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松井 暉計算社会科学研究センター講師
研究活動情報
■ 受賞- 2024年 計算社会科学会, 第3回計算社会科学大会 大会優秀賞, ネットワーク分析による日本美術作品の定量分析： 浮世絵の創造性の変化
- 2015年 公共財団法人みずほ学術振興財団「第 56 回懸賞論文」佳作賞, 量的・質的金融緩和の「出口戦略」を考える
- 2015年 神戸大学, 白木賞(優秀卒業論文), 債券の削減バランスを考慮した「質的・量的金融緩和」の出口戦略シミュレーション
- 2024年12月, PeerJ Computer Science[査読有り]
- Springer Science and Business Media LLC, 2024年10月, Scientometrics[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- Springer Nature Switzerland, 2024年08月, Proceedings of the Third International Conference on Innovations in Computing Research (ICR’24), 3 - 12[査読有り]論文集(書籍)内論文
- 2024年06月, ICWSM 2024 Workshop : The 5th International Workshop on Cyber Social Threats (CySoc 2024), 英語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- In this era of digital politics, understanding the factors that influence the supply of political information is important. This study investigates the relationship between socio-economic status and the political information supplied on Wikipedia. To this end, it employs a dataset of politicians who ran for local elections in Japan over approximately 20 years and discovers that the creation and revisions of local politicians' pages are associated with socio-economic factors such as the employment ratio by industry and age distribution. We find that the majority of the suppliers of politicians' information are unregistered and primarily interested in politicians' pages compared to registered users. Additional analysis reveals that users who supply information about politicians before and after an election are more active on Wikipedia than the average user. The findings presented imply that the information supply on Wikipedia, which relies on voluntary contributions, may reflect regional socio-economic disparities.Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2024年05月, Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM), 18, 1027 - 1040, 英語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- Social media has been a paramount arena for election campaigns for political actors. While many studies have been paying attention to the political campaigns related to partisanship, politicians also can conduct different campaigns according to their chances of winning. Leading candidates, for example, do not behave the same as fringe candidates in their elections, and vice versa. We, however, know little about this difference in social media political campaign strategies according to their odds in elections. We tackle this problem by analyzing candidates' tweets in terms of users, topics, and sentiment of replies. Our study finds that, as their chances of winning increase, candidates narrow the targets they communicate with, from people in general to the electrical districts and specific persons (verified accounts or accounts with many followers). Our study brings new insights into the candidates' campaign strategies through the analysis based on the novel perspective of the candidate's electoral situation.Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2023年06月, Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM), 17, 674 - 685, ベンガル語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- ACM, 2023年04月, Proceedings of the 15th ACM Web Science Conference 2023, 英語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- Wiley, 2023年03月, AI Magazine, 44(1) (1), 112 - 128[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- 2022年01月, The Japanese Economic Review, 73(1) (1), 211 - 242, 英語[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- Association for Computational Linguistics, 2021年11月, Proceedings of the Third Workshop on Economics and Natural Language Processing, 英語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 2021年09月, Peerj, 9, 英語[査読有り]
- 2021年, Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 1877 - 1888, 英語[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- Abstract Understanding consumer behavior is an important task, not only for developing marketing strategies but also for the management of economic policies. Detecting consumption patterns, however, is a high-dimensional problem in which various factors that would affect consumers’ behavior need to be considered, such as consumers’ demographics, circadian rhythm, seasonal cycles, etc. Here, we develop a method to extract multi-timescale expenditure patterns of consumers from a large dataset of scanned receipts. We use a non-negative tensor factorization (NTF) to detect intra- and inter-week consumption patterns at one time. The proposed method allows us to characterize consumers based on their consumption patterns that are correlated over different timescales.Springer Science and Business Media LLC, 2020年08月, Journal of Computational Social Science[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- 2020年01月, Games and Culture, 15(1) (1), 9 - 31, 英語[査読有り]研究論文（学術雑誌）
