社会ネットワークについて調査したいと考きたい。より具体的には，この後の座談会や，える人が増えていると感じている。1 つは，個別領域における論稿を参考にしてもらいた

社会関係資本論が社会科学の多くの領域に浸い。

透してきており，その大きな要素である社会
ネットワークを調査する必要性を感じる人が社会ネットワーク調査から見えるもの増えているからだろう。もう 1 つは，ネット
社会やスモールワールド研究などにおいて，社会ネットワークの調査法には，大雑把に人々がインターネット上でどのようなつなが言って，ホール・ネットワーク調査とパーソ

りをもっていて，どのように情報が伝播する

ナル・ネットワーク（エゴセントリック・ネッのかといったことを研究するにあたり，イン

トワーク）調査の区別がある。

ターネット上の関係を可視化する必要性を感ホール・ネットワーク調査は，ある集団やじる人が増えているからだろう。しかし同時社会の成員全員について，その間にある関係に，ネットワークの調査は，実施や分析が難（たとえば，友人関係や取引関係）を測定するもしいのではないかと躊躇している人も多いとのである。そうして測定されたデータから，思う。本特集は，「ネットワーク調査の問題

集団や社会の全体構造の特性や，全体構造にと展開可能性」と題されている。社会ネット

おける個々人の位置や役割，重要性などを明

ワーク調査に潜む問題点を指摘し，その対応

らかにしていくことができる。たとえば，集策を可能な限り提示し，そして，今後のネッ団の全体構造の特性がわかると，どんなメリトワーク調査法の姿を考えるというのが趣旨

ットがあるのだろうか。辻（2000） は，集団である。これを通して，少しでも多くの人た全体における信頼関係の推移性（自分の信頼

ちにネットワーク調査に参入してもらいたい

している人が信頼している人を，自分も信頼してと願っている。

いるということ） の程度が高いほど，集団にただ，すべての読者が社会ネットワークやおける社会的ジレンマ状況における協力行動

その調査に関心をもっているわけではないだ

が促進されることを明らかにした。このようろう。そこで，ここでは，特集への導入としに，集団の中での関係のあり方（この場合はて，社会ネットワーク調査によって見えてく

信頼関係の推移性）に着目することによって，るものは何か，その調査法上の問題，そして集団全体としての創発特性（この場合は協力

今後の展開可能性について，簡単に述べてお率）を説明できるようになるわけである。
社会と調査（2013 年 3 月） 5

一方，パーソナル・ネットワーク調査は，調査対象者がどのような人々とつながってい

それぞれの調査法の問題点

るかを測定するものである。測定法としては，
特定の基準（たとえば，親しさ）から関係のあホール・ネットワークの調査は，10 年ほる個々人を挙げてもらい，それらの人々につど前までは，もっぱら小集団を対象としてきいて詳細にたずねていくネーム・ジェネレー

た。小集団であれば，人々全員に自分以外のタや，特定の社会的カテゴリ（たとえば，職全員に対する関係性を問うことができるが，業）に所属している友人・知人がいるかどう

規模が大きくなるにつれ，全員からの調査協かをたずねていくポジション・ジェネレータ

力を取りつけるのが難しいとか，その調査協といった方法がある。また，その調査対象者

力を取りつけるまでに手間や時間がかかったが，全体としてどのくらいの人々と知り合いり合意が得られなかったりするとか，成員同なのかを測定する知人数推定法もある。ネー

士が互いのことを知らないケースが増える，

ム・ジェネレータは，多くの場合「親しいといった実行上の問題が生じるからであった。

人」を挙げてもらうので，その親密な他者とまた，小集団で収集されたデータを用いて，の交際の仕方や他の側面での評価がわかるし，

個人の集団内のネットワーク上の位置と個人挙げてもらった人同士のつながりについて問の行動との関係を分析しても，それは特定のえば，対象者が親密と思う他者同士の関係性集団で見られた固有の関係性なのであって，が明らかになる。また，ポジション・ジェネ

他の集団で同じような関係性が見られるかど

レータは，調査対象者がどのような資源をもうかはわからない，といった批判がありうる。

つ他者にアクセス可能かといったことがわか

一般的な結論を得るためには，多数の小集団

るし，職業カテゴリについて問う場合には，からデータを収集しないといけないのではな

それに職業威信スコアを当てはめて，アクセ

いかとか，データが取れた集団がどのくらいス可能な威信スコアの高さといった指標を作集団らしい特性をもっているのか（一般的なり，交際する他者の階層と自己の階層との関集団を代表していると言えるような特性を備えて係について明らかにすることもできる。

いるか） という問題もある。これに対して，

他にも，工夫次第で，ネットワークにかか社会ネットワーク分析の研究者たちは，デー

わる調査は，さまざまなものがありうるし，

タを持ち寄って互いに提供しあうことによっその分析もさまざまなやり方があるだろう。

て少しでもデータの数を増やしたり，特殊な何を知るために，調査にどんな工夫をするか，統計モデル（たとえば，p1 モデルとか p＊モデル，

そしてどう分析するかをきちっと計画して調並べ替え検定など）を工夫・開発したりしてき

査し，問題解決を試みることは，一度ハマるた。もちろん，それで問題が十分克服できたと抜け出しがたい面白さがある。しかし，そというわけではないのだが。

れと同時に，ネットワーク調査特有の問題が最近 10 年ほどの間に，インターネットかあるのも事実である。そこで，ホール・ネッ

ら，ウェブサイト間のリンクや，BBS におトワークとパーソナル・ネットワークの調査

ける書き込みの連鎖，SNS における「友だに絞って，簡単にその問題点を指摘すること

ち」関係など，人々がインターネット上に築にする。

いている関係を抽出することが可能になった。

6

社会と調査

（2013 年 3 月）

そしてそれは，小集団に属する少人数の人々

人々が，どのようにつながっているのかにつの間だけでなく，何千，何万といった人々のいてはわからない。この意味でネットワーク

間の関係についてのデータが入手できるよう構造から調査対象者が受ける影響については，になったことを意味していた。

部分的にしかわからないと言える。また，当しかし，全国民（あるいは全世界の人々）が然ながら，ランダムサンプリング調査の場合

インターネットを利用しているわけではなく，は，調査対象者がランダムに選ばれるので，また，SNS などの各種サービスとなると，調査対象者間の関係については，いくら工夫

それらを利用しているのは，インターネット

しても測定することは難しいだろう。この点

利用者の一部である。全国民を母集団としたにおいても，パーソナル・ネットワーク調査

場合，インターネット利用者は，何らかの特は，個人を中心とした限定的な関係しか扱え性をもっているのではないか，また，インタ

ないと言える。

ーネット利用者を母集団とした場合でも，各このようなパーソナル・ネットワーク調査

種サービスの利用者は，さらに何らかの特性の欠点の一部を補うために，東京大学の池田をもっているのではないか，という母集団と謙一や日本女子大学の石黒格らが行ってきたサンプルの代表性の問題は，まだ解決されたのが，ランダムサンプリングによって得た調

わけではない。あるサービス内における人々

査対象者（主対象者） がネーム・ジェネレーのネットワーク上の位置とその行動との関連

タによって挙げた他者に調査を依頼するとい性について何かがわかったとしても，それがう方法である。いわゆるスノーボール・サン

どこまで一般化できる知見なのかは，なおよ

プリングと呼ばれる手法である。これによっ

くわからないのである。なお，インターネッて，主対象者が直接に関係していない他者にト調査会社のもつ「モニター」についても，

ついてのデータを取得して，その影響についさまざまな工夫はなされているものの，根本て考えることができるわけである。ただし，的には同種の問題を抱えているものと考えら

スノーボール・サンプリングによって新たにれる。

生じる問題もある。それは，本特集号の座談

この点について，パーソナル・ネットワー

会を参照してもらいたい。

ク調査には，メリットがある。ホール・ネッ
トワーク調査は，どうしても特定の集団の中

社会ネットワーク調査の展開可能性で行うほかないが，パーソナル・ネットワー
ク調査は，通常のランダムサンプリング調査

いずれにしても，現時点で，サンプリングの中で実施できるから，その分析結果も一般を含めた調査法のさまざまな観点から見て完的だということができる。

全な方法は存在しない。したがって，社会ネ

しかし，ホール・ネットワーク調査に比べットワークの調査をしてみようと考えたとき，てパーソナル・ネットワーク調査は，調査対自分の問題関心のために，完全ではないけれ

象者から見た他者たちとの関係と，やろうとども，考えうる最善の調査法は何かを検討し思えば，その他者間の関係を調査対象者の主てみることが非常に重要だと言える。また，

観的判断として測定することはできるが，調大きなくくりでは，ホール・ネットワーク調

査対象者から直接つながっている人々以外の査かパーソナル・ネットワーク調査かという社会と調査（2013 年 3 月） 7

ことにはなるのだろうが，その中で創意工夫優れたコラボレーションが生まれることも，をする余地はかなりある。そのヒントは，座また社会ネットワーク調査の新たな展開にと談会記事や個別領域の論稿の中に散りばめらって重要である。

れているのではないかと感じている。
2010 年，平松闊らが『社会ネットワークのリサーチ・メソッド ─ 「つながり」を調査する』（平松ほか，2010） を出版した。これ
は，海外にもほとんど類例のない画期的なものであり，これによって，社会ネットワーク
調査は，飛躍的に手の届きやすい調査となったのではないだろうか。この本に沿って研究を進めていけば，何とか一通り社会ネットワーク調査を行うことができるだろう。しかしながら，この本は，技法の紹介という側面が強く，その技法の背後にある考え方について
は，素通りされているようにも感じられる。
そのため，そこで紹介されている技法を応用してみたいとなると，突破口が見出せないよ
うな事態に陥るのではないかという懸念もある。
本特集は，社会ネットワーク調査を実施するにあたって考えるべきことを基軸に編まれており，『社会ネットワークのリサーチ・メ
ソッド』とは独立した読み物になっていると思う。これはこれで，社会ネットワーク調査
を志す人の参考になると思うが，『社会ネットワークのリサーチ・メソッド』と併せて読まれると，なお効果的だろう。多くの研究者が社会ネットワーク調査に参入してもらえれ
ば，と切に願っている。
なお，この特集は，主として社会科学の立場から社会科学の研究者や学生を対象として書かれているが，社会ネットワークに関心をもつ情報工学などの領域の研究者にも手にとってもらいたいと思っている。その理由は，座談会，とりわけその中の松尾豊氏の発言の中に表明されている。社会科学と情報工学の
8

社会と調査

（2013 年 3 月）

文献
平松闊・鵜飼孝造・宮垣元・星敦士，2010，『社会ネットワークのリサーチ・メソッド ─ 「つながり」を調査する』ミネルヴァ書房。
辻竜平，2000，「集団における信頼関係の構造化と集団内秩序の変化」『理論と方法』15（1）：197─208。

社会と調査（2013 年 3 月） 9

はじめに
辻

ただいまから，「ネットワーク調査の問題と展開可能性」という座談会を始めます。
この会のために，本日は私以外に 5 人の先生にお集まりいただきました。どうもありがとうございました。まず，この座談会の目的を

辻 竜平氏

簡単にお話します。
ここ数年，ネットワークの調査に関心をもっている人が非常に増えてきているという印より多くの人々の参加とこの分野の発展につ象があります。しかし一方で，ネットワーク

ながっていくのではないかと考えています。

の調査というのは特有の難しさがあるとも感

そんなわけで，本日は調査法に関する座談会

じています。そんな中，最近，平松闊先生たにお集まりいただいた次第です。

ちが『社会ネットワークのリサーチ・メソッド』（2010 年，ミネルヴァ書房） という本を著ではまず，お集まりいただいた皆さんの自されました。そこにはネットワーク調査のた

己紹介をお願いいたします。最初に私は，信めのさまざまな方法が紹介されています。こ

州大学の辻竜平です。ネットワーク分析とののような本は，英書を含めてほとんど類書が出会いは，学部の 3 年生のときに，平松闊先

なく，たいへん画期的なものです。

生が，私の母校である関西学院大学に非常勤

しかしながら，これでネットワーク調査がで 来 ら れ て， 先 生 が 1990 年 に 出 版 さ れ た

できるようになるかというと，私はこれを読『社会ネットワーク』（平松闊編，福村出版）のんでいてやや難しいところがあるのではない

ゲラを教科書にして習ったことでした。修士

かとも感じています。なぜなら，ネットワー

課程修了後に，カリフォルニア大学アーバイ

ク調査の技術的な側面の紹介に力点が置かれン校に留学し，本格的にネットワーク分析をていて，その背後にある考え方の部分が素通学びました。

りされているように感じられるところがある

私自身の関心は，人々がネットワークを通からです。ですから，この座談会では，このじてどのように協力を引き出すことができる

本には紹介されていない技法についてご紹介

かというところにあります。そういう関心かいただくということもありますが，そのようら，現在は長野県内の地域社会において，な技法の背後にある考え方や問題点について

人々がどのようにして協力関係を維持していも議論していきたいと思います。また，今後るのかを研究しています。

のネットワーク調査の展望についても考えた

あとは，ダンカン・ワッツの『スモールワ

いと思います。私の気づかない点や考えが及ールド・ネットワーク』（原題，

んでいない点も多々あると思いますので，みを翻訳（2004 年，阪急コミュニケーションズ）

なさんのお考えをどんどん出していただきた

したこともあって，さまざまな現象をスモー

いと思います。そのことが，ネットワーク調

ルワールドの視点で考えると，どのようなこ査に関心のある人たちのためらいを払拭し，とになるかを考えています。たとえば，流行

10

社会と調査

（2013 年 3 月））

であるとか，世論であるとか，そういうことはずっと人工知能の研究をしてきて，人工知の形成にも関心をもっています。

能を作りたいなと，コンピューターに知能を安田

安田です。ネットワーク分析はアメリカ，コロンビア大学で出会ってそれ以来ネもたせるというのはどういうことなのだろう
かと思って研究をしてきました。

ットワーク一筋で研究をしています。基本的

ちょうど Web がすごく広まってきた頃だには人のネットワークに限らず，松尾さんとったので，検索エンジンの研究が進んできた

組んでミクシィの SNS のネットワークの研り，扱えるデータがたくさん増えてきていま究をしたり，あるいは経営の先生方と組んでした。このデータが人工知能を作るうえで 1生産工程とか，企業間のネットワークの研究

つの重要な要素になるのではないか，つまり，をしたり，分野横断的にやっています。非常人々が Web 上でいろいろな行動をしたり，に多様なネットワークを見ながら，ずうっといろいろな考えを書いたりするので，それを25 年さまよっていますが，いまだにわからうまく使えないだろうかと考えました。

ないことのほうが多いです。

人工知能の中では，昔から関係性がすごく

ネットワーク調査で今いちばん問題だと思大事なのです。知識イコール関係性みたいなっていることがあります。関係というのは，面があって，意味ネットワークという研究分

目には見えません。この絶対に見えないもの

野があります。そこでは，世の中の概念間のを，われわれはあたかもあるかのごとく集め関係を書き表すことによってコンピューターて，その状態を記述して，その効果，あるいは知能をもてるのではないかと考えます。そはその影響力について語ります。ある意味，して，人工知能における知識表現においては，

魔女みたいなことをやっているわけです。誰何らかのエンティティとか，オブジェクト同にも見えない，本当にあるのかないのかわか士の関係性を記述します。そこでは，何かとらないものについて集めて形にして，無理や何かがどうしたという関係の記述の総体が知り絵を描いて可視化して，その効果を語る。

識であると考えられているので，関係性とい今まで 25 年やってきて，私は本当に何を作うことにもともとすごく興味がありました。

ってきたのか，測ってきたのか，抽出してきちょうどその頃，辻さんの訳したワッツのたのか，本当にきちんと調査ができてきてい『スモールワールド・ネットワーク』が流行るのか。ものすごい噓をついていたような気していて，私もすごく興味をもちました。たもするし，ものすごく重要なことを指摘してとえばキーワード抽出法では，文章の中にあきた気もします。

る単語の関係をネットワークとして表すとス

ネットワークの社会調査に入りたい方が増

モールワールドになるので，ある単語を取りえてきたように思いますが，それだけに，危除くと，その世界がいちばん大きくなるよう

険やリスクや，あるいは面白さや可能性も同な単語がキーワードになるのではないかとい時に感じているというのが現状です。

う論文を書いたりしました。そんな感じでネ

松尾松尾です。呼んでいただいてありがットワークに興味をもちはじめました。本日とうございます。私自身は，もともと工学系，はいろいろ勉強させていただきたいと思いま

情報系で，2002 年に東大の情報系で博士号す。

を取りました。そのときの研究室は人工知能の研究室で，石塚満先生の所でした。私自身

野沢

明治学院大学の野沢です。私は，

1980 年代半ばに，大学院で都市社会学の研
社会と調査（2013 年 3 月） 11

究室に所属して，団地などのコミュニティをったのはわりと早くて，1996 年です。スノ

研究する調査に加えてもらったのですが，当ーボール・サンプリングを最初にやったのが時のコミュニティ研究は「居住地域」を前提

1998 年。それ以降博士論文を書くまでは同にしていました。しかし，バリー・ウェルマ

じようにスノーボールの手法で調査をやってンやクロード・フィッシャーなどの研究に触きました。

れて，居住地域に限定されないネットワーク

その後，青森県の弘前大学に 2001 年からという観点の有用性に気づかされました。同2010 年までいて，経済学の李永俊先生と一時に，家族とコミュニティがいかにかかわっ

緒に仕事をするようになりました。青森の若ているかに興味をもって，1990 年代には夫者たちの就職とか，社会参加について，経済

婦関係や親子関係と，それを取り巻くパーソ

学者は経済的な側面を，私は階層的な側面や

ナル・ネットワークとの関連を，いくつかの対人関係，社会ネットワークの側面を研究し場所で調査してきました。

てきました。

1990 年代半ばに，1 年ほどトロント大学のその延長として，地方から大都市に移動を

ウェルマンのもとで勉強する機会を得て，ネした人たちと，地元に残っている人たちの人ットワーク論についての知識を少し深めるこ

間関係が切れるのかどうか。切れてしまったとができました。それが刺激になって，後にとしたらどうやって再生しているのだろうか

ネットワーク論の主要な論文を翻訳して，リというのを，フィッシャーの都市社会学的なーディングスを編みました。今でも家族とネ

視点を含めながらずっと研究をしてきました。

ットワークの研究もしていますが，この 10

中里

明治大学の中里裕美です。2004 年

年ぐらいは，ステップファミリー（子どもがの秋に，京都大学で開催されたロナルド・バ

いる人が再婚して作る家族）についての研究をート教授の講演会への参加をきっかけに，社しています。家族の関係自体も複雑なネット

会ネットワークの視点からの地域通貨取引にワークになってくるという意味で，ネットワ関する研究を進めています。京都大学の若林ーク論の視点が活かせると思っています。が，直樹先生や，安田先生，金光先生に教えていその調査・分析は難しく，その点は本日のテ

ただきながら，当初は地域通貨組織の 30 人

ーマにも重なってくるようなところもありまぐらいを対象とした取引ネットワークの中心

す。

性などの構造的特徴量を測るというようなこ

石黒

日本女子大学の石黒です。私は，東とから始めました。

京大学の池田謙一先生の弟子でして，その池

日本において地域通貨活動は，その経済的田先生が，私が学部の 3 年生か 4 年生の頃に，な面というよりは，地域コミュニティ内の人

ネットワークの同質性と社会意識，池田先生

同士のつながりを取り戻すという社会福祉的の場合は，社会意識の中でも政党支持ですけな側面に重きを置いて展開されています。私

れども，その話を始められまして，それが非自身は，そういう地域通貨組織内の会員（参常に面白くて，巻き込まれるようにネーム・加者）の取引ネットワークの構造であったり，

ジェネレータとか，スノーボール・サンプリ

それが地域社会に対してどのような効果をもングの調査に参加させていただくようになりたらしているのかというようなところに関心ました。

をもって研究を進めています。本日はオブザ

私がネーム・ジェネレータに最初にかかわ
12

社会と調査

（2013 年 3 月）

ーバーとして参加させていただき，勉強させていただきます。よろしくお願いいたします。
辻

本日は，こういうメンバーでやっていきますのでよろしくお願いいたします。先ほとしては引っかかりました。その辺りについて皆さんはどのようにお考えでしょうか。
安田

因果ということ自体が私はおかしい

ども申し上げましたように，この座談会では，と思っています。問いの立て方として，ネッ

社会ネットワークの調査の方法と，その背後トワークという変数は従属変数にもなれば，にある考え方について検討したいと思います。

もちろん説明変数にも両方なりえます。つままた，その際，『社会ネットワークのリサー

り，われわれがどういうふうによい問いを立チ・メソッド』を参照しつつ，議論を進めててるかというのがいちばん問題なわけです。

いきたいと思います。

経営学で言えば，どうやったらお金が儲かる

社会ネットワーク研究における因果関係
辻か，儲からないかという究極の問いがあるけ
れども，とくに社会学の場合は何を問うべきでは，本題に入っていきます。『社会なのかについて制約がない。だから，ネット

ネットワークのリサーチ・メソッド』の第 1

ワークのあり方や状態が従属変数となり，そ

章第 1 節，第 2 節において，パーソナル・ネ

れを探索的に探ることもできれば，よい家族，

ットワーク研究の歴史と，代表的なパーソナ

よい地域，よいコミュニティのあり方などを

ル・ネットワーク研究の事例が紹介されてい従属変数とし，それに対して説明変数としてます。そして，第 3 節で因果関係について触のネットワークがどう関与しているかというれていますが，まず，議論したいのはこの部問題の立て方がある。

