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『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』１章 イントロダクション
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- 3. オープンソースで学ぶ 社会ネットワーク分析 １章 イントロダクション @who_you_me
- 4. アジェンダ ● 社会ネットワーク分析ってなに？ ● 背景、理論的なこと ● 具体例 – インフォーマルネットワークの力 ● 企業の組織改革 ● 監獄、テロ組織 – エジプト革命とTwitter
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- 10. 社会ネットワーク研究者の溜息 ● SNA（社会ネットワーク分析）は、Twitterや Facebookの30年以上前からあるよ！！！ ● ソーシャルメディア研究以外にも使えるよ！！
- 11. じゃあ、SNAってなに？ ● グラフ理論を使った人間関係の研究 ● 「グラフ理論」ってなに？ – 詳しくは次回（２章）
- 12. SNAの躍進 ● 10年前は「僻地」 – 社会学からも、コンピュータ科学からも無視 ● ソーシャルインターネットの登場 – 大量のデータを日々生産 – APIで簡単にデータ取れる – 政府がデータを公開 ←知らんかった
- 13. この本でやること ● ソーシャルメディアデータの分析 – Twitter、Facebook、LiveJournalのデータ – オンラインコミュニティの見つけ方 – バイラルなビデオやフラッシュモブの仕組み ● ソーシャルメディアの向こう側へ – 企業間の関係 – 組織内のソーシャルネットワーク – 政治、テロ、革命
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- 15. 関係分析とは ● 人間の人となり、行動様式を決めるのは、 人々の関係の総体 ● でも「関係」っていろいろあるよね – 愛情、友情 – 信頼、影響 – 嫌悪、衝突
- 16. ● 何をもって「関係」とするか ● 分析の目的次第で変わる – フォローしてるか – リプライ飛ばしたことあるか ● グラフ理論的には、関係のモデルとして以下 のような分類がある – 重みなし／重みつき – 対称／非対称 – シングルモード／マルチモード
- 17. 重みなし／重みつき ● 友人、知人、家族、恋人 これらを一括りに 同じ「人間関係」って言っていい？ ● 辺に重みをつけることによって、関係の深さ を表現したのが重みつきグラフ
- 18. 対称／非対称 ● 教師／生徒、上司／部下、親／子 これらっ て向きがある関係だよね – Twitterのフォローも！！ ● mixi、Facebookは対称的な関係 – 相互承認によって「ソフトウェアが対称性を強 制」
- 19. シングルモード／マルチモード ● 異なるタイプのアクター同士の関係 – 個人と組織とか ● ５章でやるよ！！！
- 20. 既存の手法との違い ● 統計学では、すべての出来事が独立して起こ ると仮定 ● SNAでは、独立した出来事などない！ – AとB、BとCが知り合いならAとCが知り合いの可 能性が高い – すべては相互依存している
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- 23. 具体例：インフォーマルネットワーク ● 最初は社会学よりの話ですが…… ● インフォーマルな関係の重要性
- 24. 「インフォーマルな関係」って何 ● 「集団や組織のなかで人格的結びつきを基盤 にして発達する関係。正規に承認された手続 きから外れたかたちでものごとをおこなう」 （ギデンズ大先生）
- 25. 参考：ホーソン実験 ● 職場の物理的環境やフォーマルな組織体系よ りも、職場内で自然にできたインフォーマル な関係のほうが、従業員の生産性に影響を与 える ● 職場の人間関係うまくいってる？ 仲いい人 いる？
- 26. 事例：アクメコンサルティング ● あるコンサルティング会社の組織改革 ● 旧態依然とした縦割りの組織体系から、今風 のクライアント単位のクロスファンクショナ ルチームに
- 28. ● 部署間の対立は解消され、問題解決のスピー ドが上がった！ はずだったが…… ● 「ルーチンペーパーワーク」関連のミスが多 発 – 間違った文書提出しちゃった！！ – 文書がどっか行っちゃった！！ ● もとは秘書グループがやってた仕事
- 29. ● 立て直すため、コンサルタントを雇った ● コンサルタントが全社員に調査 – 誰がアドバイスしてくれたか – 誰を信頼しているか – 退社後仲良く付き合っているのはだれか
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- 32. 結果 ● 社内でもっとも信頼されていたのは、秘書の Fridaだった！！ ● 組織変更のせいで社員が彼女のアドバイスを 得られなくなったのが、ミスが多発した原因 だった
- 33. インフォーマルネットワークの力 ● Fridaをアドバイザに昇格させることで、アク メコンサルティングは立ち直った ● このように、インフォーマルネットワークの 力は強大だが、経営者にとっては邪魔な存在 – フォーマルな組織通りにやってほしいよね
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- 36. なぜ無理なのか ● 監獄の中でさえも、インフォーマルネット ワークが形成される – 獄中メールシステムにより監房間で手紙を交換し て情報共有 – 刑務所を渡り歩く「プロの囚人」が刑務所間の情 報交換を媒介 ● 刑務所内での社会的規範（盗人の法律）を維 持、執行
- 37. インフォーマルネットワークの力 ● 出来るのが防げないなら、出来た後で潰せば いい ● 出来るなら 潰してしまえ インフォーマル ネットワーク（字余り）
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- 40. 残念！無理でした！！ ● シミュレーションの結果、約1週間でネット ワークは修復される
- 41. まとめ ● インフォーマルネットワークの力は強い – 従業員の作業効率がぜんぜん変わってくる ● 制御することが難しい – 監獄の中でも作られる – 潰しても自己修復する
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- 44. イラン、チュニジア、エジプト…… ● なぜソーシャルメディアが、一国の政権を打 倒するまでの力を持つようになったのか ● 弱い紐帯(weak tie)の力！！！
- 45. 弱い紐帯(weak tie)の力 ● そこまで仲良くない、コミュニケーション頻 度の低い相手が、実は重要 – 関係維持のコストが低い – 対立発生しづらい – でも、自分とは異なる視点、情報を持っている ● 求職活動では弱い紐帯がきわめて重要だとい う、超有名な研究があったりする – グラノヴェター大先生
- 46. 弱い紐帯とSNS ● でも、弱い紐帯だからって維持コストは0 じゃないよね – たまには連絡取らないと関係消えちゃう – 150人ぐらいが限界らしい ● そこにSNSが登場！！ – 関係維持に必要なコストがめっちゃ減った – だってツイート読むだけだもん
- 47. エジプト革命とTwitter ● 筆者たちのグループが、エジプト革命前後の ツイートを分析 ● リツイートに注目 – 「Twitter上での影響の基本単位はリツイート」
- 49. 結果 ● 少数の人々が、他の人々と比べて異常に多く のリツイートを生み出している – 影響力持てるのはほんの一部 ● リツイートの数はフォロワーの数とは無関係 ● 「同じことを考えている人々を多数集めた集 団に入っているか」が重要 – ワエル・ゴニムとジャスティン・ビーバー
- 50. 結果まとめ ● 「革命はセレブや有名人によってブロード キャスとされたわけではない。普通の人が集 まる密度の濃い集団がメッセージの共鳴室に なったのである」 ● 大事なのは「数」ではなく「密度」 ● あれ、これってマーケティングに使えね？ – 闇雲にフォロワー増やすより、密度の濃い集団にターゲット絞った方が効果的……？
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- 53. それは今後のお楽しみでーす 2章 グラフ理論スピード入門 3章 中心性、権力、ボトルネック 4章 クリーク、クラスタ、コンポーネント 5章 2モードネットワーク 6章 バイラルへ！―情報の拡散 7章 現実のグラフデータ ● ざっと見た感じだと、7章がヤバそう