Sansan DSOC研究員の前嶋です。「つながりに効く、ネットワーク研究小話」の第12回です。静電気が怖いので、オフィスでは放電のために靴を履かずに過ごしているのですが、気を抜くとすぐに”””バチッ”””ときます。とても悲しいです。おすすめの対策法があれば教えてください。
この連載の第1回目「切れやすいつながりの見つけ方」では、「橋渡し的なつながりは消失しやすい」という研究を紹介しましたが、今回は逆に、「強いつながりとは何か？」という問いに対して、現在のネットワーク研究で分かっていることを紹介しようと思います。
古典的な理解
社会学者のマーク・グラノヴェッターは、かの有名な「弱い紐帯の強さ」論文の中で、「強いつながり」の条件を4つ提示しています。曰く、つながりの強さは「時間」「感情的な強さ」「親密さ」「相互的サービス」という4つの要素の組み合わせから構成されます(Granovetter 1973)。ちなみに、なぜグラノヴェッターが「強いつながり」という概念を必要としたかについては、以下の拙稿を御覧ください。
グラノヴェッターによるこの整理は、データによって実証されたものというよりは、彼による直感的な整理であり、その妥当性は後続の研究に委ねられました。
つながりの強さの「要因」と「測定」
初めて「つながりの強さ」それ自体に焦点を当て、これを実証的に検討したのがMarsden and Campbell(1984)による研究です。
まず、強いつながりの条件を2つに区分する必要があります。1つ目は「要因(predictor)」＝「どのような要素があればつながりは強くなるのか」という次元で、2つ目は「測定(indicator)」＝「何を測ればつながりが強いと言えるのか」という次元です。彼らは、どのような要素が要因、あるいは測定となり得るのかを検討しました。
デトロイトで行われた大規模な社会調査データを分析した結果、「感情的な強さ」と「親密さ」は、つながりの強さを「測定」する要素として最も優れていることがわかりました。一方で、「要因」としては、隣人や同僚という関係性が弱い一方で、親族関係が強いことが分かっています。
この研究では実は他にも様々な結果が得られているのですが、エビデンスとしては弱いものです。というのも、つながりの強さと関連する変数同士は強く相関しているため、厳密な影響がわかりにくくなるためです。そのため、グラノヴェッターによる整理の妥当性については、今でも議論が続いています。
こんなものも、つながりの強さと関係する
さて、近年の研究では、上記の「時間」「感情的な強さ」「親密さ」「相互的サービス」といった要素だけでなく、他の様々な要素もつながりの強さと関連があることが徐々に明らかにされてきています。
共通の知人数
まず、つながりの強さは「構造的埋め込み(structural embeddedness)」と深く関連しています。「構造的埋め込み」とは、「ある紐帯がどれほど社会構造の中に埋め込まれているか」を表し、より具体的には「両者の間で共通の知人がどれだけいるか」によって測定されます。つまり、個々のつながりの強さは、そのつながりがどれだけ密なつながりの中に位置しているかによっても左右されるのです。
Feld(1997)は、共通の知人の数が多いほど、相手に対する好意的な感情を持ちやすいことを明らかにしています。また、それだけでなく、共通の知人の数は、相手に対する好悪の感情や一緒に過ごす時間よりも時間的に安定していることが知られています。
一つ一つのつながりは、ある程度は自分から切ったり、深めたりすることができます。しかし、いくら両者の関係性が悪くなろうとも、「共通の知人」自体は存在し続けます。その上、「共通の知人」は学校や職場などの集団や制度の上で形成されることが多いため、これが急激に減ることは、突然の人生の転機でもない限り、発生しません。
逆に、「橋渡し的なつながり」、つまり、共通の知人が少なく、異なるクラスタ同士を結んでいるようなつながりは、非常に消失しやすいとも言われています(Burt 2002)。
メディア多重性
Haythornthwaite(2002)は、リモート学習者のクラスにおける調査をもとに、「メディア多重性」がつながりの強さと大きく関連することを明らかにしています。この研究が主張しているのは、個人間のコミュニケーションを媒介しているメディアが多ければ多いほど、その間のつながりは強い傾向にあるということです。
より具体的には、チャットやクラス内掲示板などの単一なメディアを介してやり取りするだけの人同士よりも、チャット・社内掲示板・メール・対面の会話を横断的に用いてコミュニケーションを取る人同士のほうが、強いつながりを築いているということが分かったのです。
この研究が行われた当時のメディア環境は、今と比べると若干古いですが、近年のソーシャルメディアを用いた研究でも、関係性を媒介しているメディアが多ければ多いほどつながりが強いという結果が得られています(Hristova et al. 2014)。
