根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

早稲田大学 IT 戦略研究所
Research Institute of IT & Management,
Waseda University

2012 年６月

ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～根来 龍之（早稲田大学大学院教授/IT 戦略研究所所長）
村上 建治郎（デジタル経営研究センター）

早稲田大学 IT 戦略研究所ワーキングペーパーシリーズ No.46

Working Paper

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ワーキングペーパー根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究～

根来ツイッターのメディア特性の分析～

龍之（早稲田大学大学院商学研究科教授／IT 戦略研究所所長）
村上建治郎（デジタル経営研究センター）概要

ソーシャルメディアの中で、日本では 2009 年頃から爆発的に広がりを見せている「ツイッター」は、いくつかの部分で、他のソーシャルメディア・サービスとは異なるメディア特性が観測できる。そこでは所謂「ゆるい」と表現されるユーザー間の繋がり存在し、その「ゆるい」繋がりにより、他のソーシャルメディア・サービスを凌ぐ強大な情報伝播力を発揮している。例えば、黒人初の米国大統領となったバラク・オバマ氏が自身の選挙戦でツイッターを活用して支持を集めた。先進的ないくつかの企業も、その情報伝播力に注目し、Dell
や JetBlue、日本でもソフトバンクや無印良品など、ツイッターを活用したマーケティング
や CRM の成功事例が出始めている。
本研究では、ソーシャルメディアに参加するユーザー間の相互共有性と相互関係性と言う
2 つの指標を用いて繋がりの強度と範囲を分析し、特にツイッター特有の性質に焦点を当て、ツイッターの持つユーザー間の「ゆるい」繋がりのネットワークが、情報の伝播やユーザー間のコミュニケーションにどう影響を与えるかを議論する。その結果、企業が企業活動としてツイッターを利用する場合のプラスおよびマイナスの効果を検証する指針となることを目指している。
キーワード：ソーシャルメディア、ツイッター、情報伝播力、ユーザー間の相互共有性と相
互関係性

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目次

第１章 はじめに .......................................... 4
第１節

第１項
第２項
第２節

ソーシャルメディアの勃興 ........................................ 4

研究の概要 .................................................... 4
研究の目的 .................................................... 5
ソーシャルメディアの定義 ........................................ 5

第２章 ネットコミュニティに関する先行研究 ................ 6
第１節
第２節

第１項
第２項
第３節
第４節

ネットコミュニティの定義 ........................................ 6
ネットコミュニティの参加と盛り上がりのメカニズム ................ 7

ネットコミュニティへの参加 .................................... 7
ネットコミュニティの盛り上がりと「ルールとツール」 ............ 8
ソフトインフラとハードインフラの役割 ............................ 8
ネットコミュニティにおける「淡いコミュニティ」の研究 ........... 10

第３章 ツイッターのメディア特性 ......................... 11
第１節
第２節
第３節
第４節

第１項
第２項
第３項
第４項

フォローとフォロワーの関係（非双方向型コミュニケーション） ..... 11
ツイッターにおける情報の非対称性 ............................... 12
オープン性と Twitter.com サイトの場としての価値 ................. 13
ツイッターのコミュニティ性および相互共有性と相互関係性の分析 ... 14

コミュニティ性 ............................................... 14
相互共有性 ................................................... 16
相互関係性 ................................................... 17
ツイッターにおけるコミュニティ性の評価 ....................... 17

第４章 ユーザー間のつながりの強さと範囲の分析 ........... 20
第１節
第２節

ソーシャルメディアにおける、ユーザー間の相互共有性と相互関係性 . 20
ネットワークにおける、つながりの影響範囲 ....................... 21

第５章 つながりの強さがコミュニティ参加者へ与える影響 ... 23
第１節
第２節
第３節

つながりの強さと「炎上」の関係 ................................. 23
つながりの強さと企業アカウントの介入 ........................... 24
つながりの強さと「ルールとツール」の役割 ....................... 25

第６章 おわりに ......................................... 26
参考文献................................................. 27

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第１章

第１節

はじめに

ソーシャルメディアの勃興

インターネットが一般に普及し始めた 90 年代から 2000 年代にかけて、企業の顧客コミュニケーションは劇的に変わってきた。メールを使ったダイレクトマーケティングや、企業ホームページを開設することによる情報発信が盛んにおこなわれるようになった。また、インターネットの技術は顧客と企業の距離を近づける役割をもち、より顧客の個別のニーズを直接吸い上げられるようになった。これに合わせて「CRM（Customer RelationshipManagement）」という概念とともに、企業が如何に顧客と対話し良好で長期的な関係を築く
かが、企業戦略の重要な位置づけとなってきた。
さらに、2000 年代に入り、「Web 2.0」がキーワードとして盛んにメディアに取り上げられるようになり、Web 2.0 のコンセプトを使った様々な技術やサービスが登場した。その中で近年新たな顧客コミュニケーションとして注目を集めているのが「ソーシャルメディ
ア」である。顧客同士がつながり、そして企業と顧客が One to One でつながるようになる
ようになった。顧客は自ら発信を行い、レビューを書き、クチコミを広めていくようになった。そう言ったソーシャルメディアの世界で、企業はどう顧客の声を聞き、顧客と対話し、顧客を仲間に取り込めるかが、これからの企業の顧客コミュニケーション戦略として、
もっとも重要な課題である。この新しい潮流への対応を誤れば、企業はあっという間に市場からの退場を余儀なくされる可能性がある。そう言う変化が今まさに起きているのであ
る。

第１項

研究の概要

ソーシャルメディアの中で、日本では 2009 年頃から爆発的に広がりを見せている「ツイッター」は、いくつかの部分で、他のソーシャルメディア・サービスとは異なるメディア
特性が観測できる。そこでは「ゆるい1」と表現されるユーザー間の繋がりが存在し、その「ゆるい」繋がりが逆に、他のソーシャルメディア・サービスを凌ぐ強大な情報伝播力を発揮している。例えば、黒人初の米国大統領となったバラク・オバマ氏は自身の選挙戦でツイッターを活用して支持を集め、大統領選を有意に進めた。先進的ないくつかの企業も、その情報伝播力に注目し、Dell や JetBlue、日本でもソフトバンクや無印良品など、ツイッターを活用したマーケティングや CRM の成功事例が出始めている。
本研究では、ソーシャルメディアに参加するユーザー間の相互共有性と相互関係性と言う二つの指標を用いて繋がりの強度と範囲を分析し、特にツイッター特有の性質に焦点を
1「ゆるい」の意味は使う人によって異なるように思えるが、「会ったことのない人同士の繋がり」、「関心に応じた一時的関係」、「必ずしも継続的ではない関係」、「義務をともなわない自由意思による繋がり」などを意味する言葉として使われていると思われる。
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当て、ツイッターの持つユーザー間の「ゆるい」繋がりのネットワークが、情報の伝播やユーザー間のコミュニケーションにどう影響を与えているのかを議論する。

