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コミュニケーション・メディアによって形成される
多層的ネットワークの研究
──高校の学級の事例に着目して――
東京大学大学院人文社会系研究科修士1年 前嶋 直樹
第88回日本社会学会大会@早稲田大学戸山キャンパス
1
研究の視座―ネットワークの多層性
2
 Haythornthwaite(2001)
遠隔学習のクラスの内部で,Web上
の学習用掲示板,チャット,Eメー
ル,対面的コミュニケーションのそ
れぞれによって形成されるネット
ワークの形態が比較され...
本研究の趣旨
本研究の趣旨
対面的コミュニケーションが支配的な相互作用な形式となってい
る高校という社会的空間において,対面的コミュニケーションに
よって形成されるネットワークと,Eメール・IMによって形成さ
れるネットワーク,およびSNSによ...
学校内セグリゲーション
 セグリゲーション segregation
…「社会的空間の中で,相互作用に課される全ての制約―それが物
理的な空間に関わっていようといなくとも―はセグリゲーションの
形態である.」(Freeman 1978: 413...
先行研究
学校という社会的空間において,性別,学年,エスニシティ,社
会階層, 課外活動等によって,生徒同士の相互作用が境界付けら
れていることはよく知られている.(Shrum et al. 1988;
Moody 2001; Goodreau...
研究課題
セグリゲーションを駆動する原理であるホモフィリーや焦点が,
各メディアが形成するネットワークで,どのように発動している
か.そこに差異は存在するのかを検討する.
6
ホモフィリーと焦点
 ホモフィリー homophily
…「類似した人びとの間の接触は,似ていない人びとの間の
接触よりも,高確率で発生するという原理」(McPherson et
al. 2001: 416)
 焦点 focus, foci...
用いるデータの概要
対象 長野県のA高校の第2学年
調査日 2013年12月12日
N
(回答拒否や現実での
孤立点を除く)
35
8
質問内容(一部)
 性別…ホモフィリーの効果を測るための変数
 所属部活…焦点の効果を測るための変数
 文系/理系の別…焦点の効果を測るための変数
 対面的コミュニケーションを通じた社会関係
質問文:「よく喋ったり、ごはんを一緒に食べた...
記述統計
男性 女性
クラス1 18 17
文系 理系
クラス1 17 18
弓道
硬式テニ
ス
ソフトテ
ニス
吹奏楽 サッカー 軟式野球 野球 生物
4 4 3 3 3 2 2 2
所属部活の分布(所属数2以上のみ)
性別の分布
文理の分布...
ネットワーク(色分けは性別)
11
ネットワーク(色分けは文理)
12
ネットワーク(色分けは部活)
13
視覚的情報から言えること
• 全てのネットワークにおいて,強力な性別のセグリゲーション
が起きていることが視覚的に確認できる.
• 文理については,性別による擬似的な関連の可能性がある.
• 部活については,グループ数が多すぎて視覚的に焦点の効...
指数ランダムグラフモデル(ERGM)
𝑃 𝑌 = 𝑦 = (
1
𝑐
)exp{
𝑘=1
𝜅
𝜃 𝑘 𝑧 𝑘(𝑦)}
⇔ logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗
𝑐
) =
𝑘=1
𝜅
𝜃 𝑘 𝛿 𝑧 𝑘
(𝑦)
観測された...
指数ランダムグラフモデル(ERGM)
𝑃 𝑌 = 𝑦 = (
1
𝑐
)exp{
𝑘=1
𝜅
𝜃 𝑘 𝑧 𝑘(𝑦)}
⇔ logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗
𝑐
) =
𝑘=1
𝜅
𝜃 𝑘 𝛿 𝑧 𝑘
(𝑦)
正規化定数...
分析に使用するモデル
17
𝜃 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝛿 𝑧 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠
𝑦 +
𝜃 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑚𝑎𝑙𝑒
𝑦 + 𝜃𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒
𝑦 +
𝜃𝑐𝑙𝑢𝑏 𝛿 𝑧 𝑐𝑙𝑢𝑏
𝑦 + 𝜃𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝛿 𝑧 𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒
𝑦 +
𝜃...