分です。『社会ネットワークのリサーチ・メ

よき問いを立てて，そのよき問いの中にどソッド』では，独立変数は原因，従属変数は

うやってネットワークを埋め込むかというこ結果だと述べられているのですが，一方で，とをわれわれは問題にしなければいけないの

社会ネットワーク研究において，因果関係をだけれども，その点についてはこの本はあま捉えることは難しいとも述べられています。

り踏み込んでいない。何を独立変数にし何をその理由としては，じつは因果関係が想定と従属変数にすべきかがすでにわかっている人

逆だったりするということ。どちらが原因で，に対して，ネットワークを見るのならこんなどちらが結果かわからないことがあるというふうにすればよいという語り方になっていまことが挙げられています。そして，パネル調す。しかし，これからネットワークにかかわ査を用いることによって，因果関係が明らかる研究をしようという人は，問いの中でのネになることもあるとも述べられています。

ットワークの変数の位置づけとか，ネットワパーソナル・ネットワークの調査研究をすークに関するよき問いというのはどういうもるときに，独立変数か従属変数のどちらかにのなのかということを，考えていかなければネットワークの何らかの特性を置き，因果をいけないのです。

同定しようというわけです。

ありとあらゆる分野におけるよきネットワ

一方でネットワークには構造があり，さまーク変数の扱いと，よく扱われたネットワー

ざまな因果の連鎖のもとに今現在の構造が形

ク変数が解いた謎は何かというようなことを，成されてきています。だから，ネットワーク

野沢先生はリーディングスでいっぱい書かれの変数を扱うときに因果関係があることを単ていました。よいものを出されたと思います。

純に想定していいのだろうかということが私

リーディングスを作られたとき，この点につ社会と調査（2013 年 3 月） 13

いてはどんなことを意識されたのですか。
野沢

先ほども言いましたが，トロントでウェルマンの大学院の授業に出て勉強し直してみると，一通りこういうものを読めばネッ
トワークについて問題の所在がわかる 1 冊のリーディングスがあると便利ではないかと思って作りました。
ネットワーク研究は，たしかに従属変数と野沢慎司氏（左），石黒 格氏（右）独立変数の両面からネットワークを扱います。
このテキストではその両方ありうるということを言っていて，片方からだけしか扱えないす。2 人がどのぐらい同じ商品を買うと，推ものと考えさせないようにしていることは，薦したときに効きやすいかとか，逆にどのぐ重要なのではないかと思います。どちらを取らい共通の友人がいたりネットワーク上で近るかは問いの立て方に依存するということをいと，推薦が効きやすいかを測るのです。こまずはわかってもらえればよいのではないでれは，@cosme という化粧品のサイトのデー

しょうか。

タでやったのですが，わかったのは，その両石黒方の効果の強さはブランドごとに違うという因果という意味では，それを決定的に重要視している領域もあります。私が専門ことです。

としている社会心理学もその 1 つです。たととくに強いブランドというのは，両方の効えば，われわれが類似した相手を選択してネ果が強いのだということ。そうするとだんだ

ットワークを作っていくからホモフィリー，

ん似てくるのです。似てきて，かつ集まってすなわち同類結合ができるのか，もともと結くるのです。

合があって，その後で人々が似ていくのかとそうすると，どんどんその集まりが隔離さいう研究には，30 年，40 年の積み重ねがあれて結びつきの強いコミュニティができていります。結局わかったのは，関係ができた人

く感じになるのです。これは，一方向だけでが，それから似るのではなくて，関係ができなく，両方の効果があるのではないかというた相手を似ていると感じるということでした。

のをデータで示したことになります。

松尾今石黒さんが言われた，似るから近くにいるのか，近くにいるから似るのかとい安田

それは，リアリティが可視化したということですよね。

うホモフィリーにかんする点については，コ

松尾

ンピューターサイエンスの分野にもそういっ

石黒 e ─ コマースの場合は見えるのです。

た研究があります。たとえば，e ─ コマース

先ほど言った，似ていると思っているだけとで商品を推薦するときに，近くの人の買ったいうのは，だいたいパーソナリティとか，価ものを推薦すると効果があるという研究があ

値観とか，見えないものを扱うという心理学

る一方で，自分と同じ物を買った人を推薦しの研究なので，バイアスというか思い違いがてあげると仲間や友だちになるということもいっぱい出るのです。e ─ コマースははっきあります。

り見えるところを扱いますから，当然，推薦

私がやったのは，その両方の効果の研究で
14

社会と調査

（2013 年 3 月）

そうです。

とか共通の友人が見えれば効くわけです。私

の立場からすると，見えるのに，効かないブのですが，そういうときにあまり因果についランドがあるということの方が面白いです。

てよく考えなさいということを強調する必要松尾

効かないブランドの場合，人々は，

ソーシャルグラフ的に見ると，いろいろな所はないと思います。
野沢

私は，『社会ネットワークのリサーに散らばったままです。私は，コミュニティ

チ・メソッド』の第 3 部の NPO がどう展開

グラビティと名づけたのですけれども，グラ

したか，そのダイナミクスを追いかけた質的ビティが働かないから，どんどん集まってこな事例研究の紹介の価値が高いと思いました。

ないのです。商品力があったり，資本力があ

因果関係などはあまり気にせずにデータを集る会社がやっていると，グラビティが働いてめて，偶然がいろいろ働き，誰かと誰かが出

マーケティングが自然にできてしまうのでは会ったことで，次の展開が導かれたというよ

ないかと思うのです。

うな記述的な分析です。出会わなければこん

安田

山火事が発火しないのです。面白い

ですね。
松尾

なことは起きなかったという意味では因果なのだけれども，ネットワーク形成は偶然性に発火しないのです。ともあれ，e ─

支配されているところもある。選択する以前

コマースでは，両方向の効果がダイナミックに，たまたま近くに住んでいた，何かに所属に起こることでネットワークが発生している

していたことが決定的な分水嶺です。

と思うから，因果関係の特定はそもそも難し
いと感じます。
辻

ネットワークの形成は，本当はダイナ

そういう意味で，因果でもあり，因果を超えているようでもあるような要因が働いて，物事が展開したというような質的な研究もこ

ミックなプロセスなのです。しかし，社会学こに入っているのが非常によいと思いました。

者がやっているような，1 回限りの郵送調査

厳密な測定の問題だけではなく，質的な調査の場合には，ダイナミクスというか，そういをどうやるかについてもニーズがあるようにう部分は落とさざるをえなくて，とりあえず思います。ここに書いてある以上に，もっと想定された原因となる変数，想定された結果多くの調査事例を共有できるようにして，たとなる変数を決めて分析していかざるをえな

とえば学部の学生が卒論研究のために自分 1いという難しさがあるのでしょうね。

人で団体の変化を追いかけるのに役立つようもっと短いスパンで機動的にデータを時系

なガイドブックがもっと出てきてもよいと思列にうまく集められるような，そういう研究

います。その意味で，これは 1 つのよい試みができれば，松尾さんがやられているように，だったと思います。

短いスパンでデータを集めて，それで因果あ辻

いろいろな論点を出していただいてあるいはその循環を扱うこともしやすくなるのりがとうございました。これはここまでとしかという気がしました。

ましょう。

石黒

もう 1 つは，そんなことは何も考えプライバシーへの配慮なくて，とにかく記述ができればいいという研究スタイルもありだと思うのです。どこと辻次に扱いたいのは，プライバシーの問

どこにつながりがありうるかという，それだ

題です。『社会ネットワークのリサーチ・メ

けで十分な場合もあります。たとえば自治体

ソッド』でもこの問題が取り上げられていまがやってみるということもあってよいと思う

すが，第 2 章第 1 節に，プライバシーの問題
社会と調査（2013 年 3 月） 15

をクリアして，可能であるならば想起法より

多数の個人のパーソナル・ネットワークをも認知法は確実性が高いと，さらっと書かれ

計量的に分析するときには，データはすべてているだけです。ちょっと簡単すぎるかなと匿名になってしまいますし，測定も限定的でいう気がしています。ネットワーク調査の場

すので，生々しい問題はあまりありません。

合には，通常の郵送調査以上にプライバシー

しかし，スノーボール・サンプリングでデーの問題が起こりやすいと思うのです。その辺タを収集するときに，回答者から紹介してもりについて，一般論としてではなく，たとえらう人の住所をこっちに送ってもらうというば，このような配慮を自分はしてきたというやり方をしたときには，いわゆる個人情報のような経験をお聞かせいただけたらありがた

問題が出たように思います。

いと思うのですが。
安田

小規模な所で，回答者との間にラポールが私の場合は，配慮はそれほどせずよできた所でやるのならまだわかるのですけれいデータは取ったのだが，逆に論文が公開でども，あのときは何人だったか，とにかくラきないというものがいっぱいあります。とくンダム・サンプリングで，郵送でワッとやっに企業間の取引データとか，売上データなどてしまいました。

というのはお金もいただいてコンサルとして

あの当時は，池田先生の調査に私も参加さ

お受けしますが，実データが生々しすぎる。

せていただいた初期の頃なのですが，暗中模10 年，20 年と寝かせても許可を貰えるかど

索ということもあって，いろいろと調査法をうかわかりません。

試そうして使った方法の 1 つでした。結局，

また別のときには，農村に調査に入って，こっちに個人情報を譲渡させるやり方はよく個々の農家の関係を取って，望ましい関係，ないねということがわかって，それ以降やら今ある関係を対比して見せて，その差分につなくなりました。

いて考察をさせていただきました。一応その

ただ，プライバシーというべきか，主観的土地の方へのフィードバックはしたものの，な認識の問題というべきか難しいのですが，これも公開はできない，名前が出せない。

人間関係について聞かれただけで嫌がる人はこのように，実データを取ったのだけれど

かなり多いです。とくにネーム・ジェネレー

も，個人情報があまりにも多くて論文化でき

タで配偶者のことなどを聞くと，うちの夫婦ない研究を，私はものすごく抱えていて，墓の関係が，お前に何の関係があるんだといっ

場までもっていくべきかと迷っています。

た反発は当然あります。どこからがプライバ

辻

私も，ネットワーク調査をやっている

シーかという基準を示すことができるのだろ

人からそういう話をよく聞きます。本当にそうかというと難しいのですが，状況にもよりこは難しいです。

ますが，唯一あるとしたら，通常の調査で回

石黒

人類学者は，アフリカとかニューギ

答者に聞けないことは，スノーボール調査をニアへ行ってきて，やはりジレンマに遭うみ含めネットワーク調査で聞かないほうがいいたいです。あの人たちはいくつかのことをしのだろうというぐらいかと思います。

ていて，事実を一部改変する。たとえば調査

もちろん通常の調査で聞けることでも問題

地をずらすとか，内部の要素を，本質的なこになることもあります。スノーボール形式のと，自分の議論がずれない範囲でずらすとか調査が来たから姑に渡した。しかし，姑が私いうことをやっています。

について書いた内容がひどかった。それで夫

16

社会と調査

（2013 年 3 月）

婦で大喧嘩だ。離婚の危機をどうしてくれる

安田

ただ，その頃から，制度も意識もだと感想欄に書いてありました。これは自分た

いぶ変わりましたからね。先生方はかなり早ちの問題なのか，あちらの問題なのかまったい頃からネットワーク・バッテリーとか言っ

くわからなくて困ったのです。お嫁さんが元てやっていらっしゃるから，当時はまだゆるのターゲットで，スノーボール・サンプリン

ゆるで，その先の人の情報を取ってきて，住グで渡したようです。そこで，お互いをどう所も教えてね，というのがまだ許されるとこ思っているかの評価があったのですけれども，ろが雰囲気としてあったのではないですか。

姑さんの結果を見たら，自分の評価が低かっ

その頃と比べると，だいぶ規範としてはよくたようです。

なったのか，厳しくなったのか，変わったの

野沢

見せずに返す方法ではあったのですよね。
石黒

そうです。お嫁さんにもお姑さんにも，個別に返送用封筒を提供していました。

は変わったなと思います。
石黒

当時は個人情報保護法もなく。

安田

10 年以上前。やはり先駆者だけのご苦労があるのですね。

野沢

それでも問題が起きるのですね。

石黒

これはプライバシーなのかどうかわということでしたけれども，家族研究はまさからないのですけれども，そういう危険性がにそこに焦点をあてるわけです。別にネットある。もう 1 つは，それこそ村落でスノーボワーク研究でなくても，夫婦関係とか親子関ールをやると，普通は隠されているはずの，係についての評価をたずねるのは，家族につ隠蔽されているはずの関係が顕在化してしま

いての大規模調査ではむしろ一般的です。ほう。仲のよい人に回してくださいというと，かの家族に見られずに回答できるようになっ

お前の所には来たの，俺には来ないよというていればよいという前提で実施されているとのが見え見えになってしまうことがあります。

思います。

安田

野沢

先ほど夫婦関係について苦情が出た

今おっしゃった，潜在的な関係を顕

私がかかわった調査では，夫と妻の両方に在化させてしまうリスクと，その前におっし答えてもらう，さらには子どもにも回答してゃっていた，回答者本人の話ではなくて，回もらうことがありました。ネットワーク的な答者がその先に連なっている人の情報を間接

家族の捉え方だと言えるかもしれませんが，的に取る側に回ることになってしまうリスク

そこには同じような問題が生じる可能性があの 2 つのリスクがあります。この 2 つの問題

ります。もちろん 1 人ずつ個別に調査票を入は全然別ですが，両方とも怖いです。だって，れる封筒があって，それに入れて送り返して

結局どっちも関係を壊すことになりえます。

もらうのですが。

石黒

今出した夫婦の例は，私がいちばん

ネットワークの研究では，ポジティブな関最初の頃にやったようなスノーボール・サン

係にある人たちを引っ張り出してくることがプリングですけれども，忘れられないのは，多いのですが，対立関係や非常に不満が大き

どうしようと思ったからです。モヤモヤしてい関係も現実のネットワークを捉えるときにいます。それは，もともと関係が悪かったのは重要です。だとすると，（プライバシーの問だろうと思いつつ，私たちが調査しなければ題から逸脱してしまうかもしれませんが）家族と起きなかっただろうし，やはりずうっと覚えいうのはみな仲よくあるべきという社会規範ていますね。

がある一方で，現実にはそうではない実態を社会と調査（2013 年 3 月） 17

ネットワーク的な観点から析出するのは非常石黒に難しい。また質的なインタビュー調査などせるか。

で，夫と妻の両方に話を聞くと，妻から聞い松尾

そうなのです。

た話を夫には言えないことが多々出てきます。

石黒

調査の時点でプライベートな情報を論文に公開される瞬間にどれだけ消先ほど安田さんがおっしゃっていたように，取るななどと言う人が結構いますが，そんな墓場までもっていくしかないと思います。出

のは質的研究者からすれば言えない，不可能

せるところは結構限られてしまって，抽象的なことなのです。彼らが気にするのは，公開にぼやかして書くしかない。ジレンマを感じされるときにどれだけ隠せるかなのです。そます。

ういう意味で言えば，データ採取のときに，

安田批判的すぎるのもいかがかと思うけ

一定程度個人的なデータがもし入ってしまっれども，今おっしゃったようなネガティブなたとしても，個人が特定できる形で公開しな関係の調査とか，その影響力みたいなものは，ければ問題はやや低い。ただ，これは調査側

たしかに分析して考えなければいけない。実の言い分かもしれませんね，取られる側から態を知りたいと思うのだけれども，まず論文すると。

に出てこない。

個人情報保護法では，当人が同定できない

ただ，研究者はみんなわかっていて，ネガ

限りそれは個人情報ではないのです。定義が，ティブなことがあって，ここは触ってはいけ

その人個人を同定できることなのです。メー

ない。でも，それは機能としては動いている。

ルアドレスは個人情報かというと，かなり微それを人を傷つけず，対象を傷つけず，でも妙になってしまいます。その辺はたぶん法律重要な問題であるから論じるかというところの問題はあるのですけれども，人々の認識のは難しく，あまり（研究が）ないです。

中には，法律とは別に，これは私の情報で，松尾先生のようなご研究では，Web 上に勝手に使うなというのが出てくる。何万とい公開されている情報を取ってきますが，人がうデータを集めて，1％ でも怒る人がいたら進んで開示しているネットワークであれば，大変だろうと思ってちょっと気になるのです。

それをどう使ってもいいではないかという，
ものすごく強いところがあります。
松尾

松尾

私たちの研究では，公開されているデータを分析しますが，当然個人が出る形でフェイスブックでは，情報を友だちは出さないですし，統計的にどうかという全まで開示するとか，友だちの友だちまで開示

体の性質の話しかしないので，そこは大丈夫するとか，プライバシーの設定があります。

なのではないかと思います。実際にどういうその設定がうまくいっていないと，意に反し処理がされてどうなるかはわからないですが，て情報が出てしまうことがありますけれども最後のところは研究者として正しいことをやね。

っているのかどうかという研究者倫理みたいSNS の研究では，たとえばプライバシーなところで縛るしかないのかなという感じはを保護しつつ，いかにマイニングするか，いします。でも，難しいところだと思います。

かに匿名化するかといった研究がされていま少し関係するかもしれませんが，最近見つすが，私自身はあまり興味がありません。後けた面白いことがあります。ツイッターユー

からそういった情報をきちんと処理してからザーはだいたい全体の 10％ ぐらいが自分の出せばよいのだと思います。

現住所を書いていて，残り 90％ は自分の住

18

社会と調査

（2013 年 3 月）

所を出していません。だから，ある人と相互いません。第 3 章で，パーソナル・ネットワ

フォローしている人が 100 人いるとすると，ークの調査例を扱いながら，その調査例におその 100 人の中の 10％，すなわち 10 人は自

いては，どのようにサンプリングをしたか，分の住所を書いていることになります。そこ

そのサンプリングは必ずしもランダム・サン

で，その 10 人の住所の最頻値を取ると，じプリングではなかったと述べられているだけ

つはこの人の住所と 95％ ぐらい一致するのです。また，調査目的によっては，ランダです。この人は全然思ってもみないと思いま

ム・サンプリングにこだわらなくてはならな

すが，自分の相互フォローの関係から住所がい場合もあるのだとも述べられています。し同定されてしまうのです。もちろん市町村レ

かし，サンプリングについては，それ以上のベルしかわからないので，そんなに問題視すことは述べられておらず，不完全燃焼な感じ

ることもないとは思いますが。どのぐらいマは否めません。どういうときに，ランダム・イニングできるか，分析できるかという技術

サンプリングが必要で，どういうときに必要の裏返しとして，プライバシーというものがないか，また，どういったサンプリングがよあるのかなと思います。だから，プライバシ

いのかといったことはまったく書かれていなーを守るためには，技術としてはもっと先にいのです。

進みながら，危ないところをちゃんと守っていくのが大事なのかなと思います。
野沢

野沢

実際，家族社会学会の全国調査のよ

うに，夫婦関係やそれ以外の関係の実態を見

自分とつながっている友だちの情報るために，代表性のあるサンプルを取ってくは，自分の個人情報に近い，重要な情報なのる調査はあります。現代の家族とパーソナですね。

ル・ネットワークを論じるうえでは，代表性松尾

自分の友だちが「僕は出していいのあるサンプルを取ってくることが必要になよ」と言ってしまえば，そこから自分の情報るからです。でも，違う目的でネットワーク

が漏れてしまうわけです。

を調査しようとしたら，ランダム・サンプリ

石黒

われわれが従来考えてきたプライバ

ングのデータにはまた別の限界があるので，

シーと呼ばれるものをもう少し広げて考えな

どこかで全数調査をやるのが相応しいという

いとまずいかもしれないですね。

場合もあるでしょう。そちらのほうが知りた辻

私も，自分が想定していた話よりも随いことがわかる。サンプルの代表性が必要に分いろいろな問題があるのだなということをなる場合とそうでない場合がある，というこ

再認識しました。ありがとうございました。

とでしょうね。

社会ネットワーク研究におけるサンプ
リング
辻

辻

社会ネットワークの調査には，ある集

団 1 つを取り上げてそのホール・ネットワー
クを全数調査するということもあります。そ次は，ネットワークの調査のサンプリの場合，その集団が母集団でもあり，その集

ングにかかわる問題点で，ネットワーク・デ団の各種のネットワーク特性を記述すればよータの代表性と，特にスノーボールの代表性

いことになります。この場合は，欠票が生じ辺りの話が中心となります。『社会ネットワ

るということを除いては，サンプリングは問ークのリサーチ・メソッド』では，サンプリ

題になることはあまりありませんし，サンプ

ングの問題については，ほとんど触れられてルの代表性を気にすることもありません。
社会と調査（2013 年 3 月） 19

安田でも，その場合は，回答してくれるかという問題よりも，回答はしてもらえても，その内容のほうが問題になることが多いです。

野沢

とくに「親しい人」を挙げるのは難しいかもしれませんね。
石黒

ああいうものに抵抗を感じる人がい

結局，顔が見える人間関係の範囲で調査をす

るのはわかりますね。こちらからするとほしるのが，関係データを取ったりするときにはい変数なのですが。

いちばんいいのです。

野沢

先ほどの安田さんの商店街の話を聞

たとえば，商店街の調査に入るのも，お酒いて思い出したのですが，私の院生時代，を飲んだり，付き合ったり，お届け物をした

1980 年代に，東京の下町の一町内会で近所り，頭を下げたり，買物に回ったり，そうい

付き合いをたずねる全数世帯調査をやったこうことを普段からやっていないと，関係デーとがありました。町内会長にまず話を通して，タを取ることはなかなか難しい。顔も名前も何度も通って，1 軒 1 軒訪ねて面接していく

知らない人に，調査会社に頼んで調査をかけスタイルでした。今は郵送調査が非常に多くるだけで取れる社会意識の変数とか個人の性なってしまいましたが，ややこしい人間関係

質の変数だと，それは楽でいいとは思います。

をたずねるときに，直接あるいは電話で詳し

ただ，いわゆる自分のプライベートにかかわく説明してからたずねれば，丁寧に対応できる友人や人間関係のデータには，何か違いがるかもしれません。もう一方で，直接訪問さある。調査を行う前の事前の準備とか根回しれるほうが面倒だから拒否されやすかったり，が必要な特殊なデータを，われわれはほしが訪問のコストが大きかったり，さらにプライっているのだなということはありますね。

