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拡大する SNS、凝縮する世界

科学で読み解く mixi のネットワーク構造
ソーシャル・ネットワーク・サービス（以下 SNS）はこの数年で爆発的に広がった

大変に興味深い。情報の流通シミュレーサービスだ。世界最初の SNS である Friendster（米国）は、2000 万人の会員ションを扱う場合、社会ネットワークにラを誇る（2003 年 3 月現在）。その後、Google が Orkut を開始し、全世界で類似ンダムなモデルを使用して行ってみても、SNS が続々と登場した。日本では 2004 年 2 月に mixi と GREE がスタート、会実際のケースと大きく食い違うことがあ員数を順調に伸ばしている。また、韓国でも SNS は盛んで、Cyworld の会員はる。サンプルをランダムに選んだモデル1200 万人といわれている。

では、全体として単純な構造になってし2005 年 9 月 12 日、京都大学で開催された「社会情報学フェア 2005」の中のワまうのだ。そんなときに、mixi などのークショップ「Web が生み出す関係構造と社会ネットワーク分析」において、mixiSNS のデータが重要性を持つ。情報流のデータに基づいた SNS に関する研究発表が行われた。本稿では、その発表と通の再現や予測などが確立できれば、実パネルディスカッションの内容をレポートする。

社会でも対効果・対投資への最適化など、マーケティングにも役立つ理論として佐橋 慶信

確立できる（図 1）。

テクニカルライター● mixi データ弱点の補強
mixi データを現実ネットワークに利用

ザー数は 100 万人を超え、GREE ととも社会ネットワークサービスを基盤とした情報流通シミュレーションに向けていての情報が残されていない。つまり、に日本を代表するサービスだ。社会学的森 祐治氏、内藤 誠氏、柴田 尚樹氏

いつ mixi に加入し、どの友達がいつマイmixi といえば日本で最大シェアを誇るSNS で、開始から 1 年半ほどの間にユーにも、mixi などの SNS ユーザーのデータは非常に興味深いものとなっている。大規模なネットワークが比較的容易に提供する場合には、いくつかの問題が存在しているという。第一に mixi は時系列につミク（mixi 内の友達）の関係に至ったかと● mixi データと実社会データいう時間情報が欠落しているのだ。ま社会学的に mixi のデータを扱うのはた、現実社会に mixi と同様のネットワーできる点や、低コストでありながらデータの偏在や平板さがなく、現実の複雑さを素直に反映しているなどの点で、研究情報流通の再現性と予測性の確立の対象として魅力あるデータだといえるからだ。

「カン」から「科学」へ対効果・投資の最適化

マーケティングプロセスの投資最適化

この研究発表では、3 つのグループから mixi の公式データを使った研究発表があった。研究で使用されたデータは、mixi 運営会社のイー・マーキュリー社が現実社会の複雑ネットワーク構造の把握

集合現象の不連続性の理解
単純から複雑へ閾値提供したものだ。2005 年 2 月現在のもの
で、参加者総数（ノード数）363819 件、紐システムなどの堅固性の確立

帯総数 3813702 本、平均友人数 20.95 人となっている。紐帯とはマイミク数のこと

突発需要などの予測で、2 人のユーザーが友達同士（マイミ社会構造成立の理解集団から社会への成長の連続性を再現

ネットワーク投資の最適化
必要設備投資上限の科学的な根拠獲得

ク）の関係にある場合には紐帯は 1 本として数えられる。
図 1 SNS の実社会への応用可能性。mixi などのデータが適用される領域は数多く存在する。

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クが存在するかどうかは不明だ。そこ●コミュニティーの分析と mixi の可能性

これらの図から、コミュの広がりには 2で、調査票調査による現実ネットワーク多くの mixi データと同じく、コミュニつのタイプがあることが、うっすらと見えの有無把握が、より精密なシミュレーショティー（以下コミュ）にも時系列に関するてくるようだ。たとえば「面白ネタで笑おンへの第一歩となる。

情報は存在しないが、コミュ ID を分析すう」のコミュは「ネタ系」と「性格系」の 2

株式会社シンクの代表を務める早稲田ることで、ある程度の目安になる。つま種類のコミュを仲介している。このよう大学の森祐治氏によれば、調査票では、り、ID が小さいほどコミュが古く、ID が大に、2 種類以上の性格を仲介するようなリンク先の既知／新規などの構造情報、きいほどコミュが若いというわけだ（図 3）。