分析に使用するモデル
𝜃 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝛿 𝑧 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠
𝑦 +
𝜃 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑚𝑎𝑙𝑒
𝑦 + 𝜃𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒
𝑦 +
𝜃𝑐𝑙𝑢𝑏 𝛿 𝑧 𝑐𝑙𝑢𝑏
𝑦 + 𝜃𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝛿 𝑧 𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒
𝑦 +
𝜃 𝐺𝑊...
結果(配布資料の表1)
• ホモフィリーの効果は,対面>メール・IM(>SNS).
• 対面では男性の方がホモフィリーの効果が高いが,メール・IM
では女性のほうが高い.
• 焦点の効果は,対面よりもメール・IMで高いが,文理の効果は
部活に比...
結果(配布資料の表1)
現実のネットワークと比較して,性別に関するホモフィリーの
係数が,和ネットワーク(全ての層のネットワークのノードと
エッジの和集合)で低くなっている.何故このようなことが起き
るのか?
あるコミュニケーション・メディアの...
あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯
21
あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯(Media-Specific Ties, MST)
SNSのネットワークにおけるMST
22
で囲まれた紐帯=この層に特有の紐帯
MSTについて(配布資料の表2)
• 全てのネットワーク・属性において,MSTがそれ以外の紐帯よ
りも,異質な者同士をつなげる傾向にあることが分かる.
• しかしながら,こうした紐帯の形成メカニズムは不明.
23
MSTのインプリケーション
• 異質な者同士をつながる紐帯として有名なのは「弱い紐帯」
(Granovetter 1973)だが,紐帯の強度だけでなく,ある紐帯
がどのメディアによって形成されているかに注目する必要性が
ある.
• 現実の相互作...
まとめ
• どのコミュニケーション・メディアで形成されるネットワーク
においても,様々な次元でのセグリゲーションが発生している
が,ホモフィリーや焦点の効果,構造的効果はそれぞれ異なる.
• あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯にはヘテ...
参考文献①
Currarini, S., Jackson, M. O., & Pin, P. (2010). Identifying the roles of race-based
choice and chance in high schoo...
参考文献②
Harris, J. K. (2013). An introduction to exponential random graph modeling (Vol. 173).
Sage Publications.
Haythornth...
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コミュニケーション・メディアによって形成される多層的ネットワークの研究

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コミュニケーション・メディアによって形成される多層的ネットワークの研究

  1. 1. コミュニケーション・メディアによって形成される 多層的ネットワークの研究 ──高校の学級の事例に着目して―― 東京大学大学院人文社会系研究科修士1年 前嶋 直樹 第88回日本社会学会大会@早稲田大学戸山キャンパス 1
  2. 2. 研究の視座―ネットワークの多層性 2  Haythornthwaite(2001) 遠隔学習のクラスの内部で,Web上 の学習用掲示板,チャット,Eメー ル,対面的コミュニケーションのそ れぞれによって形成されるネット ワークの形態が比較されている. コミュニケーション・メディアが形 成するネットワークをそれぞれ相互 に独立した層と捉え,比較するとい う発想. Media C Media B Media A
  3. 3. 本研究の趣旨 本研究の趣旨 対面的コミュニケーションが支配的な相互作用な形式となってい る高校という社会的空間において,対面的コミュニケーションに よって形成されるネットワークと,Eメール・IMによって形成さ れるネットワーク,およびSNSによって形成されるネットワーク を,セグリゲーションという観点から比較する. 3
  4. 4. 学校内セグリゲーション  セグリゲーション segregation …「社会的空間の中で,相互作用に課される全ての制約―それが物 理的な空間に関わっていようといなくとも―はセグリゲーションの 形態である.」(Freeman 1978: 413) 4 二者間の「つながりやすさ」が, 属性によってどれほど規定されているかに注目.
  5. 5. 先行研究 学校という社会的空間において,性別,学年,エスニシティ,社 会階層, 課外活動等によって,生徒同士の相互作用が境界付けら れていることはよく知られている.(Shrum et al. 1988; Moody 2001; Goodreau et al. 2009; Currarini 2010) 5 通常のセグリゲーション研究では,現実での相互作用によって紐 帯が定義される.あるいは,相互作用の形式を区別しない.だが, 多様なコミュニケーション・メディアの普及によって,生徒間の 相互作用の手段は,教室での会話などの現実での相互作用に限ら ず,CMCにまで拡大しているはず.