なぜでしょうか。強いつながりで結ばれた個人は、事務連絡であればクラス内掲示板、雑談であれば対面での会話など、様々な目的に合わせてメディアを使い分けます。時として、プライベートの飲み会に遅刻した人と連絡を取るために、電話することもあるでしょう。
一方で、弱いつながりで結ばれた個人は、必要最低限のコミュニケーションを取ることができれば十分なので、クラス内の掲示板など、公式的に用意されているメディアだけを使うことになります。
とは言っても、単一のメディアによって結ばれるつながりに価値がないわけではありません。掲示板など、組織的に用意されたメディアは、そのメディアがなければつながらなかったであろう個人の間に潜在的なつながり(latent ties)を作ります。そこで築かれた関係性は、その後親密なものに発展していくポテンシャルを秘めています。
接触のアンチバースト性
近年は、個人間の接触の「時間的なパターン」に注目した研究も増えてきています。Navarro et al. (2017)は、通話の時間的パターンと、その後のつながりの持続性についての研究を行っています。この研究では、個人間の通話を記録したビッグデータ分析をもとに、瞬間的に高頻度の通話を行うような社会的なつながりが、一定のリズムのもとで定期的に連絡を取り合っているような関係と比べて、はるかに消失しやすいことが明らかにされています。
一定期間に集中的に現象が発生することを「バースト性」と呼びますが、この性質はつながりを弱くするように作用するということです。逆に「アンチバースト性」を満たすつながり、つまり、定期的に少しずつ連絡を取り合っているような関係性は、強いつながりである可能性が高いということになります。
ここまで、「強いつながりの条件」について紹介してきました。ところで、DSOC R&D SocSciチームでも、実は「切れにくいつながり」の「要因」についての研究を進めています。今のところ、大変おもしろい結果が得られているので、近日中に皆様に報告できるように、研究を進めていきたいと思っています。
興味のある方は、1/21に早稲田大学で行われるNetSciX2020というカンファレンスにお越しください。
【参考文献】
Burt, R. S. (2002). Bridge decay. Social networks, 24(4), 333-363.
Feld, S. L. (1997). Structural embeddedness and stability of interpersonal relations. Social networks, 19(1), 91-95.
Gilbert, E., & Karahalios, K. (2009). Predicting tie strength with social media. In Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems, 211-220. ACM.
Granovetter, M. S. (1977). The strength of weak ties. In Social networks, 347-367. Academic Press.
Haythornthwaite, C. (2002). Strong, weak, and latent ties and the impact of new media. The information society, 18(5), 385-401.
Hristova, D., Musolesi, M., & Mascolo, C. (2014). Keep your friends close and your facebook friends closer: A multiplex network approach to the analysis of offline and online social ties. In Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.
Marsden, P. V., & Campbell, K. E. (1984). Measuring tie strength. Social forces, 63(2), 482-501.
Marsden, P. V., & Campbell, K. E. (2012). Reflections on conceptualizing and measuring tie strength. Social forces, 91(1), 17-23.
Navarro, H., Miritello, G., Canales, A., & Moro, E. (2017). Temporal patterns behind the strength of persistent ties. EPJ Data Science, 6(1), 31.
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