計算社会科学のための Modal 入門

計算社会科学(Computational Social Science)においては、エージェントベースモデル、モンテカルロシミュレーション、大規模ネットワーク分析、自然言語処理など、多大な計算資源を必要とする手法が広く用いられている。しかし、従来のクラスタ計算環境やクラウドインフラの構築には高度なシステム管理知識が求められ、研究者が計算実験に集中することが困難であった。

本チュートリアルでは、サーバーレスクラウドプラットフォーム Modal(https://modal.com)を紹介し、計算社会科学分野の研究者がインフラ管理の負担なく大規模計算実験を実行するための方法を体系的に解説する。Modal は Python コードにデコレータを付与するだけでクラウド上の計算資源(CPU, GPU)を利用可能にし、数百から数千の並列タスクを容易に実行できる。

本チュートリアルでは、Modal の基本概念から始め、囚人のジレンマ・トーナメント、意見ダイナミクスモデル、シェリングの分居モデル、投票者モデル、ネットワーク分析、テキスト感情分析、SIR 感染症拡散モデルなど、計算社会科学に特有の応用例を豊富に示す。すべての例題は PEP 723に準拠したインラインメタデータを用い、uv run コマンドで即座に実行可能な自己完結型スクリプトとして提供される。