研究紹介

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個人間のつながりや行動履歴，研究活動の実績に関するデータは，現代社会の構造やダイナミクスを理解するうえで重要な情報源です．しかし，こうした社会的データは，構造の複雑さ，アクセス制限，あるいはドメイン固有のバイアスなどの理由から，研究目的にそのまま利用することが難しい場合が少なくありません．私は，社会的データ分析におけるこれらの実践的課題に対して，数理的・計算的手法の開発を通じて取り組むとともに，それらの手法を実データに適用することで，社会の構造やダイナミクスに関する理解を深めることを目指しています．

興味のある主な研究分野は，複雑系科学および 計算社会科学です．特に近年は，以下の分野に取り組んでいます．

• ネットワーク科学 (Network Science)
• サイエンスオブサイエンス (Science of Science)

密な議論を積み重ねながら，着実に研究成果を構築していく研究スタイルを好んでいます．研究に関する議論や共同研究の可能性についてのお問い合わせは歓迎します（例外もあります．研究指導は職位の関係上できないです）．データの構築・キュレーション，計算・分析手法の開発，ならびに大規模データを対象とした数値計算を得意としています．一方で，理論解析や，社会科学的な観点からの仮説構築・解釈については，現在もトレーニング段階です．上記のいずれかの分野に関心をお持ちの方とは，互いの強みを活かした共同研究の可能性を探ることができると考えています．

研究内容

ソーシャルネットワーク分析の研究（ネットワーク科学）

高次ネットワークの分析手法の研究

• Learning Multi-Order Block Structure in Higher-Order Networks.
  Kazuki Nakajima, Yuya Sasaki, Takeaki Uno, and Masaki Aida. arXiv. (2025).
• Sampling nodes and hyperedges via random walks on large hypergraphs.
  Kazuki Nakajima, Masanao Kodakari, and Masaki Aida. Applied Network Science. (2025).
• Inference and Visualization of Community Structure in Attributed Hypergraphs Using Mixed-Membership Stochastic Block Models.
  Kazuki Nakajima and Takeaki Uno. Social Network Analysis and Mining. (2025).
• Higher-order rich-club phenomenon in collaborative research grant networks.
  Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo, and Naoki Masuda. Scientometrics. (2023).
• Randomizing hypergraphs preserving degree correlation and local clustering.
  Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo, and Naoki Masuda. IEEE Transactions on Network Science and Engineering. (2022).

大規模ソーシャルネットワークの特徴量推定手法の研究

• Social Graph Restoration via Random Walk Sampling.
  Kazuki Nakajima and Kazuyuki Shudo. Proc. ICDE. (2022).
• Estimating the Bot Population on Twitter via Random Walk Based Sampling.
  Mei Fukuda, Kazuki Nakajima, and Kazuyuki Shudo. IEEE Access. (2022).
• Estimating Properties of Social Networks via Random Walk considering Private Nodes.
  Kazuki Nakajima and Kazuyuki Shudo. Proc. KDD. (2020).

学術エコシステムの研究（サイエンスオブサイエンス）

• Researcher Population Pyramids: Tracking Demographic and Gender Trajectories Across Countries.
  Kazuki Nakajima and Takayuki Mizuno. PNAS Nexus (2025).
• Quantifying gendered citation imbalance in computer science conferences.
  Kazuki Nakajima, Yuya Sasaki, Sohei Tokuno, and George Fletcher. Proc. AIES 2024. (2024).
• Quantifying gender imbalance in East Asian academia: Research career and citation practice.
  Kazuki Nakajima, Ruodan Liu, Kazuyuki Shudo, and Naoki Masuda. Journal of Informetrics. (2023). [プレスリリース（神戸大学）] [朝日新聞デジタル] [ITMedia NEWS]
• Higher-order rich-club phenomenon in collaborative research grant networks.
  Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo, and Naoki Masuda. Scientometrics. (2023).

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