第２項

研究の目的

本研究は、ツイッターのメディア特性の分析を通して、他のソーシャルメディアとは違うツイッターの情報伝播の特徴を理解することを試みる。そして、その特性が、情報発信者にとって、どのような効果（負の影響も含む）があるのかの議論を受けて、企業が企業活動としてツイッターを利用する場合の指針を示すことを目指す。

第２節

ソーシャルメディアの定義

現在、一般に出ているソーシャルメディアの定義は、バリエーションは様々あるが、多くがユーザー主導型の双方向コミュニケーションを前提とした定義となっている。例えば、
BINARY IT 用語辞典2には、「ソーシャルメディアとは、Web 上で提供されるサービスのうち、ユーザーの積極的な参加によって成り立ち、ユーザー間のコミュニケーションをサー
ビスの主要価値として提供するサービスの総称である」としている。また、やや専門的になるが、Andreas KaplanとMichael Haenlein（2010）は、ソーシャルメディアを「インターネットに基づくアプリケーションの一群であって、Web 2.0の思想的或いは技術的基礎付
けの上に作られ、UGC(User Generated Contents:ユーザー生成コンテンツ)を作りだし、ユーザー間で交換できるようにしたもの」(Kaplan and Haenlein 2010)と定義している。しかし、例えばツイッターは、必ずしも双方向のコミュニケーションとはなっていなく、ユーザー間での情報（コンテンツ）の交換があるとは言えない。その為、これまでのソーシャルメディアの定義では、ツイッターなどを表現する場合、しっくりこない部分がある。
従って、本研究では、ソーシャルメディアの定義を再構築し、その定義に基づいて、ソーシャルメディアのメディア特性を分析することにする。
ソーシャルメディアでは、まず、ユーザー同士が一方向・双方向に関わらず、何らかのつながりを構築することから情報の伝播が始まる。このユーザー同士のつながりを表した
関係図は「ソーシャルグラフ」（図A）と呼ばれ、このソーシャルグラフ内でのインタラク
ションの頻度やソーシャルグラフ内のユーザー数などで、そのメディアの規模や範囲が決定される。そこで、本研究では、ソーシャルメディアを「ソーシャルグラフ内でのユーザー間に働く相互作用によって情報が伝達されるメディア」と定義し、以降の議論を進めることにする。

2

http://www.sophia-it.com/(2011 年 1 月 3 日時点)
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図A ソーシャルグラフのイメージ

第２章

ネットコミュニティに関する先行研究

インターネットが普及と同時に（もしくはそれ以前のパソコン通信の時代から）、オン
ライン上でバーチャルなコミュニティを作り、ユーザー間で情報交換をする動きがみられた。新進勢力のソーシャルメディアの分野は、まだ学術的な先行研究が少ないが、インターネット上のコミュニティ（ネットコミュニティ）と言う括りで見ると、先行研究が多数存在する。本章では、ネットコミュニティの盛り上がりとユーザー間のつながりの関係性について議論された先行研究をレビューする。

第１節

ネットコミュニティの定義

金森（2009）は、ネットコミュニティを、「インターネットをはじめとする電子ネットワ
ーク上のメディアで、文字を中心とする双方向コミュニケーションを行っている、何らかの帰属意識や顧客間インタラクション（國領 1997）が存在する集団である」としている。
また、ネットコミュニティには、表 1 に示す三つのタイプがあるとしている。
表 1 ネットコミュニティのタイプ （金森 2009 を基に筆者にて整理作表）
タイプ
手段的コミュニティ

即自的コミュニティ

創造的コミュニティ

定義

構造

商品関連情報を収集し、困った時の解決方
法を共有する。
参加して交流すること自体を楽しむ。

交流型

参加者のコラボレーションにより新しい価
値を創造する。

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情報共有型

討論型

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村本・菊川（2003）は、ネットコミュニティが成立する三つの要件として、①人間関係の形成、②自由で開放的な場、③誰もが発信者になれ、双方向でコミュケーションが可能であることを挙げている。
ツイッターなどの新しいコミュケーション手段が生まれてくる中で、これらの定義が必
ずしも、本研究の議論に当てはまるとは言えない。ネットコミュニティの定義は不変的なものではなく、その時々によって変化していくものであるとして、本研究に於いては以降の議論を進める。また、人と人とのつながりと言う意味での「ネットワーク3」もネットコ
ミュニティ（または単にコミュニティ）とほぼ同義語として、本研究ではいずれの単語も適宜使用する。

第２節

ネットコミュニティの参加と盛り上がりのメカニズム

本節では、金森（2009）のネットコミュニティの参加と盛り上がりについての研究、および村本・菊川（2003）における、「ソフトインフラとハードインフラ」と言う概念と盛り上がりとの関係について整理する。

第１項 ネットコミュニティへの参加
ネットコミュニティにアクセスする人の中に、次の二つの特徴あるユーザー存在することが確認されている。一つは、黙って他人の書き込み読んでいて自らは積極的に発言をしない ROM（Read Only Member）と呼ばれるユーザー。もう一つは、その反対に積極的に発言を行う RAM（Radical Access Member）と呼ばれるユーザーである。
（池田 1997、小川 2003、
佐々木 2003、國領 2000 / 2003）。ネットコミュニティは ROM だけでは成り立たず、積極的に発言をする RAM を育てなければ、そのコミュニティにおける情報量は増えないため、コミュニティとしての価値は上がらない。金森（2009）は、ネットコミュニティへの参加（積極的な関与）の要因として、次の 4 つを挙げている。① ネットコミュニティ利用能力、② ネットコミュニティ利用目的、③ ネットコミュニティの知覚品質、④ ネットコミュニ
ティ参加者の性格。
ネットコミュニティ利用能力は、ネットコミュニティをどのような使い方するべきかを経験して理解している人、活用のスキルレベルが高い人で、コミュニティ内に相対的にこのような人を増やして行かなければならないとしている。
ネットコミュニティ利用目的は、そのコミュニティを利用する目的で、目的も本章・第1 節で紹介した三つのタイプによっても変わり、「即自的」もしくは「創造的」であるほど、参加は促されるとしている。
ネットコミュニティの知覚品質は、コミュニティの場としての整備やルールやマナー、
3

同じ目的（同業界など）の人が集まって、コネクションを作ることをネットワーキングと言う。ここで言う「ネットワーク」は、IT 技術としてのネットワークではなく、社会的な人のつながりを意味している。
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情報の品質などである。ネットコミュニティへの参加者がより快適にコミュニケーション
できる環境が如何に整備されているかが重要であるとしている。
最後に、ネットコミュニティ参加者自身の性格である。ネットコミュニティに於いて、未知の参加者と積極的にコミュニケーションを取ろうとする、また全体のコミュニケーシ
ョンをリードしようとする、そう言った外向性と協調性を持った性格の参加者の存在が必要で、こう言ったオピニオンリーダーが存在するネットコミュニティは、他のユーザーの参加のインセンティブにもなりやすいとしている。

