ソーシャル・インフルエンスの定義を求められると、人は、カニエ・ウェスト、オプラ・ウィンフリー、イーロン・マスクのような、非常に目立ち、影響力があるように見える人物を思い浮かべがちだ。タイム誌が毎年発表する 「最も影響力のある100人」 のリストは、米国で世論の議題を形成している人物について洞察を与えてくれる。確かに、リストに挙げられた人々が世界に大きな影響を与えていることは否定できないが、日々の判断において、私たちは友人、家族、同僚、あるいはインターネットの掲示板、レビューサイト、ニュース・プラットフォームで出会う通りすがりの見知らぬ人からの影響を受ける可能性のほうがはるかに高い。
日々の意思決定を考えてみてほしい。どの服を着るか、どの記事を読むか、どの製品を買うかといったことだ。何らかの行動を取るとき、私たちは社会環境から生じるあらゆる種類の影響にさらされている。例えば、友人が新しいブランドのTシャツを買ったのを見かけたとしよう。それは自分の購入判断にどのように影響しうるだろうか。もし私が同じシャツを買うと決めたとしたら、それは友人に影響されたからなのか、それとも二人ともそのデザインが好きで、たまたま友人同士でもあるからなのか。私たちには通常、特定の分野で意見を尊重する人が何人かおり、そのために事態はさらに複雑になる。
社会的影響はどのように測定できるだろうか？
ソーシャルメディアの環境は 急速に進化しており、この予測不可能な環境での影響力の測定は、世界最大級のグローバル・テクノロジー企業のデータサイエンス・チームにとってさえ課題である。
例えばGoogleは、改良版の ページランク・アルゴリズム を用いて、受け取ったノミネーションや内向きリンクの数に応じて影響力を測定している。 この手法は特許を取得し、Google+およびYouTubeで導入されており、 メッセージがネットワーク内をどのように広がるかを考慮している。Yahooの別のアプローチは、 さらに一歩進め、各ユーザーについて「社会的権威スコア」を推定し、そのユーザーのネットワークと友人たちのネットワークの規模を算出している。同様の手法は、 Kloutでも使われており、 ユーザーのフォロワー、友人、ファンが更新内容に関与し、自分のネットワーク全体と共有する可能性を測定している。 このアプローチは、 ユーザーの過去の活動パターンを活用して将来のやり取りを推定するため、非常に応用性が高い。
Facebookは最近、 ソーシャルネットワーク内の地域的な影響力者を特定するための、より洗練された枠組みの特許を取得した。リンクや写真といった特定のコンテンツがグローバルに広がる様子を見る代わりに、ユーザー個人のネットワークという地域レベルに注目している。個々のユーザーの個人ネットワーク内でコンテンツが共有される速度を測定することで、Facebookは、仲間に一定の影響力を及ぼす一般の人々の大勢を特定しようとしている。
シナン・アラル（2013）による、社会的影響と同類性の効果を対比した論考。Harvard Business Review誌に掲載。
口先だけの発信から行動変容へ
しかし、従来のモデルには一つの根本的な欠陥がある。すなわち、発言する力と、因果的な行動変容の可能性とを混同しがちなのである。実際、ネットワークの規模やコンテンツが共有された回数といった指標は、習慣、消費、投票行動における実際の変化とはほとんど関係がない。
第一の問題は行動変容の因果性である。率直に言えば、カニエ・ウェストのような人物は、1,300万人以上の Twitterフォロワー と 極めて高いKloutスコアを持っているかもしれないが、カニエに言われたことを、あなたは何度実行したことがあるだろうか。MIT教授のシナン・アラルは、より挑発的な言い方をしている。もしカニエ・ウェストが「まさに典型的なインフルエンサーでありながら、誰も彼の提案を実行しないのであれば、どのような意味で彼に影響力があると言えるのか？」 この例は重要な点を示している。大きなマイクを持つことは、実際の影響力を持つことと同じではないのだ。
