政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー－パワーを持つ者は、社会ネットワークをより正確に認知するか？－大西康雄

Political Entrepreneurs’ Social Network Cognition and Power:
Those who have more power perceive social network more accurately?
OHNISHI, Yasuo
Abstract
In previous cognitive social network studies, correlation between power and accuracy of social network
cognition is ambiguous. Some studies conclude that those who have more accurate perception of network havemore power and some do not. In this paper, I investigated the correlation, using social network data of local
political entrepreneurs. As a result, I proved the correlation between power (network centrality or reputation)and social network cognitive accuracy to locally aggregated structure (LAS). But in spite of finding correlation
between cognitive accuracy to consensus structure (CS) and length of residence in the area, correlation
between the accuracy to CS and power is not clear . These findings suggest that a political entrepreneur's
network cognitive accuracy to LAS may have some meaning to his/her power, but his/her network cognitive
accuracy to CS may not.
キーワード：社会ネットワーク分析 , 認知社会ネットワーク , 社会調査 , 社会学研究法
Key words: Social Network Analysis, Cognitive Social Network, Social Survey, SociologicalResearch Methods

１．問題提起ならびに先行研究に一貫した有意な関連は見いだせなかった。声

Krackhardt（1987）が 開 拓 し た 認 知 社 会 ネ ッ ト

価の高さと認知的正確さは関連が認められたもワーク研究とは、集団や組織における人々の社会のの、職位の高さあるいはネットワーク中心度

ネットワークをどのように認識しているかに関すとの関連は見いだされなかった。一方、Bondonio

1）

る研究である 。この研究における課題の一つに、 （1998）で は、 回 答 者 の 入 次 数 中 心 度 の 高 さ とネットワーク認知の正確さとパワー（権力）との関

ネットワーク認識の正確さの関連が確認されて連に関する研究がある。

いる 2）。また Casiaro（1998）、Simpson and Borch

こ の 課 題 を 最 初 に 扱 っ た 文 献 は Krackhardt（2005）、Simpson et al.（2011a, b）では、むしろパ（1990）である。この中で Krackhardt は、正しい

ワーが少ない者の方が正確に認識している、ある社会ネットワーク認識は、パワーの源泉になるの

いはパワーが少ない者にとってこそ正確なネットではないかと論じている。しかしながら、過去

ワーク認知のメリットが大きいという負の関係の研究では、正しいネットワーク認識が本当にが見いだされている。一方筆者の先行研究（大西,権力の高さにつながるのかどうかは、必ずしも

2003）の中での分析では、ネットワーク中心度と、明らかではない。Krackhardt（1990）では、上記の認知的正確さの間に正の相関が確認されており、議論にもかかわらずデータ的にはこの二つの間

Bondonio（1998）の結果と近い結果が出ている 3）。

山梨県立大学 国際政策学部 総合政策学科
Department of Glocal Policy Administration, Faculty of Glocal Policy Management and Communications, Yamanashi
Prefectural University− 33 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）

ただ、これらの先行研究においては、Simpson

あった。従って必ずしもよりパワーを持つ者、あet al.（2011a） で も 指 摘 し て い る よ う に、 元 来

るいは持たない者のどちらがよりネットワーク認

異なった概念枠組みによって研究されているた知が正確であるかどうかという問題関心に導かれ

め、必ずしも同一次元で論じることはできない。

たものではなかった。そこで、そのときに用いた

Krackhardt（1990）
および Casiaro（1998）は、フォー

データを再分析して、この課題に対して改めて応マルな組織のネットワークに関するものである。

えていきたい。

これに対し、大西（2003）は、地方の政治的活動
家（Political Entrepreneur）の イ ン フ ォ ー マ ル な

２．分析枠組ならびに仮説

ネットワークにおいて、LAS に対する認知的正本稿では、Simpson et al.（2011a）の問題設定を確さ、ならびにコンセンサスネットワークに対す

踏襲して、パワーのある者とない者の社会ネット

る正確さとネットワーク中心度との関連を分析しワーク認知を比較する。すなわち、よりパワーの4）たものであった 。

ある者ほどより正確に社会ネットワークの存在を一方、もっとも最近の研究である Simpson etal.（2011a）は、社会心理学的実験状況において、認知するのではないか、との仮説を立てて検証する。

架空の組織に関する説明を聞かせた上で、実験

本稿ではパワーを、Emerson（1962）などの主張

参加者が、その組織におけるネットワーク構造に見られるように、資源を巡る非対称的な依存・制をどの程度きちんと認識できるか、また Simpson

御関係に基づく、当該行為者にとって望ましい成果

et al.（2011b）では、やはりバーゲニング実験におを獲得しうる社会関係上の潜勢力と考える 5）。このいて、各参加者が置かれている取引チャンネルのEmerson 流のパワー概念は Simpson et al（2011a）

ネットワークに関する知識を与えた場合と、不十でも基本的に踏襲されている 6）。本稿では、この分もしくは全く知識を与えない場合とでは、実験パワーの作業指標として、主として社会ネット

参加者の利得がどう変わるかを実験している。

ワークにおける中心度を検討する。社会ネット

Simpson らの議論では、パワーのない者がよりワークの中でより多くの、あるいはより有力な

正確にネットワークを見るのではないかと考える

人々から友人として頼られたり、相談されたりす

理由を次のように説明している。パワーのある者

る関係にあるということは、人々から依存されるは、たとえネットワークを正確に認知していなく度合いが高いということであり、このような依存ても、パワーのない者から有利な取引を持ちかけ関係に基づく潜勢力の高さの指標として適合的でられる機会が多いため、ネットワークを正確に認ある。

知しなければならない必然性が少ない。一方パ

但し、Simpson らは、社会心理学的実験状況にワーがない者は、ネットワークを正確に認知しておいて、すなわち社会・文化的中立性を仮定したいるかどうかが、自分にとっての利得に直結する上で、この課題に対して答えようとしていた。彼