バシーの問題もあってジレンマなのですが。

辻

今の話で気づいたというか，認識を改いずれにせよ，ベストな方法があるわけではめたところがありました。私は，後で扱うネありません。目的によって違いますが，数量ーム・ジェネレータとかジオグラフィック・的なデータを集めるときにも，丁寧に集める

ジェネレータは，問題の構成が複雑であるう

方法を少なくとも試してみて比較してもいいえに質問自体が難しすぎて理解されていないのかなと思いました。

のではないかと思っていたのですが，今の話

安田ネットワーク・データに限った話でを聞いていると，これは答えたくないというはないにしても，とりわけいちばん出にくいか，答えられないというか，そういった理由

性質をもっているから，こういった方法を継で無回答が多くなっている可能性も相当高い承していくことは課題かなという気がします。

のかなという気がしました。そのへんは私も辻

ここまでのテーマは，ネットワーク調

認識を改めないといけないと思いました。本

査におけるサンプリングについてでしたが，当は答えられる，答えようと思えば知っていそれよりも，調査を行ううえでの欠票や，ネるのだけれども，答えを出すのを躊躇するとットワーク項目への無回答を減らすための留

いうか，そういった側面もあるのでしょうね。

意事項の話になりましたね。たとえランダ

石黒

ネーム・ジェネレータだと，普段はム・サンプリングによる調査でも，ネットワ

そんなことはしないのに，身の周りにいる人

ーク項目に回答していただけないようでは，を評価させたりするじゃないですか。「あなネットワーク調査としてはまずいわけですか

たはこの人に不満がありますか」とか，「どら，このような問題をご指摘いただいたことのぐらいの親しいですか」とか。

は意味があったと思います。

20

社会と調査

（2013 年 3 月）

左より安田 雪氏，松尾 豊氏，中里裕美氏

辻では次に，スノーボール・サンプリンかり論じて，今おっしゃったようなスノーボ

グの問題点に移りましょう。これについては，ールのときはここの先はこういう偏りがあっこの中では石黒さんがお詳しいかなと。

て，このぐらいの割合を補正して割り引いて

石黒

スノーボール・サンプリングで問題考えなければいけないとか，ここは元の基礎になるとしたら，最初の回答者（主回答者）

数字とは言っているけれども，実際ここの前からもう一段スノーボール・サンプリングす

提条件を変えるとこのぐらい変わってしまう

るときで，そこでどんな問題が発生するかはみたいな，その細かいところがまだ詰められ

きっと誰も全体的にはわかっていないのではていない感じがするのです。スノーボール・

ないかと思います。でも，主回答者から次のサンプリングという呼び方には，サンプリン

回答者に回してもらうときに，そこがランダグという言葉が入っていて，そのために，そムであると仮定するのはばかげています。配

うやって得られたサンプルには代表性があり偶者が出やすかったり，家族が出やすかった

そうだなみたいな気持ちにさせられているとりするものです。スノーボールでわかるのは，ころがあります。私がそれを見てそう思ってそれがその人たちの想起しやすいネットワーしまうのが悪いのかもしれないのですが。

クだということなのです。問題は，方法論に石黒

もう 1 つの問題は，主回答者にネー

よって結果が変わるときでしょうか。たとえ

ム・ジェネレータで次の回答者となる人の名ば私たちが 2004 年に行った調査のデータだ

前を出してもらって，そこからサンプリングと，主回答者のネーム・ジェネレータでは半するわけですが，スノーボールとネーム・ジ

分ぐらいは非親族で占められていたのに，そェネレータで出てきた人の対応が取れないとこからさらにスノーボール・サンプリングをいうことがよく起こることです。

依頼することによって，非親族が回答される

普通の調査でも，回答すべき人と回答した

割合が 3 割まで減ってしまうのです。こうな

人が違うということはありますが，そういうると，これはバイアスと呼ばざるをえない。

ことがもっとずっと起こりやすくなっている

では，このネーム・ジェネレータで測られ気がします。何でわかるかというと，主回答た親族半分というのがベースラインだと言っ者にこの人は男性ですか，女性ですかと聞いていいのかというと，わかりません。ここかて，次に出てきた当人に，あなたは男性です

ら先はもはや形而上学ですね。

か，女性ですかと聞くと，こんなレベルでさ安田補正をするなり前提条件なりをしっ

え，もう食い違いが数％ も出てきたりする
社会と調査（2013 年 3 月） 21

のです。関係はどうですかと聞くと，片方はの人に次の回答を頼めないと。

家族と言っているのに，こちらは友だちと言安田

躊躇しますよね。

っていたり。先ほど話題にした，本当はやる

石黒

多くの人は，調査者が，たんに協力べきではない主回答者に他者の住所と氏名を者を増やしたいだけだと思っているのだと思聞くというのは，そのためにやったことなのうのです。それなら，手近な人に頼めばいいです。当時は調査票に ID を入れて本人確認ということになるのでしょう。

をするということを普通にやっていました。

安田

話は少し違いますが，企業や会社のそれと同じことを，スノーボール・サンプリ

社長さんとか，商店街の店主さんなどに調査

ングでもやろうとしていたのです。

をお願いすると，他の従業員やアルバイトが他にも，スノーボールをやったときに，全答えてしまったということも起こります。中部 1 人で書いたという人がいました。「人に堅の従業員と社長が答えたのでは，全然違っ

迷惑はかけられませんから，全部書きました。

た答えが返ってきたりします。ネットワーク

あしからず」と言って，全部同じ回答をして，調査に固有ではない話ですが。

1 つの封筒に突っ込んで返してくる人がいる野沢

先ほど触れた家族調査でも似たようのです。そう言ってくれればわかりますが，な問題が生じます。回答者の配偶者にも回答言ってくれなければ調査者にはわかりません

をお願いして調査票が戻ってきても，本当にので，問題が発見されずに素通りされてしまその配偶者が書いたかの確認が難しい。とくうことになります。

に夫婦両方の回答が揃ったら謝礼を多くする

野沢

ほかにはどういう可能性があるのですか。非親族だったものが親族になったりというのは，誰か違う人を介して頼んだとか。
石黒

場合だと，代わりに配偶者の分も書いてしまうことが起きやすくなります。
安田関係データを集めようとすると，おおそらく，ネーム・ジェネレータのっしゃったようにいちばん頼みやすい，いち

時点では，思いついた人をパッと書くわけで

ばん公的に認められている夫婦とか，表に出すね。質問紙では，だいたいその後ろに「でしてもいいところが出てきて，実際に調査では，この人たちに封筒を送ってください」と回答しやすい関係と実態で結びついている関書いてあるわけです。そこのところがきちん

係とは差があるのだろうと思います。
石黒と行われない。

そうですね，かなり大きい差がある

野沢

それで違う人に送ってしまうと。

のだろうと思います。今日は前向きに対応を石黒

そうだと思います。

検討するという会の趣旨もあるので，どうす安田

それに加えて，そこまで親しくはな

ればいいのだろうということなのですが，1

い，それは頼めないというバイアスがそこでつは人数を増やすのがバイアスを下げる方法

出てくるということもありますか。

ですね。回答してもらう他者の数を増やして石黒

それも，たぶん，あると思います。

いく。家族は核家族化が進んでいてせいぜい野沢

それで，頼める人に頼むということ

4，5 人しかいないので，極端な話，10 人聞になってしまったと。
石黒

けば家族だけで占められるということはほとだと思います。たとえば，自分が主んどない。その辺は，バートが GSS のデー

回答者の場合，職場の何とかさんはよく話す

タを 1980 年代に分析していますが，回答他ということを書いたとしても，上司であるこ

者数を増やすと親しさのバイアスも減るし，

22

社会と調査

（2013 年 3 月）

接触頻度の高さのバイアスも急激に減ってい

番……と書いて，その人たちは一致させてく

くという分析をしていますが，たぶんそれはださいとお願いするのが，たぶん 1 つの手か日本でも同じです。でも，人数を増やすのはなと。

回答者の負担が重いとなると，そういった調野沢

回収率は下がったのではないですか。

査項目を設けた理由を正直に言うしかないと

石黒

いや，そんなに下がった印象はない

思うのです。このデータは人間関係を調べたですね。もともと若者ターゲットだから低い

くてやっていて，あなたのデータとあちらのというのもあるのですが。若者にやると，そ人のデータを対にしてデータを分析するつもの年齢層でダイアド（ペアデータ）が取れるのりですよ，と言うしかないのではないでしょはせいぜい 1 割 5 分から 2 割とかなので。たうか。

だ，そこから劇的に下がった感はないのです。

このようなやり方はたぶん回収率を下げる

ほかにも，主回答者のネーム・ジェネレーことになってしまうのですが，もう一方で，タの問いに，挙げてもらう人に応じて，回答

あの人でいいやとか，数を集めればいいのだ

欄の色が赤い縁取りをしてある質問と青い縁から依頼しやすい人にするとか，私が全部書取りをしてある質問を並べておき，また，封いてしまうとかということはしなくなると思

筒に赤と青の縁取りをして，赤の人には赤のうのです。

封筒を送ってください，青の人には青の封筒

安田

精度は高いデータが返ってくる。

を送ってくださいとしてわかりやすくすると

石黒

精度は高いけれども，回収率が下がいった工夫をしたこともあります。

るデータになる。でも，精度を上げるほうが大事な気がするので，それがいいのではないかと。このやり方は，調査票に ID を振るこ安田

今の色のノウハウは，すごく面白いことをお伺いできたと思います。
石黒結局，正直に言うことが信頼を育むとの理由付けになるのかなと思っています。

部分もあって，自分たちの手で自分たちの大これは弘前大学在職時に青森でやったから学や研究所の近辺でやったときにはスノーボ

うまくいっただけかもしれませんが，若者のールの回収率は高いのです。でも調査会社に就業の話をするときに，親子のペアデータを頼んで広域にやろうとすると，ガクッと落ち取ろうとして，親子でスノーボール・サンプ

るというのは経験しましたね。

リングをしました。このとき，ID を振って，弘前に移って 1 年目か 2 年目にスノーボー

この ID は親子をペアのデータとして分析す

ルをやって，びっくりしました。77％ の回るから付けましたと回答者に伝えました。す収者から少なくともダイアドが取れたのです。

ると，ID を付けた調査でよく遭う ID 欄が切40％ 程度の調査回収率で，77％ のダイアド

り取られてきたといったことがいっさいなかというのは高い値です。辻さんと 2004 年にったのです。他のネットワーク調査の場合でやった全国調査では，ダイアドがとれた回答

も，この調査ではあなたの回答と挙げてもら者は 15〜20％ ですよね。回答者を分母にしった人たち（1 番，2 番，3 番……）の回答を組ても 30％ ぐらいでした。

み合わせて使いますから，ここのネーム・ジェネレータで主回答者が挙げた人とスノーボールを転がした先の回答者は同じ人にしてくださいと正直に頼み，封筒に 1 番，2 番，3辻

他に，ネットワーク調査のサンプリン

グや代表性にかかわる問題はありますか。
松尾

私がいつも抱えている問題に，ネッ
社会と調査（2013 年 3 月） 23

トワーク・データが逆に取れてしまってどうども，これが一体何を表しているかという問すればよいか困るということがあります。で題と同じですね。

も，取れてしまったときに，その取れてしま

そういえば，笹森秀雄さんの 1956 年の論ったネットワークにそもそも意味があるのか

文「都市における社会関係に関する実証的研

どうかよくわからないのです。たとえば，お：58─83）もありました。
究」（『社会学評論』6〔2〕

買物アプリを使った人が 5 万人いて，その 5

これは香典帳を使って社会関係を分析した論

万人のネットワーク・データが取れたときに，文です。香典帳にはお葬式に来た人の名前がこれは何なのかみたいなことがあるわけです。

載っているので，この人はどのような関係のそのときに，たとえばお買物アプリを使って人ですかと全部聞いていくという方法です。

いるユーザー層の年齢，性別の比率が，イン

これも年賀状と同じで，亡くなった人とそのターネットユーザーの年齢，性別の比率と一家族とつながっている人が一目瞭然でわかる

致していれば，インターネットユーザーを代のです。

表するよいサンプルなのかもしれないと思う

いろいろな方法でそういうものは集められのですが，そこがずれていることがある。

るので，逆に言うとデータはあるのだけれど，ずれているとわかったら，ではこのネット

それが何を意味するかを後から確認するとい

ワーク・データはどういうデータなのかという共通の問題を抱えているのかなと思いまし

うところはやはりわからなくて，どうしたらた。

いいのかなと。ここで実数を出したり中心性

ネットワークを研究するのは難しいと思わを出したりクラスタリングしたりしてどうこれているので，参入の敷居は低くしたいと，う言うのですが，この結果が何なのかが言え私も同じ思いはあるのですが，なかなかそうないのです。たとえば，日本の主婦層なり対はなりにくいところもありそうです。

象としたいところとある程度近い分析結果にパーソナル・ネットワークの測定 1なっているはずだというようなことが言えれ知人数推定ばよいのですが。
石黒

一般化可能性ですよね。代表性とい辻次はパーソナル・ネットワークの測定

うのは，母集団をどこに決めるかによります。

ですね。パーソナル・ネットワークを測定す

母集団の中で結果がわかれば一般化できるのるための測定法がいろいろあります。測定法ですけれども。

にはそれぞれの固有な問題点があるので，そ松尾

データがある中で，逆にこれを代表している母集団を知りたいという。

れについて指摘して改善策を考えたいと思います。まず，電話帳法や携帯電話の登録件数

安田

逆問題ですね。

をはじめとする知人数推定について扱いたい野沢

それは，ネットワークをどうやってと思います。

引き出すかというときの問題ともかかわって従来のネーム・ジェネレータという測定法いると思うのです。ポジション・ジェネレー

が，きわめて近しい人たちについて詳しく聞

タだけではなくて，たとえば年賀状という方くという方法であるのに対して，電話帳法や法を使っている人もいます。年賀状を見せて携帯の登録件数の場合は少し話したことがあくださいと言って見せてくれれば，こういうる程度，顔を覚えている程度，名前を覚えて付き合いがあるということはわかるのだけれいる程度という，そういった弱い関係，弱い

24

社会と調査

（2013 年 3 月）

紐帯の範囲を定めていくことが目的です。な

これの問題点はいろいろとあるのですが，

ぜこういったことが必要になるかというと，まずは，尺度の感度が低いことです。たとえ

マーク・グラノヴェターの弱い紐帯の強さのば 10 個版として私が使っているものだと，指摘をはじめとして，その後も，バートの構

いずれかの苗字をもつ人 1 人を知っていると，造的空隙，ワッツのスモールワールドといっそれが知人数としてはだいたい 50 人ぐらいた弱い関係やちょっとした関係の重要性が理に相当します。20 個版でやっても 1 人知っ論的に指摘されているほか，被災地におけるていると，だいたい半分の 25 人ぐらいに相ボランティアとのつながりなど実践的にもそ当するのです。数人単位の細かい推定ができの重要性が明らかになってきているためです。

ないのです。

これまでは知人数推定のために，とくに日平均値を取ると，いろいろな所で調査をや本では年賀状がよく用いられていたわけなのっていますが，だいたい 200〜350 人ぐらいですが，最近は年賀状を書かない人が，とくの平均になります。ただし，この中でいちばに若い人たちを中心にしてすごく多くなってん大きい問題が知人数ゼロという人がいちばきていて，もうこれは使えないのではないか

ん多いことです。そこで，全体が無回答なのと思っています。学生などに聞いてみると，

か，リストに載っている苗字の人を誰も知ら「書かないです」という人が大半なので，調ないのかを区別するため，最後に「誰も知ら査対象に 20 代，30 代の半ばぐらいまでが含ない」という選択肢を設けています。「誰もまれるようだったら，年賀状の枚数を知人数知らない」を含めてリスト全体が無回答の場の推定値として用いるのはもう駄目だろうと合は 0 人とはせず，全体を欠損値扱いにして思います。

います。そのうえでの知人数が 200〜350 人

携帯電話の登録件数については石黒さんのぐらいになります。

ほうが詳しいので，詳しいことは後ほど石黒

分布はゼロの辺りが最頻値で，だんだんとさんに聞きたいと思います。なので，電話帳減っていくという感じの歪んだ分布になって法について，私のほうからお話します。

しまっています。知人数がゼロというのはあ
りえないことですが，0 人〜50 人の間の場合

電話帳法の測定の仕方は 10 個ないし 20 個程度の苗字を示して，そういった苗字の人を何人知っているか聞いておきます。そして，に，尺度の感度が低いために，0 人になってしまう人がたくさん出てくるのです。
石黒

ゼロの多い問題は，この間論文を書10 個ないし 20 個の苗字の件数が電話帳全体

かせてもらったのですが（石黒格「分位点回帰の中に占める割合を基にして，全体として何分析を用いた知人数の分析 ─ 分布の差異を予測

人知っているか，すなわち知人数を推定してす る」『 理 論 と 方 法』26〔2〕：389─403，2011）， 平

い く の で す。 私 が 2004 年 度 版 写 録 宝 夢 巣

均値ではなくて中央値を使う分析法を使うと，（シャーロックホームズ） を利用して作成した

たぶん解消できると思います。

苗字リスト（次ページの表を参照）の場合，そ私は辻さんに教えてもらってこの 10 人のの正確な推定式は，苗字数 10 個版の場合，リストを使わせてもらっています。辻さんの回答された知人数の合計×28191237／572340，

推定法だと 50 人から下の人をゼロ人として20 個版の場合，回答された知人数の合計×

しまいますが，実際には，それらの人たちの28191237／1181786 です。

知人数はだいたいゼロから 50 人の範囲に収社会と調査（2013 年 3 月） 25

表
苗字数 10 個版の苗字電話帳法で使用している苗字リスト

岩崎，平野，上野，高田，石田，和田，田村，中野，松田，青木

苗字数 20 個版の苗字 （10 個版の苗字に加えて）
松井，小山，村田，大野，横山，柴田，中山，岡田，小川，藤田

まっているというように考えます。辻さんの国に満遍なく分布しているからといっても，推定法で知人数の平均を出すと，ゼロから地方の町村部で調査するときには，ちょっと50 人の範囲の人たちをすべて 0 として加算問題があるのではないかと考えています。しするので，低いほうに推定値が引っ張られてかし，補正をかけるというのも難しいです。

しまいますが，中央値だったら，生の数字で写録宝夢巣は，市町村ごとに苗字の軒数や密はなくて順位を使いますので，それがゼロだ

度が出せますが，人々は，同一市町村の中でろうが，ゼロから 50 の間のどんな数だろう

しか付き合わないということはないですから，が，推定値が引っ張られる心配をしなくてよ

補正のためにどの範囲まで付き合いの範囲をくなるのです。

考えればよいかは難しいです。まだ残ってい辻なるほど，そういう手もありますね。

る課題です。

ところで，苗字のリストは写録宝夢巣という電話帳ソフトを使って作りました。そして，

辻

では次に，石黒さんから，携帯電話のここがポイントなのですが，全国における苗アドレス帳の登録数を知人数の推定値とする

字の密度というものが，あまり大きな偏りの方法について説明いただけますか。

ないものから選んでいます。写録宝夢巣は非石黒

携帯電話のほうはだいぶ普及率は上常によくできたソフトで，県レベルや市町村がったと思うのですが，難しいのは利用のスレベルで，各苗字の軒数や密度などを出してタイルが間違いなく高齢者と若い人とで違っくれます。それを見ると，本当に苗字っていていることです。お年の方は知り合った人をうのは地理的に偏っているのだなということかたっぱしから入れていくとか，会ったらまがよくわかります。そういう偏りのある苗字

ずアドレスの交換をして，あとは何も連絡しを使わないようにしながら，10 個版では，ていないといった使い方をしていないと思う

上位 40 位から 100 位，20 個版では 30 位かので，そこのところで，この方法は若い人限ら 100 位に入る苗字の中から選んでいます。

定だと思います。

全国調査とか，各地から人が集まってくる

もう 1 つはハードウェア上の制限があって，都市部の調査をするときには，その 10 個な

今何人ぐらいでしょうか，私が調べた 2004

いし 20 個のリストでいいような気がするの年の頃は 700 件がたぶんトップだったのです

ですが，とくに地方に行くと同じ苗字の人ばが，当時は 200 とか 300 しか入らない携帯電

かりが集まっている集落とかがあるわけです。

話も多くて，もし 200 だとしたら，辻さんな

また，ある特定の地方に多い苗字みたいなの

どが明らかにした平均値でも上限に達してしがあったりします。そうすると，その人たちまうことになって，かなり低いほうにバイアの付き合いの範囲が，そういった同じようなスがかかるという問題点が間違いなくあった苗字をもつ人たちの間にかなり限られてしまだろうと思います。