上記の統計的手法を用いると、Facebookのようなサイトで多くのソーシャルなつながりを集めている人々は、インフルエンサーと誤認されかねず、彼らへの投資はマーケティング費用の無駄になるだろう。代わりに、 シナンは 、仲間が私たち自身の行動にどのように直接影響を与えるかに目を向けるべきだと提案している。
第二の問題は、ソーシャルネットワークにおける「同類性（ホモフィリー）」と呼ばれるものの持続性に関するものである。これは、考えの近い人々と交流したがる傾向のことであり、「類は友を呼ぶ」という古い言い回しのとおりである。例えば、 アル・ゴアによる気候変動に関するブログ記事が与える潜在的影響を考えてみてほしい。当然ながら、それは彼のフォロワーや政治的な支持者の間で最も共有されるだろうが、まさにこうした人々は、すでに同じ考え方を持っている。彼らは、フォロワーでない人々や無作為に選ばれた他のユーザーよりも、互いにはるかに似通っている。
影響力が真に効果を持つためには、異なる信念を持つ人々にまで届き、行動変容をもたらす必要がある。したがって、ある集団における同類性の程度によっては、より良い成果を得るために、別の政策的手法やマーケティング戦略を検討する必要があるかもしれない。
ソーシャルネットワークにおける三つの異なるネットワーク上の位置の例：複数のクラスターをつなぐ個人（A）、密なクラスター内の個人（B）、周辺的な位置にある個人（C）。
ネットワークの重要性
社会的影響に関するよくある誤解は、オピニオンリーダーは常にネットワーク内で最もつながりが多く、最も中心的な個人であるというものだ。しかし、必ずしもそうとは限らない。その理由を理解するために、個人が組み込まれている基礎的なネットワーク構造 に目を向けてみよう。
特定の行動に影響を与えると考えられているメカニズムを見てみよう。例えば、紛争、政治選挙、企業合併といった状況では、モジュール化された部分ネットワークを結び付ける、ネットワーク上の橋渡し役となる個人（A）を特定することが重要かもしれない。一方、権力力学が働いている場合には、ハブ（B）のように高度に中央集権的な位置を占める人物を見極めることが極めて重要になる。
影響力のあるハブの数を最大化することは、製品マーケティングや、より健康的なライフスタイルの促進に用いられるような、メッセージの戦略的な拡散に役立ちうる。一方、提案された行動変容がリスクを伴う、またはコストがかかる場合（例えば、抗議運動のために人々を動員する場合）には、影響を受けやすいため、まず周辺部の個人（C）にアプローチするのが理にかなっている。
つながりの多い個人は集団思考に陥りやすく、そのため変化に抵抗しがちである。一方、周辺部でつながりの緩い個人は、新しい考えを取り入れ、行動を変えやすい。最近の 実験的証拠 は、この考え方を裏付けている。さらに、ソーシャルネットワーク理論の 三者閉包（トライアディック・クロージャー）によれば、新しい行動は人から人へと広がり、連鎖的な拡散（カスケード）へと発展して、大規模な社会変化をもたらしうる。
このため、社会的影響のダイナミクスを理解するうえで、基礎的なネットワーク構造を精査することが不可欠なのである。もし私たちが 集団内で行動がどのように広がるかを理解できれば 、向社会的行動（より多く運動することや環境意識を持つことなど）を促進すると同時に、負の行動（喫煙、暴力、無駄など）を抑制できる可能性がある。
2009年のDARPAチャレンジにおける、MITチームによるメッセージの地理的拡散。
効果的な介入の設計
では、政策立案者や企業が、社会的影響のメカニズムを改善し、広く社会の利益のために活用できるようにするには、どうすればよいのだろうか。以下に、システムを巧みに利用するために追求しうる戦略の三つの例を挙げる。
1. 望ましい行動をとる参照集団への選択的な接触を設計する。