第２項 ネットコミュニティの盛り上がりと「ルールとツール」
金森（2009）は、本節１で取り上げた参加の要因に加え、ネットコミュニティの活性化には、ルールとツールの整備が必要と指摘する。
ルールとは、「ネットコミュニティを活性化し維持していくためのコミュティ運営上の各種規則」を指し、ツールは、「ネットコミュニティを活性化し維持していくための、発言管理やメンバー管理のための道具」である。（金森 2009）
ルールの役割として、村本・菊川（2003）は次の二 2 つを挙げる。① 悪意のある侵入者から守る。② 社会秩序を維持する。
ツールの役割については、埋もれている過去の発言を検索し、活用できる情報を増やすことなどで、ツールを使うことによって文脈沿った適切な発言をすることが可能になり、発言量が増えるとしている。（金森 2009）
金森（2009）は、このルールとツールの整備が、結果として、ユーザーの満足度を向上
させ、ネットコミュニティの盛り上がりにつながると結論づけている。

出所：金森剛 『ネットコミュニティの本質』 白桃書房, 2009（筆者作図）

図B

第３節

ネットコミュニティに対する評価の因果構造モデル

ソフトインフラとハードインフラの役割

村本・菊川（2003）は、前節・第 2 項で議論する運営管理者側が設置する明示的なルー
ルとツール以外にも、自生的かつ暗黙的なルールとツールの存在も、ネットコミュニティ
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ワーキングペーパー8根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）の継続的維持のためには重要であると指摘する。
管理者側が明示的に設置するルールやツールをハードインフラ、参加者により自生的にできるルールやツールをソフトインフラと定義（村本・菊川 2003）し、表 2 にまとめる。
表 2 ハードインフラとソフトインフラ

定義

例

ハードインフラソフトインフラ管理者が一定の強制力をもって設

参加者による自生的に形成されるインフ

定するインフララ

・明記された規制・規約

・場の雰囲気・運営ポリシー・コミュニティ内のみで使用するサイン・登録が義務化されている個人情（表記）や言い回し（例：絵文字、短縮語、

報（氏名・年齢等）

隠語等）

・コミュニケーション促進の為の・発言の質やレベル感

ツール効果・強制力をもった参加者選択

・参加者を悪意のある侵入者から守る

・参加者属性の規定

・マナーなど社会的秩序を維持する

・発言の促進・コミュニティへの帰属意識の促進
・場の盛り上がり

リスク

廃れる（人が寄りつかなくなる）

荒れる（自浄作用が効かなくなる）

出所：村本理恵子・菊川暁 『ネットコミュニティがビジネスを変える：コラボレーティブマーケティン
グへの転換』 NTT 出版, 2003 （筆者にて整理作表）

このハードインフラとソフトインフラは、ハードインフラが強すぎるネットコミュニテ
ィでは、参加者の意欲を低下させ、活性化しなくなり、廃れてしまうと言う危険性がある。
一方で、ソフトインフラが強すぎると、運営者側の管理が難しくなり、自浄作用が効かな
くなり、そのコミュニティが荒れてしまうと言う危険性があると指摘している。

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出所：村本理恵子・菊川暁 『ネットコミュニティがビジネスを変える：コラボレーティブマーケティン
グへの転換』 NTT 出版, 2003 （筆者作図）

図 C ハードインフラとソフトインフラの強度とリスク

第４節

ネットコミュニティにおける「淡いコミュニティ」の研究

本節では、ネットコミュニティにおけるコミュニティの“濃淡”と言う概念について、整理する。
森田（2003）は、ネットコミュニティの構成員間でのインタラクティブなコミュニケー
ションの有無、あるいは多寡によって、淡いコミュニティと濃いコミュニティと言った二つの種類に分類し（表 3）、特に淡いコミュニティに着目して、その特徴と影響についての考察をしている。

表 3 コミュニティの濃淡の分類
コミュニケーションの密度の高低によるコミュニティの分類
濃いコミュニティ

コミュニケーション

参加者同士がそれぞれ固定的なアイデの密度が高いンティティを持って情報を交換し合ったり、時には共同作業を行ったりする。

淡いコミュニティ

コミュニケーション

質問や返答のやり取りがない、あるいはの密度が低い雑談と言った類の自由なコミュニケー
ションがないなど、参加者間に社会的関係が構築される可能性が少ない。

出所： 森田（2003）を基に筆者にて整理作表

淡いコミュニティは、その定義上、コミュニケーション量が少ないため、コミュニティの参加者同士のコミュニケーションそのものや、参加者間の社会的関係自体が、そのコミ
ュニティにおける共通の参加のインセンティブにはなりづらい。その為、森田（2003）は、参加者間で「共有される情報」そのものが求心力であり、コミュニティにおける共通の目
的および利益であるとしている。
さらに、森田（2003）は、コミュニティには、収容できる構成員の数に限界があり、その限界はコミュニティの濃淡によって決まるとしている。濃いコミュニティほど、収容人数は少なく、淡いコミュニティほど、多く収容可能であるという。
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また、淡いコミュニティは、濃いコミュニティでしばしば起こる参加者同士の意見の食い違いによる対立が起きにくく、荒れた状態になりづらい性質を持っているという。
（表 4）
この結果、淡いコミュニティは長期持続可能にしている。

表 4 コミュニティの濃淡によるメリットとデメリット
メリット

デメリット

盛り上がる

・ 派閥化
・ 参加者同士の衝突（けん濃いコミュニティ

か、荒れる）

淡いコミュニティ・ 荒れにくい・ 盛り上がらない・ 多人数を収容可能

・ 参加者の関心を継続的に・ 長期維持が可能

繋ぎとめるのが難しい
出所： 森田（2003）を基に筆者にて整理作表

しかし、淡いコミュニティは、そのままではコミュニティとして活性化しない。その為、コミュニティを持続可能にするために、森田（2003）は次の点を指摘する。まず、淡いコ
ミュニティでは、その性質上“言いっぱなし”の情報が大量に投稿され積み重なる可能性が高いため、運営者側でその大量情報を利用可能な形式で蓄積することで、信頼性の担保をしていく必要がある。次に情報発信の意欲を担保するために、運営者側の高い関与と持続的な刺激が必要であるとしている。
つまり、淡いコミュニティは大容量・長寿命を可能にする構造を持っている一方で、それを実現するためには、運営者側の継続的な努力がより必要になってくると言うことであ
る。