うというようなことになります。だから，全
26

社会と調査

（2013 年 3 月）

これは知人数の使い方の問題なのですが，多い人と少ない人を順序尺度的に並べられれ
ばいいというのであれば，それほど問題には

ばんニーズがありそうですね。
野沢

ネーム・ジェネレータでは，かなりならないのでしょう。しかし，知人数をピン

狭い範囲の相手との関係についてしか明らか

ポイントで推定するというところに意図があにできないといわれています。けれども，まる場合には，おそらく致命的になります。ネ

さにそこを知りたいというときには，やはりットワーク・ハブみたいな人の知人数に興味使える方法なのではないでしょうか。それをがあるのだというような場合にも，すごくた

もとにして，たとえばネットワーク密度など

くさんの知人がいることを順序では表現できの構造的な変数を引っ張り出すということをないので，致命的になるだろうと思います。

私もしてきました。

ただ，携帯電話の登録数は，非常にお手軽でたしかに，それは本当に十分信頼できるデす。これに答えられない人はあまりいません。

ータなのかという疑問が付きまとっていると

辻

もう数年するともうメモリーの上限みたいなことは心配しなくてよくなりますかね。

思います。ただ，この方法で結構見えてきたこともある。そこにはやはり無意味ではなく石黒と思います。

て，意味がある。一概に，使えないと言い切松尾

でも，最近は，スカイプ上で電話をってしまうのは惜しいかなと思っています。

かけられたりしますし，フェイスブックだけ

ウェルマンやフィッシャーなども，常にといしか知らない人とかもいますし，そういう人

うわけではありませんが，パーソナル・ネッ

によってコミュニケーションのチャンネルがトワークを使ってうまくやっているように見変わってくるということがあります。

えます。

辻

はぁ，これからは，その問題が出てくるのですね。うーん。
松尾

日本でも，たとえば松田茂樹さんの育児ネットワークの研究はネットワーク密度が中ぐ

私は携帯を落としまくるので，そのらいのときによい効果をもたらすという知見

たびにもう入れ直すのが面倒くさくなります。

を出していて，なるほどと思わされます。同

そうすると，ここ 1 年とか 2 年で連絡した人様の知見が常に得られるわけでもないし，いしか入っていない。

ろいろ文脈的条件に依存しているようではあ辻

そうすると，知人数が過小評価されてりますが。郊外の，外から転入しきた母親た

しまうかもしれませんね。携帯の別の問題は，ちが多いような地域で，なおかつ子どもにと一度登録した人をわざわざ消さないというこ

くに何か手がかかる要因があるようなお母さとがありますね。この場合は，過大評価されんたちにとっては，そのネットワーク構造が，てしまうかもしれません。

1 つのグループにドップリ納まってしまって

石黒

いや，問題にもよりますが，それはいるような高密度ネットワークでもなく，完

弱い絆なんだというのであれば，むしろポジ

全にバラバラでもない場合に母親のウェルビ

ティブに評価できる可能性もあるかなと。

ーイングによい効果をもたらすという知見は，

パーソナル・ネットワークの測定 2

3

つのジェネレータ
辻

了解可能な知見です。
そんなインスピレーションをもたらすような研究もあるので，パーソナル・ネットワー

では次にいきましょう。ネーム・ジェ

クの中核部分の構造を捉える方法の 1 つとしネレータですね。本当はここのところがいちての意義は残されていると思っています。私社会と調査（2013 年 3 月） 27

自身の研究例だと，夫と妻の両方に，それぞと，本人が認知している構造自体が，何らかれがもっている親密なネットワークについての効果をもたらすことがありそうに思うのでたずねました。親密な相手が，夫婦間で分離す。

されているのか，共有されているのかを分析

先ほどの育児ネットワークの効果の例に戻すると，共有されているほど夫婦間の情緒的れば，この人はあちらの人とつながっていな

結合が強まるというポジティブな効果が見らいから，こういう話をしても大丈夫と思い込れました。

んで愚痴を言えるとしたら，そしてそれが母

安田

いちばん問題なのは，やはり調査対

親のウェルビーイングによい結果をもたらす象者である本人と挙げられた他者の関係は実としたら，本人の認知ネットワークの構造は測だけど，その他者同士の関係は，もう調査

それなりに有用な変数だということになりま

対象者の推測にしかすぎない，全然違った異す。

質のものが交じってしまっている点です。も安田

実際あそこはつながっているかどううちょっとわれわれが大きな声で言っていかかということよりも，つながっていると思っなければいけないのですが，そこはあまり伝て私は行動するのか，つながっていないと思わっていなくて，ネーム・ジェネレータで出っているから行動するのかというところはあされるネットワークは異質な紐帯が交じって，ると思う。

一部は認知で一部は実際である，そこのとこ辻ある側面ではそうですよね。ただまあ，

ろではかなりの不正確な他者間の関係を含ん

その後，他者同士がつながっていることによでいる可能性があることは，認識していただって，とんでもないことが起こってしまうときたいところです。

いうこともあるかとは思いますが。

辻

これはネーム・ジェネレータの研究で野沢

ところで，辻さんが言っていた，はないけれども，1987 年のデイヴィッド・「ジオグラフィカル・ジェネレータ」というクラックハートの集団内の認知ネットワーク

方法は，特別新しいものというわけでもないの話（D. Krackhardt, “Congnitive Social Structures”,のですか。

, 9: 109─34）があったでしょう。あ辻

最初にちょっと説明しておきますと，れも他者同士の関係がどのようになっている

ジオグラフィカル・ジェネレータという言い

かということも聞いているわけです。あの研方は，私がここ 10 年ほど使ってきたものに究だと，会社とか，そういう普段から付き合

対して最近付けた名前です。欧米の人は知りっている人たちの間のことなので，ある程度ません（笑）。これは，人々が地理的にどののことは観察していて，ある程度正確にわかくらい隔たったところに住んでいるか，たとるところはあると思うのです。しかし，他者

えば，同居，町内，市内，県内，県外といっ同士の関係というのは，状況によっては必ずたカテゴリに何人の人が住んでいるかを聞く

しもわかるわけではないことも多いです。

方法です。私の場合は，家族・親戚，仕事関

野沢

つまり，分析対象は，本人が認知し係，友人，ただの近所の人といったカテゴリてつながっていると思っている範囲になる。

と地理的なカテゴリを掛け合わせ，たとえば，認知していないけれど，他者同士がつながっ町内に住む家族とか，市内に住む友人といっている可能性はもちろんある。けれども，つた人たちが何人いるかをたずねました。また，

ながっていないと思って相談したのだとする

場合によっては，町内に住む家族の人数をた

28

社会と調査

（2013 年 3 月）

ずねた後に，その中でよく手伝いをしてくれ

SSM 調査などで明らかにされた職業威信スる人は何人いますか，といったサブクエスチ

コアを対応づければ，各回答者の付き合いのョンを設けることもできます。ただし，ただある人の威信スコアの最大値，威信スコアのでさえ分量が多くなるので，あまりサブクエ

上下の幅といった指標も計算することもでき

スチョンを設けすぎると，質問紙で見た感じます。ナン・リンがこういった方法を用いても圧迫感があって無回答も多くなるので，注いるのは，よく知られていますね。私も何回意しないといけません。

か使ったことがありますが，とくに階層関係

石黒ポジション・ジェネレータもジオグ

ラフィカル・ジェネレータも，ネーム・ジェ
ネレータなどにあるようなどういう人を挙げ絡みの問題だとポジション・ジェネレータを使う価値はすごくあると思いました。
安田

量なのか，内容なのか，つながりのてもらうかという曖昧さを減らし，想起の面型なのか，ネットワークとか絆といって，い倒くささを減らし，さらに言うなら身近な人

ったい何を測っているのかというのを自覚的以外の情報がとれないという制約減らしのたに考えてほしい。日本社会全体もつながり，めの技法ですよね。

つながりなどと言っているだけで，今自分は野沢

そうですね。必要に応じて組み合わ量を増やそうとしているのか，関係を強めよ

せていけばよいのではないかという気がしま

うとしているのか，数を増やそうとしているす。

のか，どういう質のものを増やそうとしてい石黒

問題点も同じですよね。不適切に使るのかはどうもよくわかっていない。ネット

うと何のために取ったのかよくわからなくな

ワーク質問とかつながり調査も，そこがいちる。

ばん問題。つながり，絆とか，ネットワーク

辻

私がジオグラフィカル・ジェネレータ

を使い始めたのは，都市と村落のネットワー
クの比較をしたいと思ったときに，その違い
は，町内あるいは集落という身近なところにあるネットワークのボリュームに違いがあるのではないかと考えたからです。実際，そう

調査・測定というだけの言葉で，うやむやにしないでほしいというのはありますね。
パーソナル・ネットワークの測定 3

ネット

ワーク時代のネットワーク・データ収集法
安田

ところで，今までは想起とわれわれいうことが確認されました。また，中越地震の認知で済んでいたのですが，それこそフェの被災地研究（辻竜平・針原素子「新潟県中越地

イスブックだったりスパイシーだったりで，

震におけるパーソネル・ネットワークと一般的信

どんどん関係が可視化されて，認知部分の補

頼の変化 ─ 震災前後のパネル調査を用いて」『社正をするものがいっぱい，日々周りに現れて会学研究』84：69─102，2008）では，どういったきたわけですよね。じつはここはちゃんとつところにあるどういう関係が増えるとか減る

ながっているということは，少なくともいろとかいったことを示すのにも利用しました。

いろなところからわかるようになり始めてい今，石黒さんが挙げられた「ポジション・る。そういう中でわれわれがデータを取ってジェネレータ」というのは，社会的なポジシ

いると，ネーム・ジェネレータ自体も，今まョン，よく使われるのは職業ですが，いくつで認知があやふやだった部分は多かったけれ

かの職業を挙げておいて，そういった職業のども，少しずつ精度が上がりつつあって，さ人がいるかどうかを問う方法です。そして，らに上がる可能性はある。あの人はどういう社会と調査（2013 年 3 月） 29

人間関係やどういう人間関係地図を頭の中にていくと，倫理的なものを含む，いくつかのもって動いているのかということが，わりと問題にぶつかるところがまたジレンマです。

予測が付けやすくなったし，実態としても取聞いてみたら誰が家族かすぐわかるかと思れる部分は取れるようになっている。そのとったら，じつはそうでもない。いろいろなタ

きに，ネーム・ジェネレータだけの質問調査

イプの家族があるから難しいのです。血縁がと推測部分に頼っていた時代のものと，これあっても，一緒に暮らしていても，それだけからの人間関係，パーソナル・ネットワー

では家族とならない場合もある。

ク・データの取り方というのは，やはりちょっと変わっていく可能性もある気がします。
野沢

本人の認知を補う方法の 1 つはスノーボールの併用，名前が挙がった人たちに聞きに行くという方法ですね。家族研究では，

石黒

ネーム・ジェネレータの範囲だった

ら問題はないのですよね。
野沢

本人の認知の範囲，つまり第 1 次ゾーンで止まっていればわかりやすい。
石黒

どういうときにもう一歩知りたくな「あなたにとって誰が（重要な） 家族ですか」るのか。紐帯の先に行きたくなるのかなのでというネーム・ジェネレータを使用したスイすよね。私なんかはホモフィリーの研究者だ

スの家族社会学者，エリック・ウィドマーのったので，ネーム・ジェネレータで「この人研究がそれです。自分が家族だと思っているはどういう意見をもっていると思いますか」

人たちは，自分のことを家族だと思っていると聞いて，回答者の意見と比べるというやりと思ったら，違う人を家族と思っていること方をずっとしてきたのですが，こうなるとネもありえますよね。ウィドマーが 1 人の人物

ーム・ジェネレータで出てきた人当人にも質から始めて，スノーボール・サンプリングで問したくなります。なぜかというと，回答者

インタビューをしたところ，その人の家族はの推測が歪むからですね。ネーム・ジェネレ

密度の高いネットワークではなくて，かなりータについて私がもった教訓は，本当のとこ

スカスカでゆるやかなネットワークで，境界ろはこの人が見たことしか聞けないというこがなく外に広がっていました。

とです。

対象が 1 ケースだけの分析ですから，サン「向こうの人はどうだと思う」と聞いても，プリングの代表性の問題があって，そこから単純に無回答がバッと増えて 20％ くらいに何が言えるのか難しいのですが，そういう方なったことがありますし，回答が出てきたと法もある。とくに家族のような親密な小集団しても相当誤差がある。これに意味を見出すと思われている関係についてたずねるときにかどうかは人次第だとは思うのですが。だかは，その方法が非常に難しい。家族のメンバら，問題は，紐帯をたどらなくてはわからな

ー全員に協力してもらえるとは限らないといいような問題を抱えているかどうかだと思いう問題もあります。そこに対立関係があったます。

りする場合には，描き切ったときにどのようところで，社会脳仮説で有名なロビン・ダに提示し，フィードバックするかというやっンバーですが，あの人たちが最近ネットワー

かいな問題も出てくる。難しいですよね。本

ク研究に入ってきています。やり方はネー

人だけに聞いていれば，本人の認知，本人のム・ジェネレータで，調査によって少しずつ世界観で完結しているから OK なのですが，値は違いますが，最大 150 人程度まで挙げさ

本人の認知を補正する情報を複眼的に追加しせているのです。平均値にしても 50 人くら

30

社会と調査

（2013 年 3 月）

い，ネーム・ジェネレータで人を挙げさせている。
なぜこれができるかというと，彼らが聞きたいのは，たとえばその人が親族かどうか。
その人と親しいかどうか，直近で何日前に会ます。
石黒150 人答えた人，すごいですよね。

野沢

日本だったら年賀状を見てもいいですと言ってやればどうでしょう。
辻

私はじつは似たようなことを電通総研

ったか，連絡したか，これだけなのです。この人たちとやりました。最初，電話帳法を応うやって質問をものすごく区切り，かつ客観用してやりましょうということだったのです

的で答えやすいようにし，しかも自分の評価が，郵送調査というのは紙幅の関係もあるのでよい。そういうものに限って聞いていくと，で何人かしか聞けないでしょう。だから，ネ

1 人当たり 2 時間かかるとは書いてあります

ット調査にしましょうと。ネット調査だったが，できるというのです。私はネーム・ジェ

ら，その苗字をもつ知人数だけではなくて，ネレータの最大の制約はたぶん人数だと思う

もっといろいろ聞けるのではないかと思ったのです。だけど，それだってやり方を制限すのです。それで，岩崎という苗字の知人がたればできてしまうのです。

とえば 2 人いたら，その 2 人のニックネーム

私も 4 人までしか取ったことがありません。

とかイニシャルを書いてもらう。次に，平野

相乗り調査で，私はこれが聞きたい，私はこという苗字を提示して，同じように聞くといれが聞きたいと詰め込んでしまった。私たち

うふうに聞いていきます。そして，ここからのネットワーク・バッテリーは 4 頁もあるもがネット調査のうまみですが，こうして挙げのがあります。もう少し冷静になって削ればてもらったニックネームについて，その人た人数は増やせたかもしれない。密度はちょっ

ち同士が知り合いかどうかすべてのペアにつと厳しいですけれどもね。

いて 1 つずつ聞くということをやったのです。

野沢

150 人になったら密度は厳しいね。

こんなこと，郵送調査じゃできませんよ。最石黒けれども，構造的な側面はやはり取大で 137 人挙げた人がいて，かわいそうでし

れないのですが，認知ネットワークの諸々のた。

側面，たとえばサポーターがどのぐらいいる

石黒

かとか，そういったことはかなりできるとい辻

う気があらためてしています。だから，じつ石黒

はネーム・ジェネレータの本質的な問題では笑）。

なくて，よく調査屋がやってしまう詰め込み辻

答えさせたのですか。
出るんだもん（汗）。
出るんだもんじゃないですよ（苦まさかそんなことは起こりえないだろ

すぎの問題というのがじつは結構あったのでうと思っていたのだけれども，起こってしまはないかという気がします。これは面接だかったと。本当に申し訳なかったな。知人数推らできるのですね。

定だと，優に 6,500 人は超えていますね。

野沢

面接ですか。

石黒

はい。方法を読むと，「アドレス帳

とかどんどん使っていいですから，できるだ
け思い出してください」といって。
野沢

石黒

50×50 でも，地獄のようなものではないですか。
安田

それで正確なのですかね。どこまで精度が出るのか。

何か手がかりを使わないと，いきな

石黒

知っているかどうかぐらいなら。

り思い出せというのは難しいだろうなと思い

安田

いやいや，途中で嫌になってしまう
社会と調査（2013 年 3 月） 31

のではないかと。

っているのを，私はちょっと嫌だなと思って

石黒

それは間違いなくありますね。

いるのです。社会科学のほうには，社会ネッ

安田

最初のほうはやっていてもあとは怪

トワークについてちゃんとやっている人がい

しい。
石黒

るのにと。
だけど，今おっしゃっていただいて，

安田

本当にそうですね。われわれがやっ

ああ，そうかと思いましたが，面接だけではて，どこかで穴を深く一所懸命どんどんどん

なくて，ネット調査というのは，また代表性

どん掘ってはいるのですが，じつは掘ってほの問題などが出てきますが，おそらく悪くな

しい穴とか，向いてほしいところとか，耕すいですよね。プログラムの組み方で次々人数

べき畑は別にあって，そこのところでかっち欄を増やしていけるので。

りとわれわれは従来の伝統や，今までやって辻

そうなんです。ネット調査でなければきたことを上手に活かして，社会的な有用性

できないことはやはりあるので，これからはのあるものを作ったり，社会的問題解決をす

そういうのも使いながらやっていけるといいるのに，十分努力してるのかと反省します。

かと思います。

学者の関心はそれぞれみなさんあってはいい安田

そう。だから，いつまでも質問紙と紙媒体の調査ではなくて，技術的には取る気になれば，いくらでもデータはあるのに，相と思うのですが，ニーズはもっと膨大にあるという気はする。応用領域とニーズですかね。
野沢

社会学の境界線を超えたところで，変わらず情報技術をしっかり勉強する社会学研究者がネットワーキングしていくことによ

者がまだまだ少ない。どんどん工学の人たちって，新たな展開が出てくるということですの力を借りるなり，少なくとも自分でプログかね。

ラミングして，いろいろデータをかっさらっ安田ツイッターのデータなどは，しっかてクロールできるぐらいの人材を育てていきりオントロジー研究やテキストマイニング研

たいですよね。

究をしたら，相当，いろいろなことができる辻

ネットワークに関する調査というのは，可能性がある。ツールも整っているのに，本今いろいろな手法や技法を使ってやろうと思当にもったいない。いくらでも紹介しますかったらできることが，本当はもっとあるのでら。東大の鳥海不二夫先生とか阪大の松村真はないかと，今日話を聞いていてすごく思い

宏先生とか，ツールの包丁を振り回していて，ました。だから，紙媒体や面接といった調査「解く課題をください」といった若手が多数

手法からいつまでも抜けきれないと，今はまいます。一方で，われわれには課題も問題もだ呑気にやっていられるのかもしれませんが，あるのだけれども，包丁がありません，分析

そのうち情報系の研究者に社会学の領域と思できません，ビッグデータはハンドリングでっていたところまで食われるみたいなことにきませんみたいな若い人が多くて，もったい

なってしまうかもしれない。

ない気がするのです。下手をするとデータが安田

実際，すでにかなり食われていますね。
松尾

大きすぎてハードディスクにデータが入りませんなんていうところから問題が始まるので。

他方で，フェイスブックなどを作っ

石黒

私はネットワーク的な調査手法を親ている人たちが，勝手にソーシャルグラフだ

密な関係の中で使っていくので，その場合はとか，ネットワーク理論だとか何か言ってやジョイントは難しいと思います。やはり全面

32

社会と調査

（2013 年 3 月）

的に電子ネットワークに人間関係が依存してだろうという感じでした。まずはお互いにないるわけではなくて，外側に依存している部

じみ合うまで時間やコストがかかります。そ分がすごく多い。そして，そういう親密な関

このハードルというのか，壁というのか，そ係の中で，たとえばフェイスブックでつながういうものがあるような気がするのです。5っているということは，何の機能を果たすの年くらい前と比べると，現在はもうちょっとか，つながっている関係とつながっていない

対話ができそうな状況になりつつあるように関係は，どう違うのかといったことをやりた思います。社会科学者の中に，「やっぱりイがっているのです。そうすると，どれだけデンターネットを利用して，あるいはインターータが取りやすくても，全面的に電子ネット

ネット上のネットワーク・データを取ること

ワークのデータに依存した話し方がしにくいを，もうちょっとちゃんとしないといけないです。

んじゃない」という意識をもつ人がずいぶんだから，聞いていて面白いと思うことはい増えてきた気がします。うまく乗りさえすれっぱいある反面，それをどうやって取り込んば，たとえば家族研究だって，これまでは家でいけばいいのかは，非常にわかりにくい，族関係のデータをネットワーク上で取ろうな

アイディアがないところですね。

んてあまり考えられてこなかったのかもしれ安田全面的に移行ということではありまませんが，家族関係と，情報工学系の人がこせん。今申し上げたいのは，インターネット

れまで扱ったことのある関係が，どこかしらや大規模ネットワークの研究を行うためには，似ている側面があって，お互いの関心をすり

デジタルのものを使ったり，工学の方と組ま合わせていくことによって，うまくコラボレ

なければできないことがあるということです。

ートできたりするようなことが，もしかする

そういったこととは親和性の低い領域やテーとあるのではないかという気がするのです。

マの研究をなさる方たちに，変わってくれと

松尾

たぶんわれわれのやり方でいちばんいうつもりはない。ただ，そういったことを違うのが，データがたくさんあることでしょ

やるのだったら，組まないと損ですよ。ボーうか。そうすると，まさにマイニングですが，ッとしていると領空侵犯されて，われわれがたくさんあるところから何かわかるかもしれ

語るべきことが全部，経済物理学者や工学系ないというような調べ方ができます。われわ

研究者に語られてしまうという危機意識があれのやり方は，そこが特徴なのかという感じります。

がしました。

松尾研究の興味がおありのところとかを，野沢

マイニングの仕方ですが，こういう工学系のエンジニアとかにお話いただければものを使ったらできますというのはありますと思います。

か。たとえば「どの範囲を家族と思うか」に

辻

少なくとも，現状では，社会学系の人

関する先ほどの話では，家族と指名された人と情報工学系の人はほとんど対話をしていながさらに同じ質問をされると，同じ人が指名いと思うのですよ。おそらく最初のとっかかされるとは限らないということですね。それりは億劫だと思うし，実際問題として，私もをもっと簡単に調査する方法はあるでしょう