  6. 6. 研究課題 セグリゲーションを駆動する原理であるホモフィリーや焦点が, 各メディアが形成するネットワークで,どのように発動している か.そこに差異は存在するのかを検討する. 6
  7. 7. ホモフィリーと焦点  ホモフィリー homophily …「類似した人びとの間の接触は,似ていない人びとの間の 接触よりも,高確率で発生するという原理」(McPherson et al. 2001: 416)  焦点 focus, foci …「その周りで共同的な活動が組織されるような社会的,心 理学的,法的,物理的な構成体 entity」(Feld 1981: 1016) 7
  8. 8. 用いるデータの概要 対象 長野県のA高校の第2学年 調査日 2013年12月12日 N (回答拒否や現実での 孤立点を除く) 35 8
  9. 9. 質問内容(一部)  性別…ホモフィリーの効果を測るための変数  所属部活…焦点の効果を測るための変数  文系/理系の別…焦点の効果を測るための変数  対面的コミュニケーションを通じた社会関係 質問文:「よく喋ったり、ごはんを一緒に食べたりする人」  メール・IM(インスタントメッセンジャー)を通じた社会関係 質問文:「Eメールや、LINE等のIMでメッセージをやりとりする人」  SNSを通じた社会関係 質問文:「よく、SNSやブログで、コメントをつけたり、リプライを送ったりする人」 9
  10. 10. 記述統計 男性 女性 クラス1 18 17 文系 理系 クラス1 17 18 弓道 硬式テニ ス ソフトテ ニス 吹奏楽 サッカー 軟式野球 野球 生物 4 4 3 3 3 2 2 2 所属部活の分布(所属数2以上のみ) 性別の分布 文理の分布 10
  11. 11. ネットワーク(色分けは性別) 11
  12. 12. ネットワーク(色分けは文理) 12
  13. 13. ネットワーク(色分けは部活) 13
  14. 14. 視覚的情報から言えること • 全てのネットワークにおいて,強力な性別のセグリゲーション が起きていることが視覚的に確認できる. • 文理については,性別による擬似的な関連の可能性がある. • 部活については,グループ数が多すぎて視覚的に焦点の効果が どれほど働いているかを読み取ることは困難. 14 ①構造的効果等の他の要因を統制した上で, ②「個々の紐帯が発生する確率」にホモフィリーや焦点が どの程度寄与するか.
  15. 15. 指数ランダムグラフモデル(ERGM) 𝑃 𝑌 = 𝑦 = ( 1 𝑐 )exp{ 𝑘=1 𝜅 𝜃 𝑘 𝑧 𝑘(𝑦)} ⇔ logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗 𝑐 ) = 𝑘=1 𝜅 𝜃 𝑘 𝛿 𝑧 𝑘 (𝑦) 観測されたネットワークが観測される確率を従属変数,ネットワークが含む構造や, ダイアド(二者関係)を構成するノードの属性などを独立変数とした統計モデル. →グローバルな構造を生み出すローカルなパターンの特定.(Robins et al. 2007) 15
  16. 16. 指数ランダムグラフモデル(ERGM) 𝑃 𝑌 = 𝑦 = ( 1 𝑐 )exp{ 𝑘=1 𝜅 𝜃 𝑘 𝑧 𝑘(𝑦)} ⇔ logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗 𝑐 ) = 𝑘=1 𝜅 𝜃 𝑘 𝛿 𝑧 𝑘 (𝑦) 正規化定数 係数 ネットワーク統計量 (network statistics) change statisticsij以外の全ての紐帯 観測されたネットワーク 16
  17. 17. 分析に使用するモデル 17 𝜃 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝛿 𝑧 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝑦 + 𝜃 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝑦 + 𝜃𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝑦 + 𝜃𝑐𝑙𝑢𝑏 𝛿 𝑧 𝑐𝑙𝑢𝑏 𝑦 + 𝜃𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝛿 𝑧 𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝑦 + 𝜃 𝐺𝑊𝐸𝑆𝑃 𝛿 𝑧 𝐺𝑊𝐸𝑆𝑃 (𝑦) logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗 𝑐 =
  18. 18. 分析に使用するモデル 𝜃 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝛿 𝑧 𝑒𝑑𝑔𝑒𝑠 𝑦 + 𝜃 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑚𝑎𝑙𝑒 𝑦 + 𝜃𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝛿 𝑧 𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒 𝑦 + 𝜃𝑐𝑙𝑢𝑏 𝛿 𝑧 𝑐𝑙𝑢𝑏 𝑦 + 𝜃𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝛿 𝑧 𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠𝑒 𝑦 + 𝜃 𝐺𝑊𝐸𝑆𝑃 𝛿 𝑧 𝐺𝑊𝐸𝑆𝑃 (𝑦) 18 logit(𝑃 𝑌𝑖𝑗 = 1|𝑛 actors, 𝑌𝑖𝑗 𝑐 = エッジ数の変化量(常に1) ノードが両方とも男性の時1,それ以外は0. ノードが両方とも女性の時1, それ以外は0 ノードが両方とも同じ部活の時1,それ以外は0. ノードが両方とも文理において一致 していたら1,それ以外は0. エッジを共有するパートナー(ESP)の数の分布 から導かれる値の変化量(詳しい説明は略)