- 2019年, Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 6557 - 6559, 英語SAGE: A Hybrid Geopolitical Event Forecasting System[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 2018年, Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 186 - 189, 英語Social Bots for Online Public Health Interventions[査読有り]研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 2025年10月, 経済セミナー(日本評論社)連載『「つながり」から経済を読み解くネットワーク科学』vol.4 一般化ランダム・ネットワーク記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2025年08月, 経済セミナー(日本評論社)連載『「つながり」から経済を読み解くネットワーク科学』 vol.3 次数分布の再現とネットワーク生成モデル記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- Global Patterns of Knowledge: Language, Genre, and the Geography of KnowledgeOnline platforms, particularly Wikipedia, have become critical infrastructures for providing diverse linguistic and cultural contexts. This human-curated knowledge now forms the foundation for modern AI. However, we have not yet fully explored how knowledge production capability vary across languages and domains. Here, we address this gap by applying economic complexity analysis to understand the editing history of Wikipedia platforms. This approach allows us to infer the latent mode of ``knowledge-production'' of each language community from the diversity and specialization of its contributed content. We reveal that different language communities exhibit distinct specializations, particularly in cultural subjects. Furthermore, we map the global landscape of these production modes, finding that the structure of knowledge production strongly reflects geopolitical boundaries. Our findings suggest that while a common mode of knowledge production exists for standardized topics such as science, it is more diverse for cultural topics or controversial subjects such as conspiracy theories. The association between differences in knowledge production capability and geopolitical factors implies how linguistic and cultural dynamics shape our worldview and the biases embedded in Wikipedia data, a unique, massive, and essential dataset for modern AI.2025年07月29日, arXiv
- 2025年06月, 経済セミナー(日本評論社)連載『「つながり」から経済を読み解くネットワーク科学』 vol.2 つながりの構造に潜む2つの特徴：スモールワールド性とクラスタ性記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- Disruptive Transformation of Artworks in Master-Disciple Relationships: The Case of Ukiyo-e ArtworksArtwork research has long relied on human sensibility and subjective judgment, but recent developments in machine learning have enabled the quantitative assessment of features that humans could not discover. In Western paintings, comprehensive analyses have been conducted from various perspectives in conjunction with large databases, but such extensive analysis has not been sufficiently conducted for Eastern paintings. Then, we focus on Ukiyo-e, a traditional Japanese art form, as a case study of Eastern paintings, and conduct a quantitative analysis of creativity in works of art using 11,000 high-resolution images. This involves using the concept of calculating creativity from networks to analyze both the creativity of the artwork and that of the artists. As a result, In terms of Ukiyo-e as a whole, it was found that the creativity of its appearance has declined with the maturation of culture, but in terms of style, it has become more segmented with the maturation of culture and has maintained a high level of creativity. This not only provides new insights into the study of Ukiyo-e but also shows how Ukiyo-e has evolved within the ongoing cultural history, playing a culturally significant role in the analysis of Eastern art.2025年05月13日, arXiv