最初，情報工学系の人たちに呼ばれて会合にか。ウィドマーがやったのは，1 人ずつ訪ね行ったときに，いったいここはどういう世界て聞くのを繰り返していったわけですが，何なのだろう，この人たちは何を考えているのか工学的なうまい方法を使ったら，紹介した
社会と調査（2013 年 3 月） 33

りインタビューしたりするのをネット上でやらに何かできるかもしれないし，そういうこる方法，スノーボール・サンプリングをアシとまではまだやられていない。であれば，何ストするテクノロジーという感じかもしれま

か可能性を考えてもいいかもしれないですね。

せんが，そういうことはありうるのですか。
安田

言葉の共起関係などを使っていけば，こういう言葉をよく使うような人同士は，お辻に対話をすればできる可能性はある気がします。

互いを家族と認識し合っているとか，こうい

どのように社会科学の研究者と情報工う言葉を使わない人同士は家族と認識してい学の研究者は関係を構築すればよいかないとか，そういうことだったら，会話ログ
をテキストマイニングに放り込んでいけばできそうですよね。
松尾

繰り返し同じことになりますが，本当辻

さて，ここまで，ネットワーク時代のネットワーク収集法というようなものについ面白いですね。人工知能の中でもフて話をしてきましたが，われわれは，ネット

ォーマルなロジックからいく人と，逆に世のワークを扱うことをそれぞれの領域で専門に中に何もないというところからボトムアップ

してきたので，会うべくして会ったという側に形成されているという人がいて，私は後者

面もありますが，それでも，社会科学系と情なのです。家族についても，トップダウンに

報工学系の研究者がコラボレートしていくの定義された家族というのはそれはそれであるはたいへんです。しかし，インターネット上かもしれないけれども，それが本来指すべきの人々の関係に関心があっても，技術がない

先の何らかの家族の概念があって，それはボからということで諦めてしまっている人たち

トムアップに形成されているものだと思うのもいっぱいいると思うんです。これは，社会です。そこはデータを通じて見える可能性が科学側にとっては，自ら研究領域に縛りをかあるものではないかと思っていて，そこの関けてしまうことになっていると思うんです。

係性が私のいちばん興味があるところなのでこの点について，どんなふうにして研究者間す。

につながりを作っていけばよいか，ご提案い野沢

家族社会学における家族研究にもそういう転換に近いものがあったように思いまただきたいと思うのですが。
安田

わかりやすさというのは大事です。

す。それまでは家族というのはこういうもの

知人数の推定なら辻先生だし，ミスター・ス

だという定義があって研究が始まるものだっノーボールだったら池田組だったり，松尾さた。そうではなくて，誰が家族かということ

んには AI を任せておけばいいとか。もう少自体が研究されるべき問題に，1980 年代のし外から見てネットワーク研究者としてわか終わり頃からなってきて，先ほど言ったよう

りやすくするということは，あってもいいとなネットワークとしての家族調査に似たかた思います。

ちで，上野千鶴子さんなども「ファミリィ・

野沢

外からは，われわれの中での違いにアイデンティティ」という概念を提唱して，ついて判別がつかないということなのでしょ「あなたにとっての家族は誰ですか」を問ううね。

研究を日本でもやってみせたのは，今おっしゃったようなゼロからこの人に聞いてみようという流れですね。テキストマイニングでさ
34

社会と調査

（2013 年 3 月）

安田 「社会学者」みたいにしか思っていないでしょう。
松尾

やはり私は 1 つ学会の機能として，

そういうディレクトリ機能みたいなものは必要なのではないかと思うこともあります。

辻

情報系の学会に行くと，最近，ずいぶ

んましになったかと思うのですが，とにかくたぶん，いろいろ教えていただきたい人，

2004，2005 年ぐらいの頃の話だと，社会ネ

一緒にやりたい人はいるとは思うのですが，ットワークに関するモデルを作りましたとか

そこに辿り着けないと思うのです。やはりど言っていろいろなモデルの発表がされるのでこか大きな旗を立ててもらって，そこから入すが，「何で俺に一言聞いてくれない。そうっていけるようになるといいなと思います。

したら，こんな仮定をぶち込むのなんか絶対野沢

社会科学の中の領域横断的な研究者許さなかったよ」とかいうものが，たくさん

ネットワークが未発達という部分もありそうありました。だから，そういうのを消していですね。ネットワーク分析の学会はないし，

くと，やはりお互いにとって納得のできるよ

横のつながりは少なく，それぞれテーマごといものができてくるのと違うかなという気はにやっているという感じになっているというしますね。

構造の問題もあるのかと。
辻

そうですね。あと，社会学者はとくに野沢
辻橋渡しですね。
今まで何々ジェネレータというものがそうですが，単著にこだわるというところがいくつか出てきましたね。ただ，たとえばウあるでしょう。それが一緒にやることを邪魔ェルマンがやった，フィッシャーがやった，している気もします。

そういうものをただ横流し的に翻訳して，そ安田

工学系のほうはいいですよ。ピシピ

れをそのままこの研究で使いましたというのシして，早く作って，さっさと終わりましょでは，たぶんどうにもならないことも多いと

うみたいな。手続とか，準備とか，根回しと思います。同じような関心をもった研究だっか言いにきて，何をいつまでに完成させるとたらいいかもしれないけれども，研究者も人言ってくれればバッとできるのですが，先がそれぞれ違う関心をもっているわけですね。

見えないと，それだけで萎えてしまう。社会だから，研究関心に合わせて，何々ジェネレ

科学では，さっと作って終わらせるという文

ータみたいなものがもっと開発されていいし，化があまりない。試行して哲学して頑張って，どれだけ先のことかわからないですが，情報

果てしなく時間をかけてローカルな穴を掘り工学などの人と一緒にコラボレートして，ネ

続けるみたいなところは，やはり怖いですね。

ットワーク・データを取得する新しい方法を

アウトプットがでない共同作業は嫌です。

開発していくというような，結局そういう流

松尾

それはそうで，アウトプットがない

れなのかと，話を聞いていて思いました。

と嫌だから作るのですが，アウトプットを作

ネットワーク研究への第一歩：ネット

るときに本当によく考えているかというと，ワークのデータ・アーカイブについて

やはり自分たちだけでは考えきれないのです。
だから，ずっと研究されている方の意見とか辻

ところで，ネットワークに関心はあるを聞きたいし，そこに何か知見があるのだっけれど，すぐに自力で研究を始めることにたたら，知りたいというのはあるのです。でも，めらいを感じたり，まして他の研究者に声をそこまでやっている時間がないので，しょう

かけるのはこわいなと思う人もいると思いまがないからパッとやってしまいます。だけど，す。ともかく一度始めてみたいという人に対そこを知りたいというのはすごくあります。

して，よい方法はありますか。
社会と調査（2013 年 3 月） 35

石黒

JGSS にはネットワーク・バッテリーが入っています。池田先生が JGSS のネッ

うという流れになってきている。
石黒

そうすると，データを取るところで

トワーク・バッテリーの作成にかかわっていまずハードルがあった文系の社会学者にも自らっしゃいました。まずは，それを使ってみ

分なりに何ができるかということがわかっててはどうでしょうか。また，あれがスタンダ

きて，それはそれで単純にやりやすくなるし，ードな形になっていけば，みんなもっとやりそこからも進みますよね。このデータを取っやすくなります。あのデータそのものを使う

たこの人と一緒にこういうことが新しくできという手もあるし，あれに合わせた形で自分るな，とか。

の調査でも使ってみることができるようにも

安田

協議はしやすくなりますよね。

なります。公開データが出てきたというのは，

石黒

やはり共有データというのは，プラ

今後のためにものすごく大きな意義がありまットフォームとしてすごく大事ですよね。本

すね。

当に JGSS にネーム・ジェネレータが入ってこれは，パーソナル・ネットワークの場合ですが，ホール・ネットワークも，すごく興いるのはありがたいです。
安田

そこで最初の話に戻ってしまうので味深いデータがポコッと公開されたりすると，

すが，調査をするときに，このデータはいず

それを使って練習したり，それを共通の土台

れ公開して共有しますなどということを書いにして議論したりできうるのかもしれないでたときに，また回答者の方々がどう思われるす。公開されているものは，何かないですか。

か，どう説得的にそこでモチベーションを上辻

UCINET には，使い古されています

げて回答してもらうかというのは，課題になけど，ホール・ネットワークのデータがたくります。

さん付属していますよ。また，国際社会ネッ

石黒2004 年に辻さんととったあのデー

トワーク学会（INSNA）のウェブサイトにも，タも，いい加減に公開しなければいけないで

データへのリンクがあります（http://www.

すよね。

insna.org/software/data.html）。

安田

最近のでは，エンロン・データはありますよね。
松尾辻

あれは石黒さんの書いた教科書『Stata による社会調査データの分析 ─ 入門から応用まで』（北大路書房，2008 年） の中そうですね。

ところで，ワールド・ワイド・ウェブといに，一部公開されていますが。
石黒

ネットワーク・データが公開されてうわれわれの分野だといちばんよい国際会議

いないので，スノーボールを丸ごと公開するがあって，そこで今年話し合われていたことというのをそろそろやらないと。全国でやらは，Web 上のネットワーク分析を研究者たれたスノーボールは 5 本の指以下しかないの

ちはいろいろやっているのですが，独占所有で。

権のあるデータを分析して，それを論文にするというのは認めない方向にしようと言って

辻

では，そろそろ最後にしたいと思いまいました。パブリックなデータにするか，論す。みなさんには，事前にたくさんの準備を文が通ったらパブリックにしないと駄目です

していただいたのですが，それらについて，よと。そうでないと検証できないからです。

まんべんなく取り上げることができませんで最近は，パブリックなデータにして共有しよした。この座談会で扱った題材はその一部だ

36

社会と調査

（2013 年 3 月）

った気がしますが，それでも，何となく最後には方向性が見えてきたのかと思います。社
会ネットワークの調査は，固有の難しさもありますが，既存のネットワーク・バッテリーを標準的で変更できないものと決めつけず，
自分の研究課題に合わせて試行錯誤しつつ尺度の開発などをしていく面白さもあります。
場合によっては，情報工学系の人々とのコラ
ボレーションも有効だと思います。この座談会では，われわれがこれまでどのようにネッ
トワーク調査の課題に取り組んできたのかを，
バッテリーの開発の裏側にある考え方や，成功や失敗の経験なども含めて開示してきました。万能な方法というものはありませんが，新たにネットワーク調査に参入しようとされる方に参考となる素材を提供することはできたのではないかと考えています。その意味で，とてもよい座談会だったと思います。これまで，社会ネットワークの調査法に関して，あまりにも何もなさすぎました。平松先生たちの『社会ネットワークのリサーチ・メソッド』にきっかけを与えていただいて，それについて私たち社会ネットワークを専門として研究している者が，社会ネットワークの調査法についてさらに議論を深められたのではな
いかと思います。『社会と調査』のネットワ
ーク特集号では，この座談会をもとにしてさらに個別領域にかかわる論稿が何本か出てくることになっています。新たに社会ネットワークにかかわる調査をやってみようかという
人には，これらの論稿も含めて大いに参考にしてもらえるのではないかと思います。私はこういう座談会は不慣れで，うまくまとめられなかった感じもしまして，非常に申し訳なかったのですが，全体としては私にとってた
いへん勉強になる座談会になりました。みなさんのご協力に感謝したいと思います。今日はどうもありがとうございました。
社会と調査（2013 年 3 月） 37

地域通貨の取引は互いの顔の見える範囲に限
・2

地域通貨

定されるので，地域内でのコミュニケーショ
ンが活性化され，また市場に出回らない財や

本稿では，ホールネットワーク分析を用いサービスが交換対象になるため，リユースがた社会調査の一事例として地域通貨 commu-

促進され，非市場的な労働力が生かされる。

nity currency 組織の調査を取り上げる。まこうした種々の非経済的な効果を総称して，ずは地域通貨とは何かを簡単に説明しておく

便宜的に地域通貨活動の「社会的」効果と呼必要があるだろう。地域通貨とは，いくつか

ぶことにしよう。中里がスウェーデンと日本のやり方でそのはたらきに制限と変更を加えで地域通貨組織の調査を行ったのは，国内外た貨幣である。まず地域通貨は，「地域」やにおいて地域通貨への関心が高まり，とくに「コミュニティ」にその流通範囲を制限してその社会的効果が注目されたという背景を受いる。またその機能にかんしても，地域通貨

けてのことだった。つまり，通貨の流通量やは法定通貨と比して一定の制限が加えられて流通速度を調べるだけではなく，取引といういる。地域通貨は利子をつけないため，「資社会的行為が，どんな社会的効果をもたらす本」として自己増殖する機能をもたないし，

かということに目を向ける必要があった。

流通期限が決まっているものの場合，価値の中里が本格的に調べた組織は，ストックホ

貯蔵機能も弱い。このような制限を加えるのルムで活動する LETS（Local Exchange Trading

は，地域通貨が特定の目的に供するためであSystem/Scheme） 組 織〈Bytesring Stockholm

る。ここでその目的のすべてに触れることは（以下〈BYTS〉）〉と兵庫県旧村岡町（現香美

できないが，その代表的なものを挙げれば地町） で活動していたエコマネー 組織〈1 むら

域通貨は，価値の貯蔵機能を弱体化させ，利おか〉である。〈BYTS〉はわが国でいうと子を設けず，流通範囲を限定することによっ

ころの NPO 組織の形態で活動しており，他て，資本の地域外流出を防ぎ，地域内の経済方で〈1 むらおか〉は町の社会福祉協議会が循環を活性化する。加えて近年の地域通貨は，活動の一環として運営する事業である。スウ

社会関係資本の形成，社会福祉サービスの供ェーデンの首都であるストックホルムが，給，地域への愛着の高揚，環境保全などの，6519.30 km2 の 面 積 に 209 万 1,473 人（2011

非経済的な効果に照準したものが主流にな

年；Statistiska centralbyrån） が 住 み， 交 通 網ってきている（Nakazato and Hiramoto, 2012）。

も整備された都市圏であるのに対し，旧村岡

・1

38

社会と調査

（2013 年 3 月）

・3・4

町は山間地域に位置し，165.66 km² の面積に 6,448 人（2006 年度国勢調査）が暮らし，高齢化率が非常に高い。土地の大部分が山林に

ネットワーク分析用に作成したわけではないデータの扱いとその「客観性」

覆われており，周囲にはスキー場や植物園な取引ネットワークのデータは比較的簡単にどの観光資源が豊富である。このような意味手に入った。なぜなら地域通貨の多くはもとで両組織の活動が置かれる社会文化的文脈にもと，法定通貨と異なり貨幣ごとの取引記録は大きな差がある。両組織ともに，当時主流を残しておくので，誰と誰の間でどのようなだった個対個の取引方式をとっている。

取引が行われたかが記録されているのである。

取引ネットワークを調べようと考えたのは，〈BYTS〉は取引情報が電子的に管理されて比較的単純な理由と，それに端を発して抱いおり，〈1 むらおか〉は紙券の裏書に誰と誰た 1 つの疑問とに突き動かされてのことであが い つ 取 引 し た か が 記 載 さ れ て い た。

る。単純な理由とは，地域通貨をめぐる言説〈BYTS〉については 2002 年 1 月〜05 年 12の中に，「ネットワーク（あるいはネットワー

月，〈1 むらおか〉については 2002 年 12 月キング）」や「社会関係資本」という概念が〜06 年 3 月の期間の取引記録を収集した。

繰り返し現れてくるというものである。こうそこから取引行列を書くうえでの苦労は，一した概念群に彩られつつも，当時はまだ地域

般的に「客観的」とみなされるであろう取引

通貨取引ネットワークの経験的な研究がほと記録を，ネットワーク分析用のデータに整えんど存在しなかった。これに端を発した 1 つることにあった。とくに，データの「境界」の疑問とは，そのような「ネットワーク」やをどこに定めるかが問題になった。両組織と「社会関係資本」を形作るはずの人の「行為」

もに会員（利用者） 名簿が存在し，これが公に，従来の地域通貨研究が正しい位置づけを的な意味での「コミュニティ」の「境界」と与えてこなかったように思うことである。取なる。だが実際に取引記録をみてみると，名引の仕組みが法定通貨のそれと大きく異なり，簿に記載されていない人物の名が出てくるこ

そしてそれが単純な経済的交換とも社会的交とがある。交換が相対取引で行われる以上，換ともいえないようなものであるとすれば，取引の場に居合わせた友人や家族が取引に参

地域通貨を取引する「行為」はいったい，ど加するなどして，実際の取引の現場ではこうのような原理にしたがって組織化されるのでしたことが生じる。この 2 つの「境界」のどあろうか。これがわからないと，「ネットワちらを調査対象となっている地域通貨組織のーキング」や「社会関係資本」の形成がどう活動の記録として認めるかという判断は，調行われるかもわからないだろうし，地域通貨査者に委ねられている。この調査では，地域活動を活性化したり，その問題点を指摘して住民間の相互行為を調べるという目的上，公改善することにも限界があるはずである。こ的な組織の境界ではなく，実際に取引に参加

れらの問題意識に支えられて，私たちは新ししている人々を外縁とした。

・5

い経済社会学（Granovetter, 1985）を背景とし考えみると，ネットワークデータを調査設た地域通貨取引「行為」の社会ネットワーク

計に基づいて収集する場合，得られるデータ分析（中里，2007）を始めた。

はネットワーク分析用に整っている。他方で取引記録などの「客観的」なデータは，あく
社会と調査（2013 年 3 月） 39

注） Pajek の描画コマンドを用いて筆者作成。

図 1 〈BYTS〉（左）と〈1 むらおか〉（右）の取引ネットワークのソシオグラム（全期間）まで「取引を記録する」といった活動のため重みが軽くなる。この場合，まったく取引にに存在するのであって，ネットワーク分析用

参加しない人々を，地域通貨活動に参加してのデータではない。「境界」判断のもう 1 つ

いない層とみなして除外することが 1 つの解の例を挙げると，地域通貨の取引行列をその決策になるだろう。だがこの判断は，もはやままグラフ化すると，孤立点が多くなる。図

「客観的」な判断ではありえない。むしろそ1 は，〈BYTS〉〈1 むらおか〉の取引ネット

れは，地域通貨活動というものが，参加してワークのグラフである。

いる者にとってどのような意味をもつものか

外周に環状に配置した点が，孤立点である。

ということにかんする調査と観察の「結果」

地域通貨取引は多くの場合，住民や会員間でである。私たちは取引記録の分析だけではな

満遍なく行われるのではなく，特定の者に集く，聞き取り調査，参与観察，質問紙調査を中して行われ，他の多くの者はあまり取引に組み合わせて両組織の「活動」の意味と，そ参加しない（中里，2007）。しかも集中して取こで行われるメンバーの「行為」を理解する

引を行う層の人々はその層の内部で取引することにつとめた（中里・平本，2011）。たとえ傾向にあるので，ネットワーク分析的にはこば地域通貨活動をソーシャル・サポート供給

れは，コア ─ 周辺構造をとることがある（中の仕組み（Nakazato and Hiramoto, 2012） と考里・平本，2011）。周辺に位置する者の中には，えたとき，次のことがいえるだろう。「幽霊まったく取引に参加しない「幽霊会員」が一会員」であろうとも，会員の「できること」

定数存在する。彼らを取引行列に含めると孤はカタログに掲載され，その会員が「幽霊会立点が増えるわけである。もちろん孤立点の員」であるかどうかは他の者からみて多くの多さが分析を本質的に妨げるわけではないが，場合わからないのだから，カタログを閲覧す問題になるのは，孤立点を分析に含めるか否る者にとって，その「幽霊会員」は財・サーかである。当然のことながら孤立点を母数にビスの提供者として実在している。いますぐ含めると，密度をはじめとしたホールネットにはその者と取引が行われずとも，「幽霊会ワークのさまざまなネットワーク指標が低い

員」がカタログに載せた「できること」（あ値を示すようになり，指標の差に与えられる

るいは，これにより増すことになる受領可能な

40

社会と調査

（2013 年 3 月）

財・サービスの多様性）は，閲覧者にとってのが強いといえる。次に，②ネットワークバラ

精神的な心の拠り所になったり，一種の保険

ンスは特定の二者間ではなくネットワーク全としてはたらく可能性がある。このような調体としてみたときの互酬性の指標であり，各査の「結果」を考慮しながら，孤立点を分析

ノードの入次数と出次数の相関係数として定に含めるか否かを調査者は判断することにな義される。個対個型地域通貨は，互酬関係をる。この調査では，ソーシャル・サポートの特定の二者間に閉じるのではなく会員全体に供給などの，孤立点が一定の意味をもつと考拡大する仕組みである。〈BYTS〉のネット

えられる事柄にかんして，孤立点を含めた分

ワークバランスは 0.7，〈1 むらおか〉は 0.16

析を行った。

であり，〈BYTS〉で間接的な互酬関係があネットワーク分析が不可避的に直面する問る程度形成されている一方で，〈1 むらおか〉

題の 1 つは，調査対象とするネットワークのはむしろ，財・サービスを「与える側」と性質によって，どのような分析が可能かが大「与えられる側」に会員が二極化されている

きく左右される点にある。この点も，調査設様子が伺えた。このような二極化は，〈1 む計に基づいて収集したネットワークデータをらおか〉が「助け合い」の道具としてという分析する場合と，すでに存在するネットワー

よりも，社会福祉協議会が提供する福祉サー

クデータを分析する場合とで事情が異なる。

ビスの一部，あるいはその補完手段として捉

次節では，具体的な分析の紹介を通して，どえられていることを示唆している。

のような分析が取引記録により可能になったかを述べたい。

地域の分析
取引はそれが行われる行為主体間の関係性

分 析 例

や社会ネットワーク，社会文化的文脈などに「 埋 め 込 ま れ て（embedded ; Granovetter,

地域通貨活動の分析

1985）」行われるので，取引行為のあり方を調べることが，その地域がどのような地域かネットワーク分析に用いたデータはまさにを明らかにすることにも繫がる（中里，2007）。