コミュを松尾氏は「仲介型コミュ」、「Macアクセスや閲覧ページなどの情報流通状

次にコミュの人数の詳細な調査が発表ユーザー」「Mac OS X」「PowerBook&況、参照や信頼などの情報判断基準の 3された。人数が上位 200 位のコミュを詳iBook」など、どんどん詳細に分化していつの面から調査を行う。情報構造に加細に分析したのが図 4 と図 5 だ。

くコミュを「詳細化型」と名付けていた。

えて、情報流通が把握されるのだ。その結果、より精緻なシミュレーションが実現されるという。

99 users (0.72%) have over 300 friends.
Weighted Overall Graph Clustering Coefficient=0.382
Characteristic Path Length=2.75

森氏らの研究はどちらかというと軸足がビジネス的な分析に置かれていると思われる。また、mixi データの弱点のいくつかを調査票という手法で補足するというのが興味深い。

SNS における関係形成原理
安田 雪氏、松尾 豊氏、濱崎 雅弘氏

東京大学大学院経済学研究科の安田氏と産業技術総合研究所の松尾氏の発表では、mixi 内部における人間関係の構築の様子が解析されていた。mixi 内で「コミュ」と呼ばれているコミュニティーについて、より細かく分析されていたの図 2 mixi の相関図から一部を切り取ったもの。2 つの巨大な関係の間を「ハブ」が結んでいる。この巨大な関係もたった 3 人のノードによって結ばれている。

が特徴だ。
12000

●マイミク関係を分析してみると…

人数
線形（人数）

まず安田氏の発表では、マイミク数に10000着目した分析が行われた。
8000

mixi 内ではマイミク数の平均は約 20 人という数字でありながら、4 人以下というユーザーが 43.4%もいる。逆にマイミク数が 300 人を超えるようなユーザーは 99 人（0.72%）存在している。マイミク数 3 〜 4

所属する
人数

6000

4000

y = -0.0037x ＋ 291.99
R2 = 0.0731
2000

人という小さな友人関係が多数存在している中で、巨大なマイミク数の「ハブ」ユーザーが存在しているという構図があ

00

40000

60000

80000

1000001200000-2000

コミュニティーIDるようだ。安田氏は、mixi の人間関係の相関図を図 2 のように分析した。

20000

図 3 コミュ ID とコミュへの参加人数の関係グラフでは、コミュの ID が古いほど参加者が多いという分析が見られた。

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そのほか、松尾氏によるコミュを中心と識する方法があるのではないか、また、氏はまとめている。

した mixi 分析が解説された。

サイズスキップはなぜ起こるのか、どのよmixi では個人と個人というつながりだけ

mixi の地平を見つめる人々
SNS における人のネットワー
ク構造

でなく、コミュ同士にも強いつながりが湯田 聴夫氏、藤原 義久氏

友達同士の連鎖として人をノードとした ネットワークの 分 析 が 存 在 する が 、うにして起こるのかという2 点が ATR・京都大学大学院の湯田氏らによる研究のポイントだ。
●人間関係の地平あることがわかった。コミュをうまく利用することで、さらにコミュニケーションをmixi のネットワークには不思議な構造

ここで「地平線」というのは、「私の見促進することが可能ではないかと、松尾があるのではないか、それをなんとか認えている範囲」を指す言葉として湯田氏らは使用している。
「マイミク」という 0 ホイップのリンク内の範囲だけが自分の知ダンシングスパイダーマン達る地平線なのだ。
「マイミクのマイミク」とおしてだめならひいてみないう場合には、現実的にはネットワークの地平線に立つ、陽炎のような存在でしわけがわかりません

かない。mixi 内では、友達の友達の存在面白ネタで笑おうを知ることで、人柄や趣味など、自分と宇宙足あとが気になる人重なる部分を見いだして、交流が始まる

夜行性人間

ことが多い。日記へのコメントなどを通し美術館・博物館展示情報て交流が始まると、それまで知らなかっめんどくさいた「友達の友達」という存在が自分の友時間守れません

Macユーザー
眠い達へと発展する。このように、友達の友達から趣味や嗜好などが似た傾向のあ世界遺産る人を たぐる ことで、自分の周りには空を見る人名前覚えられません

同類を好む小集団が生まれてくる（図 6）。
●フリースケールとサイズスキップ
図 4 人数が上位 200 位のコミュを詳細に分析したもの。共通して入っている人が多いコミュ同士ほど関mixi データではマイミクを 6 つたどれ係が強いと考えられる。