第３章

第１節

ツイッターのメディア特性

フォローとフォロワーの関係（非双方向型コミュニケーション）

ツイッターは、フォローする（またはフォローされる）ところからユーザー同士の「つながり」が生まれ、コミュニケーション・ツールとして機能し始める。フォローは一方的に行われ、フォローされる側の承諾を得る必要がない。つまり、両者が互いにフォローし合わない限り、つながりは双方向にはならない。これは、他のソーシャルメディアとは決定的に違い、フォローする・されるの関係性によって、情報の流れ方や、ユーザー毎の情報発信力が異なってくる。
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例えば、図 D のような関係性があるとする。ユーザーA の視点で見ると、A は他の B,C,D
をすべてのユーザーをフォローしているが、フォローされているのは B だけ。ユーザーA
は、B,C,D が発信する情報は見ることができるが、A が発信した情報は、B 意外には受動的には配信されない。つまり、ユーザーA は、情報受信能力が大きいが、情報発信能力は小さいと言うことになる。

ユーザー C

ユーザー A

ユーザー B

ユーザーA は、
情報受信能力 → 大きい
情報発信能力 → 小さい

矢印はフォローの方向

ユーザー D図 D フォローとフォロワーの関係

第２節

ツイッターにおける情報の非対称性

情報の非対称性とは、市場における各取引主体間で保有する情報に差がある状態を言う。
（Akerlof 1970）本章・第 1 節で示した通り、ツイッターはフォローの関係によって、情報の受発信能力に差が生じる、その為、同じネットワーク内にいても共有される情報量には差が出てします。その結果、ユーザー間の情報の非対称性は大きくなる構造をしている。
例えば、図 E で、左上のユーザーA が発信した情報がユーザーB に届くまでの間、情報が一切伝わらないグループが存在することが分かる。ツイッターでは、つながりが双方向ではない為、このユーザー間で共有される情報の差は必ず生じるものと言ってよい。

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図 E ツイッターの情報伝播の流れ

第３節

オープン性と Twitter.com サイトの場としての価値ツイッターは、基本的には、twitter.com（日本では twitter.jp）の自社サイトでサービスを提供している。しかし、同社は API4を広く公開し、他社のソフトやサービスとの接続を許可するオープン政策を取っている為、投稿や閲覧の多くがサードパーティのクライ
アントソフト（図 F）や他社サービスから行われる。その結果、ユーザーはツイッターのWeb サイトにわざわざ訪れなくても、ツイートを投稿や閲覧等が出来る一方で、ツイッタ
ーの Web サイトへの訪問回数や滞在時間はユーザー数の割に極端に低い値となっている。
（図 G） このことは、Web サイトへの訪問者を対象にした一般的な広告モデルの成立を難しくさせており、本章・第 4 節で議論するコミュニティ性にも大きな影響を与えている。

図 F サードパーティ製のクライアントソフト

4

API=Application Programming Interface アプリケーション開発の為の仕様。公開することでサードパーティによるアプリケーションプラグラムの開発が可能になる。
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出所 斉藤 徹 2010『Twitter と Facebook、どちらが世界最大のソーシャル・ネットワークになるのか？』
ITmedia
図 G ツイッターと Facebook の Web サイトへの訪問状況の比較

第４節

ツイッターのコミュニティ性および相互共有性と相互関係性の分析

第１項 コミュニティ性1.

コミュニティの定義「コミュニティ」と言う言葉は、人によって捉える文脈やその言葉そのものに対する“思い入れ”も違い、無数のコンテキストを含んで使われている。学術的にも研究者によって様々な定義が存在し、社会科学者の数以上にコミュニティの定義があると言ってよい。
（奥田 1982） MacIver（1917）は、「一定地域における共同生活領域、生活空間のことを指し、互いの間に共通の関心や社会意識が見られること」を、コミュニティの要件としている。
Hillary（1955）は、MacIver 以降の 90 以上の主要文献からコミュニティの定義を整理し、
コミュニティは「地域性」と「共同性」と言う 2 つのキーワードで最大公約数的に定義されるとした。
一方、社会生活に於いて、例えば会社や学校、通勤・通学の途中など、人々は様々な社会的な接点を持っている為、コミュニティは必ずしも居住と言う意味での地域性や共同性と言う概念には縛られなくなる。Delanty（2003）は、これまでのコミュニティの議論のレビューに基づき、これまでの地域や物理的な空間の意味からではなく、「帰属」と言う観点から捉えた。さらに、コミュニティを形成する基盤となる要因を“コミュニケーション”
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ワーキングペーパー14根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）であるとしている。金子（2009）は、そのコミュニケーションが直接的なもののみでなく、間接的なものでもコミュニティの基礎となり得ると指摘している。青井（1983）は、コミ
ュニティの形成の根底には、そうした集合を生み出す“ボランタリズム”が介在していると指摘した。この概念を基に金子（2002）は、コミュニティとは、個々の関係性を形作る要素を「自発的に共有するプロセス」であるとしている。これには、規範や帰属意識などの共同性を生み出す再帰的な要素の自発的共有も含まれ、コミュニティの概念を「一定のルールを自発的に共有するコミュニケーションのプロセス」と再定義している。この自発的に共有するコミュニケーションのプロセスは、そのコミュニティの構成員間のボランタ
リティと相互協調的な行動や問題解決行動を示唆している。

2.

コミュニティ性の高さ

金子（2002）は、現代社会において「コミュニケーションのプロセス」は、大きく変わってきており、リアルでもバーチャルでも、「コミュニティ」と言うものに対する概念や定義は非常に複雑さを増していると指摘する。その為、一言にコミュニティと言っても、論者によってその捉え方は変わってしまう危険性がある。そこで、本研究では過去に議論された、すべてのコミュニティの定義は否定されるものではなく、それらはコミュニティ構
成員の関与のレベルの違いと捉え、地域・空間を意味するコミュニティも、バーチャルな世界での“つながり”も、人と人とが何らかの接点を持ってネットワークを構成している
ものはすべてコミュニティであるとし、そのレベルの違いを「コミュニティ性」の高さとして議論を進めることにする。つまり、コミュニティ構成員の関与のレベルが高まれば高いコミュニティ性があるとし、逆に関与のレベルが低い場合、コミュニティ性が低い “コミュニティ”であるとする。この意味からすると、人と人とのつながりと言う意味での「ネットワーク5」もコミュニティとほぼ同義語として、本研究ではどちらの単語も適宜使用する。
コミュニティ性の高さの評価は、これまでのコミュニティの定義から抽出されるコミュ
ニティを構成する要素を整理することで、それを評価指標とすることにする。本研究では、
コミュニティが成立する要件を「相互共有性」と「相互関係性」と言う 2 つのカテゴリーに分類することで、コミュニティ性の評価の基準として議論を進める。65

同じ目的（同業界など）の人が集まって、コネクションを作ることをネットワーキングと言う。ここで言う「ネットワーク」は、IT 技術としてのネットワークではなく、社会的な人のつながりを意味している。
6
相互共有性と相互関係性は捉え方によっては明確に分類できない場合がある。どちらに分類されるかは本研究の主題に直接関係しない為、分類の妥当性の議論はここでは避けることにする。
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図 H 複雑化するコミュニティの概念

第２項 相互共有性
相互共有性とは、コミュニティ構成員間で互いに共有している時間・空間・モノ・アイ
デンティティなどで、構成員間で共通的に認知され、シェアされているものである。本研
究では、表 6 の五つを相互共有性の要素とする。
表6

