首藤研究室は、ソフトウェアとネットワークに取り組む研究室です。 数台から数百万台以上までのコンピュータを連携させる方法の追求と、連携することで初めてできることの研究をしています。
IEEE Open Journal of the Computer Society (OJCS) に、櫻井 (D2)、首藤の論文が採録決定しました。
“Model-based Analysis of Mining Fairness in a Blockchain”, IEEE Open Journal of the Computer Society (OJCS) (採録決定 / to be published)
ブロックチェーンでのマイニングにおける公平性を算出する方法の提案。round という概念を導入することで、各マイナーの損得である local mining fairness を正確に算出することに成功しました。local mining fairness から、全体の公平性 global … を算出できます。
2025年11月2日、4-5日に開催されたARG第21回Webインテリジェンスとインタラクション研究会で高柳、廣中、首藤の論文が学生奨励賞を受賞しました。
高柳 慶太郎, 廣中 詩織, 首藤 一幸: “ソーシャルネットワークにおける人口の偏りを考慮した地理的選好の測定”, ARG第21回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2025年11月2日、4-5日.
高柳、廣中、首藤の論文が国際ワークショップ ABCSS 2025（IEEE BigData 2025 併設）に採択されました。
Keitaro Takayanagi, Shiori Hironaka, Kazuyuki Shudo: “Measuring Geographic Preferences in Social Networks Beyond Population Bias”, Proc. 10th Int’l Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science (ABCSS2025 @ IEEE BigData 2025), 2025年12月9日
オンラインソーシャルネットワークにおける地理的近接性の選好を、人口分布バイアスを補正して測定する手法の論文です。Twitter の相互フォローネットワークを10カ国で分析し、従来考えられていた「都市部ほど地理的に近い人とつながる」という傾向が、人口バイアスを除くと必ずしも成立しないことを示しました。