- 2025年04月, 経済セミナー(日本評論社)連載『「つながり」から経済を読み解くネットワーク科学』 vol.1 「ネットワーク科学」とは何か記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- The "recognition," "belief," and "action" regarding conspiracy theories: An empirical study using large-scale samples from Japan and the United StatesConspiracy theories present significant societal challenges, shaping political behavior, eroding public trust, and disrupting social cohesion. Addressing their impact requires recognizing that conspiracy engagement is not a singular act but a multi-stage process involving distinct cognitive and behavioral transitions. In this study, we investigate this sequential progression, "recognition," "belief," and "action" (demonstrative action and diffusion action), using nationally representative surveys from the United States (N=13,578) and Japan (N=16,693). Applying a Bayesian hierarchical model, we identify the key social, political, and economic factors that drive engagement at each stage, providing a structured framework for understanding the mechanisms underlying conspiracy theory adoption and dissemination. We find that recognition serves as a crucial gateway determining who transitions to belief, and that demonstrative and diffusion actions are shaped by distinct factors. Demonstrative actions are more prevalent among younger, higher-status individuals with strong political alignments, whereas diffusion actions occur across broader demographics, particularly among those engaged with diverse media channels. Our findings further reveal that early-life economic and cultural capital significantly influence the shape of conspiratorial engagement, emphasizing the role of life-course experiences. These insights highlight the necessity of distinguishing between different forms of conspiracy engagement and highlight the importance of targeted interventions that account for structural, cultural, and psychological factors to mitigate their spread and societal impact.2025年03月15日, arXiv
- 2024年, 計算社会科学会 機関誌, 3, 50 - 50国際会議 IC2S2 2023 参加報告
- 2024年, 経済セミナー(日本評論社)引用されない「引用」記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2023年, 経済セミナー(日本評論社)コロナ禍と食への関心の変化記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2023年, 経済セミナー(日本評論社)違法広告掲載サイト閉鎖の帰結記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- Extracting Fast and Slow: User-Action Embedding with Inter-temporal InformationWith the recent development of technology, data on detailed human temporal behaviors has become available. Many methods have been proposed to mine those human dynamic behavior data and revealed valuable insights for research and businesses. However, most methods analyze only sequence of actions and do not study the inter-temporal information such as the time intervals between actions in a holistic manner. While actions and action time intervals are interdependent, it is challenging to integrate them because they have different natures: time and action. To overcome this challenge, we propose a unified method that analyzes user actions with intertemporal information (time interval). We simultaneously embed the user's action sequence and its time intervals to obtain a low-dimensional representation of the action along with intertemporal information. The paper demonstrates that the proposed method enables us to characterize user actions in terms of temporal context, using three real-world data sets. This paper demonstrates that explicit modeling of action sequences and inter-temporal user behavior information enable successful interpretable analysis.2022年06月20日, arXiv
- 2022年, 経済セミナー(日本評論社)特集『計算社会科学の挑戦』鼎談司会記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2022年, 経済セミナー(日本評論社)言葉から内面を探る記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2022年, 経済セミナー(日本評論社)「愛」の文化的発展に迫る記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2022年, 経済セミナー(日本評論社)「調子の良い」時期のはじまりかた記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2021年, 経済セミナー(日本評論社)求職サイトにおける採用者の行動を詳細なデータで分析する記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2021年, 経済セミナー(日本評論社)大規模な投稿データから 機械学習で分析軸を紐解く記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2021年, 経済セミナー(日本評論社)モバイル端末の位置情報を利用したマーケティング戦略のフィールド実験記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- Leveraging Clickstream Trajectories to Reveal Low-Quality Workers in Crowdsourced Forecasting PlatformsCrowdwork often entails tackling cognitively-demanding and time-consuming tasks. Crowdsourcing can be used for complex annotation tasks, from medical imaging to geospatial data, and such data powers sensitive applications, such as health diagnostics or autonomous driving. However, the existence and prevalence of underperforming crowdworkers is well-recognized, and can pose a threat to the validity of crowdsourcing. In this study, we propose the use of a computational framework to identify clusters of underperforming workers using clickstream trajectories. We focus on crowdsourced geopolitical forecasting. The framework can reveal different types of underperformers, such as workers with forecasts whose accuracy is far from the consensus of the crowd, those who provide low-quality explanations for their forecasts, and those who simply copy-paste their forecasts from other users. Our study suggests that clickstream clustering and analysis are fundamental tools to diagnose the performance of crowdworkers in platforms leveraging the wisdom of crowds.2020年09月04日, arXiv