相互共有性の要素

相互共有性の要素

目的・関心の共有
場の共有
経験の共有
アイデンティティの共有
コンテキストの共有

目的・関心の共有は、そのコミュニティの参加の要因として参加者間に同じ目的や関心があること。場の共有は、リアルでもバーチャルでも、参加者が集合する特定の空間が存在することを言う、ネットの世界でもコミュニティ運営者が参加者の集まるサイトを開設
している場合、場の共有があると考える。経験の共有は、相互で同じ経験・体験をもつことで、ネット上のオンラインゲームやオープンソースでのソフトウェア開発なども含まれる。アイデンティティの共有は、そのコミュニティに所属していると言った意識や、会員であると言った明確な帰属、参加者同士のプロフィールの共通性などである。例えば、
「○

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ワーキングペーパー16根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）○大学の出身」と言う共通性がある人同士は他者と比べて、強い相互認識（仲間意識）が生まれる。その為、例えば「20 代、女性、東京在住、○○大学出身者の集まり」など、共有されるアイデンティティが詳細になればなるほど、そのコミュニティ参加者の繋がりの強度は高くなる。コンテキストの共有は、そのコミュニティ内で暗黙的に存在するルール
やマナーなどの共有である。そのコミュニティ内だけで使われている単語や、特に公に明示されていないローカルルールなどは、コミュニティ外部からの参加に対する一定の阻害要因となっている。

第３項 相互関係性
相互関係性は、コミュニティ構成員のつながりの強さや密度を表すものであり、本研究
では、表 7 に示す 3 つを要素とする。森田（2003）は、コミュニティ構成員間でのインタ
ラクティブなコミュニケーションの有無あるいは多寡によって、そのコミュニティの濃淡が規定されるとしている。従って、コミュニケーションの頻度はその関係性の強さを評価する一要素であると言える。つながり意識は、一方向・双方向にかかわらず、他者と繋がっていると言う認識があるかないかを表している。ツイッターでは、フォローする際に相互認証が無い為、フォローしている側はつながり意識が高いが、フォローされている側はつながり意識が低い、その為、両者につながり意識のギャップ生じることになる。ボラン
タリズムは、金子（2002）が指摘するコミュニティ内での非経済的な互助性を意味しており、コミュニティ構成員間の関係性が高いほどボランタリズムも高くなると言える。

表 7 相互関係性の要素
相互関係性 の要素

コミュニケーション

つながり意識ボランタリズム

第４項 ツイッターにおけるコミュニティ性の評価
本節・第２項および第３項で行ったコミュニティ性の要素の分解を基にツイッターのコ
ミュニティ性の分析を行う。ツイッターは他のネット上のコミュニティと比べると、フォローの対象が必ずしも目的・関心に合致しているとは限らない、またフォローされている
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ワーキングペーパー17根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

側は意識せずにフォローされるので、フォローする側の目的や関心については殆ど関知していない。つまり、繋がっているもの同士の目的・関心の共有性はそれ程高くない。また、
この一方向性は経験の共有度にも影響しており、あるユーザーがした経験が一方向にしか伝わらない場合が多い、その為、他の双方向接続型のメディアと比べると、経験や体験の共有度は低くなる。
本章・第 3 節で述べた通り、ツイッターは自社の Web サイトへの求心力がとても弱い。
従って、参加者が集まって議論する場として、自社の Web サイトはあまり機能していない。
また、ツイッターはフォローに対して仲間意識はあまり存在しない。これは実際にリアルの友達が少ないことからも言える。さらに、しばしばコミュニティを形成する場合「○○の会」など、集まる仲間をある共通のセグメントやアイデンティティで括ることがあるが、ツイッターにはあまりそう言った行動は見られない為、アイデンティティの共有性は低いと考えられる。暗黙知はハッシュタグのような暗黙ルールや「○○なう7」などのツイッタ
ー内のみの言葉も発生している。ただし、他のコミュニティと比べて多いとは言えず、特にコミュニケーションのマナーが参加者間で深く浸透しているとは言い難い。
相互関係性について見てみると、コミュニケーションの頻度はその手軽さから比較的高いと言える。ただし、140 字で制限されているなど、交換される情報のリッチ度合い8（質的・量的な内容の深さ）は低い。つながり意識は一方向フォローの仕組みの為、本節３で指摘した通り、つながり意識のレベルは低い。ボランタリズムはリアルタイムな問題解決には適したメディアではあるが、つながり意識や仲間意識がそれ程高くない為、参加者間に互助的な雰囲気は通常の状態に於いては低い。9以上のことを踏まえて、ソーシャルメディアのコミュニティ性の評価し（表 8）、各ソー
シャルメディアのコミュニティ性の度合いを分析した。
本分析では、ツイッターが他のソーシャルメディアと比べて、コミュニティ性が低いことが分かる。これはツイッターの仕組み上の性質に起因するところが大きい、特にツイッターはフォローに対して承認制を取っていなく、ユーザー間での片側からフォロー関係を許容している為、ユーザー間での共通的な認識が弱く、共有性・関係性共にそれ程高くはならない。特に SNS との対比で見ると、そのコミュニティ性の違いは極めて高いと言うことが分かる。

7

ツイッターでは、場所名の後ろに「なう」とつけて現在の居場所を投稿することが、ユーザーの間では広く認知されている。
8
Daft and Lengel （1984, 1986）は、コミュニケーションには 2 つの目的があると言う。1 つは「多義性（equivocality）の削減」と「不確実性（uncertainty）の削減」である。このうち、コミュニケーションの中に音や写真、映像を加えることで、多義性を減らすことに適したメディアを「メディアリッチネスが高い」メディアと言う。
9
自然災害など、極めてインパクトの大きい問題が発生した場合は、その話題に対する求心力が強まり、またクチコミの波及効果と合わせて、他のメディア以上にボランタリズムが高まることが場合もある。
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表8

各ソーシャルメディアのコミュニティ性の評価
会員制ネTwitter

SNS

ットコミ

ブログ

掲示板

ュニティ
相互共有性

△

◎

◎

◎

◎

場の共有

×

◎

◎

◎

◎

経験の共有

△

◎

◎

△

△

ID（帰属性）の共有

×

○

◎

×

×

暗黙知の共有

△

◎

◎

△

○

コミュニケーション

○

◎

○

×

○

つながり意識

×

◎

○

×

×

ボランタリズム

△

◎

△

×

△

コミュニティ性の評価指数

7

23

20

8

12

相互関係性

目的・関心の共有

数字は評価を数値化したものを足し合わせている。
◎・・・3 点、 ○・・・2 点、 △・・・1 点、 ×・・・0 点

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ワーキングペーパー19根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