ば、ユーザー全体の 96%に到達できる。
これは非常に「小さい世界」だといえる。
ネコ画像系

かなり凝縮されたネットワークなのだ。

ネコ画像系

ネットワーク内部で、リンクの密度の高い集団をひとかたまり（コミュニティー）だけ

ネタ画像系
ネタ画像系

モテタイ系

研究することで、他のネットワークと mixiモテタイ系の差異が見えるのではないかと湯田氏らは考えた。近年、このひとかたまり（コWeb
Web系

ミュニティー）の研究は盛んに行われていWeb系

るそうだ。この固まりのことを湯田氏らは GNS（ Girvan-Newman Substructure）と呼ぶ（図 7）。

アート系
アート系

性格系

他のネットワークモデルなどと比較す

性格系

ると、mixi の場合にはばらつきが多い。
GNS のサイズが非対称でばらつきが多いのだ。この状態を示すためにグラフ化したのが図 8 だ。
図 5 コミュ間のネットワーク。図 4 の相関図からコミュニティー間の共起ネットワークが考察される。

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図6

湯田氏らは既存の交流に加えて「たぐる」効果が大 変 に 大 き い と 考 えて いる。
「たぐる」交流は仮想ではなく、現実の交流の延長にあるからだ。

図7

GNS は、中規模のGNS 同士で互いに連結して 凝 集 して お り 、大 規 模
GNS は大規模-中規模-小規模の GNS とそれぞれつながる傾向がある。

この図で、中規模 GNS と小規模 GNSしまうという。
「見えるもの途中の水平部分が、mixi に現れるの を 見 てもよい の か 、

GNS サイズスキップの特性だ。わかりや関係の開示を前提としすくいうと、マイミク数の大きさは小規模ていない人々を分析しから大規模まで、直線的でなく80 〜 300てしまってよいのだろう

あたりに mixi 独特の特徴が見受けられか」という感想が述べらるということだ。これは世界で初めて発れた。関係の開示を望見された mixi 独特の構造だという。

まない人々がマイミク数

本当に mixi 独特の構造なのか、より細3 〜 4 人という小さなグかい検証を行う。そのために、ネットループを好んでいるのワークハブになっている高次数（極端にではないかとも分析さ大きなマイミク数の人）を除去する。マイれている。

ミク数を 100 以下、90 以下……などと限

図8かたまり（GNS）は、小規模な GNS は左上に、大規模GNS は右下に分類される。

SNS はビジネスモデ

定し な がらグラフを 描 画してみ ると、ルとして成り立つのか。この点を心配しコミュニケーションのポータルツールとな

やっと 10 〜 20 程度でサイズスキップが消ていたのは森氏で、mixi のビジネスモデる可能性が高いと述べる。ほかに適当える。

ルも今後研究の課題かもしれないといなツールが台頭してくるのでなければ、この mixi のユニークな「サイズスキッう。また、SNS の仕組みは情報の価値をその可能性は高い。ただし、アグリゲープ」の特性は、12 〜 20 人程度のマイミク上げる可能性があるかもしれないと松尾ションとセパレーションという相反する利数でも成立してしまう、mixi 独特の現象

氏は分析した。ただし、その場合には、用性があり、これらがどうとらえられていだということがわかった。ただし、原因関係データの管理など、技術的な枠組みくのかが問題だという。

解明にはまだ時間がかかるようだ。

で乗り越えるべき課題は多いと指摘すかかわり合いが重要になってくる。ネットる。

SNS の現状とこれから

SNS の存在は個人とネットワークとの湯田氏は、SNS をブログやメールなどワークの中に個人が埋没するか、ネット最後に 3 つの研究発表をふまえ、ワーと広い意味で同じように扱われるのではワークを生かして個人として存在するかクショップのオーガナイザーを務めた国な い か と 想 像 を ふくらま す。 実 際 にの選択を突きつけられている。多重性や立情報学研究所の大向一輝氏による司Friend to Friend の関係の延長にネット信頼性をふまえて、mixi などの SNS は会のもと、パネルディスカッションが行わワークが構成されているのは、どの環境ネットワークと個人とのかかわりをうまくれた。ここでは研究者の主観的な分析もも同じだ。mixi も、たとえば Outlook の再定義したものなのではないかというま行われた。

ような、アプリケーションの 1 つとなるのとめが国立情報学研究所の武田英明氏ではないかという意見だ。

によって行われた。

安田氏によれば、他人のネットワークを研究することに、疑問や憤りを感じてこれに対して大向氏は、SNS は個人のインターネットマガジン／株式会社インプレスR&D©1994-2007 Impress R&D 拡大する SNS、凝縮する世界 │ INTERNET magazine │ 2006 │ 01 │ 67

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