議論の整理
私の志望理由は、横浜市立大学データサイエンス学部データサイエンス学科で藤田 慎也先生の公式プロフィールに確認できるグラフ理論、アルゴリズム、組合せ論を手がかりに、複雑な関係性を数理モデルとして整理する方法を学びたいからである。人や場所、情報、交通のつながりは見えにくいが、ネットワークとして表現すれば課題の構造を比較できる。理論と実社会の接点を探りたい。
問題発見
過去の経験として、通学路の混雑を調べた時、単に人が多い地点だけでなく、乗り換えや信号待ちが集中する場所が全体の流れを左右することに気づいた。近道に見える経路が、全体としては混雑を悪化させる場合もある。人間関係や情報拡散でも同じように、個別の点だけではなく点同士の接続を理解する必要がある。ネットワークを扱う理論を学びたいと考えた。
論証
藤田先生の公式プロフィールでは、データサイエンス研究科データサイエンス専攻准教授およびデータサイエンス学部データサイエンス学科に所属していることが確認できる。プロフィールにはDiscrete Math and Theoretical Computer Science, Graph Theoryへの関心が示され、研究キーワードにはグラフ理論、アルゴリズム、組合せ論が確認できる。研究分野には応用数学、統計数学、数学基礎、情報学基礎論が示されている。
解決策or結論or結果
入学後に学びたいことは、離散数学、グラフ理論、アルゴリズム、確率統計、プログラミング、データ可視化である。ゼミでは、交通ネットワーク、SNS上の情報拡散、災害時の避難経路、医療資源の配置などを題材に、どの接続が全体の効率や頑健性を左右するかを分析したい。通学路の混雑を調べた経験を発展させ、ノード、辺、重み、経路という考え方で現実の問題を表現し、改善案を比較する力を養う。将来像は、都市交通、物流、情報サービス、行政のデータ分析部門で、ネットワーク分析に基づく意思決定に関わることだ。
解決策or結論or結果の吟味
この志望では、グラフに表せば問題が完全に理解できると考えないことが重要である。現実には、利用者の心理、費用、時間帯、制度上の制約があり、単純な最短経路や中心性だけでは判断できない。一方で、関係性を数理的に整理しなければ、問題の中心がどこにあるかを見誤る。藤田先生の研究内容を手がかりに、理論的な明確さと現実の複雑さを両立させ、説明可能なネットワーク分析を学びたい。
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