[論文レビュー] Network centrality: an introduction

Francisco A. Rodrigues|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2019

Complex Network Analysis Techniques被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、複雑ネットワークにおけるネットワーク中心性測度について包括的なレビューを提供し、その理論的基盤、感染症拡散や同期化といった動的プロセスへの応用、神経科学およびシステム生物学分野での応用を説明している。度々の中心性、媒介中心性、固有ベクトル中心性、近接中心性は、それぞれ異なる構造的役割を捉えており、中心的なノードはシステムのダイナミクスや疾患の拡散に顕著な影響を及けることが示された。

ABSTRACT

Centrality is a key property of complex networks that influences the behavior of dynamical processes, like synchronization and epidemic spreading, and can bring important information about the organization of complex systems, like our brain and society. There are many metrics to quantify the node centrality in networks. Here, we review the main centrality measures and discuss their main features and limitations. The influence of network centrality on epidemic spreading and synchronization is also pointed out in this chapter. Moreover, we present the application of centrality measures to understand the function of complex systems, including biological and cortical networks. Finally, we discuss some perspectives and challenges to generalize centrality measures for multilayer and temporal networks.

研究の動機と目的

• 最も広く使われているネットワーク中心性測度とその理論的基盤をレビュー・比較すること。
• 中心性が複雑ネットワークにおける感染症拡散や同期化といった動的プロセスに与える影響を検討すること。
• 中心性測度が脳機能の理解および統合失調症のような神経疾患の診断にどのように有用であるかを示すこと。
• マルチレイヤーおよび時間的ネットワークへの中心性測度の拡張における未解決の課題を特定すること。
• 応用分野に応じたネットワークダイナミクスに適した中心性指標の選定を研究者にガイドすること。

提案手法

• 隣接行列を用いた数学的定義を伴う10種類以上の中心性測度の体系的レビュー。
• 実世界のネットワークへの中心性指標の適用：脳ネットワーク（fMRIデータ）、気候システム（海流）、世界貿易、航空輸送ネットワーク。
• 感染症拡散および Kuramoto 同期化のシミュレーションにネットワーク理論的モデルを用い、ノードの中心性と臨界閾値の関連を明確にした。
• 1003名の被験者からの神経画像データを分析し、中心性の年齢関連変化と認知機能低下の相関を検証した。
• kコア、近接中心性、到達可能性を用いた中心性ベースの診断評価を通じて、統合失調症の診断に応用した。
• マルチレイヤーおよび時間的ネットワークといった新興ネットワーク型の議論と、それらへの中心性測度の適合化手法の検討。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの中心性測度が複雑ネットワークにおける感染症拡散を最もよく予測できるか？
• RQ2 ネットワーク中心性は、結合振動子系における同期の開始にどのように影響を与えるか？
• RQ3 中心性指標は、統合失調症のような神経疾患のバイオマーカーとしてどの程度有効に機能できるか？
• RQ4 中心性指標は、脳ネットワークにおける年齢関連変化に対してどの程度感受性を示すか？
• RQ5 マルチレイヤーおよび時間変動型（時間的）ネットワークへの中心性測度の一般化に直面する主な課題は何か？

主な発見

• 度々の中心性は局所的測度であり、図2(a)に示すように周辺にハブを持つネットワークでは中心的なノードを誤って特定する可能性がある。
• 脳ネットワークにおいて、後頭内側前頭皮質および後部cingulate皮質の領域ハブは顕著に中心的であり、年齢とともに度々の中心性は低下するが、固有ベクトル中心性は安定している。
• 統合失調症患者では、近接中心性および到達可能性の分散が顕著に高く、平均kコア値は低い傾向にあり、自動診断において90％の感度と74％の特異度を達成した。
• 媒介中心性は、グローバルな海洋表面循環の骨格を特定し、高媒介中心性ノードが熱および栄養素輸送の主要経路を形成している。
• 航空輸送ネットワークでは、最も接続数が多い都市が常に最も中心的であるとは限らない。これはネットワークのマルチコミュニティ構造に起因する。
• 神経疾患におけるネットワークレベルの微細な変化を検出するには、固有ベクトル中心性や近接中心性が度々の中心性よりも情報量が多い。