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zoom RSS Googleの「他の人はこちらも検索」に基づく大学間ネットワーク分析(2015/12/21データ)

<<   作成日時 : 2016/01/17 05:01   >>

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 以前に、Googleを使って、大学紹介から
「検索した大学」→「『他の人はこちらも検索』で表示された大学」
からの繋がっているノードの数を示しました(2015/12/21抽出データ)。

 で、このデータをもとに、よくfacebookの分析とかで誰と誰が繋がっているとかのネットワークを表した図とかありますが、そういうのを描いてみたいと思いました。
 ただまぁ、私もズブの素人なもんで、よく分かりません(汗。
 そこでネットワーク分析で検索して、ネット上をうろうろして、よく分からなくとも使えそうなフリーソフトを探してみました。
 で、私のスキルでもとりあえずお絵描きできそうなソフトとしてSocial Media Research Foundationというところが作ったNodeXLのベーシック版というExcelでも使えるソフトに辿り着きました。今回はこれを使って描いてみます。
 なお、描画の方法もいくつかあるようで、NodeXLに実装されている中でHarel-Koren Fast Multiscaleというアルゴリズムを使って描きました。それ以外にもFruchterman-Reingoldというアルゴリズムのもあるのですが、結論からいうと、真ん中に集まり過ぎて見づらかったので使いませんでした。えぇ、どっちのほうが理屈が合っているかは分からず見た感じで決ましたw。すみません、素人すぎて。
 wikipediaによりますと、どうやらHarel-Korenの描画というは力学モデルの一種のようですね。この力学モデルのアルゴリズムによる描画って「グラフのノードを2次元空間や3次元空間に配置して、辺の長さをほぼ等しい長さにし、グラフの辺ができるだけ交差しないようにすることを目的」にしているものなんだそうです。
 そこでこのフリーソフトのエクセルシートのVertices(点=ノード)に各大学を設定し、Edges(線)に「検索した大学」→「『他の人はこちらも検索』で表示された大学」の関係を入れました。なお、点には、形は国公私省立別に、色は以前に作った平均偏差値別に、大きさは学部学生規模(以前に作った2015年の院生数+学部生数のデータから院生数を除いたもの)でそれぞれ表しました。ただし、この点の属性は引き合う力になんら影響を与えていません(そのハズです)

 で、その結果は下図のとおりとなりました。

【NodeXL Basicを用いてのHarel-Koren Fast MultiscaleのアルゴリズムによるGoogle「他の人はこちらも検索」に基づく日本の大学間関係のグラフ描画】(2015/12/21抽出データ)
画像

 図をみると、赤くて(偏差値が高くて)大きな(学生数が多い)大学が真ん中あたりに多く、反対に青くて小さな点は周辺部に分布しやすいという図になりました。
 ちなみに、上記wikipediaの解説で「最終的な結果は、多くのケースではランダムに生成されている初期状態に依存することになる」とあるように、描画し直すたびに異なる図が描画されます。ですので上記と全く同じ描画がなされるかどうかは分かりません。
 しかし、何度か描画し直してみても赤くて大きいのが真ん中あたりに多く、青くて小さいのが周縁に多いという傾向は一貫していました。これは特に大学の規模の方が左右するだと思います。学生数の多い大学ほど多様な学部・学科・専攻などがあることが多く、少ない大学は単科などの場合が多いです。そのため、両方を検索した人がいた場合でも大きな大学にとっては小さな大学の閲覧者数は「他の人は〜」に挙がるほどの規模にならない一方で、小規模な大学では十分挙がってくるという、いわば非対称性となるためとみられます。その結果、大規模大学同士は互いに拮抗して相互で見る・見られるの強い関係となりますが、大規模な大学からは小さな大学が参照されづらく弱い繋がりになっていることとの関係が考えられます。
 また、平均偏差値を示した色ですが、やはり高偏差値の大学は、旧帝大間あるいは早慶間など、それら間で見る・見られるの関係を作ることから塊やすくなっています。
 そのようなことから色と大きさでの同心円的な構造の図が描かれることとなります。