取引の活動の記録なので，地域通貨活動にまホールネットワークに特徴的な指標の 1 つとつわる言説が実態を表したものであるかどうして，ネットワークの連結度（connectivity）

かを，かなり精確に調べることができる。たを挙げることができよう。連結度とは，ネッ

とえば地域通貨は「助け合い」の仕組みであトワークの中での到達可能なペアの割合を表るといわれるが，これは具体的には，①ネッす。つまり，ネットワークが 1 つに結合されトワークの互酬性，②ネットワークバランスていてすべてのペアが到達可能な状態にあるといった指標で検証することができる。

とき，「連結度」は 1 の値をとる。この「連まず，①互酬性の指標は，ネットワーク内結度」を比べると，〈BYTS〉が 0.93 に対しでの相互対（双方向の紐帯をもつ二者） の占めて〈1 む ら お か〉 が 0.28 と，〈1 む ら お か〉る割合を示す。
〈BYTS〉の互酬性は 0.18，の取引ネットワークの「連結度」はかなり低〈1 む ら お か〉 の 互 酬 性 は 0.09 な の で，い。簡単にいうと，〈1 むらおか〉の取引ネ〈BYTS〉の方が直接的な互酬関係への志向

ットワークは全体としてのまとまりがなく，
社会と調査（2013 年 3 月） 41

20 km3 km

図 2 〈BYTS〉（左）と〈1 むらおか〉（右）の地区間の取引ネットワークのソシオグラム（全期間）分断化されている。その理由は，地区をノー〈BYTS〉会員のそれより高めである。つまドとした地区間の取引ネットワークを描くこり，地縁の存在や移動能力の低さといった要とによって明らかになる。

因が，取引ネットワークの地区間での分断を

・6

この地区間取引ネットワークのソシオグラ
ムは，どの地区に住む個人の間で取引が行われたかを調べることにより描くことができる。

生じさせている。
縦断的分析

図 2 の 2 つのネットワークの「密度」（すな

取引記録には時間情報（取引を行った日付）

わち「地区間取引密度」） を比べればわかるよが残されているので，縦断的な観点からの分

うに，〈1 むらおか〉の取引の多くは地区内，析を行うことができる。縦断的なネットワー

あるいは特定の少数の地区間で行われてお

ク分析において重要な点は前後のネットワー

り， 全 体 的 な 地 区 間 の 交 流 は 盛 ん で な いクの境界をどこに設けるかということにある（〈BYTS〉の密度＝0.43 に対して〈1 むらおか〉のが，ここで注目すべきは，メンバー自身の活

密 度＝0.05）。〈BYTS〉 の 年 平 均 取 引 量 が動の記録である取引記録の場合，その境界が256.25 回，〈1 むらおか〉の年平均取引量がメンバー自身によって，境界づけることに志283.43 回でさほど変わらないにもかかわらず，向した形で設けられている場合があるという

地区間取引ネットワークの「密度」が大きく点である。〈1 むらおか〉では当時地域通貨異なるということは，〈1 むらおか〉の取引活動に適用されていた「前払式証票の規制等が同一地区内の者同士で行われているか，あに関する法律」のため，6 ヵ月の流通実験を

るいはネットワーク上に存在する少数の紐帯

繰り返すことにより活動が行われていた。この間（特定の少数の地区に住む者の間） で行わの法律は，地域通貨が第三者発行型前払式証れる傾向にあることを意味する。兵庫県旧村票（発行主体以外の第三者に対して使用できる前

岡町は地縁が強く残る土地であり，また交通

払式証票） とみなせる場合には，発行主体の網も整備されていない。さらに山間の高齢化

法人が，資本または出資額が 1,000 万円を超

地 域 に 住 む〈1 む ら お か〉 会 員 の 年 齢 はえる等の要件を満たして事前登録を行わねば

42

社会と調査

（2013 年 3 月）

・7

（％）
80

6
全財・サービスに占める「車の送迎」サービスの割合

70
60

5

出次数（財・サービスの提供）
の集中化度

50

4
3

40
30

2

20

1

10
0

第1次

第2次

第3次

第4次

第5次

第6次

第7次

0

図 3 〈1 むらおか〉の各流通期間における全財・サービスに占める「車の送迎」サービスの割合と，各流通期間における出次数の集中化度

ならないことを定めるものである。このよう占める「車の送迎」サービスの割合が流通実な活動の「区切り」は，地域通貨活動に対し

験 を 重 ね て 高 ま っ て く る に つ れ， 出 次 数て与える成員の意味付けの変化と対応しうる。

（ 財・ サ ー ビ ス の 提 供） の 集 中 化 度 も 高 ま る

図 3 に，〈1 むらおか〉の各流通期間にお─つまり特定の者からの財・サービスの提ける全財・サービスに占める「車の送迎」サ

供が多くなる ─様子を表している。

ービスの割合と出次数（ここでの出次は通貨の
ま と め

支払いではなく，財・サービスの提供を表す）の集中化度とを示す。
「地域通貨活動の分析」と「地域の分析」

本稿では地域通貨組織の調査例の紹介を通でみてきたように，旧村岡町では主に高齢者

じて，ネットワークデータが調査対象の活動

が，福祉サービスの一環として地域通貨を利の記録として入手できる場合のホールネット

用していた。流通実験が回数を重ね，使い方

ワーク調査と分析の一事例を示した。本稿はがわかってくると，地域住民は地域通貨の使明確な結論の提出を目指す類のものではない

いみちを固定するようになる。第 7 次の流通

が，以下のことは指摘できるように思う。

実験に至っては，じつに全体の 7 割が「車の⑴送迎」サービスである。山間に位置する旧村上のホールネットワークの「境界」の客観

岡町においては高齢者の移動が大きな問題に的な基準ではない可能性がある。何をデーなるため，地域通貨がここで使われる。この

タに含めるかということにかんして，ネッ

とき，車を出せる者は限定されているため，

トワーク分析の調査対象として何が適切か

財・サービスの提供における，特定の行為者を，ネットワーク分析以外の調査の「結への集中が生じることになる。この，取引ネ果」として理解したうえで定めることにな

ットワーク内での特定の行為者への「提供」

る場合もある。

の偏りは，出次の次数集中化度により算出す⑵

ることができる。図 3 は，全財・サービスに動の実態を調べる，②活動が埋め込まれる

・8

組織や集団の公的な「境界」は，分析

地域通貨の取引記録は，①地域通貨活社会と調査（2013 年 3 月） 43

「地域」の特徴を調べる，③縦断的な活動の展開を調べる，といった分析を可能にする。

・7

現在この法律は廃止されている。

・8

集中化度は，各行為者の中心性がネットワーク

内部でどの程度特定行為者に偏っているのかということを比率で表す。すなわち，0（中心性が完全にネットワークデータが調査に先立って存在するホールネットワーク分析の場合，少なく
とも調査を始めた当初は，データは調査者の手を離れている。そのデータを整える方法や，そのデータを用いてどんな分析ができるかを分散したネットワーク）から 1（中心性が完全に集中化したネットワーク）に近づくにつれて，ネット
ワークの集中化傾向が強くなる。この集中化度はさ
まざまな中心性について求めることができるが，ここでは次数の，出次について求めている。次数集中化度の算出式を以下に示す。

∑ ＝1［ （ ＊）− （ ）］＝考えることを通じて，調査者はデータに接近していく。それはデータの「客観性」を離れて調査者の「主観性」に近づいていくことではおそらくなく，むしろデータを生み出した社会成員の活動や行為の意味を理解するという，調査の一環なのである。
［付記］ 本稿は，平成 23〜25 年度科学研究費補助金（基盤研究 C）「NPO における社会的行為の組織化とそれが地域社会に及ぼす影響に関する実証的研究」（研究代表者・中里裕美）の研究成果の一部である。

［
（ −1）
（ −2）
］

トワーク内に存在する最大の次数中心性をもつ行為者の次数中心性の値， （ ）は各行為者の次数中心性の値， はネットワーク内の行為者の数を表す。

文献
Collom, E., 2012, “Key Indicators of Time Bank
Participation :本稿では詳述しないが，どの目的に供するかによって地域通貨の種類が異なる場合がある。
本稿で取り上げるものもそうだが，地域通貨の仕組みのいくつかはメンバー間の相対取引を基本とし，また取引に市場が介入するとしても，その主体
は地域の小規模商店などが多いので，取引の匿名性は低いものとなる。
・3

北米や西欧を中心に普及する個対個型取引の地

域通貨方式であり，最も一般的かつ汎用的な流通の仕組みをもつといわれる。
・4

市場で流通する財・サービスを交換対象から除外すること等に特徴をもつ，日本独自の個対個型取引の地域通貨方式。
・5

現在はこの状況が変わりつつある。地域通貨取

引のネットワーク分析の代表的な研究例として，西部（2008），Collom（2012）を挙げておこう。
・6

ストックホルムには 26 の地方自治区があり，なかでも中心となるストックホルム市はさらに 14の区に細分されている。一方で旧村岡町は 52 の行
政単位に分かれている。二組織について各会員の居住地を調べ，上記の地区単位毎の分布をみたうえで，最終的にストックホルムについて 20，旧村岡町について 34 の地区を点として選んだ。

44

Transaction

Data

for

, 16（A）: 18 ─29.
Granovetter, M., 1985, “Economic Action and Social
The

ProblemofEmbeddedness,”, 91（3）: 481 ─580.

注

・2

Using

Evaluation,”

Structure :・1は次数の集中化度， （ ＊）はネッ

ここで，

社会と調査

（2013 年 3 月）

中里裕美，2007,「地域通貨の取引行為にみられる経済─ 社会の相互関係に関する一考察 ─ 社会ネッ
ト ワ ー ク 論 の 視 点 か ら」『 経 済 社 会 学 会 年 報』
29 : 74 ─85。
中里裕美・平本毅，2011,「実践コミュニティとしての地域通貨組織への会員の参加の構造と組織のパフォーマンスの関係 ─ スウェーデンの LETS 組織を事例として」『ノンプロフィット・レビュー』11（1）: 1 ─10。
Nakazato, H. and T. Hiramoto, 2012, “An Empirical
Study

of

the

SocialEffectsofCommunity

Currencies,”, 16（D）: 124 ─ 35.
西部忠，2008，「地域通貨の流通ネットワーク分析
─ 経済活性化とコミュニティ構築のための制度設計に向けて」『情報処理』49（3）: 290 ─97。

②育児ネットワークを規定する要因，③育児育児へのネットワークアプローチ

ネットワークが親子にもたらす効果，を調査・分析している。本稿では，このうち育児

本稿では，私が行った育児ネットワークに関する調査（松田，2008） を取り上げて，そネットワークの構造と効果に関する部分を紹介する。

の方法とえられた知見を紹介したうえで，調査方法の課題を論じたい。

調査方法

この調査は，当時社会的な問題になっていた育児をする母親の孤立や育児不安等に対して，解決策を導き出すことを目的として実施

育児ネットワークの範囲したものである。背景には，育児はもっぱらわが国では，母親が育児を中心的に担って家族の中で行われるもののように思われがちいる。その母親に対して育児の援助を行うだが，世帯外の人々の支えを受けながら行え

人々の紐帯の集合を育児ネットワークとする。

ば，そうした子育ての問題が起こることが減

これは母親からみた育児支援のパーソナル・

るのではないかという問題意識がある。

ネットワークである。それを，①父親，②同

仕事や暮らしが高度に複雑になった今日，

居親族，③世帯外にいて育児の援助を行う

人々が接する相手は，仕事，余暇，育児など

人々（＝世帯外ネットワーク）に分ける。この用途に応じてある程度専門特化している。

うち，ネットワーク分析の方法を用いて調べ

人々は仕事や余暇などの目的ごとに異なるネ

たのは，世帯外ネットワークである。育児をットワークの束をもっている。育児ネットワ

される子どもは，小学校就学前である。

ークとは，その 1 つである。

育児をされる側の子どもの視点から，ネッ

育児研究の分野では，「親」「きょうだい」

トワークを捉える方法もありうる。しかし，などどのような人たちが育児を支援している

本調査の目的は母親の孤立や育児不安等の問かを調べた既存調査はなされていた。これに題を解決する方策を探ることにあったため，対して，ネットワーク分析のアプローチを用

母親を中心としたネットワークを取り上げる

いて育児の実態を把握したところに，本調査ことにした。育児ネットワークを，①②③全の特徴がある。

体について測定する方法もありうる。しかし，この研究では，①育児ネットワークの構造，

育児の現状を調べると，世帯内と世帯外では，社会と調査（2013 年 3 月） 45

子どもの世話をする内容・頻度，世話をする法であるという事情を考慮して，回答の混乱ことの意味が大きく異なる。本調査は世帯外を避けるために，上位 4 人までの構造を測定の人々の支えに注目しようとしたこともあり，した。

世帯内にいる父親・同居親族と，世帯外の人々の関係を分けて調べた。

第二に，それらの人が行っている具体的な育児支援の内容をたずねる。その内容として
は，世話，遊び相手，（母親に対する）助言，

調査概要

相談，努力の評価である。

調査は，2002 年笹川科学研究費補助金を第三に，その人たちがどのような属性の人

受けて，2002 年 9〜10 月に東京都の府中市，かをたずねた。自分との関係（「自分の親」な

国立市，立川市，多摩市，日野市の計 5 市にど），性別，年齢，未既婚，仕事の有無，居おいて行った。対象者は，住民基本台帳から住地域（自宅からの距離）である。これが，中無作為抽出した，未就学児がいる世帯の母親

核の構成を測る変数である。その 4 人の相互である。対象地域は，東京都西部に位置する，の交流関係（親しい交流あり／交流あり／交流

都心に通勤するサラリーマンたちが多いベッ

なし）もたずねた。これは中核の密度を測る

ドタウンである。調査は郵送で行い，発送数ために用いる。

は 2,000 人，有効回収数は 481 人（有効回収率 24.1％）であった。

第四に，世帯外ネットワークには，中核となる 4 人よりも多くの人間が関わっている。
そこで，中核となる人以外に育児支援者がい

測定方法

れば，親族と非親族別にその人数もたずねた。

世帯外ネットワークの測定方法は，この特育児支援は，中核としてあげられた人たちか集で紹介されている，ネームジェネレータ方らのものが多く，かつ頻度も高い。それに比式である。具体的な方法は次のとおりである。

べて，中核以外にあげられた人からのものは，第一に，回答者に，世帯外の人のうち，何相対的に育児支援が少なく，頻度も低いとみ

らかの育児の支援をしている人を 4 人まであられる。そこで，中核としてあげられた人のげてもらった。これを世帯外ネットワークの数を「強い紐帯」の規模，中核以外としてあ中核とした。ここであげる人はインフォーマ

げられた人を「弱い紐帯」の規模とした。な

ルな人たちに限定し，保育園や幼稚園等の育お，ここでいう強い紐帯と弱い紐帯という表児の専門機関およびそこにいる保育者は除外

現は，あくまでも育児ネットワークについてした。

のものであり，グラノベッターなどの既存研

この種の調査において，ネットワークの中究の指標とは異なる。

核を何名分測定するかは，先行研究間で一致以上の測定方法でえられた情報から，世帯していない。それは研究対象，研究目的，調外ネットワークの規模（強い紐帯／全紐帯／全査方法に依存している。たとえば，面接者が紐帯のうちの非親族），構成（親族割合，女性割

質問をして筆記する場合よりも，回答者自身

合，無職者割合，近隣者割合），密度，平均年齢が質問を読んで調査票に回答する形式の場合，の各変数を作成した。

回答者の負担や回答の正確性を考えて，測定人数が少なくなる傾向がある。本調査は郵送
46

社会と調査

（2013 年 3 月）

表1

世帯外ネットワークの記述統計量

規模

強い紐帯

調査結果

世帯外ネットワークの構造
この測定方法によって，えられた世帯外ネ

構成

ットワークの構造が表 1 である。
育児支援をする強い紐帯は約 3 人，弱い紐

平均

標準偏差

3.35

1.08

全紐帯

7.29

3.59

全紐帯・非親族

4.75

3.25

親族割合

0.49

0.32

女性割合

0.88

0.17

無職者割合

0.58

0.32

30 分圏居住割合

0.48

0.35

帯を含めた全紐帯は約 7 人である。差し引く

重みなし密度0.44

0.30と弱い紐帯は約 4 人。全紐帯のうち非親族は

平均年齢

44.65

8.93

約 5 人である。ここから，現代の母親たちは多くの人々から支援を受けながら育児をしていることがわかる。

注）構成と密度は，規模が 3 以上の者が対象。
（出所）松田（2008）。

世帯外ネットワークは女性が 88％ と大半

核家族化や都市化によって，母親たちは親を占める。無職者の割合が 58％ と比較的高族や近隣から育児支援を受けられず，孤立しいのは，専業主婦同士のネットワークが多いているという指摘がなされたこともある。だためである。30 分圏居住者が 48％ であるこが，この結果をみると，そうした指摘はあてとから，約半数は同一町内など近いところにはまらない。

住んでいる。

ただし，標準偏差をみると，人によってば

密度は，この中で最も指標化が難しいもの

らつきが大きいことがわかる。強い紐帯が 0である。密度の代表的な計算方法には，重み〜1 人しかいない人は 8％，非親族の支援者なし密度と重みつき密度がある。ネットワー

がまったくいない人は 15％ いる。世帯外ネ

クのメンバー同士の関係を，親しい交流あり

ットワークが脆弱な家庭が一定程度いる。

／交流あり／交流なしの 3 段階で測定してい中核の構成を表す変数は，強い紐帯が 3〜
4 人の人について作成した。規模が 0〜1 人の場合，ネットワーク分析でいう構成の概念に合う指標を作成できない。規模が 2 人の場
合には，親族割合は 0％，50％，100％ とき
わめて粗い変数になる。こうした理由から，
本調査では，規模が 3 人以上に限定して構成の変数を作成した。

る場合には，両者の計算方法は下記のようになる。
重みなし密度：D＝（S＋A）/（N×（N─1）/2）
重みつき密度：D＝（S＋A×0.5）/（N×（N─1）/2）
S ：構成員同士が「親しく交流している」紐
帯の数
A ：構成員同士が「交流がある」紐帯の数
N ：ネットワーク規模

親族の割合は 49％。約半分が親族，残り

このうち，表中には重みなし密度の結果を半分が非親族である。なお，この表では「自掲載した。重みなし密度 0.44 ということは，分との関係」を省略しているが，内訳として中核の人たちのうち，約半数のメンバー同士最も多いのは，非親族では「子どもを通じたに交流があることになる。

友人知人」（いわゆる子育て仲間），親族では「自分の母親」であった。

本調査では，重みなし密度と重みつき密度の両方の変数を用いて分析し，世帯外ネット
社会と調査（2013 年 3 月） 47

（点）
30.0

（点）
5.7

29.0

5.5

28.0

5.3

27.0
5.1

26.0

4.9

25.0
24.0

0人

1人

2人

3人

4人

5人

6人

強い紐帯
育児不安度（左目盛）

7人

8人

9人

4.7

弱い紐帯
育児満足度（右目盛）（出所） 松田（2008）。

図1

強い紐帯と弱い紐帯の規模別にみた母親の育児不安度と育児満足度

ワークの密度が親子に及ぼす効果は，いずれ1 である。これは，被説明変数に育児不安度の結果もほぼ変わらないことを確認している。

または育児満足度をとり，説明変数に育児ネ

しかし，以下にあげる理由から，測定の妥当

ットワークの各変数と統制変数などを用いた性という点では重みなし密度の方が高いとみ重回帰分析を行い，その結果をもとに規模だられる。まず，調査の回答者が中核のメンバ

けの効果を推計したものである。

ー同士に交流があるか否かは知りえても，そ

図からわかるように，強い紐帯の規模が増れが親しい交流か否かまでは判断がつかない

えても，弱い紐帯の規模が増えても，母親の可能性がある。また，既存調査で用いられる

育児不安度は同じように低下する。しかし，「親しく交流している」を 1 点，「交流があ育児満足度については，紐帯の数が 5 人以上る」を 0.5 点，「交流がない」を 0 点とするになってはじめて，紐帯の規模が増えることことの恣意性の問題がある。それぞれを何点が満足度の向上につながる。これは，弱い紐に重みづけするかによって，微妙に結果は異帯が増えることがもたらす効果または強い紐なってしまう。

帯の数が 5 人以上になることがもたらす効果

・1

世帯外ネットワークの効果：中庸なネットワークの強さである。
この結果から，母親の育児を支えるには，次に，世帯外ネットワークが母親のウェル

規模を増やすことが大切であることがわかる。

ビーイングに与える主な効果を紹介しよう。

育児不安度と育児満足度をともに改善するに

ウェルビーイングにあたる指標は，育児不安は，とくに弱い紐帯を広げる必要がある。頻（牧野・中西，1985）の 10 項目からなる尺度と繁に育児支援をする強い紐帯と異なり，弱い

育児満足度（7 段階の尺度）を用いた。

紐帯は母親にいつもと異なる情報や空気を与規模と育児不安度・育児満足度の関係が図
48

社会と調査

（2013 年 3 月）

えるので，このような結果になったとみられとえば Lin and Ensel, 1989）。密度については，

（点）
28.0

ソーシャル・サポート仮説では密度が高いほ27.0

どサポート効果が発揮されると考え，社会的リスクファクターあり

26.0

資源仮説では密度が低いほどサポート効果が

25.0
育
児
不 24.0安
23.0

発揮されると考えられてきた。ところが，本調査では，いずれでもない結果がえらえた。
育児においては，ネットワークが中程度のときに，最もサポート効果が発揮されるのであ

