論文の概要: Sub-exponential Growth in Online Word Usage: A Piecewise Power-Law Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04106v1
- Date: Thu, 06 Nov 2025 06:44:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.331343
- Title: Sub-exponential Growth in Online Word Usage: A Piecewise Power-Law Model
- Title（参考訳）: オンライン単語使用量のサブ指数的成長:Piecewise Power-Law Model
- Authors: Hayafumi Watanabe,
- Abstract要約: 亜指数成長は社会拡散の一般的なパターンである。
複素成長曲線を特徴付ける分別的なパワーローモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The diffusion of ideas and language in society has conventionally been described by S-shaped models, such as the logistic curve. However, the role of sub-exponential growth -a slower than exponential pattern known in epidemiology- has been largely overlooked in broader social phenomena. Here, we present a piecewise power-law model to characterize complex growth curves with a few parameters. We systematically analyzed a large-scale dataset of approximately one billion Japanese blog articles linked to Wikipedia vocabulary, and observed consistent patterns in web search trend data (English, Spanish, and Japanese). Our analysis of the 2,965 selected items reveals that about 55% (1,625 items) were found to have no abrupt jumps and were well captured by one or two segments. For single-segment curves, we found that (i) the mode of the shape parameter alpha was near 0.5, indicating prevalent sub-exponential growth; (ii) the ultimate diffusion scale is primarily determined by the growth rate R, with minor contributions from alpha or the duration T; and (iii) alpha showed a tendency to vary with the nature of the topic, being smaller for niche/local topics and larger for widely shared ones. Furthermore, a micro-behavioral model distinguishing outward contact with strangers from inward interaction within their community suggests that alpha can be interpreted as an index of the preference for outward-oriented communication. These findings suggest that sub-exponential growth is a common pattern of social diffusion, and our model provides a practical framework for consistently describing, comparing, and interpreting complex and diverse growth curves.
- Abstract（参考訳）: 社会におけるアイデアと言語の拡散は、伝統的に、ロジスティック曲線のようなS字型モデルによって説明されてきた。
しかし、疫学で知られている指数パターンよりも遅い部分指数成長の役割は、より広い社会現象においてほとんど見過ごされてきた。
ここでは,数パラメータの複雑な成長曲線を特徴付けるための一意的なパワーローモデルを提案する。
ウィキペディアの語彙に関連付けられた約10億の日本語ブログ記事の大規模データセットを体系的に分析し,Web検索トレンドデータ(英語,スペイン語,日本語)における一貫したパターンを観察した。
2,965項目を解析したところ,約55% (1,625項目) の急激なジャンプが認められず, 1～2セグメントでよく捕獲されたことが明らかとなった。
単分曲線の場合、
i) 形状パラメータαのモードは0.5付近であり, 有意な部分指数成長を示す。
(ii) 最終拡散スケールは、主に成長率Rによって決定され、αまたは持続時間Tからのわずかな寄与がある。
(3)アルファは,ニッチ・ローカル・トピックでは小さく,広く共有されるトピックでは大きい傾向を示した。
さらに,コミュニティ内における内向きの相互作用から,見知らぬ人との外向きの接触を区別する微小行動モデルにより,アルファは外向きのコミュニケーションの嗜好の指標として解釈できることが示唆された。
これらの結果から, 部分指数的成長は社会拡散の共通パターンであり, 複雑で多様な成長曲線を一貫して記述し, 比較し, 解釈するための実践的な枠組みを提供すると考えられる。
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