ソーシャルメディアによる情報拡散モデル

JSQC 第98回研究発表会
セクションテーマ：『マーケティング』

ソーシャルメディアによる情報の
双方向性における情報拡散モデルの提案

東京都市大学
指田大輔*
横山真一郎
兼子毅

発表の流れ

 研究背景（p 3~5）

 先行研究（p 6~7）

 研究目的（p 8）

 研究手順（p 9~22）

 今後の方針・課題（p 23）

 参考文献・まとめ（p 24~25）

Tokyo City University Systems Information Engineering 2

研究背景～メディアとしてのユーザ～
ソーシャルメディア（以下SM）と呼ばれるサービスのユーザ数が世界規模で増加

日本に焦点を当ててみると・・・
 モバイル端末の普及
 東日本大震災時におけるSMの活躍
 ユーザの多様性

情報爆発意思決定要因
の増加
図1：日本におけるSMユーザ数推移(11-
12)

SM上では全ユーザが情報の送受信を行え、
各ユーザがメディアとして一定の影響力を保持している

研究背景～SMが企業に与えるインパクト～
SM利用者の増加に伴い、企業にとっても無視できないメディアと化してい
る
SM活用強化 SM満足度
プロモーショ
ン（70%） GAP
広報認知向上
（72%）（53%） 84%

20%
図2：企業のSM活用目的図3：企業の抱えるGAP

マス“メディア”とは異なる点を認識し、
ソーシャル“メディア”専用の仕掛けの必要性


研究背景～SMマーケティングの仕掛け～
SMを活用したマーケティングは黎明期であり、様々な試みが成されている
• クローズドなSMコミュニティを活用した“MROC”
Ex. • SMのリスクに着眼した“ニューメディアリスク協会”の設
立(2012)
• 従来の消費者行動モデルと異なるSMに特化した“SIPS”の
提唱
企業と個人、個人と個人間での情報伝播を扱う
“バイラルマーケティング”に注目

認知
拡散

購買


先行研究紹介～SNSの紐帯関係～
石井（2011）：『「強いつながり」と「弱いつながり」のSNS』

• 各SNSの特徴をユーザ間の紐帯の強弱によって分類
特徴
• 紐帯の強弱により、異なる効用をユーザに与える

強いつながりのSNS 弱いつながりのSNS

重要な情報が受信意外な情報を受信

着眼点
SNSごとの紐帯を考慮しているが、
SNS内での紐帯関係までは考慮されていない


先行研究紹介～ネット上のクチコミの有用性～
杉谷（2009）：『インターネット上の口コミの有効性』

• “クチコミ”をリアル・ネット空間の両空間で議論
特徴
• 情報を言語・非言語で分類

言語情報（文字）非言語情報（画像）
“事実”を伝えるには重要 “感情”を伝えるには重要
Ex. Ex.
・商品の機能性・商品のデザイン性
・日本製の商品です・感性に訴える表現

ネット上でのクチコミ効果が高いリアルでのクチコミ効果が高い

着眼点
言語・非言語情報によって与える影響の違いは示されているが、
その後の情報拡散までは議論されていない


研究目的
先行研究から得た仮説

紐帯の強弱はSM上でのバイラルに有意な影響を与える

言語・非言語情報はSM上でのバイラルに有意な影響を与える

研究目的
ソーシャルメディアによる情報の双方向性における
情報拡散モデルの提案

有用性･狙い
SMマーケティング戦略を立てる上での有効な知見となる指標作成を目指
す
• バイラルに影響を与える要因の明確化
• 自然発生的なバイラル構造の記述
• 企業担当者への指標


研究手順

重要語の定義

主要SMの分類化（対応分析）

研究範囲の絞り込み

情報自体の持つ特徴

ユーザが起こす行動

行動の起因となる心的要因

予想アウトプット作成プロセス


重要語の定義～SMとSNS～
SM（ソーシャルメディア）
1. コミュニケーションを主とするWebサービス
2. 基本的なサービスは無料
3. 自由・招待制で参加、自由な情報発信が可能
4. 個人間の繋がりを可視化できる関係図を保持

SNS（ソーシャルネットワーキングサービ
ス）
上記の定義に該当しないSM全体を指す
図4：SNSとSMの区別

• ツイート • いいね！
• リツイート • シェアする


重要語の定義～バイラル～
バイラル（拡散）
SMを経由して情報が伝わっていくことを指す
また、情報を受け取った人がその情報を紹介・推奨することで広まる現象

事例

『震災時のデマの拡散』『フリスクキャンペーン』

政府対応にまで影響 SM上での発言数20倍

『ビンラディン死亡記事』

・1時間で1500万人がツイート
・440万人がいいね！を押す


主要SMの利用目的調査～対応分析～
分析目的
SM利用目的の比較により、各SMの位置付けの傾向把握

分析対象・手
各SM(Facebook,mixi,Twitter,Blog,mobage,GREE)ユーザへのWebアンケー
法
ト

データ内容(全14項目)
A. リアルでの友人･知人とのコミュニケーションのため
B. リアルでの友人･知人の近況を知るため
C. ネット上での知り合いとコミュニケーションのため
D. ニュースを見るため
…

M. 暇つぶしのため
N. その他

対応分析～結果～
第2固有値までで累積寄与率95%

・好きな企業やブランドの情報収集
Type 3 ・自分の個人的な雑感を発信
・芸能人や著名人の情報収集

・暇つぶし
・その他
Type 2

・リアルでのコミュニケーションや近況情報の収集
・ネットでのコミュニケーションや近況情報の収集
Type 1
図5：SNSの利用目的


対応分析～考察～
Type 1 （Facebook & mixi）
リアル・ネット空間での双方向なコミュニケーションタイプ
（相互認証制で、初期から適当なエンゲージメントが担保）

