1. このスライドは、
『オープンソースで学ぶ
社会ネットワーク分析』第１章の
内容を淡々と述べる物です。
過度な期待はしないでください。

2. あと、部屋は明るくして、
画面から３メートルは離れて
見やがって下さい。

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

5. 社会ネットワーク研究者の憂鬱

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

14. 背景わかったところでちょいと理論
的なお話を……

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

21. 抽象的な話ばっかでつまんない！
具体例よこせ！！

22. はい

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

30. フォーマルな組織体系

31. インフォーマルな関係

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

34. どうすればインフォーマルネット
ワークが形成されるのを防げるのか

35. 無理です！！！

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）

38. テロリストのネットワーク

39. 6と36をぶち殺せば奴らは瓦解するぞ！
HAHAHA!!!!!!

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

42. 事例：エジプト革命
やっとTwitterの話ですよ奥さん！！！

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……？

51. SNAやるとこんなことがわかるんだ
ぜ！！！

52. できるのはわかったから、早くやり
方教えてよ！！！

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