「パナマ文書」解析の技術的側面

　このようなネットワーク構造の事をグラフと呼びます。上の例では各頂点（ノード）はパンを焼くときに使う酵母の中に存在するたんぱく質、辺（エッジ）はそれらが直接的に相互作用を起こす事を意味しています。私の関わる生物学の分野でも、このように物質間の関係性を表したり、極めて複雑な体内での生化学的な反応を人が理解しやすくするために、それらの反応経路をグラフで表現すると言った手法が頻繁に用いられます。つまり、あらゆる経路や、人と人との関連性、相互作用といったものを解析する場合、そのデータを計算機が咀嚼できる形のグラフとして表現することは非常に重要で、それを行うことにより人間にはできないレベルの解析を行うことができるようになります。

　グラフ構造というものは、文字通りあらゆるところに現れます:

・ソーシャルネットワーク
・たんぱく質間相互作用
・感染症の拡大経路
・地図
・犯罪組織の組織内構造
・恋愛関係


visual complexity: あらゆるタイプのグラフ可視化を収集しているサイトの老舗

　そしてこのようなグラフを人の目に見えるようにする事をグラフ描画と呼びます。グラフ構造は様々な分野に現れるため、この構造を解析したり描画する事そのものが研究分野になっています。特に近年、ソーシャルネットワークサービス等の普及に伴い、大規模で複雑なネットワークのデータを得やすくなったため、社会科学の分野でも様々な研究が行われています。このような研究の広がりにより、オープンソースで誰でも利用できるグラフ解析や可視化、データの蓄積に使えるソフトウェアが急速に普及しました。代表的なものでは、古い歴史を持つグラフ描画ソフトのgraphviz、Rという統計の専門家が好んで利用する統計解析用プログラミング言語実行環境の上で動くigraph、今回のケースでも利用されたソフトウェアを開発していた人が関わっていたGephi、大規模なグラフのデータを蓄積し検索できるようにするためのデータベースであるNeo4j、この記事に出てくる幾つかの私が作った図の作成にも用いられている、我々のチームが開発したCytoscapeなどがあります。ほぼすべてのものが無料で使えるため、高度なグラフ解析や可視化の技術が一般的になりつつあるというのが現在の状況です。

GitHub内に存在するDatavizコミュニティの可視化 By K. Ono. CC BY 4.0