Type 2 （GREE & mobage）
暇つぶしタイプ

（バイラルと乖離しているので研究対象として焦点は当てない）

Type 3 （Blog & Twitter）
有名人等の情報収集･発信などの単方向なコミュニケーションタイ
プ
（認証条件がなく匿名性が高く、自由なやり取りが行われる傾向）


研究範囲の絞り込み
対応分析の結果より、Type1,3の“Facebook”と“Twitter”に焦点

登録 / キャンペーン参加 / 商品購入
行動有二次拡散

B
一次拡散
元から信頼有 A
行動無

C

設計可能設計困難


情報自体の持つ特徴
情報にも様々な種類があるため、
それらを本研究では“情報の品質”と定義し整理

ソースの信頼性企業などの公式アカウント

インフルエンサ
親友、SM上での知人、有名人などの紐帯
（キュレータ）
（ただし、紐帯の強弱は設計困
難）
情報の重要性商品、サービス、雑感
（流布する情報は設計可
能）
表1：企業発信の多次元情報

情報の種類新商品視覚的な判断を要する社内の雑感

多種多様
重要な発信内容スペッなどの商品情報
ク非言語情報
（
社史、口調など）


情報受容者の行動調査
調査目的
バイラル情報が、情報受容者の“行動”に与える影響の分類化

手法・サンプル数
対面インタビュー・Webアンケート・文献調査
（インタビュー：10件 / Webアンケート：26件）

有用な行動を抽出するために、SM感度の高い若年層と
SMをマーケティングに利用している企業ユーザから回答を取
得


調査結果
本研究で焦点を当てたSM
・Facebook → 85%
・Twitter → 77%
先行リサーチと同様高い数値だが、
mixiは低い数値となった

 友達からシェアされたアプリを取得した図6：使用中のSM（n=36）

 友達のコメントを見て、詳しく情報を調べた
 就職活動に関するセミナーを、Twitterで参加予約
 ANAページは観光地の写真が綺麗でシェアする
 飲食店情報を友人のページから得ている
 面白い写真を見て、シェアしたユーザの行動として
 コンビニクーポンを活用した “156行動”を抽出

結果考察～行動の分類～
調査結果で得た156種の行動の類型化を行い、
大きく以下の２タイプに分類

バイラル型行動（計11種）
ユーザがバイラル･情報提供を意図して起こす行動
Ex. いいね!を押す、RTを行う、シェアを行う、非言語情報の投稿

自己完結型行動（計8種）
バイラルに無関係で、情報受容者が起こす行動
Ex. 購買行動、イベント参加、サービス使用

無意識化におけるバイラル行動
表出する行動はバイラルに繋がる可能性


結果考察～行動の階層構造～
分類結果から、行動はフラットでなく“階層構造”を保持していると仮定
（企業の効果測定でも評価値を区別する傾向）

5/156=3%が行動リアル上で購
自己完結型行動
買

23/156=15%が行動シェア行動
心的障壁の高いバイラル型行動

｢いいね｣を押す
心的障壁の低いバイラル型行
図7：行動の階層構造動

今後も調査を続行し、より詳細なパターン整理を行い階層構造を構築


行動の起因となる心的要因
同じ情報であっても全員が一律に受容するわけでなく、
個々が感じる心的要因が閾値を超えると行動を起こすと仮定

行動を促す心的要因の変数化が課題
Ex.
共感し面白そう！
た！
シェア行動購買行動
抽象度の高い潜在的な変数
（量的判断が困難）

共感

キャラクタの有
紐帯の強弱
無

予想アウトプット～構造方程式分析～
バイラルのメカニズムをSEM分析を用いてモデル化
SM上での知人

リアルでの知人いいね！行動
紐帯の強弱バイラル型
行動
言語情報のみ
シェア行動
言語・非言語
情報順番
非言語情報のみ
自己完結型
購買行動
行動
トレンド情報情報の重要性

RT率

モデルのリアルティ追求の為、階層的回帰分析の手法を導入予定

今後の研究方針・課題
① 情報受容者の“行動”の階層構造の妥当性

• 意味的な前後関係
• 時間的な前後関係を考慮して研究を進める
• 行動重要度の重み付け

② 行動に影響を与える心的要因の変数化

• バイラル型行動
に有意な影響を与える観測変数の明確化
• 自己完結型行動


参考文献
A) 佐藤（2011）：東日本大震災を契機にソーシャルメディアが拓いたコミュニケーション

新地平

B) 川上（2010）：21世紀のメディア環境と消費者行動の変化

C) 石井（2011）：「強いつながり」と「弱いつながり」のSNS

D) 杉谷（2009）：インターネット上の口コミの有効性

E) 山岸（2011）：ノード属性を考慮した情報拡散影響度の推定

F) Tribal Media House, Inc. & Cross Marketing Inc.：ソーシャルメディア白書2012, 翔泳社

G) 株式会社電通：http://www.dentsu.co.jp/sips/index.html

H) 株式会社ニールセン：http://blogs.itmedia.co.jp/saito/2011/08/mixi-twitter-fa-8f02.html

I) 株式会社宣伝会議：宣伝会議（2012年号No.837）

J) アンケートツクール：http://enq-maker.com/


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