ため、ネットワークを正確に認知しようという動らの、パワーの小さい者ほど社会ネットワーク認機付けが高いのだ、としている。

知が正確であるという結論に関しては、文化的な背景が異なれば結果が異なるのではないかとの筆者の先行研究である、大西（2003）での主目
的は、ネットワーク認知の正確さがパワーの強さ

査読者からの指摘があった（Simpson et al., 2011a：
170）。

と結びつくかどうか、ということを検証すること

本稿においては筆者が 1997 年に収集した地域

よりも、LAS に対する認知的正確さとコンセン

権力構造調査のデータを用いて分析を行う。従っサスネットワークの認知的正確さを比較して、そて、ここで扱うデータは Simpson らとは異なり

れらのどちらが、行為者に対して何らかの社会生

フィールドでの実際状況に即したデータである。

活上の意味を持ちうるかを探る、ということでまたネットワーク認知の「正確さ」に関しても、− 34 −

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー

フィールドで行われた先行研究においては、多く

名望家 1 名、元労働運動家 1 名である。医師、幼の研究で社会ネットワーク認知の正確さを LAS

稚園経営者は政治的に比較的中立的な立場であに対する正確さと定義している7）が、本稿では

一旦、単一の定義を与えることはしない。LASり、かつ地域の人々のさまざまな事情を知っていると考え入れるようにした。

だけではなく、コンセンサスネットワークに対す

最終的な対象者（55 名）は基本的にはこの投る一致度（「正確さ」）を検討するとともに、その票結果で上位であったものに加え、上記 3 分野の一致度に関してもいくつかのレベルにおいて検討

バランスを加味し、さらに必ずしも上位でなくてを加える。また、LAS に関しても、双方から認も、インタビューの中で、地域の争点（特にゴル定された紐帯のみを含む LAS および、どちらか

フ場問題）に強く関わっていたと思われる者を加一方からのみ申告された紐帯を含んだ LAS の 2え構成した。このうち実際に回答が得られたのは種類に対する「正確さ」を検討する。

53 名（回収率 96.4%）であった。ただしこのう

さらに、パワーの作業指標となる変数に関して

ち 1 名はネットワークデータに関しては回答を拒も入次数中心度、Bonacichi 中心度、声価得点に否したので、ネットワークデータに関しては回答

ついて、上位者、下位者に分け、それぞれについ者 52 名（回収率 94.6%）ということになる。

て、ネットワーク認知がより「正確」であるかを検証する。

なお、この調査は全体ネットワーク調査として企画されたので、この調査の対象者 55 名は何か

なお、パワーの大きさという説明要因に対するの母集団を代表するサンプルではなく、この 55対抗仮説として、収入、公職にあるかどうか（公名自身が対象母集団となる、あくまでインテンシ的地位）、居住歴という 3 つの要因についても、

ヴな事例研究である。従って、以下計量的な分析

これらがネットワーク認知の「正確さ」に影響をを行うが、それは母集団の分布を推定する通常の与えるかどうかを分析・検証する。

エクステンシヴな統計分析とはその位置づけは異なる。またサンプル数の制約から有意な検定結果

３．使用データが出にくくなっている点も留意されたい。

本稿で使用するデータは 1997 年 3 月に筆者が

本稿ではこの調査から次のデータを用いてい山梨県旧南巨摩郡増穂町において実施した地域のる。まず対象者間の友人ネットワークについては、

政治的活動家を対象にした調査によって収集したそれぞれ 10 名以内で相談相手をあげてもらってものであり、大西（2000, 2003, 2009, 2011）で分いる。さらに声価として、この対象者中から地域

8）析したものと同じ調査データセットから得ている 。

の意思決定に影響力を持つものを 10 名程度あげ

この調査は地域のゴルフ場反対運動を含めた地域てもらった。また認知ネットワークデータとして、の意思決定過程を探ることを目的に、地域の政治

対象者ごとに、対象者相互のあいだでどのような的活動家の社会ネットワークデータを収集した。

友人関係があるかを回答してもらった。また、こ調査対象者は、地域の有力者・政治的活動家とれ以外のネットワークデータとして、認知ネット

思われる人々 55 名である。調査対象者の選定は、

ワークデータの形ではないが、政治的相談関係、調査に先立って地域の事情に通じたインフォーマ

仕事上の相談関係についても尋ねている。

ントを探し、地域の政治的有力者について予備投

な お、 従 来 の 研 究 の 多 く の ケ ー ス で は、票を行ってもらった。予備投票を行ってもらった

Krackhardt（1990）, Bondonio（1998）な ど の よ う

インフォーマントは全部で 11 名であり、基本的に、友人関係ネットワークと並んで相談関係ネッには経済、政治、文化の 3 分野を把握しているそトワーク（advice network）の認知が検討されていれぞれのインフォーマントを含めるという方針でる。これらにおける対象者は、既に触れたように、行った。最終的にその内訳は、地元商工会関係者

同一企業や大学のメンバーであったり、実験目的

4 名、医師 1 名、幼稚園経営者 1 名、議員 2 名、を理解したうえで参加する学生被験者であったり− 35 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）

するケースが多い 9）。従って、調査対象者の調査

コンセンサス友人ネットワークを一旦構成し、さ趣旨、質問意図に対する理解も比較的一様であろらに友人ネットワーク中心度（LAS ネットワー

う。しかし本研究の場合、この点必ずしも一様で

ク中心度、コンセンサスネットワーク中心度）、はなく、調査対象者の十分な理解を得るためには、

声価、LAS ネットワークに対する各対象者の認かなり時間がかかることも予想された。また対象

知ネットワーク一致度、コンセンサスネットワー

者数も 55 名と認知社会ネットワーク調査として

クに対する認知ネットワーク一致度を算出した。

は比較的大きく、二種類の認知ネットワークを収

LAS ネットワークは基本的には、各対象者が集するのは困難と判断し断念した。

直接持つ友人関係データをそのまま集計したもの

また、認知ネットワークデータの収集を政治的であるが、LAS ネットワークに対する認知ネッ

相談関係ではなく友人関係ネットワークに絞った

トワークの一致度を算出する場合、本研究の中で理由は、既述のように、経験的に、ローカルな政は認知データに関しては方向性を問わないことに治的活動家間の友人関係が地域の政治的基底構造したため、次のように対称化した。

