社会マッピング

ソシオマッピングは、リレーショナル データ (ソーシャル ネットワーク データなど) の処理と視覚化のために開発された手法です。小規模なチーム (10 ～ 25 人) 内の社会構造をマッピングするために最もよく使用されます。ソシオマッピングでは、ランドスケープ メタファーを使用して、複雑な多次元データを 3Dマップに表示します。マップ上の距離が基になるデータ内の距離に対応するように、個々のオブジェクトがローカライズされます。

視覚的なコーディングのおかげで、Sociomapping は空間方向と動きの検出に関する進化したスキルを活用し、複雑なデータの解釈を誰もが簡単に利用できるようにします。

社会マッピング法は、社会的関係に関するデータの理解を促進し、軍事専門家のチーム内での対立を防ぐのに役立つツールとして、1993～1994年にR. Bahbouhによって開発されました。社会マッピングの最初の主要な適用は、1994～1995年に、欧州宇宙機関が組織した、3人の乗組員による135日間の宇宙飛行シミュレーションであるHUBES実験（長期宇宙飛行における人間の行動）中に行われました。その後、社会マッピングは他の宇宙飛行シミュレーション（1995～1996年：EKOPSY、1999年：Mars105、2010～2012年：Mars500）で定期的に使用されました。2005年以来、社会マッピングは、上級管理職チーム内の関係を分析するためにビジネス環境で広く使用されています。2012年、C. Höschl jr.チームのダイナミクスを即座に視覚化し、チームとソーシャル グループを長期にわたって監視できる Real Time Sociomapping ^{®ソフトウェアを開発しました。}

ソシオマッピングの基本原理は、マップ上の各オブジェクト ペアの距離が、基礎データ内の 2 つのオブジェクト間の距離に対応するように、オブジェクト セットに関する元のデータを変換することです。データの変換は、1) 距離として適切に解釈できるメトリックを選択し、2) 多次元距離マトリックスを 2D 座標系に変換して、マップ距離とデータ距離の相関が最大になるようにすることです。

C. Höschl jr. によって開発されたデータ変換アルゴリズムは、PCAなどの次元削減手法であり、その適合度はマップ距離とデータ距離の間の スピアマン相関によって測定できます。

ソシオマッピングは、特に社会的関係の場合、関係データが非対称になる可能性があること（たとえば、ジョンはメアリーを好いているが、メアリーはジョンを好いているよりも好んでいる）を考慮し、各オブジェクトについて、基礎となるデータで選択されたメトリックに従って最も近い他のオブジェクトがそれに最も近いオブジェクトになるようにオブジェクトをマッピングし、距離によって順序付けられた他のオブジェクトについても同様になるようにオブジェクトをマッピングすることで、この情報を保存します。

ソシオマッピングには、グループ (小規模システム) と集団 (大規模システム) という 2 つの主な適用領域があります。分析されたデータを人々が理解し、解釈できるようにするために、領域ごとに異なる視覚化およびデータ変換方法が使用されます。

小規模システムの社会マッピングでは、主体の社会マップが作成されます。これらの主体 (ほとんどの場合は人) は、さまざまな方法で測定された距離を反映して社会マップ上に配置されます。

• 社会的距離
• 心理的距離（心理的類似性）
• 通信距離
• その他の関係尺度

グループ メンバー間の距離の他に、Sociomap では、対象者の身長 (または色) でコード化された追加の変数が表示されます。身長に使用される一般的な変数は、社会的地位、対象者の パフォーマンス指標、平均コミュニケーション頻度などです。

人々の相対的な距離を理解することは、グループの構造を理解し、グループのメンバーによって形成されたサブグループを見つけ、グループのメンバーの機能を発見するのに役立ちます。高さに関連して、Sociomap はグループと小規模システムに対する複雑で包括的な洞察を可能にします。これは、職場の戦略家にとって特に有益です。

小規模システムの社会マッピングでは、視覚化機能が追加されたソーシャル ネットワーク分析と同様の結果が生成されます。

さまざまな関係データに基づく小規模システム分析の他に、Sociomapping は無関係な対象者のプロファイルを視覚化するために使用できます。これは、対象者のプロファイルを変換し、プロファイル間の距離を計算して Sociomap で視覚化することによって行われます。

プロファイル分析を計算するソフトウェアがあります (「Sociomapping ソフトウェア」セクションを参照)。

大規模なシステムや集団の場合、異なるタイプのソシオマップが使用されます。これらのタイプのマップに使用されるデータは長方形マトリックスであり、各主題には選択されたオブジェクト（政党、ブランド、製品など）の選好ベクトルがあります。ソシオマップを作成するには、各主題のマップ内の位置が決定され、この主題を表す小さな塊が、オブジェクトに対する選好のベクトルに従ってマップ上に配置されます。その結果、ソシオマップ上にはより多くの主題が配置される場所（丘）と主題が存在しない場所（谷）があります。したがって、典型的な選好構成を表す場所に丘が形成され、これにより視覚的なクラスター分析、またはセグメンテーションが可能になります。この意味で、大規模システムのソシオマッピングは、視覚パターン認識に基づくデータマイニングアプローチです。

大規模システム ソシオマッピングの一般的な用途は次のとおりです。

• 政治調査（嗜好と世論調査）
• マーケティング調査（態度と製品の好み）
• 顧客セグメンテーション（行動パターン）
• および嗜好や態度に関するその他の研究。

ソシオマッピングの適用範囲は広く、以下の分野が含まれます。

• 歴史的出来事の分析（例： RMSタイタニック号の生存率）
• インターネットコミュニティツール（例： Last.fm [1] プロフィール類似性）
• 文学分析（例：シェイクスピア劇におけるコミュニケーションの分析）
• 軍隊と有人宇宙飛行乗組員の分析
• スポーツ分析と予測（例：スポーツチームの協力）
• 政治分析と予測
• チームビルディング
• チーム分析（コミュニケーション、協力、意思決定）
• リーダーシップ開発
• チームコラボレーション – リモートコラボレーションまたはハイブリッドチーム
• 学校における児童の社会的病理的行動の予防

これまでのところ、Sociomapping に基づくソフトウェア ツールは 1 つだけリリースされています。

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