reinforced Random Walk, Qi Ma, Anders Johansson, Atsushi Tero, Toshiyuki Nakagaki and David J. T. Sumpter
Uppsala大の博士課程女学生さん。
ベースとなるのはDoyle and Snell (1984)の送電線のモデル
電気なので、オームの法則やキルヒホッフの法則が成り立つように解が決まる点で便利。
このモデルにconductivityのreinforecetmentの効果を入れる。
リンクごとのconductivityは前の時間の状態から、流れた量の絶対値に非線形なべき乗を入れた値で決まる。
これでおよそ、再現ができるようになる。

−−− Poster −−−
Epidemic Spreading With Heavy-Tailed Contact Dynamics, Byungjoon Min, Kwang-Il Goh and In-Mook Kim
Kimさんは大御所みたいだ。
burstyな動きをいれたSIRモデル。
ランダムでは、相転移的だが、SFではあまり面白くない結果。
やっぱりシードによる揺らぎは大きいそうで，を1000回やった平均でプロット。

Towards A Deeper Understanding Of The Complex Behaviour Observed In The Distribution Of Words In Written Texts, Concepcion Carretero-Campos, Marcelo A. Montemurro, Pedro Bernaola-Galvan, Ana Victoria Coronado and Pedro Carpena
パワースペクトル？
日常語とそうでない語で0.5の傾きからズレが生じている。
縦軸横軸がよくわからなかったが、DFAのようだ。
(タイミング会わなくて，じっくり話しできなくて残念．)

Complexity In The Neuroscience Of Musical Creativity,Shama Rahman
ニッキーの同僚、シールはっといた。
音楽を演奏する人のEGGを測定。
どうやって、JAZZに代表される演奏しながら変えて行く創造性をキャッチできるか。
まだまだbeginningとのこと．

他にもいろいろあったが，実は読んだことのある論文の著者だったりした．
自分の研究に関しては，関連文献を教えてもらったりいろいろしたので，宿題たくさん．