を極めてうまく表してきたことによる（例えば、高橋 , 大西 , 1994）。また、認知データの収集にあたっては、第三者同士の付き合いの方向性について、回答者により双方向的な紐帯と認識する強いバイアスがでるか

10）、もしくは方向性を十分認

r

{

*
ij

1

もし

r ij 1 かつ*

r ji 1*

それ以外

0

つまり、紐帯を持つ当事者 i, j 双方が存在を認めれば、紐帯が存在したとする。

識できないケースがでるものと予想されたため、コンセンサスネットワーク（以下 CS [Consensus

調査上の諸制約も考慮し、この調査では問わない

Structure] ネットワークと略）とは、一定数の人々こととした。

から共通に認知されるネットワークのことである

ネットワーク以外では、本稿では、社会経験変が、Krackhardt（1987）, Bondonio（1998）ではいず

数として居住暦、社会階層上の地位変数として、れも紐帯が存在するとする閾値を、その紐帯の存

世帯収入および公的地位を検討した。公的地位に在認定を 50% 以上の対象者から受けていること

ついては、企業のように一元的な権限関係が決まとしている。しかし本稿では、10%, 20%, 30% のるわけではなく難しい側面もあるが、ここでは調三段階に分けて比較してみた。

査当時、直接政治に携わる政治職にあるもの（町長、地方議員など）ならびに政治職ではないが公つまり N x N の CS ネットワーク Cij は以下のよ的な性格を持つ役職を調査当時持っていたもの

うに定義する。

（商工会役員、社会福祉協議会役員など）とそれ以外に二分した。公的地位の意味は役職に伴う直接の権限の影響を問うものであるので、調査当時

c ij ={

1もしΣ
c i , j ,k Ӌ aN
k

それ以外

0

但し a は 0.1, 0.2 もしくは 0.3

現役でないこれらの役職経験者についてはすべて

ネットワーク認知の一致度は、各回答者の回答しそれ以外とした。
居住年数についてはこの町への通算居住年数でた認知ネットワークデータと上記の 2 つのネット
ワークとの一致に関するφ係数 11）をとっている。

45 年以上とそれ未満に二分した。
また、社会階層上の地位の指標とした世帯年収は、 な し、500 万 円 未 満、500 ～ 750 万 円 未 満、
750 ～ 1000 万 円 未 満、1000 ～ 1500 万 円 未 満、1500 ～ 2000 万円未満、2000 万円以上の７段階でまず、ある回答者 k の認知ネットワークの回答は、

r

1 もし

k , ij

={ 0

i
k≠ j
r k ,ij = 1 かつ k ≠ࠈ࠾ࡗࠈ

それ以外

さらに LAS ネットワークに対する、回答者 k の取っていたものを、750 万円を境に二分した。
これらのデータから、LAS 友人ネットワーク、

認知ネットワークの一致度をみるφ係数は、− 36 −

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー

r

k ,ij

㻔

㻔
㼄

㻓

㼆

r

中心度や声価得点、政治相談ネットワークの中心*

但し、 k ≠ i ࠾ࡗ k ≠ j

ij

㻓
㼅
㼇

（回答者 k 自身が持 LAS
ネットワーク上の紐帯の効果を排除するため）度それぞれに関して、上位のものと下位のものに二分した変数を用い、パワーの上下により果たしてネットワークの認知の「正確さ」に差があるかどうかを T 検定にかけてみた。なお、上位と下位は 27 位以上とそれを下回るかで分類した 13）。

࡛ࡌࡿࡣࠉad − bc

ネットワーク認知の「正確さ」を示す変数としȭ*k = (a + b)(c + d )(a + c )(b + d )ては、次のものを採用している。まず LAS ネッ
トワーク 14） に対する各回答者の認知一致度の平同様に、CS ネットワークに対する、回答者 k の均値である。ここでは一致度として先に説明した

認知ネットワーク一致度も定義できる。

φ係数並びに LAS に現れる紐帯に対する単純な

また、声価得点については、各回答者の声価投一致比率の両者を取り上げ比較する。そして CS

票値に基づきその単純合計、ならびに Bonacichi

ネットワークに対する各回答者の認知一致度（φ中心度の概念を応用した加重声価得点

12）

を算出

している。

係数）の平均値である。分析の際は後者に関しても認知一致比率で分析を行ったが表に掲げるのは省略する。

４．分析および結果

結果は以下の各表のようになった。

従属変数として、対象者の社会ネットワーク認

まず、友人ネットワークの Bonacichi 中心度の知の「正確さ」を、そして独立変数として、
パワー

上位者と下位者の、ネットワーク認知の「正確さ」の高低を示す指標、すなわち友人ネットワークのの平均値を比較すると、いずれの「正確さ」指標

表1

友人ネットワーク（LAS）Bonacichi 中心度の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差
ཪெLAS୯ᚨᗐ㧏ཪெLAS୯ᚨᗐ఩

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙

0.21
0.34
0.19
0.16

0.17
0.31
0.14
0.14

0.02*
0.29
0.00**
0.21

ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐ

0.34
0.36
0.37

0.28
0.31
0.30

0.11
0.15
0.09

ͤ **ࡢ p ೋ࠿ 1%௧ୖࠉ*ࡢ p ೋ࠿ 5%௧ୖ ௧ୖࡡ྘⾪ࡵྜྷࡋ表2

友人ネットワーク（LAS）
入次数中心度の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差ཪெථḗᩐ୯ᚨᗐ㧏ཪெථḗᩐ୯ᚨᗐ఩

