ネットワーク閾値モデルによる影響力分析 : アニメーション・キャラクターを事例として

本論文の背景には、集合行動を説明するために提唱されたGranovetterの閾値モデルが存在します。このモデルは、流行や新技術の採用、政治家への支持、暴動への参加など、二つの相対する選択肢に対してどちらを選ぶかを説明するものです。しかし、従来の閾値モデルでは、個人が関係する集団全体の賛成者数を閾値とするか、個人が関係するパーソナル・ネットワークの賛成者数を閾値とするかのいずれかに限られていました。本論文の目的は、「何に対する閾値なのか」を明確にし、他者の影響力が個々に異なる要素を組み込んだ新しい閾値モデルを提案することです。具体的には、アニメ『サザエさん』のキャラクター間の影響力関係を分析し、この新しいモデルの有効性を検証します。

主要な発見として、まず内的な閾値が各キャラクターによって異なる点が挙げられます。特に波平の内的閾値が高く、フネがそれに続くことがわかりました。また、他者の重要度については信頼区間を考慮するとどのキャラクターも大差がないことが示されました。さらに、ハードコア回答者比率では問1と問2で大きな差が見られ、問1では波平が他者に構わず賛成する傾向が強く、問2ではカツオが突出していることがわかりました。一方、ネットワーク閾値モデルでの分析では、カツオにとって波平とフネの影響力が大きく、一方で波平とフネは互いに大きな影響力を持っていることが確認されました。サザエとマスオの関係では、サザエにとって波平とフネの影響力が大きく、マスオにとってサザエと波平の影響力が大きいことがわかりました。

本研究では、まずサザエさんの主要キャラクター（カツオ、ワカメ、サザエ、マスオ、波平、フネ）を対象に、そのキャラクター間の影響力を調査しました。調査方法としてはコンジョイント分析を用い、各キャラクターが賛成者であるすべての組合せについて質問を設定しました。具体的には、「カツオに対するサザエの影響力」という形で、全キャラクターに対して同様の質問を行い、回答者にはフィクションのキャラクターを対象とした質問に答えてもらいました。また、SD法を用いて各キャラクターの認知についての質問を設定し、回答をオンラインで収集しました。調査対象者は大学生であり、計405名が参加しました。

結論として、本研究で提案した「個別影響力ネットワーク閾値モデル」は、従来のモデルとは異なり、個々の他者の影響力の違いを考慮しているため、より現実的な集合行動の分析が可能であることが示されました。特に、波平とフネが他者に対して強い影響力を持つ点や、カツオが状況によっては突出して賛成する傾向がある点など、具体的な影響力の相互関係が明確になりました。このモデルは、集合行動のメカニズムをより精緻に理解するための新たな視点を提供し、社会現象の予測や対策に有用なツールとなる可能性があります。

今後の展望としては、まず本研究で得られた知見を他のフィクションや現実の人物関係に適用することで、モデルの一般化とその有効性を検証することが挙げられます。また、今回のモデルでは固定されたキャラクター関係を前提としているため、時間的な変化を考慮した動的モデルの開発も必要です。さらに、感情や個人の心理的要因など、より複雑な要素を組み込むことで、モデルの精度を向上させることが期待されます。最後に、実際の社会問題や政策決定における応用可能性を探るために、異なる文化や社会背景を持つ集団を対象とした実証研究も重要となるでしょう。

この研究では、サザエさんのキャラクター間の影響力を元に、新しい「閾値モデル(人々が何かを選ぶときに、どれぐらいの人が同じ選択をするかによって決まるという考え方です。)」を提案しています。閾値モデルは、人々が何かを選ぶときに、どれぐらいの人が同じ選択をするかによって決まるという考え方です。これを使って、例えば新しい技術を使うかどうかや、政治家を支持するかどうか、暴動に参加するかどうかを説明できます。研究の目的は、個々の他者の影響力が異なることを考慮に入れた新しいモデルを作ることです。

研究で分かったことは、各キャラクターの内的な閾値が異なることです。波平の内的閾値が最も高く、フネがそれに続きました。他のキャラクターもそれぞれ特徴があります。また、カツオは特に他のキャラクターの影響を強く受けることがわかりました。サザエとマスオの関係では、サザエは波平とフネから多くの影響を受け、マスオはサザエと波平から多くの影響を受けました。

サザエさんの主要キャラクター（カツオ、ワカメ、サザエ、マスオ、波平、フネ）を対象として、そのキャラクター間の影響力を調査しました。調査方法としてコンジョイント分析(複数の属性がどのように組み合わさって選択に影響を与えるかを調べる統計的手法です。)を使い、全キャラクターに対して質問を設定しました。また、SD法を使って各キャラクターの認知についての質問も行い、回答をオンラインで収集しました。調査対象者は大学生で、405名が参加しました。

この研究で提案した新しい「個別影響力ネットワーク閾値モデル(人々が何かを選ぶときに、どれぐらいの人が同じ選択をするかによって決まるという考え方です。)」は、従来のモデルよりも現実的な集合行動の分析が可能です。具体的な影響力の相互関係が明確になり、社会現象の予測や対策に有用なツールになる可能性があります。

今後は、このモデルを他のフィクションや現実の人物関係に適用して、モデルの一般化と有効性を検証します。また、時間的な変化を考慮した動的モデルの開発や、感情や個人の心理的要因を組み込むことで、モデルの精度を向上させることが期待されます。さらに、異なる文化や社会背景を持つ集団を対象とした実証研究も重要です。