ネットワーク分析を用いた友人関係の考察 〜日向撮を例に〜

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1. ネットワーク分析を用いた 友人関係の考察 〜日向坂46の写真集「日向撮」を例に〜 2024/04/18 めぐろLT #18
2. 背景知識 2 ネットワーク分析 日向撮 名前 コメント 撮影者 • グラフを駆使して、人と人、人とものと いった、複数の事象の関係性を調べる 分析 • ノード(頂点)とエッジ(辺)の組み合わせ で構成される 名前 コメント 撮影者 名前 コメント 撮影者 • 日向坂46の公式写真集 • メンバーが個人的に撮影したオフショッ ト写真集 → メンバー間の素な関係性が見れる https://www.nistep.go.jp/activities/sti-horizon%E8%AA%8C/vol-07no-02/stih00254
3. 背景知識 3 ネットワーク分析 日向撮 名前 コメント 撮影者 • グラフを駆使して、人と人、人とものと いった、複数の事象の関係性を調べる 分析 • ノード(頂点)とエッジ(辺)の組み合わせ で構成される 名前 コメント 撮影者 名前 コメント 撮影者 • 日向坂46の公式写真集 • メンバーが個人的に撮影したオフショッ ト写真集 → メンバー間の素な関係性が見れる 日向撮を分析して、メンバー間の関係性を明らかにできるかも！
4. データセット 4 撮る人 写る人 • 人を頂点として、各写真の関係者 (撮る人/写る人)を辺で結ぶ • ある2人が同じ写真に写ってる回数が 多いほど、辺の重みが大きくなる • 1つの写真に写る人が多いほど、重みは小さく なる 辺で結ぶ 名前 出現数 丹生 165 佐々木久 165 小坂 160
5. おことわり 5 • 写真に写ってる回数は人気とも相関が高く、偏りがかなりある可能性 ◦ あくまでエンタメとして楽しんでいただければ • 当方、ネットワーク分析はかなり初心者です。間違っている点等あれば、どし どしご指摘下さい！
6. いざ分析 6
7. 可視化だけでも以外とわかる 7 期別色分け • 特に仲のいい関係性が一目瞭然 • きくとしの関係性が最も強い • 比較的納得感のある見た目 • 期を跨いだ関係性は比較的弱い • 潮とキャプテンが2期と積極的に 仲良くしてそう • (オードリーが喜びそう) 重み強調
8. 中心メンバーは誰？ 8 次数中心性 その頂点に接続する辺の数が多いほど、重み が重いほど中心性が高くなる。 → 多くのメンバーと少人数で写真を撮りあって るほど中心的 • 最も中心的なメンバーは潮(惜しいメンバーが卒業 してしまった。。。) ◦ 撮影数も圧倒的 • キャプテン & 丹生ちゃんが次点で続く • メンバーの架け橋になってる印象があり、個人的 に違和感がない 名前 次数中心性 潮 24.74 佐々木久 24.17 丹生 23.66 金村 20.46 小坂 19.81 東村 19.57 松田 19.31 河田 18.59 佐々木美 18.32
9. 仲のいい組み合わせを分析してみる 9 概観 下のように、仲良しメンバーが同じグ ループにいることが確認でき、違和感の ないグルーピング • きくとし + 東村 • なおみく/ 宮田+丹生 • ごりごりドーナッツ • 3期生 ソフトだったらもっといい結果出そうだ が、時間と知識がなかった。。。 コミュニティ分析 特に関係性の強い部分グラフを抽出
10. マーケティングへの応用可能性 10 今回はお遊びのテーマだった。 世の中のありとあらゆるものはネットワークで表現できる • 人間関係 • SNSネットワーク • 人の移動 • ブランドの流出入 • などなど マーケティングへの応用可能性は無限にありそう
11. まとめ 11 • ネットワーク分析を通じて、人間関係の定量化/可視化ができそ うとわかった • マーケティングへの応用可能性も考えられる。 • 日向坂かわいいな。 • (ちょっと離れてたけど、また推してもいいかも。。。)
12. 参考文献 12 https://amzn.asia/d/bDTiKhK