22.0

20.0

る。これを，〈中庸なネットワーク（Moder-

リスクファクターなし

21.0

ate Network）〉と名づけた。
00.17

0.33 0.50 0.67
重みなし密度

0.83

1

日本の育児は中庸なネットワークの中で行うのがよいのである。具体的なイメージは，（出所） 松田（2008）。

図 2 リスクファクターの有無と重みなし密度別にみた母親の育児不安度

世帯外ネットワークの中核が 4 人の場合，そのうち 2 人が幼稚園の仲間であり，残り 2 人
が児童館や公園で一緒に子どもを遊ばせる仲る。

間であるというように，異なる集まりに属し

方法論的な観点からみれば，世帯外ネットているような状態である。あるいは，公園でワークの規模を単一の指標とするのでなく，知り合った仲間が 4 人いて，それらの間の関その支援の強さなどを基準に，強い紐帯と弱係が緩やかな状態でもよい。中核 4 人が顔見い紐帯というように分けて指標化することも知りでないような関係あるいは中核 4 人全員有効である。

が緊密であるような関係であってはいけない。

次に，重みなし密度と育児不安度の関係が中庸なネットワークは，特定の種類のサポ

図 2 である。ここでは，育児において母親のート力を強く発揮するように専門特化していストレス源となりうるリスクファクターといないが，さまざまな種類のサポート力を発揮

う変数を用いて，それがある場合とない場合することで，人を支える総合力が高いといえというように条件を分けたうえで図 1 と同様る。これが，〈中庸なネットワークの強さ〉の分析を行っている。

である。

・2

分析結果をみると，リスクファクターがあ

なお，リスクファクターがない場合，密度る場合，密度が低すぎても高すぎても育児不が逆のカーブを描く。この理由は，現在のと安度は高く，密度が中程度のときに育児不安

ころ理論的に十分説明できていない。

度が低い。密度にこうしたカーブの効果があることは，筆者が同じテーマについて別に調

ネットワーク分析の可能性と課題

査した 2 つのデータでもみられたことである。
従来の研究では，ネットワーク構造が生み以上が育児ネットワーク調査の概要である。

出す力について，大きく分けて「ソーシャ

最後に，本調査からえらえるネットワーク分

ル・サポート仮説」と「社会的資源仮説」と析の可能性や課題等を述べたい。

いう 2 つの異なる仮説が提示されてきた（たまず，可能性である。本調査では，ネット
社会と調査（2013 年 3 月） 49

ワーク分析の方法を育児の調査に用いること

第二は，密度の操作化についてである。重によって，従来にない知見をえた。たとえば，

みつき密度を用いてなされた研究は多いが，世帯外ネットワークから母親たちの多くは孤先述したようにその重みのつけ方がはたして立しておらず，むしろ豊かなネットワークに妥当なものかという疑問が残る。その原因の支えられていること。ただし，一部に孤立し1 つが，重みをつける際に使う，ネットワーている層がいること。強い紐帯と弱い紐帯でクのメンバー同士の関係を測定する方法が粗は，サポート効果が異なること。中庸なネッいことにある。既存研究では，「親しく交流

トワークという新しい知見がえられたことなしている」1 点，「交流がある」0.5 点，「交どである。育児以外においても，中庸なネッ流がない」0 点などの 3 段階の変数から重みトワークというものが効果を発揮している領を指標化したりしている。親しい交流かただ域はあるだろう。ネットワーク分析を用いるの交流かを分ける基準が各人で異なる可能性

ことで，本調査でえられた以外の発見ができがあり，そうなれば 1 点，0.5 点，0 点といるかもしれない。

う等間隔が必ずなりたつのかどうかわからな

次に，課題である。第一は，パーソナル・

い。この点の改善策としては，複数の変数にネットワーク研究に共通することだが，育児よって交流の程度を測定し，それをもとに合におけるネットワークを測定する範囲につい成尺度を作成する方法が考えられる。

てである。本調査では，世帯外ネットワーク

第三は，ネットワーク分析の質問量の〈ダのうち上位 4 人までの中核の構造を測定した。

ウンサイジング〉である。従来のパーソナ

ネットワークが 5 人以上いたとしても，中核

ル・ネットワークを測定する方法を用いると，の構造が変わるものではないので，この方法

ネットワークを調べるだけで，相当な質問量による研究は有効である。しかし，中核だけになる。ちなみに，筆者の調査では，当該部をみていては，世帯外ネットワークの全体像分のみで約 4 ページの質問量がある。回答にを見誤る可能性がある。この調査では，限界も時間がかかる。このため，ネットワーク分はあるものの，中核以外に広がるネットワー

析の質問を厳密に行おうとすると，ことに郵クの規模を測定することで，この問題を補お送による調査では，ネットワークの構造ばかうとした。しかし，中核以外の部分の構成やりを把握する調査になってしまう。筆者の育密度はわからないままである。パーソナル・

児ネットワークの調査では，中核となる人のネットワークを調べる際，中核以外の部分の属性等を 1 人ひとりたずねていく方法を用い構造を，中核と同じように調査することは，たため，その部分のボリュームが多いものに対象者に負担をかけすぎるため現実的ではななっている。

い。であれば，せめて中核以外の部分の構造だが，通常調査の目的は，ネットワーク構については，規模や構成のいくつかなど主要造を知るだけでなく，それがどのような問題な指標のみを測定するようにした方がよいとを引き起こしているか，どのような要因によ考えられる。

ってネットワークが作られているか，ネット

また，測定する中核の数は 4 人以上が望まワーク以外の実態はどうかなどを明らかにすしい。3 人では，作成する指標が粗いものにることだろう。となれば，ネットワーク構造なる。

の質問量を必要最低限に小さくすることが望

50

社会と調査

（2013 年 3 月）ましい。たとえば，質問（横）×人間（縦，4人まで）というマトリックス形式が用いられる場合もある。ただし，質問を簡略にしようとするほど，対象者は回答しにくいという問題もある。
現在，各研究者が独自の経験と勘でダウン
サイジングした質問を作成しているが，これがベストというものはまだないように見受けられる。この分野の研究者が協力して，質問量のコンパクトさと回答のしやすさを天秤にかけた，最も効率的な質問の〈モデル〉を作成することが，この手法の普及には必要ではないだろうか。
注
・1

本データを使用した分析において，0.3〜0.7 点の範囲で重みを変更した場合では，世帯外ネットワークの構造が親子に与える効果の分析において結果が異なる場合があった。
・2

子どもが病気がち，反抗期，いうことを聞かな

い，すぐにぐずる，双子，未熟児，発達・発育に遅れの各項目に該当するか否かをたずねたものである。
これらのうち 1 つでも該当するものがあればリスクファクターあり，まったくなければリスクファクタ
ーなしである。なお，これがその子ども自身の発達のリスクになるという意味ではない。ここでの視点
は，それが親の育児不安やストレスを高める可能性があるという点にある。

文献
牧野カツコ・中西雪夫，1985，「乳幼児をもつ母親の育児不安 ─ 父親の生活および意識との関連」『家庭教育研究所紀要』6 : 11 ─ 24。
松田茂樹，2008，『何が育児を支えるのか ─ 中庸な
ネットワークの強さ』勁草書房。
Lin, Nan and Walter M. Ensel, 1989, “Life Stress and
Health :Stressors and Resources,”, 54 : 382 ─99.

社会と調査

（2013 年 3 月） 51

分析上の課題に直面してきたのかについて，
はじめに具体的な事例をもとに概説する。つづく第節では，前節で整理した調査および分析上の2012 年 7 月に厚生労働省が発表した『健諸課題の克服に向けた日本国内における先駆康日本 21（第 2 次）』では，目標の中に「健的な社会疫学的調査研究プロジェクトの取り

康格差の縮小」が加えられるとともに，「健組みについて紹介する。終節では，これまで康を支え，守るための社会環境の整備」を促の成果と到達点を確認したうえで，今後の可進するために「ソーシャル・キャピタルの向能性と課題について述べる。

・1

上」に取り組むことが明記された。この健康格差や，それを規定する社会的要因および社
会環境としてのソーシャル・キャピタルにつ

社会疫学におけるネットワークの計測 ─ 発展と課題

いては，格差社会に関する関心の高まりの中

家族や友人，近隣関係などを通じた人的ネにあって，社会疫学や公衆衛生学分野においットワークによって形成される社会関係が個ても重要な研究対象となりつつある。社会疫

人の健康状態に与える影響について，初め学とは「健康状態の社会的分布と社会的決定て 体 系 的 な 整 理 を 行 っ た の は，1988 年 に要因を研究する疫学の一分野」（Berkman and誌に掲載された J.S. ハウスらのレビ

Kawachi, 2000 : 6） であるが，ここで注目を集

ュー論文である。House et al.（1988）は，一めているテーマの 1 つが，社会的ネットワー

連のコホート研究および実験研究における知クおよびソーシャル・キャピタルの概念の導見を整理し，保持するネットワークの量が少入である。

なく質の低い社会的に孤立した人は死亡リス

本稿は，社会疫学的研究において，とりわクが有意に高いことを指摘した。このレビュ

け社会的ネットワークやソーシャル・キャピ

ー論文は，従来，遺伝子や生活習慣および行タルをめぐる実証研究が直面している調査お動といった個人的要因によって規定されるとよび分析上の諸問題を整理し，その克服に向みなされてきた健康に関する分析に，社会関

けた取り組みを紹介することを目的とする。

係要因についての視座を導入することの重要

次節では，この研究領域において，社会的ネ性および可能性を提起した。一方，その経路

ットワークおよびソーシャル・キャピタルの（メカニズム）と促進要因あるいは制約要因に概念がどのように導入されて，いかなる実証

ついては，理論的にも実証的にも今後解明

52

社会と調査

（2013 年 3 月）

されるべき課題であると結論づけられた（House et al., 1988）。

析の導入が課題として指摘されてきた。
ネットワークと健康の関係をめぐる分析がハウスらのレビュー論文が発表された

直面するもう 1 つの課題として，個人レベル

1980 年代以降，死亡が増える理由あるいはと社会・環境レベルの 2 つのレベルをめぐるプロセスの解明に向けて感染症の発症率や抑問題が存在する。この問題は，ネットワーク

うつ等の精神障害の頻度を含むさまざまな健

は個人レベルと，社会・環境レベルの 2 つの康指標と社会的ネットワークとの関連につい異なるレベルで捉えられるという概念上の問て欧米を中心に研究が蓄積されてきた。一方，

題のみならず，個別の分析において，「集団日本においては，社会的ネットワークと健康レベルで観察されることが，個人レベルではに関する旧東京都老人総合研究所による一連

該 当 し な い」 と い う い わ ゆ る ecologicalの研究があるものの，健康格差研究や社会疫

fallacy（生態学的誤謬）の問題と関連している。

学については研究の蓄積が始まったばかりで概念上の問題について言えば，社会疫学分野ある。たとえば高齢者約 3 万 3,000 人を対象においては，ソーシャル・キャピタルについとした AGES（Aichi Gerontological Evaluationても，個人レベルの変数と社会・環境変数にStudy，愛知老年学的評価研究） プロジェクト

区別すべきとされることが多い。とりわけ，（近藤編，2007）では，町内会や老人クラブと前者を「構成効果」，後者を「文脈効果」といった組織への参加やボランティア活動に示して分類し，それぞれが健康アウトカムに与される社会参加と，主観的健康観やうつ状態

える独立的な影響を峻別する際に不可欠な分といった健康指標との関連を観察している。

析手法となっているのが，マルチレベル分析

また，ネットワークの機能的側面に着目し，である（Kawachi et al., 2007）。この高度な統

悩みごとの相談や世話的支援といった種々の計分析の方法を用いるには，各個人が属する

ソーシャル・サポートの授受と，前述の健康コミュティが特定可能な階層構造をもつ「ネ指標との有意な関係を指摘している。さらに，スト化」されたデータの構築が必要であるこ

社会参加の貧しさが，転倒や認知症リスクととが，方法論上の大きなハードルの 1 つとな

いった要介護状態の発生リスクと関連してい

っている。

・2

・3

ることも確認されている（近藤，2012）。
日本国内での研究は，一時点の横断データ分析に依拠したものが多く，いわゆる実験が・4

課題の克服に向けた取り組み
─ AGES プロジェクトの経験

困難な社会科学が共通して直面する「逆の因ここでは，前節で紹介した社会疫学分野に果関係の可能性」や「内生性」を排除できなおけるネットワークの分析をめぐる方法論的いという問題を抱えている。すなわち，社会

課題ならびにそれらの克服に求められるデー

関係が豊かなために心身の健康状態が良好な

タの収集および計測について，AGES プロジのか，逆に，良好な健康状態が積極的な社会

ェクトがいかなる取り組みをしてきたのかに

参加に寄与しているのかといった因果関係について紹介する。1999 年に愛知県の 2 自治

ついては，明示することができない。「逆の体で始まった AGES プロジェクトは，介護因果関係」を排除するためには，縦断データ

保険政策の評価を目的に，調査対象地域におの収集・蓄積およびコホート研究やパネル分ける保険者（自治体） の協力を得て，要介護
社会と調査（2013 年 3 月） 53

認定を受けていない高齢者（65 歳以上）を対い」という設問を用いている。さらに「ボラ象とし，生活習慣や心理的・社会的側面に加ンティアのグループ」「老人クラブ」「スポー

え，世帯構造や社会関係など社会疫学的な項

ツ関係のグループやクラブ」「町内会」とい目を含む調査票を用いて，継続的に調査を実った各種の会やグループへの参加状況につい施してきた。この調査研究プロジェクトでは，て，それぞれその有無や頻度を調査してきた。

高齢者ケア政策の科学的知見を得るという基

これらの設問は，社会参加を通じた個人レベ

本的な目的に加えて，欧米における最先端のルで保持されるネットワークの質や量を計測

社会疫学的研究の潮流を見据え，健康格差のするとともに，個人レベルでの社会参加に関実態およびその社会的決定要因を解明するたする指標をもってソーシャル・キャピタルをめに，社会的ネットワークおよびソーシャ

計測しうるという近年の社会疫学研究におけ

ル・キャピタルが健康アウトカムにおよぼする指摘を反映したものでもある。加えて認知影響を解明できる研究デザインを導入するこ的なソーシャル・キャピタルについては，とを設計思想の 1 つにしてきた。それに求め「あなたの地域の人々は，一般的に信用できられる大規模データ収集のため，2010〜11

ると思いますか」「あなたの地域の人々は，

年度で 3 回目となる調査では，その対象地域

多くの場合，他の人の役に立とうとすると思を 12 都道府県，31 市町村，577 校区，調査

いますか」などの質問項目を用い，ソーシャ

対象人数を約 11 万人に拡大し，名称も JAG-

ル・キャピタルが集団的特性というだけでな

ES（Japan Gerontological Evaluation Study： 日

く個人的特性ともみなしうるという考えのも

本老年学的評価研究）とした。

と，それぞれの質問項目によって計測された

・5・6

社会的ネットワークの計測については，

地域信頼性指標や地域扶助規範指標を，個人「心配や愚痴を聞いてくれる／聞いてあげる

レベルの変数としてだけではなく，地域単位

人」といった情緒的サポート，「病気の看病で集計することで社会・環境変数としてマルや世話をしてくれる／してあげる人」といっチレベル分析などに用いてきた。

た手段的サポートの「受領」と「提供」それ

さらに，前節で取り上げた社会的ネットワ

ぞれについて，具体的に「配偶者」「同居のークやソーシャル・キャピタルと健康の関連

子ども」「別居の子どもや親戚」「近隣」「友をめぐる「逆の因果関係」問題の克服に向け人」といった選択肢からあてはまるものすべ（J）
た取り組みとして，
AGES プロジェクトでてについて調査対象者に選択してもらうといは縦断調査法を導入し，それによって得られう方式で計測を試みている。また，ネットワ

たパネルデータおよびコホートデータを用い

ークの構造（質） や量を計測する目的で，た検証を蓄積してきた。たとえば，吉井ほか「あなたの友人関係についておうかがいしま（2005） では，社会的ネットワークやソーシす」として，「1）友人・知人と会う頻度はどャル・サポートの受領および提供といった高れくらいですか」「2）この 1 か月間，何人の齢者の社会関係の特徴と，その後 2 年間の要

友人・知人と会いましたか。同じ人には何度介護状態発生の関連性を明らかにした。この会っても 1 人と数えることとします」「3）よ研究では，質問票を用いたベースライン調査

く会う友人・知人はどんな関係の人ですか。

から得られたデータと，協力保険者（自治体）

あてはまる番号すべてに○をつけてくださから提供された調査対象者の「要介護認定デ

54

社会と調査

（2013 年 3 月）

ータ」をもとに要介護状態の新規発生の有無（2009）が，25 地区から抽出された 1 万 5,225

および死亡の時期も含め追跡したデータベー

人のマルチレベル・データを分析し，上述のスを用いたコホート分析により，高齢者の社

地域信頼性指標を用いて計測された地域要因

会関係と要介護状態発生の因果関係には，性としてのソーシャル・キャピタル（地区ごと

別や世帯類型による違いがあることが実証さの集計値） が，個人レベルの要因を考慮したれた。同様に，平井ほか（2009） は，観察期場合でも，地域在住高齢者の良好な健康と関間を 3 年間に延長したコホート研究で，ベー連 す る こ と を 検 証 し た。 ま た，Aida et al.

スライン調査時点での「友人と会う頻度月 1（2013） は，1 万 4,589 人を 4 年間追跡した縦回未満」「会への自主的な参加なし」といっ

断データを用いたマルチレベル分析によって，た社会的孤立状況が，男女共通して，その後ソーシャル・キャピタルが弱い地域に住む女の要支援以上の要介護認定発生リスクと関連性では，強い地域に住む女性と比べ要介護状

していることを示した。

態になるリスクが 68％ 高いことを報告して因果関係の検出に迫る分析を可能にする縦いる。こうした「地域信頼性指標」や「地域断調査法の導入に加えて，JAGES データに扶助規範指標」を用いたソーシャル・キャピ

おけるもう 1 つの大きな特徴が，マルチレベ

タルの分析は，一方で，「地域」の範囲につル分析に対応するためのネスト化された階層

いての認識が人によって異なるという計測上的データの収集である。全国代表サンプルで（J）の問題を抱えている。そのため，AGES プは，都道府県レベルでの分析が限度となるのロジェクトでは，「（地域に関する）上の問いにに対し，JAGES データでは，全国代表サン回答するときにあなたが地域と考えたのは，

プルではないものの，31 市町村において小次の中のどれに近いですか」という設問によ学校区など小地域単位でのソーシャル・キャ

って，その範囲の特定化にも取り組んでいる。

ピタル分析ができるサンプリング方法をとっている。これは，プロジェクト発足当初より，おわりに各調査地域（市町村） における小学校区などを地域・環境単位とする階層的なデータの構

以上，本稿では，健康格差の実態やそれを築を念頭に置き，学区ごとの個人標本数（通規定する社会的要因および社会環境を主たる

常 50〜100 サンプル）を確保するようマルチレ

研究課題の 1 つとして発展してきた社会疫学

ベル・データの継続的な入手に努力してきたの領域において，社会的ネットワークやソーことの蓄積のうえに成り立っている。ソーシ

シャル・キャピタルの分析上の課題およびそャル・キャピタルの計測に際しては，上述のの克服に向けた取り組みについて，具体的な「地域信頼性指標」や「地域扶助規範指標」

事例を紹介しながら概観した。社会的ネットについて，個人レベルでの計測結果を校区ご

ワークやソーシャル・キャピタル概念の導入とに集計するという方法で地域・環境変数とは，社会的・環境的要因に健康の決定要因をしてのソーシャル・キャピタル変数を構築し求める社会疫学研究の視座を拡大させてきたてきた。

が，その計測をめぐるデータ収集および分析

・7

JAGES データの階層性を利用したマルチの手法に関しては，最先端の社会疫学研究に

レ ベ ル 分 析 で は， た と え ば，Ichida et al.

