親密な人間関係をデータから客観的に識別できる新手法を開発（図2） (IMAGE)

Kobe University

親密な人間関係をデータから客観的に識別できる新手法を開発（図2）

Caption

フランスの小学校における会話ネットワークの例。各点は生徒を表し、その色は所属するクラスを示す（黒点は教師）。親密な二者関係（黒線）の数は、ほぼ一定値に固定。単純な接触回数による識別や従来法（Disparity filter注3）に比べ、本研究で提案した手法（ST filter）ではクラス内における親密度の強さが検出される。

Credit

Kobe University

Usage Restrictions

Please credit

License

Licensed content

Disclaimer: AAAS and EurekAlert! are not responsible for the accuracy of news releases posted to EurekAlert! by contributing institutions or for the use of any information through the EurekAlert system.