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙

0.21
0.35
0.20
0.17

0.17
0.30
0.14
0.13

0.00**
0.01*
0.00**
0.02*

ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐ

0.33
0.36
0.35

0.28
0.31
0.30

0.17
0.13
0.03*

− 37 −

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）

表3 加重声価得点の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙
ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐຊ㔔ኇ౮ᚋⅤ㧏
0.20
0.34
0.19
0.17

ຊ㔔ኇ౮ᚋⅤ఩
0.18
0.31
0.14
0.14

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)
0.12
0.19
0.00**
0.05*

0.31
0.34
0.33

0.31
0.33
0.31

0.94
0.76
0.47

表4 ҥኝ٣̖ࢽໜỉᢌẟỆợỦ἟ἕἚὁὊἁᛐჷỉẐദᄩẰẑ࠯‫͌ר‬ỉࠀཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙
ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐ༟⣟ኇ౮ᚋⅤ㧏
0.19
0.34
0.18
0.17

༟⣟ኇ౮ᚋⅤ఩
0.18
0.30
0.14
0.13

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)
0.51
0.11
0.01**
0.01*

0.30
0.33
0.32

0.32
0.35
0.33

0.40
0.62
0.95

においても上位者の方がより高い傾向が伺える。

認知について一致係数の平均が高い傾向がある。

但し、T 検定にかけてみると統計的に有意なのは、

但し、CS に対する認知では統計上差が認められ友人の LAS ネットワークに対するφ係数のみでるとは言えない。LAS に対する認知に関しては、ある。但し、CS ネットワークに対する認知φ係

Bonacichi 中心度による層別化では、統計上有意数に関しても、統計的には一般的に有意性が棄却なのは双方が認定した LAS に対するφ係数によされる水準ではあるものの、比較的 p 値は低めのる一致係数のみであるものの、他についても T

値が出ている。

検定による p 値は低めである。一方、入次数によ友人ネットワークの入次数に基づく中心度の上位者と下位者の、ネットワーク認知の「正確さ」

る層別化ではいずれも上位者の高一致度が検定でも有意である。

の平均値を見てみると、さらにその傾向は明確でさらに、ネットワーク認知の「正確さ」に影響ある。しかも 30% を閾値とした CS ネットワーを与えうる、パワーに対抗する説明要因として、

クに対する一致度においても、統計的に有意な差

収入、職業、居住歴を検討した。収入に関しては、が確認できる。

個人収入 750 万未満と以上で区分、職業に関して

声価得点の上位者と下位者に関しては、声価得

は、公務員・政治職（議員、町長など）とそれ以外、点の算出方法にかかわらず、LAS に対する認知居住歴に関しては 45 年未満とそれ以上で区分し、度では全般的に上位者がやはり一致係数が高めのそれぞれネットワーク認知の「正確さ」の平均値傾向にある。但し、統計的に明確に有意なのは、について T 検定を行った。

関係両端の双方が認定した LAS に対するφ係数

その結果、収入、公職かどうかの区分はいずれによる一致係数のみである。CS に対する認知度

も認知の「正確さ」に対して統計的に有意な差はでは、いずれも上位者と下位者で、ほぼ一致係数与えなかった（表掲載は省略）。居住歴に関しての平均に差がないとみてよい。

は表 7 のような結果となった。

政治相談ネットワークでは、いずれも上位者のCS に対する認知では、居住歴の長さが、いず− 38 −

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー

政治相談ネットワークBonacichi中心度の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差

表５ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙
ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐ
表６

0.32
0.35
0.34

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)
0.06
0.13
0.01**
0.11

0.30
0.32
0.31

0.68
0.46
0.29

政治相談ネットワーク入次数中心度の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙
ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐ
表7ᨳ἖┞ㄧ୯ᚨᗐ㧏 ᨳ἖┞ㄧ୯ᚨᗐ఩
0.20
0.17
0.34
0.31
0.19
0.15
0.17
0.14

ᨳ἖┞ㄧථḗᩐ㧏 ᨳ἖┞ㄧථḗᩐ఩
0.21
0.17
0.35
0.30
0.19
0.14
0.18
0.13
0.32
0.35
0.41

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)
0.04*
0.05*
0.00**
0.02*

0.30
0.32
0.37

0.67
0.41
0.24

居住歴長短の違いによるネットワーク認知の「正確さ」平均値の差ཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெୌ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙ཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩φ ౿ᩐཪெཫ᪁ヾᏽLAS ヾ▩Ẓ⋙
ཪெCS10% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS20% ヾ▩φ ౿ᩐ
ཪெCS30% ヾ▩φ ౿ᩐᑽపṌ㻗㻘ᖳ௧୕
0.21
0.31
0.17
0.14

ᑽపṌ㻗㻘ᖳᮅ‫‮‬
0.16
0.34
0.16
0.18

T ᳠ᏽ p ೋ(୦ഁ)
0.01*
0.16
0.47
0.05

0.34
0.37
0.35

0.26
0.29
0.29

0.02*
0.01**
0.03*

れも統計的に有意に正の影響を与えている。それするもののみを掲出する。

に対し、LAS に対する認知は微妙で、認知比率

いずれのモデルも有意であるが、従属変数としに関してはいずれも居住歴が短い方が高い値にて一致度にφ係数を取ったケースの方がいずれもなっているが、T 検定の結果、p 値は低めではあ決定係数が高い。入次数中心度の効果はいずれのるものの 5% 以下の範囲にはない。φ係数は双方表でも明確であるが、居住歴の効果は表 8 と 11

認定の LAS に対して、居住歴の長いほうが高くのみに認められる。居住歴と入次数中心度の交互なっており、統計的にも有意な差であると確認で作用はいずれの表でも認められない。居住歴が認きる。

