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社会関係の数と親密さのトレードオフが社会構造に与える影響

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第一回計算社会科学ワークショップ 発表資料

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社会関係の数と親密さのトレードオフが社会構造に与える影響

  1. 1. 社会関係の数と親密さ のトレードオフが社会 構造に与える影響 2017 Feb. 26, 27 – 第⼀回 計算社会科学ワークショップ CyberAgent, Inc. All Rights Reserved 株式会社サイバーエージェント 技術本部 秋葉原ラボ ◯⾼野雅典, 福⽥⼀郎 1 Masanori Takano and Ichiro Fukuda. "Limitations of Time Resources in Human Relationships Determine Social Structures", Palgrave Communications, 2017 (in press).
  2. 2. 焦点を当てる⾏動: 社会的グルーミング 社会関係の構築・維持のための 社会的⾏為 協⼒⾏為、うわさ話、FacebookやTwitterの "いいね" 、  会釈したり、お歳暮を送ったり、⽬配せなど 社会関係は複雑な社会で様々な利益 (協⼒、情報など)をもたらすため、 その構築・維持は重要 2
  3. 3. 知りたいこと ヒトの社会的グルーミングの進化 •  ⾮ヒト霊⻑類: ⽑づくろい  → ヒト: 会話、⽬配せ - Kobayashi H and Kohshima S (1997) Unique Morphology of the Human Eye. Nature 387(6635): pp 767–768. - Dunbar RIM (2004) Gossip in Evolutionary Perspective. Review of General Psychology 8(2): 100–110. 251 現代⼈の多様な社会的グルーミングの 使い分け •  知⼈・友⼈: SNSなど  → 親密な関係: Face to Face・電話 - Burke M and Kraut RE, Growing closer on facebook: changes in tie strength through social network site use. In: CHI, pp 4187–4196 (2014). 3
  4. 4. タイトル TITLEヒトの社会関係は偏っている •  べき分布: ランダムではこのような 偏りは⽣まれない •  少数の親密な友⼈と、 多数の顔⾒知り •  様々なデータでべき分布が存在 携帯電話、E-mail、Facebook、Twitterなど ref: - W. Zhou, D. Sornette, R. Hill, R. Dunbar, "Discrete hierarchical organization of social  group sizes", Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 2005 - Chaoming Song, Dashun Wang, and Albert-László Barabási, Connections between  Human Dynamics and Network Science, arxiv. - V. Arnaboldi, M. Conti, A. Passarella, F. Pezzoni, "Analysis of Ego Network Structure  in Online Social Networks", PASSAT, 2012. 4 ヒトの社会関係の偏り 社会関係イメージ 親密さ 社会関係の強さ(頻度)の分布
  5. 5. タイトル TITLE•  社会的グルーミングは時間的なコストが⼤きい ・ヒトはおおよそ⽇中20%を充てている Dunbar, R. I. M. (1998). Theory of mind and the evolution of language. In: Approaches to the Evolution of Language: 250 Social and Cognitive Bases, Cambridge University Press: Cambridge, pp 92–110. •  社会関係のべき分布はYule-Simon過程で⽣成 Pachur, T., Schooler, L. J. and Stevens, J. R. (2012). When Will We Meet Again? Regularities of Social Connectivity and 222 Their Reflections in Memory and Decision Making. In: Simple Heuristics in a Social World, Oxford University Press: 223 Oxford, pp 199–224.  Yule-Simon過程(the rich get richer)  ・社会関係強化の確率 ∝ 社会関係の強さ 5 なぜこのような偏りを⽰すのか?
  6. 6. タイトル TITLE•  社会的グルーミングは時間的なコストが⼤きい ・ヒトはおおよそ⽇中20%を充てている Dunbar, R. I. M. (1998). Theory of mind and the evolution of language. In: Approaches to the Evolution of Language: Social and Cognitive Bases, Cambridge University Press: Cambridge, pp 92–110. •  社会関係のべき分布はYule-Simon過程で⽣成 Pachur, T., Schooler, L. J. and Stevens, J. R. (2012). When Will We Meet Again? Regularities of Social Connectivity and Their Reflections in Memory and Decision Making. In: Simple Heuristics in a Social World, Oxford University Press: Oxford, pp 199–224.  ・社会関係強化の確率 ∝ 社会関係の強さ  社会的グルーミングの戦略は  ヒトは社会関係の強さに依存 6 社会的グルーミング戦略
