無線タグによる農村集落の地域店舗を介した社会的接触の調査
An Investigation of Social Contacts in a Local Store of a Rural Area Using RFID Tags
小森政嗣†

一言 英文‡

竹村 幸祐§

打田 篤彦¶ 内田 由紀子‡

†大阪電気通信大学情報通信工学部 〒572-8530 大阪府寝屋川市初町 18-8
‡京都大学こころの未来研究センター 〒606-8501 京都市左京区吉田下阿達町 46§滋賀大学経済学部 〒522-8522 彦根市馬場 1 丁目 1-1¶京都大学大学院人間・環境学研究科 〒606-8501 京都市左京区吉田二本松町
E-mail: †komori@osakac.ac.jp, ‡{hitokoto.hidefumi.7m, uchida.yukiko.6m }@ kyoto-u.ac.jp

We investigated social contacts of local residents in the rural, local “Tsuneyoshi department store” located in the northern areaof Kyoto prefecture. The Tsuneyoshi department store is not only a general store, but also a community space where people inevery generation gather every day. The occurrences of social contact in the store were measured for 41 days using non-contact
type RFID tags. We performed a PCA on social contact histories in 88 pairs of individuals. In order to interpret each PC of thepatterns of social contact occurrences, differences in the temporal patterns along each PC (up to the third PC) werereconstructed. Moreover, we divided the social network of the participants into several sub-networks based on the result of
PCA.

1. は じ め にコミュニケーションがしばしば行われているため，つ過疎化・高齢化が進む農村地域において，持続可能

ねよし百貨店は集落の構成員が集まる地域の拠点機能な地域を形成していくためには，多様な住民が互いにを有していると判断し，ここを調査の拠点とした．

連携し地域を守り育てる互助の社会的風土を形成して一般的に，小規模な集団における社会関係の調査はいくことが必要となる．農村における集団内部または一度もしくは少数回のアンケートやインタビューによ

集団間の協力関係を可能にする社会的なネットワーク

り 行 わ れ る の が 一 般 的 で あ っ た（ 例 え ば [1]）．一 方 で ，の実態を明らかにすることは，互助を可能にする社会農業に基盤を置く集落の社会的なサイクルが 1 年周期的なネットワークの性質やその形成過程の解明に寄与であることを考慮すると，集落の社会ネットワークをすると考えられる．

十分に把握するためには，少なくとも 1 年間にわたり我々のプロジェクト「集合的幸福の概念構築と多世継続的に社会的関係の変化を捕捉し続ける必要がある．

代共創の効果検証」では，個人レベルと地域レベルをしかしながらアンケートのような手法ではこのような組み合わせた「集合的幸福」の概念を新たに構築し，継続的な記録を行うことは難しい．

それを測定するツールの構築を目指している．これま

近年，情報技術を活用することで継続的に社会ネッ

で京都府京丹後市大宮地区を対象に住民の幸福度やソトワークを調査する試みが行われるようになってきた．

ーシャル・キャピタルの調査を行ってきた．その結果

代 表 的 な も の は ， Sociometric Badge を 用 い た 研 究 で あから両者には密接な関係があることが示唆されている．

る [2,3]．こ こ で は ，Bluetooth に よ る 無 線 通 信 に よ り 企

また，住民を対象とした半構造化面接の結果から，地業内の社会的接触などが継続的に調査されている．ま域の店舗「つねよし百貨店」は，様々な世代の住民がた 日 本 で も ，無 線 を 搭 載 し た 社 員 証 [4]や ，ス マ ー ト フ交流する場になっていることが明らかになった．

ォンを用いた社会ネットワーク調査が行われている

そこで本研究では，京丹後市大宮町の常吉集落を対[5]．こ の よ う に 情 報 技 術 を 用 い る こ と で ，継 続 的 な 調象とし，常吉集落およびその周辺地域の拠点店舗であ査が可能となる．本研究では情報技術を利用した社会る「つねよし百貨店」における住民の社会交流の継続的接触の調査を試みた．