知の「正確さ」に効果があったとしても、入次数

この結果をさらに精査するため、認知の「正確さ」を従属変数とし、居住歴と友人ネットワーク
中心度を独立変数とした二元配置分散分析を行っ
てみた

15）

。この結果が表 8 ～ 11 である。なお、

ここではネットワーク中心度は入次数中心度に関

中心度とは別々に効いていると見るべきであろう。
さらに仔細に検討するために、推定周辺平均に対する変数の効果を表わすプロット図（図 1-4）を見ると、次のようなことが明らかになった。

− 39 −

山梨国際研究表8

山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）

友人一方認定LAS 認知φ係数×友人入次数中心度、居住歴の二元配置分散分析

䝦䝋䝯ධమ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽ
こᅄ
ᖲ᪁࿰
0.056
⣥㛣こᅄ
⣥හこᅄ(ㄏᕣ)
0.114
0.170
ධమ
*** 0.1%᭯ណỀ‵ Ửᏽ౿ᩐ = 0.33

⮤⏜ᗐ
3
48
51

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.019
0.002

Fೋ
0.000***

ንᩐ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽこᅄཪெථḗᩐ㧏఩ᑽపṌ㛏▯ஹபష⏕*** 0.1%᭯ណỀ‵

⮤⏜ᗐ
1
1
1

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.035
0.025
0.000

Fೋ
14.658***10.425***
0.060

表9

ᖲ᪁࿰
0.035
0.025
0.000

友人一方認定LAS 認知一致度×友人入次数中心度、居住歴の二元配置分散分析

䝦䝋䝯ධమ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽ
こᅄ
ᖲ᪁࿰
0.070
⣥㛣こᅄ
⣥හこᅄ(ㄏᕣ)
0.265
0.335
ධమ
Ửᏽ౿ᩐ = .208** 1%Ề‵᭯ណ

⮤⏜ᗐ
3
48
51

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.023
0.006

Fೋ
4.211**

ንᩐ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽこᅄཪெථḗᩐ㧏఩ᑽపṌ㛏▯ஹபష⏕** 1%Ề‵᭯ណ

⮤⏜ᗐ
1
1
1

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.046
0.010
0.020

Fೋ
8.352**
1.882
3.630

表10

ᖲ᪁࿰
0.046
0.010
0.020

友人双方認定LAS 認知一致度×友人入次数中心度、居住歴の二元配置分散分析

䝦䝋䝯ධమ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽ
こᅄ
ᖲ᪁࿰
0.048
⣥㛣こᅄ
⣥හこᅄ(ㄏᕣ)
0.079
0.127
ධమ
*** 0.1%Ề‵᭯ណ Ửᏽ౿ᩐ = .379

⮤⏜ᗐ
3
48
51

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.016
0.002

Fೋ
9.783***

ንᩐ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽこᅄཪெථḗᩐ㧏఩ᑽపṌ㛏▯ஹபష⏕*** 0.1%Ề‵᭯ណ

⮤⏜ᗐ
1
1
1

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.047
0.003
0.001

Fೋ
28.417***
1.623
0.468

4

4

友人ネットワーク一方 認定 LAS に対するφ係

4

トワーク一方 認定 LAS に対する一致比率 の推定数一致度の推定平均値に関しては、居住歴が長け

4

平均値に関しては、入次数中心度が低い者に関しれば、そして友人入次数中心度が高ければφ係数ては、居住歴の効果はほぼない。それに対して、が高くなる傾向にある（図 1）。一方、友人ネッ

入次数中心度が高い者は、居住歴が長いと認知の

4

4

4

ᖲ᪁࿰
0.047
0.003
0.001

4

4

− 40 −

4

4

4

4

4

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー

表11

友人双方認定LAS 認知一致度×友人入次数中心度、居住歴の二元配置分散分析

䝦䝋䝯ධమ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽ
こᅄ
ᖲ᪁࿰
0.046
⣥㛣こᅄ
⣥හこᅄ(ㄏᕣ)
0.174
0.220
ධమ
Ửᏽ౿ᩐ = .210** 1%Ề‵᭯ណ

⮤⏜ᗐ
1
1
51

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.015
0.004

Fೋ
4.250**

ንᩐ䛴᭯ណᛮ䛴᳠ᏽこᅄཪெථḗᩐ㧏఩ᑽపṌ㛏▯ஹபష⏕* 5%Ề‵᭯ណ

⮤⏜ᗐ
1
1
1

ᖲᆍᖲ᪁࿰
0.024
0.016
0.009

Fೋ
6.531*
4.286*
2.548

ᖲ᪁࿰
0.024
0.016
0.009

4

4

4

4

一致比率ベースでの「正確さ」はかえって落ちる

数一致度の推定平均値に関しては、居住歴の効果傾向にある（図 2）。ただし「正確さ」が落ちたが余りなく、主に入次数中心度の効果が効いていとしても、中心度が低い層に対して、推定平均値

ることが分かる（図 3）。一致比率 の推定平均値

が下回ることはない。

に対しては、ほぼ図 2 と同様の傾向が見られる
（図

4

4

4

4

4

友人ネットワーク双方 認定 LAS に対するφ 係

4）。

友人入次数上下0.4000上下0.22504

4

4

友人入次数上下上下0.38000.2000

推定周辺平均推定周辺平均0.36000.34000.17500.32000.15000.30000.12500.2800
短い

長い

短い

居住歴（2分）図１

友人ネットワーク一方認定LASに対するφ係数認知一致度の推定周辺平均値
友人入次数上下0.2000

上下

図２

友人ネットワーク一方認定LASに対する認知一致比率の推定周辺平均値

0.2200

友人入次数上下上下0.20000.1800

推定周辺平均推定周辺平均0.18000.16000.16000.14000.14000.12000.1200
短い

短い

長い

長い

居住歴（2分）居住歴（2分）図３

長い

居住歴（2分）友人ネットワーク双方認定LASに対するφ係数認知一致度の推定周辺平均値

図４− 41 −

友人ネットワーク双方認定LASに対する認知一致比率の推定周辺平均値

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）

５． 結果に対する検討

致比率に関しては、中心度の高い層に対してのみ、

概ね、多くのパワー指標で、上位者のネットワー
ク認知が下位者の認知に比べて「正確」である傾

居住歴の長い層で逆に比率が下がるという結果が見られた。

向が伺えた。特に、友人ネットワーク LAS（双この結果はどう解釈すべきだろうか。一つ指摘方認定）に関するφ係数一致度に関しては、どのできることは一致比率には、「存在しない」紐帯