第４章

ユーザー間のつながりの強さと範囲の分析

本章では、ソーシャルメディアにおけるユーザー間のつながりの強さについて議論する。
ユーザー間のつながりの強さとは、ネットワークを構成するユーザー同士の共有度の高さ、およびユーザー間インタラクションの密度を示している。第 3 章で行ってきたコミュニテ
ィ構成要素の分析およびコミュニティ性の分析を基に、ソーシャルメディアにおけるユー
ザー間のつながりの強さは「相互共有性の深度」と「相互関係性の濃度」によって定義されると考え、これら二つの分析およびつながりの強さがもたらす効果について論じる。

つながりの強さ ＝ 相互共有性の深度 × 相互関係性の濃度

第１節

ソーシャルメディアにおける、ユーザー間の相互共有性と相互関係性

ユーザー間の相互共有性を決定する要因は、第 3 章の議論に「情報の共有性」を加え、
表 9 のように規定する。相互共有性は、必ずしも共有されるものの数（量）で測られるものではなく、共有されるものの内容や価値によっても変わってくる。従って、本研究ではこれらの相対的な差を「深さ」で表現することにする。つまり、相互共有性が深まれば、ユーザー間により強いインタラクションが働いていると考える。
相互関係性については、第 3 章の議論を踏まえて、ソーシャルメディアにおける関係性の度合いを決定する要素を検討する。まず、これまでのコミュニケーションの頻度は関係
性強化の重要の指標と言える。次に、ネットコミュニティにおいては、現実世界での友人・知人関係はそのユーザー同士の関係性を決定する大きな要素である。第 3 章で取り上げた「つながり意識」は、ソーシャルメディアの世界ではそのユーザーと接続を確立する為の「承認」行為でつながりを認識することが多い。そのことによって、双方向のコミュニケーションが確立されるが、ブログやツイッターのような一方向発信型のメディアは、つながり意識が希薄になりやすい。ここではこれらの度合いを表すものとして「双方向性の程度」と表現する。最後に、第 3 章で議論したボランタリティについては、ソーシャルメデ
ィアにおいては例えば質問について回答するなどの行為として、経済的な見返りを求めな
い援助が発生する。本研究では、これらを「応答性の程度」と表現する。森田（2003）は、コミュニケーションの頻度を基にコミュニティの濃淡を決定しているが、本研究では、それを継承しつつ、表 9 に示す四つの要素を、相互関係性に影響を与える要因としたい。相互関係性は、森田（2003）を習い、その度合いを「濃さ」で表現することにする。従って、相互関係性が濃いほど、ユーザー間により強いインタラクションが働いていること示して
いる。

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ワーキングペーパー20根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

表9「相互共有性の深度」と「相互関係性の濃度」を決定する要因

共有性の深度を決定する要因

関係性の濃度を決定する要因

・ 情報の共有・ コミュニケーションの頻度

・ 目的・関心の共有

・ リアルの世界での接触頻度

・ 場の共有・ 双方向性の程度

・ 経験の共有・ 応答性の程度

・ アイデンティティの共有
・ コンテキストの共有

第２節

ネットワークにおける、つながりの影響範囲

本章・第 1 節より、ユーザー間の相互共有性が深まり、かつ相互関係性が濃くなるほど、
そのネットワークのつながりの強度は上がる。その濃くて深いつながりは結果として、ユーザー間のつながりの範囲を狭くしていると言える。言い換えると、濃密な関係ほど、より狭い領域で発生して、繋がっている人の数も少なくなる。逆に希薄な関係は、そのつながりがより幅広い範囲まで到達する為、つながりを許容できる人数が多くなる。Dunber(1992) は霊長類行動学の観察的実験から「人間同士がそれぞれと安定した関係を維持できる人数の認知的上限は平均 150 人程度」であると述べている。森田（2003）も、経験的な観測から「名前付きで発言する会議室型コミュニティの場合、発言する定住者が 200 人を超えたあたりから、コミュニティの分裂ないしは分化が起こり始める」としている。一方で、淡いコミュニティは、この「200 人の壁」を越えて成長できる可能性を持っていると述べている。
本研究では、つながりが影響しうる限界域をそのネットワークの広さの極限として、「つながりの範囲」と規定することにする。単に友達の友達の友達・・・と伝って行けば、ネットワークは無限に広くなってしまうが、つながりの影響が無視できるくらい小さい地点
で一定の限界域を引くことで、ネットワークの広さを設定することができる。
図 I は、各ソーシャルメディアの相互共有性の深度と相互関係性の濃度を基に分類したものである。図の左上は、相互共有性が浅く、相互関係性が淡いネットワークで、そのネットワークがカバーできる範囲は広くなる。つまり、より幅広い範囲に影響力が及ぶと考えられ、広いネットワーク（多人数とのつながり）を維持できる状況にあると言える。逆に右下は相互共有性が深く、相互関係性が濃いネットワークでは、そのネットワークがカバーできる範囲は狭くなる。

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根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

図 I ユーザー間の相互共有性と相互関係性

本節の議論は、最終的にユーザー間のつながりを広さ・深さ・濃さの三軸で表すことができると言うことを示している。（図 J） そして、ツイッターと SNS は、ちょうどその対極にあり、浅く・淡く・広いネットワークを持つツイッターと、深く・濃く・狭いネット
ワークを持つ SNS では、その特性や対応方法が違ってくる。以降の議論でこのユーザー間のつながりの強さの違いがどのような影響を持っているかを分析することにする。

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ワーキングペーパー22根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

図J

第５章

第１節

ネットワークの影響範囲の三次元モデル

つながりの強さがコミュニティ参加者へ与える影響

つながりの強さと「炎上」の関係

森田（2003）は、濃いコミュニティにおいては、コミュニケーション上の行き違いや人間関係のもつれ合いがもとでユーザー同士の口げんかが発生しやすいと言う。これらが他のユーザーへ波及することで、いわゆる「炎上10」と言う現象が発生する。炎上が起こるメカニズムについては様々な議論がなされているが、炎上を引き起こしやすい環境として、
ユーザー間のつながりの強さが影響していると考えられる。深く・濃く・狭いネットワー
クでは、ユーザーの結びつきは非常に強固であるが、逆に一度対立が発生すると一気に口論が盛り上がり、火消しが難しい状態になってしまう。一方で、浅く・淡く・広いネット
ワークでは、ユーザー間のつながりも弱い為、相互の対立も起きにくく11、多少口論があってもそれが他者には連鎖しない。つまり、炎上のリスクが極めて小さいネットワークの特性を持っていると言える。（図 K エラー! 参照元が見つかりません。）

10
11

コミュニティの運営者の意図する範囲を大幅に超え、非難・批判のコメントが殺到し収拾がつかなくなる現象
ユーザー同士の関心度が低い為、あまり対立的な行動を起こさない。
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図K