的調査を行い，この時系列的な調査データから複数のある地域における社会的な関係を考えた時，その構ネットワークが抽出可能か検討する．つねよし百貨店

成員は実際には複数の社会的な集団に属している．1

は京丹後・常吉地域で数少ない店舗の一つである．購

年以上の長期間の調査で得られる社会ネットワークは，買の目的を持たずに来訪する者や非常に長時間滞在す

この複数の社会的な集団におけるネットワークが重ねる者が多く認められ，また滞在している来店者同士の合わされたものになる．継続的に計測された社会的接触データをもとに，異なる複数の社会的な集団を抽出

タブレットPC （A SU S TransBook T100H A ）来店者することができれば，集落の社会的関係の全体像を明らかにできると考えられる．
本研究では継続的に記録された社会的な接触のデータをもとに複数の社会的なネットワークを抽出することを試みた．集落の構成員がある特定の社会的な集Bluetooth 接続

LTEモバイルルータ団に属している場合，その集団に属する構成員の間では社会的接触が特定の時間帯や時期に起こりやすいと想定できる．つまり社会的な接触が同じ時間帯に生起ログデータの取得登録者リストの管理する（すなわち共起する）ペアは，同一の社会的な集団に属していると考えることができる．したがって，

おおよそ70cm
U H F帯RFID
リーダライタ(D O TR-910J:特定小電力タイプ)

社会的な接触がどのような時間パタンで共起するかを調べることで，社会ネットワークをいくつかのネット

図 2タグ

U H F帯RFID タグ（D ogb one）入りお守り袋（6×2.5cm )調査システムの概要ワークに分離することができると考えられる．
これまでの情報技術を用いた社会ネットワーク研

店 舗 の 入 口 に RFID タ グ リ ー ダ（ DOTR-910J: 東 北 シ

究で用いられたデバイスはスマートフォンのように頻ステムズ・サポート）を設置し，調査参加者の来店を繁な充電が必要である．しかしながら本研究で対象と検 知 し た ．RFID タ グ を 検 知 し て い る 間 は ，店 内 に 滞 在する農村地域においてはスマートフォンの普及率が低し て い る と み な す ． 来 店 履 歴 情 報 は タ ブ レ ッ ト PC

く，また高齢化が進んでいるため頻繁な充電が必要と（ TransBook T100HA: ASUS）に 記 録 さ れ ，さ ら に ク ラ

な る デ バ イ ス を 使 う こ と が 難 し い ．そ こ で 本 研 究 で は ，ウ ド に ア ッ プ ロ ー ド さ れ る よ う 設 定 し た（ 図 2）．調 査

充 電 が 不 要 な RFID タ グ を 採 用 し 農 村 の 社 会 ネ ッ ト ワ

参加者が来店した際には，入口に設置したディスプレークの調査を行う．

イ に「 い ら っ し ゃ い ま せ 」，「 あ り が と う ご ざ い ま し た 」

2. 方 法というメッセージを表示した．

2.1. 調 査 参 加 者「 つ ね よ し 百 貨 店 」 に 来 店 し た 約 100 名 に 調 査 へ の調査参加者には，各日の来店に対して買い物に利用できる来店ポイントを与えた．

参 加 を 依 頼 し ，RFID タ グ を 配 布 し た ．そ の う ち ，実 際

3. 結 果に 調 査 期 間 内 に RFID タ グ を 持 参 し て 来 店 し た 87 名 を

3.1. 共 滞 在 時 刻 の 検 討

調査対象とした．

各調査参加者の調査対象期間中の店舗滞在時刻を，

2.2. 調 査 期 間

RFID タ グ の 記 録 か ら 求 め た ． 調 査 対 象 期 間 を 各 30 分

2015 年 12 月 6 日 か ら 2016 年 1 月 16 日 に か け て 調の 区 間（ 全 1968 区 間 ）に 分 割 し た ．各 区 間 に お い て 調