おいても，模索が続けられており，多くの課
社会と調査（2013 年 3 月） 55

題が指摘されている。本稿で取り上げた「逆因果関係の排除」「生態的誤謬」「個人レベルと社会・環境レベルの要因の峻別」といった分析上の主要な課題の克服を目指して，（J）
AGES プロジェクトは，その発足当初より，概念に関する理論研究，パネルデータ分析やマルチレベル分析といった分析技法の発達に［謝辞］ 本稿で紹介した日本老年学的評価研究（theJapan Gerontological Evaluation Study : JAGES） プ
ロジェクトにおける調査研究は，私立大学戦略的研究
基盤形成支援事業（文部科学省），ならびに，厚生労働科学研究費補助金（長寿科学総合研究事業，H22─
長寿─指定─008）による助成を受けて実施されました。
記して深謝します。
注

加えて，それが可能となる縦断データおよび・1 『健康日本 21（第 2 次）』の詳細については，厚階層（マルチレベル） を蓄積してきた。その関する参考資料』（http://www.mhlw.go.jp/bunya/

成果については一部しか紹介できなかったが，パネルデータ分析やマルチレベル分析によって，社会的ネットワークおよびソーシャル・
キャピタルと健康のあいだには，単に「逆の因果」や「生体的誤謬」だけ，あるいは「個人レベルのみで説明可能」な関連に留まらない関連が観察されることを明らかにしつつある。

生労働省による『健康日本 21（第 2 次）の推進に
kenkou/dl/kenkounippon21̲02.pdf）を参照。

・2 さまざまな健康アウトカム変数と社会的ネッ
ト ワ ー ク の 関 連 を 取 り 扱 っ た 分 析 に つ い て は，Berkman and Glass（2000）で詳細にレビューされている。

・3 たとえば，日本学術会議が 2011 年に発表した『わが国の健康の社会格差の現状理解とその改善に向けて』と題する提言では，日本における社会格差問題に関する課題の 1 つとして「健康の社会格差に関する研究の不足」が指摘され，とりわけ学際的な視点からの研究をいっそう推進する必要性が提言さ

今後，これらの関連の解明にとどまらず『健康日本 21（第 2 次）』で示された「健康格差の縮小」に寄与する研究を展望すると，測定や分析のレベルを超える課題も多く指摘できる。たとえば，これまで蓄積されてきた知れた（日本学術会議，2011）。

・4 「ecological fallacy」については，市田（2007）にわかりやすく解説されている。

・5 JAGES プロジェクトの詳細については，近藤（2007），Kondo et al.（2010）および以下のウェブ
サイトを参照。http://square.umin.ac.jp/ages/

見は，人々の「つながり」や「きずな」を豊・6 たとえば，Harpham et al.（2002）など。
・7 小学校区などを「地域・環境単位」とするマル

かにすることによって健康格差が緩和される（自治体）における高齢者ケア政策および事業の立可能性を示唆している。しかし，それが因果関係であることが解明されたとしても，原因に介入すれば期待通りに結果を変えられる（操作可能）とは限らない。本稿で述べた計測や分析上の課題だけではなく，社会的ネット
ワークやソーシャル・キャピタルの操作可能性の検証や，予期せぬ副作用のモニタリング，
介入に伴う費用と効果からみた効率についても検証が必要である。ユネスコが提唱するよう に，「 知 識 の ため の 科 学」 に と ど ま ら ず「社会のための科学」とするために，社会調査が取り組むべきことは多い。

56

社会と調査

（2013 年 3 月）

チレベル・データの収集については，協力保険者
案・評価に関連する地区診断への知見提供の要請に応えるという調査実施上の目的にも合致したものであった。

文献
Aida, J., K. Kondo, I. Kawachi, S. V. Subramanian,
Y. Ichida, H. Hirai, N. Kondo, K. Osaka, A. Sheiham,
G. Tsakos, and R. G. Watt, 2013, “Does Social Capital
Affect the Incidence of Functional Disability in Older
Japanese? A Prospective Population-based Cohort
Study,”, 67 : 42─47.
Berkman, L. F. and T. Glass, 2000, “Social Integration, Social Networks, Social Support, and Health,”
L. F. Berkman and I. Kawachi eds.,, New York : Oxford University Press.

Berkman, L. F. and I. Kawachi, 2000, “A Historical
Framework for Social Epidemiology,” L. F. Berkman
and I. Kawachi eds., 2000,,

New York : Oxford University Press.
Harpham, T., E. Grant and E. Thomas, 2002,“Measuring Social Capital within Health Surveys :Key Issues,”, 17（1）: 106─11.
平井寛・近藤克則・尾島俊之・村田千代栄，2009，「地域在住高齢者の要介護認定のリスク要因の検討
─ AGES プロジェクト 3 年間の追跡研究」『日本公衆衛生雑誌』56（8）: 501─12。
House, J. S., K. R. Landis and D. Umberson, 1988, “Social
Relationships and Health,”, 241（4865）: 540─45.
市田行信，2007，「4 つの錯誤（fallacy）」近藤克則編『検証「健康格差社会」 ─ 介護予防に向けた社会
疫学的大規模調査』医学書院。
Ichida, Y., K. Kondo, H. Hirai, T. Hanibuchi, G.
Yoshikawa and C. Murata, 2009, “Social Capital,
Income Inequality and Self-rated Health in Chita
Peninsula, Japan : A Multilevel Analysis of Older
People in 25 Communities,”, 69（4）: 489─99.
JAGES project 日本老年学的評価研究ウェブサイト，
2012，「 日本老年学的評価研究：Japan Gerontological Evaluatlon Study」（2012 年 11 月 9 日 取 得，
http://square.umin.ac.jp/ages/）
Kawachi, I., S. V. Subramanian and D. Kim, 2007, “Social
Capital and Health : A Decade of Progress andBeyond,” I. Kawachi, S. V. Subramanian and D.
Kim eds.,, New York :Springer.
近藤克則，2012，『「医療クライシス」を超えて ─
イギリスと日本の医療・介護のゆくえ』医学書院。
─編，2007，『検証「健康格差社会」─介護予防に向けた社会疫学的大規模調査』医学書院。
Kondo, K. ed., 2010,, Melbourne :Trans Pacific Press.
日本学術会議基礎医学委員会・健康・生活科学委員会
合同パブリックヘルス科学分科会，2011，「わが国の健康の社会格差の現状理解とその改善に向けて」（2012 年 11 月 1 日 取 得，http://www.scj.go.jp/ja/
info/kohyo/pdf/kohyo-21-t133-7.pdf）。
吉井清子・近藤克則・久世淳子・樋口京子，2005，「地域在住高齢者の社会関係の特徴とその後 2 年間の要介護状態発生との関連性」『日本公衆衛生雑誌』
52（6）: 456─67。

社会と調査（2013 年 3 月） 57

はじめに

ウェブ上のデータを収集する

近年，社会におけるさまざまな活動にウェ

私たちはこれまで多くのデータを分析してブが使われるようになり，そのデータがウェ

きたが，データの入手方法としては，ウェブ

ブ上に蓄積されるようになった。また，mixi

サービス運営者に交渉してデータを提供してや Facebook，Twitter などのソーシャルメ

もらうか，もしくは自分たちで収集するかのディアの登場によって，個人間の関係性をウいずれかである。本稿では後者に焦点をあて

ェブで観察するための新しい方法が可能になる。

った。私たちは，計算機科学の分野，特にウ

データをプログラムで自動的に収集するこェブマイニングの研究として，こういったデとはクローリングと呼ばれ，クローラと呼ばータの収集と分析を行っている。ウェブ上のれるプログラムに自動的にウェブページにア

データから観察される人と人との関係性が，クセスさせてデータを収集する。なかでも，

いったい現実の何を示唆しているのかという

ウェブサイト上から得られた HTML ファイのは難しい問題ではあるものの，そのデータ

ルを解析し，必要な該当部分だけを抽出するは，今までになく大規模かつ多様であり，研ことをスクレイピングと呼ぶ。ウェブサイト

究対象として興味深い。

によってはスクレイピングを禁止しているも本稿では電子メール，検索エンジン，メッのがあり注意が必要だが，学術研究としてはセージ，SNS，ブログそして Twitter を対象

以前から広範囲に行われている。一部のウェとして，ウェブから社会ネットワークのデー

ブ サ ー ビ ス は Application Programming

タを収集する方法を概観する。特に Twitter

Interface（API） という仕組みを提供しておはプログラミングによるデータの収集が容易

り，スクレイピングを行わなくても，プログであるため，サンプルコードを交えてより詳

ラムから自動的にデータを収集することがで細に解説する。なお，本稿のサンプルコード

きる。以下，計算機科学の分野で多く研究がはすべて PHP で記述されており，プログラ

行われているデータについて解説する。

ムの詳細については専門誌（小川ほか，2010）などを参照されたい。

電子メール
電子メールの分析は比較的古くから行われ

58

社会と調査

（2013 年 3 月）ている。たとえば，ある組織の電子メールを分析したいときには，その組織の電子メール
はすべて，メールサーバを通過しているので，
メールサーバの管理者に依頼して，サーバに記録されたログをもらうことになる。
一方，こうした方法をとらなくとも，被験者から許可を得てデータを収集することもで・1

図1

Facebook アプリケーションの認可画面

きる。これは，OAuth という仕組みによって実現され，被験者の権限を「借りて」プロたデータ） を利用して概念や単語同士の関係

グラムからメールサーバにアクセスするもの

性を抽出することは，今では基本的な処理にである。OAuth による IMAP 接続に対応しなっている。

・2ている GMail や Yahoo! Mail などのメールサ
ービスに蓄積されたデータであれば可能であ
る。

S N S
Mixi や Facebook などのソーシャルネッ

電子メールに関する研究として，メールのットワーキングサービス（SNS） からユーザ

ヘッダからその人物にまつわるキーワードを間のネットワークを取得することができる。

抽出する研究（Culotta et al., 2004） や，メー

データ分析の対象としては，非常に興味深く，

ルのやりとりを用いてコミュニティを抽出す

多くの研究者がこのデータの入手を試みている研究（Tyler et al., 2003）などがある。

るが，なかなかハードルが高い。Facebook

検索エンジンを例にとると，現時点で可能なのは，ユーザに許可を得て，そのデータを取得する方法で一方，私たちが多く研究を行ってきた方法ある。したがって，Facebook の運営者，もの 1 つに，ウェブ上に出現する名前の共起関

しくは非常に大規模なアプリケーションの運係（同時に出現する関係） から，2 人の関係性

用者でなければ，Facebook ユーザの大規模を推定しようというものがある。Google やなネットワークデータを取得することは不可Yahoo! などの検索エンジンに対して 2 人の能である。

人物名を並べた検索クエリを投げると，両方

データ収集の認可は OAuth による認証にの名前が出現するウェブページの一覧が検索

よって行われる。被験者に実験用の Face-

結果として表示される。

book アプリケーションにアクセスしてもら

こうした研究の例として，研究者の氏名かい，図 1 のような認可画面で認可をしてもらら共著関係のネットワークを再現した研究う。図 1 の例では被験者の基本データ（被験（松尾ほか，2005） がある。検索エンジンは人者の友人一覧も含まれる）の他に，被験者自身

物名以外にも応用することが可能であり，企のメールアドレス，被験者自身のプロフィー

業名から企業間の提携関係や訴訟関係のネッル情報（自己紹介文，生年月日，学歴），そしてトワークを再現する研究（金ほか，2007） も被験者の友人のプロフィール情報を収集する行われている。自然言語処理の分野では，検ための認可を求めている。

索エンジン（もしくは検索エンジンに蓄えられSNS の デ ー タ の 研 究 例 と し て，mixi を社会と調査（2013 年 3 月） 59

分 析 し た 研 究（ 松 尾 ほ か，2005）， 大 学 生 のFacebook ユ ー ザ の 友 達 関 係 の ネ ッ ト ワ ークおよび写真をタグづけしあうネットワークの特性の研究（Lewisa et al., 2008） や，友達象として頻繁に用いられている。
Twitter は主に以下の 5 つのデータを手がかりにしてユーザ間の関係性を把握する。
1．フォロー

ユーザは他のユーザをフ関係にあるユーザ数と情報発信力の関連性のォローすることで，他のユーザの投稿（ツイ

研究（Tong et al., 2008）が行われている。

ートと呼ぶ） を自分のタイムライン でチェッ・4

クすることができるようになる。

ブ ロ グ

2．リプライあるツイートへの返事とブログは，すべてのデータがオープンになしてツイートを投稿すること。本文の先頭にっているため，収集しやすいデータの 1 つで@（ユーザ名） をつけて投稿する。メールある。基本的に 1 つのブログは 1 人のユーザの To と同様に用いられる。

が書いていると考えることができ，ブログ間

3．メンション

本文の先頭ではなく，の関係性はユーザ間の何らかの関係性を表す

本文中にと解釈することができる。たとえば，ウェブ

こと。メールの CC と同様に用いられる。

上に蓄積されたブログデータから，支持政党のネットワーク（Adamic and Glance, 2005）や現実の日常生活における交流のネットワーク@（ユーザ名） をつけて投稿する

4．リツイート

他のユーザによるツイートを再投稿すること。
5．ダイレクトメッセージ

他のユーザに（Ali─Hasan and Adamic, 2007）を再現する研究対してメッセージを送ること。ツイートとはが行われている。

異なり，当事者のみがメッセージを閲覧する

ブログから得られる関係性としては，引用ことができる。

（ブログ記事中の他ブログへのリンク），お気にリプライおよびメンションのデータから入り（トップページに含まれる他のブログへのリ

Twitter 上での会話のネットワークを再現し，ンク），コメント（他のブログへの書き込み），

そのコミュニティ形成について調査する研究

トラックバック（引用時の逆方向のリンク） で（Java et al., 2007）やツイートで情報が伝播すあり，その総合的な分析も行われている（Fu-

る様子から地震や台風などのイベントを発見

rukawa et al., 2007）。

する研究（Sakaki et al., 2010）が行われている。
こうしたデータを共有する試みもあり，ウTwitterェブマイニングに関する研究コミュニティのブログの新しい形態としてマイクロブログ

流れとしては，研究論文に用いるデータはでがある。投稿が非常に短いテキストである点，きるだけ共有しようという方向に向かいつ

リアルタイム性が重視される点が特徴である。

つ あ る。 た と え ば，KONECT（the Koblenz

マイクロブログの代表格である Twitter は

Network Collection） に は，Institute for Web

2012 年 8 月現在アクティブユーザ 1 億 4,000

Science and Technologies, University of

万人を超え，大きなウェブサービスである。

Koblenz ─ Landau によって収集された各種ウ投稿が一般公開されているうえに，API が充ェブサービスのネットワークのデータが公開実しているのでデータを収集しやすい。そのされている。

・3

ため，ウェブマイニングの分野では，研究対
60

社会と調査

（2013 年 3 月）

<?phpTwitter ネットワークの分析

function getReplies($screen_name){# $screen_name の最新ツイート 200 件を収集
$tweets=json_decode(@file_get_contents

今回取り上げたメディアの中でも特にTwitter は容易に大規模なデータを収集する("http://api.twitter.com/1/statuses/user_time
line.json?count=200&screen_name=$screen_name"));

ことができる。本節では Twitter を対象にし$replies=array();

た具体的なクローリング手法およびネットワ

foreach($tweets as $tweet){ークの描画方法を解説する。

# 各ツイートの返信相手のアカウント名を配列に追加
if($tweet->in_reply_to_screen_name){$replies[]=$tweet->in_reply_to_screen_name;}

API を用いてデータを収集する}
return array_unique($replies);

お使いのウェブブラウザを立ち上げてURL バーにhttps://api.twitter.com/1/statuses/}

ソースコード 2

get Replies. php

user̲timeline.json?screen̲name=tushuhei

API で収集できるデータには，ツイートと入力していただきたい。するとソースコーの 本 文 だ け で は な く 返 信（in̲reply

ド 1 が表示される。これは特定のユーザのツ̲to̲status̲id） や位置情報（geo） などの，ツイートを収集するための API によって返さ

イートに付随する情報も含まれていることがれ た，@tushuhei（ 私 の Twitter ア カ ウ ン ト）わかる。ユーザのツイートを収集する以外のの最新ツイート一覧である。これが，API

API や screen̲name 以外のパラメータの詳を用いたデータ取得の基本である。この処理

細 に つ い て は Twitter の REST API Docu-

をプログラムを用いて，自動的に次々と行う

mentation を参照されたい。

・5

ことによってデータを収集していく。
[{
created_at:"Wed Jul 11 18:43:01 +0000 2012",
id: 223125258679496700,
text: "最近は論文書いてる．
",
source:"web",in_reply_to_status_id: null,user:{
id: 109813658,
name: "飯塚修平",
screen_name: ”tushuhei",location: "Tsukuba,Japan",followers_count: 703,
friends_count: 634,

ネットワークの可視化
次に，前項で紹介した API を用いてツイートを収集し，それらに含まれるリプライから会話のネットワークを再現する。その後，グラフ解析ソフトウェアを用いて可視化する。
まずは，特定のユーザが投稿した最新 200
件のツイートからリプライが含まれるものをすべて抽出する。その後リプライ相手のユー
ザ，すなわち会話相手の一覧をつくる。ソースコード 2 はその一覧を収集するためのプロ},
geo: null,(一部属性を省略している)},グラムである。
次にクローラを実装する（ソースコード 3）。

{
created_at:"Tue Jul 10 05:14:09 +0000 2012",
id: 222559313187713020,...(略)...

まれるジョブ対象ユーザの会話相手一覧を収集する。そして収集した会話相手をジョブに}]ソースコード 1

このクローラはまずジョブリスト $jobs に含Twitter API のレスポンス例

投入すると同時に，〈ジョブ対象ユーザ，会話
社会と調査（2013 年 3 月） 61

図2

Twitter の会話のネットワーク

相手のユーザ〉というペアを出力する。会話

話のネットワークのデータを収集する。API

相手の収集が完了したジョブ対象ユーザは，の 1 時間あたりの使用回数には制限があるた

完了ジョブリスト $done に投入される。以め，今回は API にリクエストを送るたびに上を 3 回繰り返して，初期にジョブリストに1 秒の遅延処理を施している。

投入されていたユーザの 3 ホップ先までの会

今回は初期にユーザ @tushuhei のみがジョブリストに入っている状態でクローリング<?phpinclude("getReplies.php");$jobs=array("tushuhei");$done=array();を開始し，クローラの標準出力結果を network.csv に書き込む。2012 年 7 月 14 日時点# 3 ホップ先まで収集でクロールした結果 6,211 ノード，7,932 エfor($i=0; $i<3; $i++){ッジからなる有向グラフを得ることができた。

foreach($jobs as $job){# ジョブリストに含まれているユーザの会話相手を収集
foreach(getReplies($job)as $reply){# 会話相手がジョブリストにも完了ジョブリストにも含まれていなかったらジョブリストに追加
if(!in_array($reply, array_merge($jobs,$done))){$jobs[]=$reply;

次に，出力した csv ファイルをオープンソースのグラフ可視化ソフト gephi を用いて可視化する（図 2）。可視性のために次数の和が50 以上のものに絞って表示する。ノードの大きさが次数を，色の濃さが固有ベクトル中}
echo"$job, $reply¥n";}# 処理が完了したら，ジョブ対象ユーザをジョブリストから削除し，完了ジョブリストに追加$done[]=array_shift($jobs);

心性の高さを，各ノードのラベルはユーザ名を示す。エッジの矢印はツイートの投稿者からリプライの相手に向かっている。

# API 使用制限を超えないよう 1 秒遅延処理
sleep(1);

おわりに

}
}

ソースコード 3 reply Network Crawler. php
62

社会と調査

（2013 年 3 月）

今後，ますます多くのデータがウェブ上で利用可能になるだろう。データ収集のプログ
ラミングはハードルが高いが，いったんできるようになると一気に入手可能なデータの量と多様性が広がる。本稿が何らかの形で，調査，研究の一助となれば幸いである。

age and Communities,”─, 56─ 75.

金英子・松尾豊・石塚満，2007，「Web 上の情報を用いた企業間関係の抽出」『人工知能学会論文誌』22（1）: 48 ─ 57。
Lewis, K., J. Kaufmana, M. Gonzaleza, A. Wimmerb
and N. Christakis, 2008,“Tastes, Ties, and Time : A
New Social Network Dataset Using Facebook.
com,”

注
・1

認証のプロセスにおいて，ユーザの認可をやりとりするための仕様。
Six-Year-Old Twitter Now Has 140M Active

Users Sending 340M Tweets Per Day （http://
techcrunch.com/2012/03/21/six-year-old-twitternow-has-140m-active-users-sending-340m-tweetsper-day）.
・4 Twitter のトップページに相当するページ。フォローしているユーザによる投稿が時系列で表示される。
・5

2005,「Web 上の情報からの人間関係ネットワークの抽出」『人工知能学会論文誌』20 : 46 ─56。

・2 電子メールの通信規約の一種。
・3, 30 : 330 ─42.

松尾豊・友部博教・橋田浩一・中島秀之・石塚満 ,実際の表示には改行コードが含まれていないた

め，ソースコード 1 のように整形されたデータを見ることはできない。あらかじめ json データを整形して表示する拡張機能をブラウザにインストールすることを薦める。使用しているブラウザが Google
Chrome の場合は JSONView という拡張機能がある（https://chrome.google.com/webstore/detail/chklaanhfefbnpoihckbnefhakgolnmc）。

松尾豊・安田雪 , 2007,「SNS における関係形成原理 :
mixi の デ ー タ 分 析」『 人 工 知 能 学 会 論 文 誌』
22 : 531 ─41。
小川雄大・柄沢聡太郎・橋口誠，2010，『パーフェク
ト PHP（PERFECT SERIES 3）』技術評論社。
Sakaki, T., M. Okazaki and Y. Matsuo, 2010, “Earthquake Shakes Twitter Users : Real-time Event Detection by Social Sensors,”
851─60.
Tong, S. T. B., Van Der Heide, L. Langwell, J. B.
Walther, 2008, “Too Much of a Good Thing? The
Relationship between Number of Friends and Interpersonal Impressions on Facebook,”
13 : 531 ─49.
Tyler, J., D. Wilkinson and B. Huberman, 2003,“Email as Spectroscopy : Automated Discovery ofCommunity Structure within Organizations,”

文献
Adamic, L. A. and N. Glance, 2005, “The Political
Blogosphere and the 2004 US Election : Divided
They Blog, ”, 81─ 96．
参照 URL
Facebook：http://www.facebook.com
Gephi：http://gephi.org

36─43.
Ali-Hasan Noor and L. A. Adamic, 2007, “Expressing
Social Relationships on the Blog through Links andComments, ”

Gmail：https://mail.google.com
Institute for Web Science and Technologies：http://
west.uni─koblenz.de
KONECT：http://konect.uni─koblenz.de
mixi：http://mixi.jp

Culotta, A., R. Bekkerman and A. McCallum, 2004,“Extracting Social Networks and Contact Information from Email and the Web,”

Twitter REST API Documentation：https://dev.
twitter.com/docs/api
Twitter：http://twitter.com
University of Koblenz‒Landau： http://www.uni─

Furukawa, T., M. Ishizuka, I. Ohmukai and K. Uchiyama, 2007, “Analyzing Reading Behavior by Blog
Mining,”koblenz─landau.deYahoo! Japan：http://www.yahoo.co.jp
Yahoo! Mail：https://mail.yahoo.com, 2 : 1353
─58.
Java, A., X. Song, T. Finin and B. Tseng, 2007, “Why
We Twitter : Understanding Microblogging Us-

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