 次に、各点の主な大学名を記してみると下図のとおりです。

【Googleの「他の人はこちらも検索」に基づく日本の大学間関係のグラフ(主な大学の位置)】(2015/12/21抽出データ)
画像

 これをみると、ほぼ真ん中に東大が位置しています。これは意図して真ん中に持っていったわけではなく、結果として自然にこうなりました。何度再描画しても東大の位置はほぼこのあたりとなりました。なお、前に示した線の数では東大は1位ではなく、13位に留まっていましたが、全国各地の主要な大学と繋がる中で、バランスよく真ん中となっている状態です。

【東京大学の位置とリンクで繋がっている先】
画像

 一方で、前にも述べたように日本で一番学生数の多い日大は、なぜか繋がってる大学が相対的に少なく、この図中でもやや外側に位置しています。東洋大、駒沢大、専修大より外側です。

 もう少し主要大学名を見ていくと、地域的なまとまりがあるのが見て取れるかと思います(本当はもっと大学名を入れたかったのですが、途中でExcelが落ちてしまい、上記のとおり再描画で全く同じものが描かれづらいものですから、あきらめました(^^;)
 極めて感覚的に大雑把に地域を分けてみると、以下のようになると思われます。

【Googleの「他の人はこちらも検索」に基づく日本の大学間関係のグラフ(グループ化イメージ)】
画像

 大きく、北日本、関東、東海・北陸、関西、中四国・九州の5つのセクターに区分できるかと思います。
 ここで注目されるのが、東・名・大と地理的に連続する三大都市圏が、その順序どおりに並んでいないことです。すなわち、名古屋都市圏を中心とする東海・北陸のセクターが関東と関西の間に入っていないことです。
 なお、何度か再描画する中で、関東と関西の間に入ることもありました。ですがそれが必然とはなっていないのです。
 つまり、セクター間の横のつながりが必ずしも強くないのです。
 では、どのようにこの配置が決まってくると考えられるのか。
 上述した東大を同心円構造の中心付近の赤やピンクで大きなサイズの点、すなわち旧帝大や旧官立大、あるいは早慶I上理やMARCH・関関同立、その他の難関総合大学が、全国的視野で比較され、相互に見る・見られるの関係を構築する中で、描画に当たっては相対的な位置はだいたい担保されながらも、ランダムにこの中心付近の円の中に位置づけされる(赤い帯の範囲内)。その中心の円にある各セクター(地域)の上位大学に結び付く大学は、上位大学を見て下位大学から見られてセクター内の繋がりを作る。さらに下位の大学は、セクターよりもさらに狭い県の範囲でより上位の大学と結びつく。そういった具合でローカルな範囲でのまとまりが図面上作られている状況と考察されます。
 つまり、偏差値上位の大規模大学ほど検索で選択される空間的な範囲が広く、下位で小規模な大学ほど空間的な範囲が狭い中で選択されているということです。そのためセクター間の横のつながりが薄いという事態が生じます。
 上記の図で赤い輪の内側では全国ブランド、あるいはグローバルなブランドとなる大学群があり、その外側では緑の線で切った地域ごとのローカルな大学群があるというように、この検索結果の力学モデルから同心円と扇形の区分をもった関係性が見いだせたのではないかと思います。

 このデータを使って、次回以降ももう少し検討してみたいと思います。

 なお、抽出したデータはこちらから
 1(国公立大学・省庁大学校)2(私立大学@北海道〜千葉県)3(私立大学A東京都〜長野県)4(私立大学B岐阜県〜大阪府)5(私立大学C兵庫県〜沖縄県)

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 前回及びそれ以前に使った、Googleで大学を検索を行ってその大学紹介ところの「他の人はこちらも検索」で示された大学というデータについて、具体的な抽出結果を掲載しておきます。  この抽出は日々によって結果が変わります。今回使ったのは昨年の12月21日の分ですが、今はまた違う抽出結果になるかもしれまん。そういうデータでありますが、もし興味があって、再現やさらなる分析をしてみたいという方はご利用下さい。  本来は本ブログでも次数集中度・近接集中度・媒介集中度とか、もっとネットワーク分析ら... ...続きを見る
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2016/01/17 10:48

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