パワー指標区分においてもすべて統計的に有意なを「正しく」存在を指摘しない、もしくは「存在結果が得られた。

しない」紐帯を「誤って」存在すると認定した場

CS に対する認知に対しては、友人ネットワー

合が反映されないことだ。あくまで「存在する」

ク中心度とはある程度の関連がある傾向が認めら紐帯をどれほど認識できているかで決まる値であれたものの、声価、および政治相談ネットワーク

る。おそらく中心度の高い層はおそらく活動的での中心度の上下差はほぼ影響がないと言える。

あり、居住歴が長くなるほど人間関係が広がる。

これらは当然ながら大西（2003）の結果と一致す

そのことにより「存在しない」紐帯を「正しく」るとともに、既に述べたように Bondonio（1998）

報告できるようになることが一致比率とのトレーの結果とも一致するものである。やはりパワー

ドオフの関係にあるのだろうか。あるいは、居住を持つ者ほど、LAS に関しては、概ねより「正確」

歴が相対的に短い中心度の高い層が、とりあえずな認識を持つ傾向にあると言えるだろう

16）。

数多くの関係について回答しようとした結果、一

また、Bonacichi 中心度と入次数中心度の比較

致比率を引き上げている可能性も考えられる。こに関してみると、友人ネットワークならびに政治のことは、単純に一致比率のみ考慮し、不一致デー

相談ネットワークにおいて、入次数中心度で区分タを考慮しない指標の意味づけに問題を投じていした方が T 検定において統計的に有意な結果がると言える。

多く得られる傾向にあった。中心度に関しては、

また、CS に関しては、必ずしもパワーとの明

入次数中心度がどの相手から指名されても平等な

確な関連を見いだせなかった。その一方で、居住

ウェイトで加算されるのに対し Bonacichi 中心度

歴とは明確な関連が認められた。これに関してはの場合、より「有力な」（よりたくさんの紐帯をやはり筆者が既に指摘したように（大西 , 2003,

持つ）相手からの紐帯に対しより重いウェイトがp.65）CS が、コミュニティにおいてある程度顕在

かけられ加算される

17）。つまり入次数中心度の的な情報であるがゆえ、居住歴と関連を持つと同上位者には単純により多くの紐帯を持つ者が位置時にその情報価値が必ずしも高くないということ付けられるのに対し、Bonacichi 中心度の上位者なのであろう。

にはネットワーク上より有利な構造的ポジション

こ の よ う に、 本 デ ー タ を 分 析 し た 結 果 は、にある者が位置づけられる。従ってネットワーク

Simpson らの実験結果と明確に背反するものであ

構造上のポジションの効果よりも、単純に紐帯のる。もちろん、フィールドで得られたデータを分多さ、すなわち交際量の多寡の方が、認知的な「正析した本研究と、実験室状況での彼らの研究は、確さ」と関連を持つようだ。この点も Simpson et

彼らが指摘するようにコンテキストの異なるもの

al.（2011b）の結果とは食い違う結果となった。

であり、彼らの研究結果を正面から否定するもの

一方対抗仮説として、準備した収入、公的地位、ではない。

居住歴に関しては、居住歴のみ「正確さ」とのあしかしながら、この背反する結果は、一つは既る程度の関連が見られた。但し「正確さ」指標にに指摘されているように、文化的背景の相違からついて仔細に検討してみると、LAS 一致度に関来ている可能性があることと、もう一つは、やはするφ係数と一致比率では効果が異なった。φ係

り現実社会状況の中でパワーを獲得していく過程

数に対しては居住歴に正の効果が見られたが、中がより複雑であり、単なる社会心理学的特性だけ

心度との交互効果は確認されなかった。一方、一で説明しようとするのは困難があるのではない− 42 −

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワーか、という点である。

者が付き合う相手が第３者と持つ関係や第３者同士の

例えば、Simpson et al.（2011b）では、ネットワー
ク上のポジションが不利であるほど、社会ネット
ワーク認知の高さが、個別の行為者のバーゲニン
グに有利に働くことを指摘した上で、ポジション

関係データ）を利用して分析を試みるものである。
もともとこのような回答者の認知ネットワークに着
目するアイディアは Newcomb（1961）の友人関係のパターン分析調査にすでに見られた。調査対象者各々に、自分自身が他の対象者に対し「好き」「どちらで下位者同士で、ネットワーク認知及び上位者に対もない」「嫌い」のいずれのカテゴリーで評価していするバーゲニングの競争が起こり、それがますま

るか、ならびに自分以外の他の対象者同士が相互をこすネットワーク上位者を有利にすると共に、下位者全体を不利にしていくという、ネットワーク下
位者が「社会的罠」に陥るジレンマ、そして上下の３カテゴリーのいずれで評価していると思うか、をデータとして取得した。ただし、Newcomb 自身はこのデータをうまく活かした分析は行っていないという[Kumbasar, Kimball Romney & Batchelder（1994:478）]。

格差の拡大の可能性を指摘している。しかしこの

このアイディアを三次元のネットワークデータとし実験では、ネットワークポジションの有利不利が、て組織的に分析していくアイディアを提起したのが初期値として与えられており、ネットワーク下位者がその社会的認知の高さを利用して自らのネットワークポジションを変えていく可能性については十分配慮されていないと考えられる 18）。