査 を 行 っ た ． 店 舗 の 営 業 時 間 は 午 前 10 時 か ら 午 後 6

査参加者が店舗に滞在していたことが認められた場合，

時 ま で で あ る ．ま た 定 休 日 は 火 曜 日 で あ る ．ま た 2016

その区間中は調査参加者が店舗に滞在していたとみな

年 1 月 1 日から同 1 月 5 日までおよび 1 月 9 日は休業

す．すべての調査参加者の組み合わせについて，各時していたため来店者はほぼ居なかった．

間帯において同時間帯に店舗に滞在していたか否かを

2.3. 調 査 手 法調べた．所与の 2 名の調査参加者の組み合わせが店舗

調 査 参 加 者 に は ， 防 水 加 工 し た UHF 帯 非 接 触 RFIDに滞在している状態をここでは「共滞在」と呼ぶ（図タグを，紐がついたフェルト袋に封入したものを配布

3）． ま た ， つ ね よ し 百 貨 店 の 店 主 に つ い て は ， 開 店 時し た（ 図 1）．調 査 参 加 者 に は 来 店 の 際 は 常 に こ の RFID

間中は常に店舗に滞在していると考えた．

タ グ を 携 帯 す る よ う に 教 示 し た ．RFID タ グ は 各 調 査 参

3.2. 共 滞 在 パ タ ン の 抽 出加者に紐付けられている．

共滞在はどのような時間的なパタンで現れるかを検討し，代表的な共滞在パタンを抽出する．そこで，共滞在パタンの時間的変化のペア間での共通性に着目した ．こ こ で は ，全 ペ ア (88 人 ✕ 88 人 )の 共 滞 在 の 生 起 パタンの特徴を見出すため，時系列データに対して分散
共 分 散 行 列 に 基 づ く 主 成 分 分 析 を 行 っ た ．本 研 究 で は ，第 3 主 成 分 ま で を 対 象 と し た （ 累 積 寄 与 率 =31.5%）．
主成分負荷量をもとに，各主成分軸と対応する共滞在

図 1 RFID タ グ を 封 入 し た 袋「 お 守 り 袋 」と RFID タ グ

パタンの違いを再構成した結果を図 4 に示す．

1

主成分は共滞在の生起の全体的な多さと正の関係にあSOCIAL CONTACTる静的な成分と解釈できる．第 2 主成分は土曜日とそれ以外の日の共滞在の違いと対応した成分であると解釈できる．第 2 主成分得点が高いペアは相対的に土曜日に店で会うことが多いペアであると解釈できる．第03 主 成 分 は ，開 店 時 間（ 午 前 10 時 ）直 後 の 共 滞 在 と 負010203040DAYS

図 3ある調査参加者ペアの共滞在パタンの一例の関係があった．第 3 主成分得点が低い場合，そのペアは開店時間直後に来店して出会っているペアであると解釈できる．
以上をまとめると，店舗での共滞在パタンの違いは，全体的な来店の多さや滞在時間の長さの違いに起因する成分，土曜日に来店するか否かの違いに起因する成分，開店直後に来店するか否かの違いというに起因する成分に分けて考えることができる．

3.3. 共 滞 在 パ タ ン に 対 応 し た 社 会 ネ ッ ト ワ ー ク
次 に ，共 滞 在 の 各 パ タ ン に 対 応 し た 社 会 的 ネ ッ ト ワ ークについて検討する．第 1 主成分は，正の得点が店舗での滞在の多さと関連していると考えられた．これにもとづき，主成分得点が正のペアについては共起の程(a) 第 1 主 成 分度を主成分得点の絶対値とし，主成分得点が負のペアについては共起の程度を 0 として隣接行列を作成した．
さらに，この第 1 主成分得点に関連した隣接行列から社 会 ネ ッ ト ワ ー ク グ ラ フ を 作 成 し た（ 図 5）．図 5 の ネットワークは，調査期間内での社会的な接触の多さを反映しており，日々生じる基本的な対人的接触を反映していると考えられる．図中のノードの色は貪欲法によるネットワーククラスタリングを反映している．
次に，土曜日に特徴的に認められるネットワークについて検討するため，第 2 主成分得点が正のペアにつ(b) 第 2 主 成 分

