Event Intelligence

EventTransmission.

出来事の影響が、どこまで、どの程度、いつ届くのかを測る。

出来事が市場や産業、経済環境へ波及する過程を追い、その範囲、強さ、時間差を測定します。新たな情報をもとに、各シナリオの見通しを更新します。

Impact propagationIllustrative study

ノードは経済的な対象や状態の例です。情報が届くと発光し、情報の蓄積に伴ってシナリオの確率が変わります。淡い棒は0.6秒前の推定値、変化量はパーセントポイント（pp）を表します。経路、数値、結果はいずれも概念を説明するための例です。

Impact response

Method

影響はどこまで広がるのか。

1つの出来事でも、供給、コスト、需要、期待への影響は異なるタイミングで現れます。新たな情報によって、影響が強まったり弱まったり、別の経路へ広がったりします。

Event Transmissionは、こうした関係をたどり、事象の影響が及ぶ範囲、強さ、伝達の遅れを測定するアルゴリズムを用います。観測が蓄積されるにつれて、シナリオの推定も更新します。

出来事の影響を受ける可能性のある市場、産業、経済環境を把握します。

経路ごとに、伝わる影響の強さを比較します。

反応が現れるまでの時間と、その後の変化を測定します。

In practice

何が最初に反応し、どこに最も強い影響が現れ、それはどれだけ続くのか。

金融に関する発表を起点に、関連する観測対象を追います。反応の順序、変化の大きさ、持続時間を比較します。

EventPropagationResponse

Model Studies

応用候補となる2つの手法を、小さな数値例で紹介します。計算の原理を示すための例であり、Event Transmissionの実際のモデル構成を示すものではありません。

Message passing

ノードは自身の状態と隣接ノードの情報を組み合わせます。隣接ノードの値を変えて、更新後の状態がどう変わるかを確認できます。

Neighbour h₁ 0.2

mᵥ = mean(h₁, h₂, h₃)

h′ᵥ = ReLU(0.5hᵥ + 1.2mᵥ)

例示用の重みを固定した、簡単なGNNの1層です。ReLUは正の値をそのまま保ち、負の値を0にします。

青は隣接ノードからの情報、アンバーは更新後の状態を表します。

Data & refinement

出来事と反応のデータを蓄積し、関係の捉え方、波及の測定方法、到達時間の推定を改善します。