京都大学の吉田キャンパスにて12日から今日14日まで、社会情報学フェア2005が開催された。
「InterSociety - ユビキタスネットワーク社会における知的協調・連携基盤の創造」のワークショップにはお世話になっている野口正一先生(仙台応用情報学研究振興財団・理事長)が招待講演をされていたのですが、12日にはSNSのミクシーを題材とした研究発表があったのですね(残念!と言っても当日は仙台だったけど)
Webが生み出す関係構造と社会ネットワーク分析 ワークショップ
mixiを社会学の視点で分析すると人間関係はどのように広がっていくのか?
mixiの巨大ネットワークを分析すると、独特の人間マップが見えてくる?
イーマーキュリーが提供したしたデータは2005年2月時点のもので、ユーザー数は約36万人。個人が特定できないよう加工されている。(登録会員数は今日の時点で123万人)
mixiユーザーの平均マイミク数は20.95人だが、50.9%のユーザーがマイミク数4人以下。マイミクが1人だけのユーザーも23.6%いた。
さらにマイミク数5人以上の分布は、5〜11人が17.1%、12〜25人が24.3%、26〜40人が15.4%、41〜87人が20.6%、88〜197人が10.1%、198〜1301人が2.9%となっている。
マイミクが41人以上のユーザーは全体の4.8%に過ぎないが、構成するリンクは全体の33.6%を占める。一方、マイミクが5人以下のユーザー(全体の50.9%)が構成するリンクは、全体のリンクのわずか9.5%に過ぎない。
現在日本には100以上のSNSがあり、底辺ではMixi中毒なる現象も生じている。また、Mixi中毒からSNSコンサルティングに転向したつわものも出る始末だ。
mixiのネットワーク分析は、同じ興味を持った人が集まって意見を交わせる場=コミュニティー分析にその妙があるわけだが、ユーザー数上位200位までのコミュニティーから2つを取り出し、共通して入っているユーザーの割合が高いほどコミュニティー間の関連性が深いと定義。関連の深いコミュニティー同士をつないでマップ化すると、同じ分野のコミュニティー同士が近くに並んだと言う。面白い分析だ。
さて、社会情報学としてのSNSでは面白いデータが用意された。
人間関係ネットワークが情報伝達や購買の判断にどう影響するかマーケティングシミュレーションの出番を待ちたい。
「InterSociety - ユビキタスネットワーク社会における知的協調・連携基盤の創造」のワークショップにはお世話になっている野口正一先生(仙台応用情報学研究振興財団・理事長)が招待講演をされていたのですが、12日にはSNSのミクシーを題材とした研究発表があったのですね(残念!と言っても当日は仙台だったけど)
Webが生み出す関係構造と社会ネットワーク分析 ワークショップ
mixiを社会学の視点で分析すると人間関係はどのように広がっていくのか?
mixiの巨大ネットワークを分析すると、独特の人間マップが見えてくる?
イーマーキュリーが提供したしたデータは2005年2月時点のもので、ユーザー数は約36万人。個人が特定できないよう加工されている。(登録会員数は今日の時点で123万人)
mixiユーザーの平均マイミク数は20.95人だが、50.9%のユーザーがマイミク数4人以下。マイミクが1人だけのユーザーも23.6%いた。
さらにマイミク数5人以上の分布は、5〜11人が17.1%、12〜25人が24.3%、26〜40人が15.4%、41〜87人が20.6%、88〜197人が10.1%、198〜1301人が2.9%となっている。
マイミクが41人以上のユーザーは全体の4.8%に過ぎないが、構成するリンクは全体の33.6%を占める。一方、マイミクが5人以下のユーザー(全体の50.9%)が構成するリンクは、全体のリンクのわずか9.5%に過ぎない。
現在日本には100以上のSNSがあり、底辺ではMixi中毒なる現象も生じている。また、Mixi中毒からSNSコンサルティングに転向したつわものも出る始末だ。
mixiのネットワーク分析は、同じ興味を持った人が集まって意見を交わせる場=コミュニティー分析にその妙があるわけだが、ユーザー数上位200位までのコミュニティーから2つを取り出し、共通して入っているユーザーの割合が高いほどコミュニティー間の関連性が深いと定義。関連の深いコミュニティー同士をつないでマップ化すると、同じ分野のコミュニティー同士が近くに並んだと言う。面白い分析だ。
さて、社会情報学としてのSNSでは面白いデータが用意された。
人間関係ネットワークが情報伝達や購買の判断にどう影響するかマーケティングシミュレーションの出番を待ちたい。
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