私たちはしばしば、自分と似た人々がある状況にどう対処したかを見ようとする。これは、ペンシルベニア大学で行われた最近の研究の対象となったもので、研究者たちは、 学生の身体活動を促すことを目指した。研究結果は、行動が社会的な憧れによって影響を受けうることを示唆している。これは、例えば、より熱心に勉強すること、HIV検査を受けること、より持続可能なライフスタイルを送ることなど、さまざまな望ましい行動を促すための効果的な戦略となりうる。この点で、人々を動機付けるためにアメとムチは必要ないのかもしれない。単に、すでに特定の行動をとっている他の人々と接する機会を提供すればよいのだろうか？
2. 群れ効果（ハーディング効果）を喚起するため、初期の意見への選択的な接触を設計する。
数十年にわたり、社会心理学者は、人間は他者の行動を真似したがるという理論を提唱してきた。計算社会科学者は今や、これがまさにオンライン上で、前例のない規模で起きていることを確認した。人々は、他者がすでに好んだものを見ると、それを好む傾向がある。ニュース集約サイトで行われた無作為化対照試験では、MITの研究者チームが、一連の記事に対する「いいね」やコメントの初期数を操作する実験を行った。彼らは、 初期の評価がその後の評価を左右することを発見した。たった一つの賛成票が、全体評価の25%の上昇と関連していた。したがって、示唆されるのは、初期の支持者がわずかな人数であっても、その後の議論の方向性と論調を左右しうるということだ―― 倫理的な制約の範囲内で。これは、特に政治や市民の議論、映画レビュー、初期段階の技術的発明に当てはまる。
3. 仲間同士の影響を明示的に促進するインセンティブを設計する。
インセンティブ制度の設計には、よく知られたルールがある。紹介マーケティング戦略は特定の状況ではうまく機能してきたが、特定の課題のために人々の集団を動員する場合には、ソーシャルな影響のメカニズムを適用するより効果的な方法がある。2009年の DARPAネットワーク・チャレンジ では、競合する科学者チームが、米国各地の異なる場所にある10個の赤い気象観測気球を見つけるよう求められた。その際、 再帰的インセンティブ構造 を用いてボランティア集団を動員し、MITの優勝チームは、 すべての気球を見つけ 、わずか9時間足らずで完了した。どのようにしてそれを成し遂げたのか。彼らは、人々が仲間にメッセージを転送するよう動機付けるインセンティブを考案し、気球を発見したすべての人々の連鎖をさかのぼって40,000ドルの賞金を分配すると約束した。危機、自然災害、抗議運動、クラウドファンディング・キャンペーンなどの場面で大規模な人々の集団を動員するには、適切なインセンティブ構造を見極めることが不可欠である。
未来には何が待っているのか？
本ブログ記事が示すように、ソーシャル・インフルエンスとは、因果的な行動変容を引き起こす能力である。影響力のダイナミクスを理解し活用することで、意思決定者は、政治、経済、社会の議題によって設定された課題を、前例のない速度、正確さ、規模で達成できるようになる。しかし、特に社会的影響と同類性の効果を切り分けることに関して、多くの未解決の問題が残っている。シナン・アラルは 次のように指摘している ：「ソーシャル・インフルエンス・マーケティングの未来は、行動変容を生み出すものへの理解を深めるための、堅牢な分析に依存するだろう。」これに関連して、計算社会科学者は、公共政策や戦略に携わる他の主体と協働し、分析、介入、実施を統合することで、特に真の違いを生み出すことができる。
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執筆者： Vyacheslav Polonski は、オックスフォード・インターネット研究所のネットワーク科学者であり、世界経済フォーラムのGlobal Shaperとして、 中国・大連で開催された2015 Annual Meeting of the New Championsに出席している。
画像：英国のウィリアム王子と、ケンブリッジ公爵夫人キャサリンが、オーストラリア・ブリスベンでの街歩きの際、一般市民が携帯端末で写真を撮影している。REUTERS/Phil Noble