  7. 7. ⽬的とアプローチ 社会的グルーミング戦略と社会構造 •  ヒトは限られた時間を適切に配分して社会関係を構築 •  時間配分戦略の結果、偏った社会関係が構築されているはず 知りたいこと •  ヒトの社会的グルーミング戦略はどのようなものか? (どのように時間を配分しているのか?) •  その戦略の結果、どのような社会構造が形成されるのか? アプローチ •  ソーシャルビッグデータを分析してマクロなパターンの発⾒ → それの説明モデルの構築 データ: Twitter, 755, Ameba Pigg, 携帯電話, SMS 7
  8. 8. 親密さ(相互作⽤⽇数)の分布と⽣成プロセス 先⾏研究と同様に親密さはべき分布を⽰す Yule-Simon過程に よって⽣成 8
  9. 9. 親密さ(相互作⽤⽇数)の分布と⽣成プロセス 先⾏研究と同様に親密さはべき分布を⽰す Yule-Simon過程に よって⽣成 9 どのような戦略でヒトはリソースを分配して 社会関係を構築しているか? → 「社会関係に依存しない戦略」のモデルと    ⽐較する
  10. 10. 社会的グルーミングのコスト分配戦略 Nullモデルの仮定:   1⽇あたりの社会的グルーミングコストは、    社会関係の強さに依存しない •  相⼿ j にグルーミングした⽇数を dj とすると総コスト C は •  つまり、総コストがユーザ共通とすると、  - グルーミングした相⼿数 N(社会関係の多さ)  - 平均グルーミング⽇数 m(平均的な社会関係の強さ) は反⽐例する(はず) N: グルーミングした相⼿数 m: グルーミング相⼿における   平均グルーミング⽇数(Σdj/N) 10
  11. 11. 11 Nはmのa乗に反⽐例(C=Nma) •  狭くて深い社会関係(m⼤, N⼩)だと、 Nullモデルほどm, Nが⼤きくない → 社会的グルーミング戦略によって、   コストが異なることを⽰唆 •  弱い社会関係の相⼿  → 低コスト? •  強い社会関係の相⼿  → ⾼コスト? Nullモデル 実データに対する 回帰直線 Null Model と実データの⽐較 回帰モデル log N ~ -a log m + b log d - d: 利⽤⽇数(C=db と仮定)
  12. 12. Null Model と実データの⽐較 12
  13. 13. なぜ親密であるほどコストが⾼いのか? 親密さとコミュニケーションのボリューム → 親密であるほど増加 仲が良くなるほど、⾼頻度・複雑なコミュニケーションをしている  ≒ ⾼コスト? 13 コミュニケーションボリューム ・送信⽂字数、通話時間 ー 75%ile ー 50%ile ー 25%ile
  14. 14. Individual-based Simulationによる仮説検証 モデル概要 •  各個体は資源 R を持ち、各ステップ(⽇)に R を消費して社会関係の 新規構築 or 強化をする •  強化はYule-Simon過程に従う (社会関係の強さに⽐例して強化する) ※ 社会関係の強さに⽐例して R の消費量が決まる(コスト関数)  → つまり強い社会関係を強化すると、強化できる社会関係の数を    少なくなる このコスト関数 α dij + β のパラメータ(αとβ)を調整してデータにフィ ットさせる 14Individuals Social Grooming
  15. 15. シミュレーション結果 – α, β によるデータへのフィット ⾼精度でフィット → 現象の表現能⼒あり → C=Nma の a>1は、親密さに伴うコスト増加で説明可能 15 α dij + β
  16. 16. 親密さ d に基づくコスト増の勾配 α の影響 勾配αによって 社会構造が変化 16 0 50 100 150 200 0 20 40 60 d v コスト勾配関数 (傾きα) 傾き α が緩やかになるほど、 狭く深い社会構造に
  17. 17. まとめ 社会関係の数(N)と社会関係の強さ(m)にトレードオフ •  C=Nma (a > 1) に従う •  a > 1は親密であるほどコミュニケーションコストが 増加することに起因 コミュニケーションコスト増加の勾配が社会構造に影響 •  勾配がきつい: 薄く広い社会構造(Twitterとか?) → 初対⾯コストが低く、維持コストが⾼い。 •  勾配がゆるい: 深く狭い社会構造(対⾯や電話など?) → 初対⾯コストは⾼いが維持コストは低い。 17
  18. 18. コミュニケーションシステムの変化・使い分け ヒトの社会的グルーミングはライトな⽅向に進化  (⽬配せ・うわさ話など) - Kobayashi H and Kohshima S (1997) Unique Morphology of the Human Eye. Nature 387(6635): pp 767–768. - Dunbar RIM (2004) Gossip in Evolutionary Perspective. Review of General Psychology 8(2): 100–110. 251 → 社会構造は薄く広く → ⼤きな社会集団が維持可能になったことを⽰唆 知⼈とはFacebook、親密な間柄は電話・直接 - Burke M and Kraut RE, Growing closer on facebook: changes in tie strength through social network site use. In: CHI, pp 4187–4196 (2014). → 維持コストの切⽚・勾配の違いが使い分け要因の可能性 18 Twitter 携帯電話 仲の良さ 維持コスト
  19. 19. ネットワークの⽣成モデルとの関連 社会ネットワークの⽣成に制約 •  ノードの度数 N •  各ノードの平均的なエッジの太さ m → C=Nma に従う   aはコミュニケーションシステムの性質に依存 19
  20. 20. 20 Masanori Takano and Ichiro Fukuda. "Limitations of Time Resources  in Human Relationships Determine Social Structures", Palgrave Communications, 2017 (in press). http://arxiv.org/abs/1605.07305

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