論文の概要: Mining and modeling complex leadership-followership dynamics of movement
data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01587v1
- Date: Sun, 4 Oct 2020 14:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 04:16:18.585405
- Title: Mining and modeling complex leadership-followership dynamics of movement
data
- Title（参考訳）: 運動データの複雑なリーダーシップ追従ダイナミクスのマイニングとモデリング
- Authors: Chainarong Amornbunchornvej and Tanya Y. Berger-Wolf
- Abstract要約: 我々は、リーダーシップ推論フレームワークmFLICAを使用して、運動データセットからリーダーとその派閥の時系列を推測する。
そして、リーダーシップと追従のダイナミクスの両方の頻繁なパターンをマイニングし、モデル化するアプローチを提案します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1929584800629673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Leadership and followership are essential parts of collective decision and
organization in social animals, including humans. In nature, relationships of
leaders and followers are dynamic and vary with context or temporal factors.
Understanding dynamics of leadership and followership, such as how leaders and
followers change, emerge, or converge, allows scientists to gain more insight
into group decision-making and collective behavior in general. However, given
only data of individual activities, it is challenging to infer the dynamics of
leaders and followers. In this paper, we focus on mining and modeling frequent
patterns of leading and following. We formalize new computational problems and
propose a framework that can be used to address several questions regarding
group movement. We use the leadership inference framework, mFLICA, to infer the
time series of leaders and their factions from movement datasets and then
propose an approach to mine and model frequent patterns of both leadership and
followership dynamics. We evaluate our framework performance by using several
simulated datasets, as well as the real-world dataset of baboon movement to
demonstrate the applications of our framework. These are novel computational
problems and, to the best of our knowledge, there are no existing comparable
methods to address them. Thus, we modify and extend an existing leadership
inference framework to provide a non-trivial baseline for comparison. Our
framework performs better than this baseline in all datasets. Our framework
opens the opportunities for scientists to generate testable scientific
hypotheses about the dynamics of leadership in movement data.
- Abstract（参考訳）: リーダーシップとフォローシップは、人間を含む社会動物の集団的意思決定と組織の重要な部分である。
本質的には、リーダーとフォロワーの関係は動的であり、文脈や時間的要因によって異なる。
リーダーやフォロワーがどのように変化し、出現し、あるいは収束するかといったリーダーシップとフォロワーシップのダイナミクスを理解することで、科学者は集団意思決定や集団行動全般についてより深い洞察を得ることができる。
しかし,個人の活動データのみを考慮すれば,リーダやフォロワのダイナミクスを推測することは困難である。
本稿では,先行・追従の頻繁なパターンのマイニングとモデリングに焦点をあてる。
我々は,新しい計算問題を定式化し,グループ運動に関するいくつかの問題に対処できる枠組みを提案する。
リーダーシップ推論フレームワークmFLICAを用いて、一連のリーダーとその派閥を運動データセットから推測し、リーダーシップと追従のダイナミクスの両方の頻繁なパターンをマイニングしモデル化するためのアプローチを提案する。
我々は,いくつかのシミュレーションデータセットとbaboon ムーブメントの実世界データセットを用いてフレームワークの性能評価を行い,フレームワークの応用を実証した。
これらは新しい計算問題であり、我々の知る限りでは、それに対処するのに同等の方法がない。
したがって、既存のリーダーシップ推論フレームワークを変更して、比較のための非自明なベースラインを提供する。
当社のフレームワークは、すべてのデータセットにおいて、このベースラインよりもパフォーマンスが優れています。
我々のフレームワークは、科学者が移動データにおけるリーダーシップのダイナミクスに関する検証可能な科学的仮説を生成する機会を開放する。
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