- Unbiased Lift-based Bidding SystemConventional bidding strategies for online display ad auction heavily relies on observed performance indicators such as clicks or conversions. A bidding strategy naively pursuing these easily observable metrics, however, fails to optimize the profitability of the advertisers. Rather, the bidding strategy that leads to the maximum revenue is a strategy pursuing the performance lift of showing ads to a specific user. Therefore, it is essential to predict the lift-effect of showing ads to each user on their target variables from observed log data. However, there is a difficulty in predicting the lift-effect, as the training data gathered by a past bidding strategy may have a strong bias towards the winning impressions. In this study, we develop Unbiased Lift-based Bidding System, which maximizes the advertisers' profit by accurately predicting the lift-effect from biased log data. Our system is the first to enable high-performing lift-based bidding strategy by theoretically alleviating the inherent bias in the log. Real-world, large-scale A/B testing successfully demonstrates the superiority and practicability of the proposed system.2020年07月08日, arXiv
- 2020年, 経済セミナー(日本評論社)特集『ネットワーク科学と経済学』鼎談司会記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2020年, 経済セミナー(日本評論社)機械学習でテキストに隠れたバイアスを 定量化する記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2020年, 経済セミナー(日本評論社)科学者を科学する記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
- 2019年09月, 人工知能, 34(5) (5), 735 - 738[招待有り]
- 2019年, 経済セミナー(日本評論社)Botによるフェイクニュース（low-credibility content）の拡散記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）
■ 講演・口頭発表等
- The International Conference for Computational Social Science, 2025年07月Staying Streamed: The Impact of Loyalty and Diversity in Driving User Retention on Live Streaming Platformsポスター発表
- The International Conference for Computational Social Science, 2025年07月Global Editing Patterns on Wikipedia Platform Reveal Segmentations in Knowledge Production口頭発表（一般）
- 電子情報通信学会総合大会, 2025年03月ツイッター(X)以外の計算社会科学研究 情報通信と社会科学の学際領域「計算社会科学」の最前線[招待有り]口頭発表（招待・特別）
- 言語処理学会 第31回年次大会, 2025年03月データドリブンな文章構造と情報伝達の抽出手法口頭発表（一般）
- 第4回計算社会科学会大会(CSSJ2025), 2025年02月, アブハズ語TikTokにおける音楽的要素が拡散現象に与える影響の分析ポスター発表
- 第4回計算社会科学会大会(CSSJ2025), 2025年02月Wikipediaにおける編集パターンの言語間比較口頭発表（一般）
- 第4回計算社会科学会大会(CSSJ2025), 2025年02月The impact of loyalty and diversity on user behavior in live streaming platform口頭発表（一般）
- 第4回計算社会科学会大会(CSSJ2025), 2025年02月決済アプリの送金時のテキストメッセージ分析ポスター発表
- 分析的マーケティング研究会セミナー, 2024年11月ライブ配信プラットフォームにおけるユーザー行動分析：探索・深化と感情体験[招待有り]公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
- Wikimedia Research/Showcase, 2024年10月, 英語Throw Your Hat in the Ring (of Wikipedia): Exploring Urban-Rural Disparities in Local Politicians' Information Supply[招待有り]口頭発表（招待・特別）
- 日本行動計量学会52回大会マーケティング特別セッション, 2024年09月, 日本語ロイヤルティプログラムの分析：努力の有無を考慮した報酬の効果口頭発表（招待・特別）
- 学術情報メディアセンターセミナー「Web情報学の今」, 2024年09月Wikipediaにおける情報供給に関する研究[招待有り]公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
- The International Conference for Computational Social Science, 2024年07月Balancing Act: The Dual Pathways of Exploitation and Exploration in Live Streaming口頭発表（一般）
- The International Conference for Computational Social Science, 2024年07月, 英語Behind the screens of fandom: Unraveling the threads of online platform.ポスター発表
- 日本マーケティング・サイエンス学会第115回研究大会, 2024年06月購買行動とロイヤリティプログラム：努力の有無を考慮した報酬の効果の分析口頭発表（一般）
- CCSS Workshop on Computational Social Science, 2023年12月The Two-Sided Nature of Online Platforms
- 日本マーケティング・サイエンス学会第114回研究大会, 2023年12月家計簿データを利用したマイナポイントの効果測定口頭発表（一般）
- The International Conference for Computational Social Science, 2023年07月, 英語Exploring urban-rural disparities in the production of politicians’ information.口頭発表（一般）
- The International Conference for Computational Social Science, 2023年, 英語Computational framework of ast model reveals mechanism of knowledge accumulation.口頭発表（一般）
- CCSS Workshop on Computational Soci, 2020年01月Human behavior in collaborative work the case of peer-reviewing and forecasting.