Krackhardt（1987）である。
彼の当初の基本関心は、次のようなものであった。
社会ネットワーク調査に於いて、調査対象者がどの程度正直に自分の持つ関係について回答しているかという問題は、大きな問題である。というのは、社会ネッ

また、Simpson et al.（2011a）では、認知の正確さを一致比率で取っているが、先に指摘したように、指標の取り方によっては別の結果が出てくる可能性も考慮すべきであろう。

トワーク調査は、他の統計調査などと異なり、研究対
象集団に対し全数調査が原則である。なぜならば、１つでも必要なリンクが抜けてしまえば、意味が異なってしまう、社会ネットワークデータにとってサンプリ
ングは意味を持たず、統計的検定に関しても課題を抱えている。

東日本大震災の後、わが国では「絆」の大切さが叫ばれるようになっている。しかし社会ネット
ワーク研究は必ずしも密な「絆」があれば良いというものではない、ということを明らかにしてきそのため、果たして得られた回答の信頼性をどのように裏付けるべきか。またその回答を裏付けるようなデータを採ることは可能であろうか、ということが大きな関心事となる。また、回答が一部欠落していたり、
一部回答者が回答拒否をしたりする場合がある。それた。同様に、認知社会ネットワーク研究においてらを補償するようなデータの入手も考えなければならも、その社会ネットワーク認知の効果についてよない。

り様々なコンテキストからの評価が待たれていると言えよう。

彼はデータとして、従来の社会ネットワーク調査で調べられてきた、調査対象回答者本人が誰と付き合いがあるかに関するデータを取得するのみならず、回答
者本人以外を除いた他の対象者どうしの間で誰と誰とがつきあいがあると回答者が見ているかを回答させ

注１）認知社会ネットワーク研究とは何かに関しては、以下、大西（2003）より引用して説明する。
従来のネットワーク分析では調査対象者に対し、対象者本人が他者と取り結ぶ関係（１次スター）をデー

た。
つまりデータは rk,ij で表現される。
この意味は、回答者 k が i と j の間に関係があると見ているかどうかを表現しており、あると回答すれば

rk,ij は 1、ないと回答すれば 0 の値をとる。また本人

タとして採集し、それを合算して全体ネットワークとの１次スター（直接本人が持つ関係）のデータはして取扱い、それに基づいて分析を行ってきた。それ

rk ,kj = {に対し、Krackhardt が提起した認知社会ネットワークとは対象者自身が、研究対象となる全体社会空間をどのように認知しているかに着目して、対象者自身が認知する、直接本人が持つのではない関係データ（対象− 43 −

1ࠈࡵࡊࠈ k−j 㛣࡞⣛ᖈ࠵ࡽ0ࠈࠈࡐࡿ௧አ

で表現される。
このようにして得られた原データは三次元行列データとなるが、彼は、それを一定の閾値でで切って、一旦２次元行列に落としたコンセンサスネットワーク

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No. 8（2013）のである（安田 , 海野（1977:33））。

（Consensus Structures）を「客観的」なネットワークと考えた。具体的には 一定以上の回答者 i によって

12）Bonacichi（1987） の 提 唱 し た Bonacichi 中 心 度 を 声

i- j 間に関係があると認知された場合、 rk,ij =1 とし、価得点計算に応用したものである。また高橋 , 大西

認知がそれを下回る場合は rk,ij =0 として、全体ネッ
トワークを集約した。Krackhardt（1987）の場合 50％

単純な入次数ではなく Bonacichi 中心度を採用したの以上の回答者から認知されていれば、「客観的」関係

は、地域の政治的有力者の選定過程において一元的ながあるものとして扱っている。このようにデータを扱

客観的境界に基づいて選定されたものではなく、さまうことで、この時点では Krackhardt は社会ネットワー

ざまなインフォーマントの情報や、各種議員、役員

クデータの収集をめぐる諸問題を回避できるとしてい等の総合判断で選定したため、選定したリストの妥当た。

性が客観的に保証されているわけではない。しかし編（1994:210-115）も参照。ここで中心度指標として

Krackhardt の最初の問題意識が、より正確なデータ

Bonacichi 中心度は、より多くの関係を持つノードかの収集というところにあったように、その後の社会らの関係に対しより多くのウェイトをつけるという、認知ネットワーク研究の流れは、調査対象者のネッ

再帰的ウェイト付けによって中心度を算出するため、トワーク認知の正確さをめぐる議論を中心に展開しリスト選定の際のエラーを軽減するという効果を期待て い っ た。 ま た 研 究 者 の 範 囲 も Krackhardt の 研 究してのことである。

グループを中心としながらも、認知人類学 cognitive

13）各中心度指標は、基本的には、回答者本人の回答では

anthropology 、社会心理学の領域にまで渡り、認知なく他者の回答に基づくため、対象 55 名全員につい科学の成果も参照しながら [ 例えば Freeman, Kimballて計算されている。そのため上位、下位を原則 27 位

Romney, & Freeman（1987）] 徐々に広がりを見せてきと 28 位で区切った。但し、友人入次数中心度に関しては、同位者が多く 27 位で切ろうとすると上位、下ている。

位の不均衡が多くなるため、これのみは、25 位と 26２）但し、高い関連が見られたのは LAS に対する認知的位で区切った。

正確さであり、CS に対する認知的正確さはさほど高14）ここでは紐帯の両端にいる両者とも認定している紐帯

くはなかった。

に限った LAS とどちらか一方のみが認定した紐帯を３）LAS（Locally Aggregated Structure）に対する認知が、も含んだ LAS の 2 種類について比較している。

CS に対する認知よりもより高い連関を示している点

15）分析には SPSS PASW Statistics 日本語版 Ver.17.0 の 1

も Bondonio（1998）の結果に一致する。
４）LAS:

変量一般線型モデルを使用した。平方和はデフォルト

本人が直接持つと回答したネットワーク（以のタイプ III を用いている。

下これを Krackhardt（1987）に倣い、LAS（=LocallyAggregated Structure）ネットワークと略称する）。コ

16）筆者の当時の実査経験でも、双方認定の LAS に対す

ンセンサスネットワーク : 複数の第三者から共に存在

るφ係数一致度の最も高い公職者が、認知ネットワー

すると認定されたネットワーク。

クの回答において非常に明快に答えていたことが印象に残っている。

５）この点に関する詳しい議論は山口（1994）を参照。
６）Simpson et al.（2011a：166）を参照。

17）脚注 10 を参照。

７）Krackhardt（1990）, Kilduff & Krackhardt（1994）,

18）Simpson らは、実験過程において下位者同士が連携すCasciaro（1998）など。これに対し、LAS を準拠としることを禁止していなかったが、連携行動は見られなていない研究は Bondonio（1998）, 大西（2003）である。

かったとしている（Simpson al al.,2011b：175-176）。た詳しくは大西（2003）参照。

だし、このような下位者の連携行動については、彼ら

８）大西（2003, 2009, 2011）では地域名を仮名にしていた。

の研究課題として残されていることが指摘されてい９）数少ない例外として、浜辺に自然に集まるグループをる。

調査した Freeman and Webster（1994）が挙げられる。
ただしこのケースのデータは集団加入に関する認知を文献

聞く、インシデンス行列型認知社会ネットワークでBatchelder, E., 2002, Comparing three simultaneous

あった。

measurements of socio-cognitive network, Social Networks,

10）Kumbasar, E., Kimball Romney & Batchelder, W.

24: 261-277（1994:499-500）では、回答者は、対象が自身の友人でBonacichi, P., 1987, Power and centrality : A Family ofある場合は双方向的な関係と認知しやすいと論じていmeasures, AJS, 92: 1170-1182

る。また、Kumbasar, E（1996）では、このバイアスを

Bondonio, D., 1998, Predictors of accuracy in perceiving

考慮する統計モデルについて論じている。

informal social networks, Social Networks, 20: 301-330

11）2 × 2 表におけるφ係数は、四分点相関係数と同じもCasciaro, T., 1998, Seeing things clearly: Social structure,− 44 −

政治的活動家の社会ネットワーク認知とパワー

personality, and accuracy in social network perception, Social

Simpson, B. Markovsky, B. and Steketee, M., 2011b, Network

Networks, 20: 331-351

knowledge and the use of power, Social Networks 33: 172-176

Emerson, R. M., 1962, Power-dependence relations, American

高橋和宏 , 大西康雄編 , 1994,『自己組織化過程のネット分

Sociological Review 27: 31-40.

析』, 八千代出版

Freeman, L. Kimball Romney, and A. Freeman, S. C., 1987,

安田三郎 , 海野道郎 , 1977,『社会統計学』改訂 2 版 , 丸善

Cognitive structure and informant accuracy, American

山口洋 , 1994,「NY 市における地域権力構造の自己組織化

Anthropologist, 89: 310-325

過程」高橋和宏 , 大西康雄編『自己組織化過程のネット分析』

Freeman, L. and Webster, C., 1994, Interpersonal proximity in

八千代出版 , 109-154

social and cognitive space, Social Cognition,12, No. 3: 223-247
Kilduff, M. and Krackhardt, D., 1994, Bringing the individual※本稿は

平成 8 年度～ 10 年度科学研究費補助金（基盤back in: A Structural analysis of the internal market for

研究 C 課題番号 08610229

reputation in organizations, Academy of Management Journal

成果の一部を利用したものである。

.37 No.1: 87-108
Krackhardt, D., 1987, Cognitive social structure, Social
Networks 9:109-34
Krackhardt, D., 1990, Assessing the political landscape:
Structure, cognition and power in organizations, Administrative
Science Quarterly, 35: 342-369
Krackhardt, D. and Kilduff, M., 1999, Whether close or far:
Social distance effects on perceived balance in friendshipnetworks, Journal of Personality and Social Psychology, 76,
No.5: 770-782
Krackhardt, D. and Kilduff, M., 2002, Structure, culture andSimmelian ties in entrepreneurial firms, Social Networks, 24 :279-290
Kumbasar, E., 1996, Methods for analyzing three-way cognitive
network data, Journal of Quantitative Anthropology,6: 15-34
Kumbasar, E., Kimball Romney, A. and Batchelder, W. H., 1994,
Systematic biases in social perception, AJS .100 No.2: 477-505
Newcomb, T. M., 1961, The acquaintance process, New York,NY, Holt, Rinehart & Winston
大西康雄 , 1992,「認知社会ネットワーク−その可能性の中心−」,『社会学論考』13:69-86 東京都立大学社会学研究会 .
大西康雄 , 2000,『地域政治の自己組織化過程のネットワー
ク分析』平成８～ 10 年度科学研究費補助金基盤研究 C 研
究成果報告書（課題番号 08610229）.
大西康雄 , 2003,「ネットワーク認知の『正確さ』とは何か−政治家ネットワークにおける CS と LAS の分析的有効性の比較研究」『理論と方法』18（1）:53-70.
大西康雄 , 2009,「社会ネットワークと社会的認知マップ共有」『山梨県立大学国際政策学部紀要』4: 31-38.
大西康雄 , 2012,「地域論点への意見形成における属性効果とネットワーク効果の比較研究」『山梨県立大学国際政策
学部紀要』7: 21-33.
Simpson B. and Borch, C., 2005, Does power affect perception
in social networks?, Social Psychology Quarterly 68: 278-782
Simpson, B. Markovsky, B. and Steketee, M., 2011a, Powerand the perception of social network, Social Networks 33: 168171− 45 −

研究代表者大西康雄）の