ハブとノード::シンプソン(Simpson)係数

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物事の良し悪しを測る尺度として、「ハブとノード」の関係があります。

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新ネットワーク思考―世界のしくみを読み解くに、ハブとノードの関連について、詳しく書かれています。

物事(ノード)はお互いにリンクしている。均一にリンクがあるのではなく、その中には、ものすごくリンクを稼ぐハブの存在があるという話です。

例えば、新潟の日本酒の各々をノードとすると、その中には、周囲の沢山の日本酒とつながりの深いお酒があるはずです。これがつまり「ハブ」ですね。

多分そのお酒は、新潟の日本酒の代名詞のようなお酒なはずです。
そのハブ銘柄こそが、誰もが納得する「新潟で一番良い日本酒」になるのではないか?というのが、今回の記事の主旨です。

でも、各ノード間のリンクの有り無しを調査するには、どうすれば良いのでしょう。

その点についても、ある興味深い記事を見つけました。

CNETの最先端ブログの記事に、「リアルとWebのネットワーク分析」なるものを見つけました。

詳しくは読んでいただきたいのですが、キーワードを検索エンジンで検索した時のヒット数から、「シンプソン係数」なるものを使えば、キーワード間のリンクの強さが計算できると言うものです。

私もちょっと試してみました。
スマップの5人で、各々のシンプソン係数を計算して、単純に和をとってみると、、、

木村拓哉 2.16点
香取慎吾 2.02点
稲垣吾郎 1.99点
中居正広 1.90点
草彅剛 1.79点

感覚的には、意外と合ってませんか?

このシンプソン係数を上手く利用して、なにかやってみたいと思っています。

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