第２節

相互関係性と「炎上」の関係

つながりの強さと企業アカウントの介入

つながりの強さは、そのネットワークへの介入のしやすさを表していると言える。つまり、既存のネットワーク（コミュニティ）に入ろうとする企業（担当者や公式アカウント）の立場で考えると、そのネットワークが深く・濃いほど、ユーザー間で既に共有されているもの（過去の経験、蓄積情報、暗黙的なローカルルール、隠語など）が多く、それらが部外者のネットワークへの介入の障壁として働いている。また、濃い相互関係性はユーザ
ー間の結びつきを強め、そのネットワーク特有の雰囲気を作り出している。その為、新規参入者がそのネットワークへ入り込もうとすると、その雰囲気を壊すものとして、既存参加者からは受け入れられない可能性が高い。結果として介入者に対する強い反発となる。
一方で、そのネットワークが浅く・淡い場合は、このようなネットワークによる反発が小さく、外部からの介入に対する許容範囲が広い。そのネットワークに入ろうとする企業にとっては、比較的容易に入り込める状況にあると言える。

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図L第３節

つながりの強さと企業アカウントの介入

つながりの強さと「ルールとツール」の役割つながりが弱いネットワークでは、ユーザー間の結びつきが弱く、時間が経つとユーザ
ーはアクセスしなくなり、廃れてしまう。森田（2003）は、淡いコミュニティにおいて、そのコミュニティを継続的に維持する為には、運営管理者による高関与と持続的な刺激が必要だという。金森（2009）は、ネットコミュニティの活性化にそれを支える「ルールとツール」の重要性を指摘している。一方で、本章・第 1 節で指摘しているように、ネット
ワークのつながりの強度が上がれば、逆に「炎上」のリスクが高くなる。これらのことを鑑み、ネットワークの管理者は、つながりの強さに応じて、明示的か暗黙的かに関わらず、ネットワークの維持の為には適切なルールとツールの整備が必要であると考えられる。
浅く淡いネットワークの特性を持つツイッターでは、自生的な仕組みとして、リツイー
トとハッシュタグが存在する。これらはネットワーク内のコミュニケーションの活性化に少なからず寄与している。また、ツイッターの場合、URL の短縮サービスやツイートのアーカイブサービス、ツイートの検索サービスなど、様々なツールを提供する補完業者が多数存在する。こう言った仕組みがネットワーク内の活性化に何らかの貢献となっていると推察される。
また、企業がツイッターを活用して、ネットワークに入り込もうとする場合、そのネットワークが持つつながりの強さに応じて、適切にルールとツールを活用することが重要となってくると考えられる。

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第６章

おわりに

本研究では、ソーシャルメディアのつながりの強さを、相互共有性の深度と相互関係性の濃度によって測ることを提案し、その分析を基に、ツイッターはユーザー間の相互共有性が浅く、相互関係性が淡いメディアであると結論付けた。つまりこれが「ゆるい」つな
がりの根源であると考えられる。このような特性を持つメディアは、そのつながりの影響範囲は必然的に広くなるため、ツイッターは、広範に情報発信が可能なネットワークを持ったメディアであると言える。また、この浅く・淡く・広いネットワークは、企業アカウ
ントなどの他者からのネットワークへの介入を容易にさせ、また広範なプロモーションにも適しているうえ、ネットワーク内の荒廃やいわゆる「炎上」現象も起こりにくい構造となっている。その為、ツイッターは、ネットワークの長期的な維持を比較的しやすいメデ
ィアである。
一方で、このような特性を持つネットワークは、参加者の盛り上がりに欠け、ネットワ
ーク自体が形骸化してしまう可能性がある。従って、企業がツイッターを企業活動としてより効果的に利用しようとする場合、そのネットワークに継続的に刺激を与え、活性化す
るように努めていく必要がある。

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ワーキングペーパー26

根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

参考文献
Akerlof, George A. “The Market for ‘lemons’: Qualitative uncertainty and the market
mechanism.” Quarterly Journal of Economics, 84, 1970: pp.488-500.
Daft, R. L., and Lengel, R. H., “Information Richness: Research in Organizational
Behavior,” 1984: Vol. 6, pp. 191-233.
Delanty, Gerard. Community, Routledge, 2003
Hillary,George A.

"Definitions of Community: Areas of Agreement” Rural Sociology,

Vol.20, 1955
Kaplan, Andreas M., Haenlein, Michael, “Users of the world, unite! The challenges andopportunities of social media,” Business Horizons, Vol. 53, Issue 1, Knowledge,
Harvard Business School Web, September 14, 2009 (2010)
MacIver, Robert M. Community, MacMillan 1917
青井和夫「コミュニティと都市の理論」磯村英一編著『コミュニティの理論と政策』東海大学出版会，1983
小川美香子『黙って読んでいる人達(ROM)の情報伝播、購買への影響』（修士学位論文），
慶應義塾大学，2003
金子郁容『コミュニティ科学』勁草書房，2009
金子郁容『新版コミュニティ・ソリューション—ボランタリーな問題解決に向けて』岩波書
店，2002
金森剛『ネットコミュニティの本質』白桃書房，2009
國領二郎「ネットワーク上の顧客間インタラクション」高木晴夫・木嶋恭一編『マルチメ
ディア社会システムの諸相』日科技連 1997, pp.51-72.
斉藤徹『Twitter と Facebook，どちらが世界最大のソーシャル・ネットワークになるのか？』
ITmedia，2010.http://blogs.itmedia.co.jp/saito/2010/04/twitterfacebook.html
佐々木裕一｢オンライン・コミュニティにおける 2 つの二階層構造— RAM と ROM, そして価値観とアーキテクチャ｣『特集／バーチャルビジネスの理論と動向』組織科学，
Vol.41, No.1: pp.26-37 (2007)
佐々木裕一・北山聡『Linux はいかにしてビジネスになったかコミュニティ・アライアン
ス戦略』NTT 出版，2000
村本理恵子・菊川暁『ネットコミュニティがビジネスを変える：コラボレーティブマーケ
ティングへの転換』NTT 出版，2003
森田正隆「コミュニティ拡大戦略—アットコスメ」池尾恭一・編『ネット・コミュニティのマーケティング戦略』有斐閣，2003: pp.195-218
NIFTY ネットワークコミュニティ研究会『電緑交響主義ネットワークコミュニティの出現』NTT 出版，1997

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根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

参考資料
BINARY IT 用語辞典「ソーシャルメディア」2011 年 1 月 3 日
http://www.sophia-it.com/content/ソーシャルメディア
Internet Watch 『ソーシャルグラフ』National Creators Conference，2010
NTT レゾナント／ループス・コミュニケーションズ『企業におけるツイッター活用状況に関する調査結果』2010 年 8 月 5 日