- The International Conference for Computational Social Science, 2020年, 英語The impact of peer reviews on papers’ contribution potential.口頭発表（一般）
- The International Conference for Computational Social Science, 2020年, 英語Leveraging clickstream trajectories to reveal low-quality workers in crowdsourced forecasting platforms.口頭発表（一般）
- UCI Esports Conference,, 2018年, 英語Playing under the influence (of twitch): The effects of streaming on gamers’ performance.口頭発表（一般）
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 基盤研究(B), 中央大学, 2025年04月 - 2029年03月連携型ロイヤルティ・プログラム市場の二面性構造を考慮した代替・補完関係の解明
- 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 若手研究, 横浜国立大学, 2024年04月01日 - 2027年03月31日日本の研究の包括的な再考察：科学者学による研究ポートフォリオの分析
- 科学技術振興機構社会技術研究開発センター（JST RISTEX）, SDGsの達成に向けた共創的研究開発プログラム（情報社会における社会的側面からのトラスト形成）, 2023年11月 - 2027年03月ソーシャルメディアが普及し、誰でも情報の発信と受信ができるようになったことにより、陰謀論のまん延という新たな課題が生じている。陰謀論は2021年アメリカ議事堂襲撃事件やコロナワクチンなどと関連し、現実に深刻な被害をもたらしている。陰謀論信者はSNSなどで強固なクラスターを形成し、認知バイアスの影響により信念を容易に捨てないことから、陰謀論の対抗策として採用されるファクトチェックなどの事後的な介入であるデバンキングの効果は限定的である。 本研究開発プロジェクトでは、既存の対策であるデバンキングとは異なり、陰謀論を信じてしまう可能性がある人達にアプローチを行うことで、陰謀論信者を生み出すことを事前に抑制するプレバンキングの技術の社会実装を目指す。具体的には、陰謀論信者の行動パターンや人々が陰謀論に陥ってしまうメカニズムを理解するために、まず、ウェブ上から陰謀論に関するデータを収集する。そして、ウェブ上で人々がどのような経路をたどり陰謀論に陥ってしまうかを視覚的に理解できる「陰謀論経路マップ」の作成を目指す(トラスト形成のメカニズム理解、阻害要因の分析)。構築したリソースを活用し、ウェブ上での行動データから陰謀論に陥る可能性のあるユーザーを早期に発見する前兆行動発見アルゴリズムを開発する(分析結果を踏まえた対策の開発)。最終的には、発見したユーザーに対し陰謀論の抑制を行うための介入フレームワークを社会実装する(社会実装手法と効果測定法の提案)。本プロジェクトの達成は、陰謀論信者化を事前に抑制することで、人々が情報発信やコミュニケーションを安心して行えるトラスト社会の構築に寄与するものである。
- 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 研究活動スタート支援, 研究活動スタート支援, 横浜国立大学, 2022年08月31日 - 2024年03月31日日本における科学者学：大規模な研究者データ構築による郵送限定公募の効果分析
- 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 基盤研究(B), 2021年04月01日 - 2024年03月31日消費者の移動行動を基点とした商圏内小売競争構造の動態的把握に関する研究
- 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 特別研究員奨励費, 神戸大学, 2017年04月 - 2020年03月金融危機対応の経済分析：非線形DSGEモデルによる大きなショック下の金融政策分析本研究の目的は、非線形モデルを構築し金融危機下の金融政策の効果と適切な実施期間を明らかにすることである。まず、非線形DSGEモデルを数値計算するため、動的計画法を用いて最適な関数を集めた価値関数を数値計算する手法を研究した。具体的には、形が未知の価値関数を知るために多数のグリッド（点）をつくり、線形補間を用いずに価値関数を求める手法を応用する方法を研究した。 また、同時に実証研究も行った。これは、金融政策における商業銀行の役割の重要性を示すためである。課題では、非伝統的金融政策を分析する理論モデルに商業銀行を組み込むことを計画していたが、先行研究は存在していたものの、非伝統的金融政策において銀行の貸出行動がどの程度の重要性を持っているかを実証的に示せていない問題があったからである。 具体的な実証分析の目的として、日本におけるポートフォリオリバランス効果を明らかにすることを設定した。各銀行が半期毎に発行している６４行の2006年度から2016年度までのディスクロージャーからデータを取得し、パネルデータを作成した。ディスクロージャーを用いることで、各銀行の国債を残存期間毎に取得することができ、貸出額も貸出期間別で保有額を取得することが可能になった。分析の結果として、貸出に関係する変数をコントロールした上でも、なお銀行の国債保有と貸出に負の関係があることが示された。また、国債の残存期間毎に貸出に対する反応が異なることも示された。
■ 学術貢献活動