ソーシャルメディアのリーチにもかかわらず、より多くの友達がまだ近くに住んでいます
ソーシャルコグニティブネットワークアカデミックリサーチセンター（SCNARC）内の研究者たちはまた、人々は友人のグループで移動する傾向があり、特定のイベント（コンサートや特定の店舗など）でランダムに選択された2人は友人である可能性が低いことを発見しました。
ソーシャルネットワークの専門家は、この調査結果により、緊急時の計画、インフラストラクチャの開発、通信ネットワーク、疾病管理など、人々の移動の正確な予測に依存するアプリケーションを改善できると述べています。
「人々が無作為に動いていると仮定すると、私たちは間違っているため、人々が実際に行うことに備えることができないため、影響は非常に重要です」とSCNARCのディレクター、Boleslaw Szymanski博士は述べています。
「あなたが住んでいる場所は本当に重要です。ほとんどの友達はあなたが住んでいる場所に集中しており、距離が離れるにつれてこの集中力は急速に低下します。」
レンセリアーの大学院生でSCNARCのメンバーであるトミー・グエンは、デジタル時代であっても、人間は依然として個人的な相互作用に基づいて友情を形成していることも調査結果は示しています。
「しかし、インターネットのおかげで、地球上の誰とでも友達になることができます。ランダムに選択された離れた場所にいる人と友達になる可能性は、この人が誰かと友達になる可能性よりもはるかに低くなりますグエンは言った。 「近接性は、だれが友達になるかについての強い境界を作成します。」
この研究は、今年の初めにトルコのイスタンブールで開催された、アプリケーションにおけるソーシャルネットワーク分析に関する第2回ワークショップで最優秀論文賞を受賞しました。
調査では、2011年9月中旬から10月下旬の間に収集されたGowallaの391,223人のユーザーのパブリックプロファイル（友達とチェックイン）を利用しました。
Gowalla（これはFacebookで購入され、現在は利用できません）により、「チェックイン」と呼ばれるプロセスで、ユーザーがスマートフォンを通じて地理的な位置を友達と共有することができました。 Facebookは現在、サービスの一部として同様の機能を提供していますが、Foursquareなどの他のスタンドアロンサービスは、依然として地理的なチェックインに基づいています。
ユーザーは合計で約2,600万の「チェックイン」と800万の友情リンクを蓄積しました。ユーザーのプライバシーを保護するために、個人識別情報なしでデータが研究者に提供されました。
「探偵が犯罪を解決したいとき、彼らは手掛かりを使って全体像を描きます」とグエンは言いました。 「ゴワラは数十万人の動きの個別の場所を提供しました—それらは手がかりです。」
データはすぐに、距離が離れるにつれて2人の友情の可能性が減少することを明らかにしました。研究者は、特定の人の友人の80％がその人の家から600マイル以内に住んでいることを発見しました。
「あなたが他の場所に住んでいた時代からの持ち越しである、または家族のつながりや特定の活動のような共通の特徴を共有するいくつかの遠い友人がいるかもしれませんが、一般的に、距離が増加するにつれて友情の可能性は減少します」とシマンスキーは言った。
「それは私たちの調査結果が強調している重要なことを教えてくれます：友情は絶え間ない相互作用を必要とします。人への信頼感を引き出すために言葉とボディランゲージに依存することを好むので、おそらく物理的な存在（近接が重要になります）。それは友情において非常に重要です。」
研究者たちは、友達が一緒に動く傾向があることも発見しました。
「2人が一緒に旅行するのを見ると、まず最初に、時間の経過とともに社会的関係が旅程を決定することを非常によく知っています。人々がランダムに移動するとは想定できない」とシマンスキー氏は語った。
「友達」モデルは劇的に異なる動きのパターンを生み出し、彼らが調査したデータ、つまりGowallaユーザーの実際の動きを追跡したデータとはるかに一致したものを生み出しました。
「人々の間の移動の頻度、面積、移動距離を見ると、私たちが開発したモデルは、彼らの移動を合理的に説明しています」とグエンは言いました。
「友だち」モデルは、緊急事態管理、インフラストラクチャの開発、疾病管理に使用でき、自転車の共有やレクリエーション施設の場所の計画など、友好的なコミュニティの構築にも役立ちます。
「人々は一緒に旅行するので、彼らの社会的集団を知ることで彼らがどこに移動するかを予測することができます」とシマンスキーは言った。 「言い換えれば、私たちのインフラストラクチャーは私たちの社会的つながりを反映する必要があります。それは、人々の行動と整合するからです。それは有益な洞察です。」
研究者たちはすでに、次のプロジェクトを計画しています。このプロジェクトでは、動きのパターンが友人の友人を通じて続くのか、それともチェーンのさらに下まで続くのか、つまり友情の「伝染性」と呼ばれるものを調べます。初期の結果は、第3世代（友人の友人）によってすべての構造が壊れていることを示しているようです。
「言い換えれば、友人の友人は動きの点でいくつかの価値があります」とシマンスキーは言いました。 「しかし、友達の友達の友達は、ランダムな人よりも多くのパターンを示しません。」
Szymanski氏は、この調査はソーシャルネットワークがユーザーだけでなく研究者にも持つ力の初期の兆候でもあると語った。
「ゴワラは10万人のこの素晴らしい記憶でした。もちろん、ユーザーは友達に会いたいのでチェックインしました。しかし私たちにとって、ソーシャルメディアは社会的相互作用を観察するための新しいツールを作成しました。
控えめですが、非常に強力なので、このソーシャルメディアツールなしでこの研究を再現する方法を想像することはできません」とSzymanski氏は述べています。 「私たちにとって、それは非常に貴重です。」
出典：レンセラー工科大学
