[B-7] 情報ネットワーク

9:30 〜 9:45学術奨励賞候補対象キャリアエクスプローラー

[B-7-04] 検索トレンドの低周波モード分析に基づく国際危機の予兆検知 —2026年イラン危機を事例として—

◎△陳 宇¹、中嶋 一貴¹、会田 雅樹¹ (1. 東京都立大学)

キーワード：

オンラインユーザダイナミクス、低周波モード分析、検索トレンド分析、予兆検知、Google Trends

本研究では，Google Trends の検索頻度時系列に対する低周波モード分析を用いて，国際危機に関する検索行動の先行的変化を検討する．既存研究では，オンラインユーザダイナミクスが過度に活性化する前に，活動強度の時系列に低周波モードが顕在化しうることが示されている．本稿では，2026年イラン危機を事例とし，検索キーワード “Iran” の時系列に対してスライディングウィンドウ方式で離散フーリエ変換を適用した．分析の結果，2026年3月1日付近の検索頻度急増に先立ち，2026年1月中旬から2月上旬にかけて最低周波成分が増大していることを確認した．この結果は，検索頻度の量的な増加だけでは捉えにくい事象発生前の時間構造の変化を，低周波モード分析により検出できる可能性を示している．