Letter 生態：自然界や社会の複雑なネットワークで重なり合う群集構造を見つけ出す 2005年6月9日 Nature 435, 7043 doi: 10.1038/nature03607 自然界や社会にある多くの複雑系は、構成単位同士を連結する入り組んだクモの巣状のネットワークの形で記述できる。重要な問題は、こうしたネットワークからなる全体構造をより高度に相互連結する部分が集まった構造的サブユニット（群集）の共存として解釈する方法である。これらのa prioriに未知の構築ブロック（機能的に関連するタンパク質、産業領域、および民族集団など）を見つけ出すことは、ネットワークの構造的・機能的な特性を理解するうえで非常に重要である。大規模ネットワークに対して使われる既存の決定論的手法によって分離した群集が見つかるが、実際のネットワークの大部分は、密接なつながりをもつノード群が高度に重なり合ってできている。今回我々は、複雑系のモジュール構造解明に向けた一歩となるアプローチを紹介し、重なり合う群集がさらにからみ合った集合体のもつ主要な統計学的特徴を解析する。群集の統計解析用に新たな特性数値群を定義してから、大規模スケールで重なり合う群集を調べるのに有効な手法を適用した。すると、重なり合いが顕著なことがわかり、我々が導入した分布関数から、ネットワークの普遍的な特徴が明らかになった。そして共同作業や語連想、タンパク質相互作用のグラフを調べたところ、群集の網構造は無視できない相関や特異的なスケーリング特性をもつことが明らかになった。 Full Text PDF 目次へ戻る