いては共起の程度を主成分得点とし，主成分得点が負のペアについては共起の程度を 0 として隣接行列を作成 し ，ネ ッ ト ワ ー ク を 作 成 し た（ 図 6）．そ の 結 果 ，平日 に 生 じ る 社 会 的 ネ ッ ト ワ ー ク （ 図 6） は ， 第 1 主 成分をもとにしたネットワークと類似していることがわかる．
次に，開店直後の共滞在と関連した成分である第 3
主成分についても，第 3 主成分得点が正となったペアの得点をもとに隣接行列を作成し，ネットワークを可視 化 し た（ 図 7）．こ れ に よ り ，開 店 直 後 の 店 舗 で 形 成(c) 第 3 主 成 分
図 4

第 1-第 3 主 成 分 の 各 軸 に 沿 っ た 共 滞 在 パ タ ン の違 い （ 41 日 間 ）される社会ネットワークを見ることができる．

4. お わ り に本研究では，農村の地域拠点である店舗の来店履歴をもとに，この店舗で生じる集落の住民同士の社会的第 1 主 成 分 軸 に 沿 っ た パ タ ン の 違 い は ，店 舗 の 営 業 時

接触の代表的なパタンを抽出することを試みた．その間中に共滞在が生起するか否かと関係があることがわ

結果，全体的な来店頻度と関連する成分，土曜日とそかる．第 1 主成分得点が正の場合，営業時間中の共滞れ以外の日の違いに関連する成分，開店直後に来店す在が多くなることが見て取れる．このことから，第 1るか否かに関連した成分が見出された．さらにこれらの成分に対応した社会ネットワークの可視化を行った．

謝

辞

本研究の結果は，本手法が探索的に集団内の社会的接

本 研 究 は ， JST-RISTEX 研 究 開 発 プ ロ ジ ェ ク ト 「 地触の代表的なパタンを見出すことができることを示し

域の幸福の多面的側面の測定と持続可能な多世代共創ている．

社 会 に 向 け て の 実 践 的 フ ィ ー ド バ ッ ク 」（ 研 究 代 表：内本手法と一般的なネットワーク分析の指標（例えば田 由 紀 子 ）の 一 環 と し て 行 わ れ た ．記 し て 謝 意 を 示 す ．

中心性）を組み合わせることで，複数の社会ネットワークが重なり合った複雑な社会集団における個人の多面的な社会性を検討することが可能となるだろう．
今後は，調査期間を 1 年間以上に延長し，店舗内に限らない社会的接触の調査を行うことを予定している．
これにより農業と関連した社会的接触の成分や，祭りなどの地域行事と関連した社会的接触の成分などを分離することが可能になり，集落内の社会的な関係の多様性を明らかにすることができると考えられる．

図 5

来店頻度の多さと関連したネットワーク

図 6

土曜日の来店と関連した社会ネットワーク

図 7

開店直後の来店による社会ネットワーク

文献[1] Zachary, W. W. (1977). An information flow model
for conflict and fission in small groups. Journal ofanthropological research, 452-473.
[2] Wu, L., Waber, B. N., Aral, S., Brynjolfsson, E., &Pentland, A. (2008). Mining face-to-face interaction
networks using sociometric badges: Predicting
productivity in an it configuration task. Available at
SSRN 1130251.
[3] Pentland, A. (2012). The new science of building
great teams. Harvard Business Review, 90(4), 60-69.
[4] 森 脇 紀 彦 , 佐 藤 信 夫 , 脇 坂 義 博 , 辻 聡 美 , 大 久 保
教 夫 , & 矢 野 和 男 . (2007). 組 織 活 動 可 視 化 シ ス テ
ム 「 ビ ジ ネ ス 顕 微 鏡 」. 電 子 情 報 通 信 学 会 技 術 研
究 報 告 . HCS, ヒ ュ ー マ ン コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 基
礎 , 107(241), 31-36.
[5] 小 林 哲 郎 ・ Jeffrey Boase・ 曽 根 原 登 (2011). ス マートフォンを利用した携帯コミュニケーション
ロ グ の 解 析 . 日 本 社 会 心 理 学 会 第 52 回 大 会 . 名 古屋大学