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- Yang, K., Fujisaki, I., & Ueda, K., "More knowledge causes a focused attention deployment pattern leading to lower creative performances", Scientific Reports, 11(1), 18062 (2021). DOI
- Yang, K., Fujisaki, I., & Ueda, K., "Cooperation patterns of members in networks during cocreation", Scientific Reports, 11(1), 1-13 (2021). DOI
- Yang, K., Fujisaki, I., & Ueda, K., "Interplay of network structure and neighbour performance in user innovation", Palgrave Communications, 6(1), 1-8 (2020). DOI
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中国・北京出身。2015年7月に中国の復旦大学を卒業後、2018年7月に中国の精華大学にて修士を取得。その後、「故郷を離れて、広い世界で勉学してみたい」という理由から、日本へ留学。2021年9月、東京大学において博士号を取得。早稲田大学や中央学院大学で講師として活躍した後、2023年4月より現職。
スマートフォンの普及により、オンラインとオフラインの境目が曖昧となったいま、私たちの行動情報はソーシャルデータとして際限なくストックされている。例えばショッピングをするにも、おいしいレストランを予約するにも、すべてオンラインで行われ、その情報がビジネスに活用されている。楊先生が取り組む「計算社会科学」は、こうした大量の情報をもとに、機械学習モデルの力を借りて、人間の大規模共同活動の原理と行動パターンを解析しようというものである。ネット社会の発展にともなって誕生した新しい分野の学問であるが、「人間とは何か」という根本的な問いかけに向き合うと同時に、今後の共同活動を構築する際にカギを握る、期待の学問でもある。
