論文の概要: Variable-Based Network Analysis of Datasets on Data Exchange Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05109v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 04:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 11:17:07.474115
- Title: Variable-Based Network Analysis of Datasets on Data Exchange Platforms
- Title（参考訳）: データ交換プラットフォーム上のデータセットの可変ネットワーク解析
- Authors: Teruaki Hayashi, Yukio Ohsawa
- Abstract要約: 2つのデータプラットフォームサービス上のデータセットのメタデータに対して,新しい変数ベース構造解析を用いたネットワークアプローチを適用する。
データネットワークの構造は、人間関係のネットワークと同様、局所的に密集しており、非常に順応的であることに注意された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, data exchange platforms have emerged in the digital economy to
enable better resource allocation in a data-driven society, which requires
cross-organizational data collaborations. Understanding the characteristics of
the data on these platforms is important for their application; however, the
structures of such platforms have not been extensively investigated. In this
study, we apply a network approach with a novel variable-based structural
analysis to the metadata of datasets on two data platform services. It was
noted that the structures of the data networks are locally dense and highly
assortative, similar to human-related net-works. Even though the data on these
platforms are designed and collected differently, depending on the use
objectives, the variables of heterogeneous data exhibit a power distribution,
and the data networks exhibit multi-scaling behavior. Furthermore, we found
that the data collection strategies of the platforms are related to the variety
of variables, density of the networks, and their robustness from the viewpoint
of sustainability and social acceptability of the data platforms.
- Abstract（参考訳）: 近年、データ交換プラットフォームがデジタル経済に登場し、データ駆動型社会におけるより良いリソース配分を可能にしている。
これらのプラットフォーム上のデータの特徴を理解することはアプリケーションにとって重要であるが、そのようなプラットフォームの構造は広く研究されていない。
本研究では,2つのデータプラットフォームサービス上のデータセットのメタデータに対して,新しい可変構造解析を用いたネットワークアプローチを適用する。
データネットワークの構造は、人間関係のネットワークと似ていて、局所的に高密度で多種多様である。
これらのプラットフォーム上のデータは、使用目的に応じて設計と収集が異なるが、異種データの変数は電力分布を示し、データネットワークはマルチスケーリング動作を示す。
さらに,プラットフォームのデータ収集戦略は,データプラットフォームの持続可能性や社会的受容性の観点から,変数の多様性,ネットワーク密度,堅牢性に関係していることがわかった。
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