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ワーキングペーパー28

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No.1

ワーキングペーパー一覧

インターネット接続ビジネスの競争優位の変遷：産業モジュール化に着目した分析
根来龍之・堤満（2003 年 3 月）

No.2

企業変革における ERP パッケージ導入と BPR との関係分析
武田友美・根来龍之（2003 年 6 月）

No.3

戦略的提携におけるネットワーク視点からの研究課題：Gulati の問題提起
森岡孝文（2003 年 11 月）

No.4

業界プラットフォーム型企業の発展可能性―提供機能の収斂化仮説の検討
足代訓史・根来龍之（2004 年 3 月）

No.5

ユーザー参加型商品評価コミュニティにおける評判管理システムの設計と効果
根来龍之・柏陽平（2004 年 3 月）

No.6

戦略計画と因果モデル―活動システム，戦略マップ，差別化システム
根来龍之（2004 年 8 月）

No.7

競争優位のアウトソーシング：＜資源―活動―差別化＞モデルに基づく考察
根来龍之（2004 年 12 月）

No.8「コンテクスト」把握型情報提供サービスの分類：ユビキタス時代のビジネスモデルの探索
根来龍之・平林正宜（2005 年 3 月）
No.9

「コンテクスト」を活用した B to C 型情報提供サービスの事例研究
平林正宜（2005 年 3 月）

No.10

Collis & Montgomery の資源ベース戦略論の特徴
根来龍之・森岡孝文（2005 年 3 月）

No.11

競争優位のシステム分析：㈱スタッフサービスの組織型営業の事例
井上達彦（2005 年 4 月）

No.12

病院組織変革と情報技術の導入：洛和会ヘルスケアシステムにおける電子カルテの導入事例
具承桓・久保亮一・山下麻衣（2005 年 4 月）
No.13

半導体ビジネスの製品アーキテクチャと収入性に関する研究
井上達彦・和泉茂一（2005 年 5 月）

No.14

モバイルコマースに特徴的な消費者心理：メディアの補完性と商品知覚リスクに着目した研究
根来龍之・頼定誠（2005 年 6 月）
No.15

＜模倣困難性＞概念の再吟味
根来龍之（2005 年 3 月）

No.16

技術革新をきっかけとしないオーバーテーク戦略：㈱スタッフ・サービスの事例研

早稲田大学

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ワーキングペーパー29

根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

究
根来龍之・山路嘉一（2005 年 12 月）
No.17 Cyber “Lemons” Problem and Quality-Intermediary Based on Trust in the E-Market:
A Case Study from AUCNET (Japan)

Yong

Pan（2005 年 12 月）
No.18

クスマノ＆ガワーのプラットフォーム・リーダーシップ「４つのレバー」論の批判的発展
根来龍之・加藤和彦（2006 年 1 月）
No.19

Apples and Oranges: Meta-analysis as a Research Method within the Realm of

IT-related
Organizational

Innovation

Ryoji Ito（2006 年 4 月）
No.20

コンタクトセンター「クレーム発生率」の影響要因分析-ビジネスシステムと顧客満足の相関根来龍之・森一惠（2006 年 9 月）
No.21

模倣困難なＩＴ活用は存在するか？ ：ウォルマートの事例分析を通じた検討
根来龍之・吉川徹（2007 年 3 月）

No.22

情報システムの経路依存性に関する研究 ：セブン-イレブンのビジネスシステムを通じた検討
根来龍之・向正道（2007 年 8 月）
No.23

事業形態と収益率：データによる事業形態の影響力の検証
根来龍之・稲葉由貴子（2008 年 4 月）

No.24

因果連鎖と意図せざる結果：因果連鎖の網の目構造論
根来龍之（2008 年 5 月）

No.25

顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案
根来龍之・浅井No.26

尚（2008 年６月）

顧客コンテンツが存在する製品」の予想余命期間の主観的決定モデルの構築
根来龍之・荒川真紀子（2008 年７月）

No.27

差別化システムの維持･革新の仕組に関する研究－ダイナミックビジネスシステ

ム論への展開－根来龍之・角田仁（2009 年 6 月）
No.28

変革期のビジネスシステムの発展プロセス －松下電気産業の創生 21、躍進 21 中期計画の考察 －
向正道（2009 年 10 月）
No.29

インフォミディアリと消費者の満足
新堂精士（2009 年 12 月）
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ワーキングペーパー30

根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

No.30

成長戦略としてのプラットフォーム間連携－Salesforce.com と Google の事例分析を通じた研究－
根来龍之・伊藤祐樹（2010 年 2 月）
No.31

ロジスティクスの情報化における競争優位の実現とその維持・強化・革新

メタシステム－差別化システム－競争優位理論の実証分析

木村達也・根来龍之・峰滝和典（2010
年 3 月）

No.32

インターネットにおけるメディア型プラットフォームサービスの WTA（Winner Take

All）状況
根来龍之・大竹慎太郎（2010 年 4 月）
No.33

IT と企業パフォーマンス－RBV アプローチの限界と今後の研究課題について－
向正道（2010 年 5 月）

No.34

ソフトウェア製品のパラレルプラットフォーム市場固有の競争戦略
根来龍之・釜池聡太（2010 年 7 月）

No.35

製品戦略論における出発点の吟味－理念型としての「機能とニーズの融合」視点（ＣＶＰ重視型アプローチ）の必要性－

No.36

根来龍之・髙田晴彦（2010 年 10 月）

データベース市場における新規参入の成否を分けた要因-「スタックの破壊」と既存事業者と異なる「プラットフォーム優先度」-

No.3７

根来龍之・佐々木盛朗（2010 年 11 月）

規格間ブリッジ‐標準化におけるネットワーク外部性のコントロール‐
長内厚・伊吹勇亮・中本龍市（2011 年 3 月）

No.38

ゲーム産業における「ゲームモデル」の変化‐革新的ゲームの成功要因の分析‐
根来龍之・亀田直樹（2011 年 5 月）

No.39

経営学におけるプラットフォーム論の系譜と今後の展望
根来龍之・足代訓史（2011 年 5 月）

No.40

地上波放送局における動画配信ビジネスのチャネル・マネジメントに関する研究
根来龍之・亀田年保（2011 年 6 月）

No.41 ロバストな技術経営とコモディティ化
長内厚・榊原清則(2011 年 8 月)
No.42 袋小路状態の業界の経営戦略：やるも地獄やらぬも地獄の研究
根来龍之・河原塚広樹(2011 年 9 月)
No.43 国内のコンシューマ向け ISP 事業の顧客獲得競争に関する経営者の認識と事業行動
宮元万菜美(2012 年１月)

―記述的ケーススタディー

No.44 ゲームユーザーの継続期間に関する研究：満足感・機会損失感・プレイ時間から探る
根来龍之・工敬一郎(2012 年 4 月)
No.45 グーグル、マイクロソフト、フェイスブックのサービス追加の相互作用
根来 龍之・吉村 直記(2012 年 5 月)
No.46 ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究

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ワーキングペーパー31根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）－ ツイッターのメディア特性の分析 －根来龍之・村上建治郎（2012 年6 月）

入手ご希望の方は下記までご連絡下さい．
連絡先：RIIM-sec@list.waseda.jp
www.waseda.ac.jp/projects/riim/

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根来・村上「ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 ～ ツイッターのメディア特性の分析 ～」（2012.6）

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