  19. 19. 結果(配布資料の表1) • ホモフィリーの効果は,対面>メール・IM(>SNS). • 対面では男性の方がホモフィリーの効果が高いが,メール・IM では女性のほうが高い. • 焦点の効果は,対面よりもメール・IMで高いが,文理の効果は 部活に比べて僅か. • ESP(≒友達の友達が友達になりやすい傾向)の効果は,メー ル・IMよりもSNSで高い(ただしαの値が違うため比較困難). 19
  20. 20. 結果(配布資料の表1) 現実のネットワークと比較して,性別に関するホモフィリーの 係数が,和ネットワーク(全ての層のネットワークのノードと エッジの和集合)で低くなっている.何故このようなことが起き るのか? あるコミュニケーション・メディアの層にしか出現しない紐帯に注目. 20
  21. 21. あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯 21 あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯(Media-Specific Ties, MST)
  22. 22. SNSのネットワークにおけるMST 22 で囲まれた紐帯=この層に特有の紐帯
  23. 23. MSTについて(配布資料の表2) • 全てのネットワーク・属性において,MSTがそれ以外の紐帯よ りも,異質な者同士をつなげる傾向にあることが分かる. • しかしながら,こうした紐帯の形成メカニズムは不明. 23
  24. 24. MSTのインプリケーション • 異質な者同士をつながる紐帯として有名なのは「弱い紐帯」 (Granovetter 1973)だが,紐帯の強度だけでなく,ある紐帯 がどのメディアによって形成されているかに注目する必要性が ある. • 現実の相互作用だけを見ていると,性別に関するホモフィリー の傾向を過大評価することになってしまう. 24
  25. 25. まとめ • どのコミュニケーション・メディアで形成されるネットワーク においても,様々な次元でのセグリゲーションが発生している が,ホモフィリーや焦点の効果,構造的効果はそれぞれ異なる. • あるコミュニケーション・メディアに特有の紐帯にはヘテロ フィリーの傾向がある. 25
  26. 26. 参考文献① Currarini, S., Jackson, M. O., & Pin, P. (2010). Identifying the roles of race-based choice and chance in high school friendship network formation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(11), 4857-4861. Feld, S. L. (1981). The focused organization of social ties. American journal of sociology, 1015-1035. Freeman, L. C. (1978). Segregation in social networks. Sociological Methods & Research, 6(4), 411-429. Goodreau, S. M., Kitts, J. A., & Morris, M. (2009). Birds of a feather, or friend of a friend? using exponential random graph models to investigate adolescent social networks*. Demography, 46(1), 103-125. Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American journal of sociology, 1360-1380. 26
  27. 27. 参考文献② Harris, J. K. (2013). An introduction to exponential random graph modeling (Vol. 173). Sage Publications. Haythornthwaite, C. (2001). Exploring multiplexity: Social network structures in a computer-supported distance learning class. The information society, 17(3), 211-226. McPherson, M., Smith-Lovin, L., & Cook, J. M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual review of sociology, 415-444. Moody, J. (2001). Race, school integration, and friendship segregation in america1. American journal of Sociology, 107(3), 679-716. Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y., & Lusher, D. (2007). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social networks, 29(2), 173-191. Shrum, W., Cheek Jr, N. H., & MacD, S. (1988). Friendship in school: Gender and racial homophily. Sociology of Education, 227-239. 27
  • MasaakiInaba

    Jan. 20, 2018

第88回日本社会学会大会発表スライドです.15分の発表だったため,短めになっています.

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