部族（インターネット）

インターネット部族またはデジタル部族^{[1]は、共通の関心を持ち、通常は}ソーシャルメディアやその他のインターネットルートを通じて互いに緩く結びついている人々の非公式のオンラインコミュニティまたは組織です。この用語は「部族」に関連しており、伝統的に地理と系譜の両方で密接に関連している人々を指します。^{[2]今日では、}仮想コミュニティまたは個人ネットワークに似ており、グローバルデジタル部族と呼ばれることがよくあります。ほとんどの人類学者は、部族とは独自の習慣と文化を実践する（小さな）社会であり、これらが部族を定義することに同意しています^{[曖昧な言葉] 。部族は}氏族に分かれており、独自の習慣と文化的価値観があり、「現実の生活」の文脈で行われる活動とは異なります。人々は、対面するよりもソーシャルネットワークで自分の考えを共有し、擁護する傾向があります。 ^{[引用が必要]}

「部族」という用語は、ギリシャの都市国家とローマ帝国の初期形成の頃に生まれました。ラテン語の「tribus」は、その後「コミュニティを形成し、共通の祖先の子孫であると主張する人々のグループ」を意味するようになりました。 ^[3]年月が経つにつれて、意味の範囲は広がり、たとえば「いくつかの地元の村、バンド、地区、血統、またはその他のグループで構成され、共通の祖先、言語、文化、および名前を共有するさまざまな社会組織システムのいずれか」になりました (Morris、1980、p. 1369)。Morris (1980) はまた、部族は「共通の職業、関心、または習慣を持つ人々のグループ」であり、「大家族」であるとも述べています。 ^{[2]古代の部族コミュニティの痕跡は、大規模な集まり (}フットボールの試合など) と小規模な集まり (教会 コミュニティなど)の両方に保存されています。今日では部族と呼ばれるグループの範囲は非常に広範囲に及んでいますが、工業化社会が原始社会の部族的集まりを侵食し、コミュニティを再定義するまで、コミュニティは存在しませんでした。しかし、今日私たちが知っているソーシャルメディアの存在は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、インターネットの急速な成長を経験した脱工業化社会によるものです。人々は今や、社会的行動を再び再定義したこれらの仮想氏族を中心に、協力し、コミュニケーションし、祝い、記念し、アドバイスを与え、アイデアを共有することができます。^[4]

インターネット上の部族が存在するということは、人間の部族本能の存在の表れです。^{[5] [6] [7] [8] [9] [10]}

このようなソーシャルコミュニティの最初の試みは、少なくともtribe.netが立ち上げられた 2003 年にまで遡ります。

Twitterの部族は共通の興味を持っているだけでなく、^[11]潜在的に無意識の 言語特徴も共有していることが、ロンドンのロイヤル・ホロウェイ大学とプリンストン大学の研究者による2013年の研究で明らかになった。ロイヤル・ホロウェイ大学生物科学部のジョン・ブライデン博士は、ある人がどのコミュニティに属しているかを最大80％の精度で予測できると述べている。この研究は、人々が同じ興味や趣味に基づいて社会に参加しようとしていることを示している。これを実現するために、2人以上の参加者間の会話を記録するために、公開メッセージがTwitter経由で送信された。その結果、各コミュニティは最もよく使用される単語によって特徴付けられる。このアプローチは、単語分析に基づく新しいコミュニティ検出を充実させ、ソーシャルネットワーク内の人々を自動的に分類することができる。部族の識別方法は、統計物理学、計算生物学、ネットワーク科学のアルゴリズムと技術に大きく依存していた。^{[12] [13] [14] [15]}

Tribefinderは異なるアプローチを採用しています。^{[15]このシステムは、}ディープラーニングと機械学習を使用してTwitterユーザーの部族的所属を識別することができます。^[15]このシステムは、ツイートの分析と語彙の比較を通じて、個人がどの部族に属しているかを確立します。これらの部族語彙は、概念、アイデア、信念を表現するキーワードを使用して、部族の影響力のある人やリーダーの語彙に基づいて事前に生成されています。

システムがランダムな個人を特定の部族と関連付ける方法を学習するための最後のステップは、ディープラーニングを通じてこれらの影響力のある部族のリーダーが使用する言語を分析することです。その際、埋め込みとLSTM (長短期記憶) モデルを使用して分類子が作成されます。具体的には、これらの分類子は、Tribefinder がトレーニングしている部族のすべてのユーザーの Twitter フィードを収集することによって機能します。これらに対して、埋め込みを適用して単語をベクトルにマッピングし、その後、後続の LSTM モデルの入力として使用します。Tribefinder は、ツイートでの個人の単語の使用を分析し、特定の部族の語彙との類似性に基づいて、対応する代替現実、ライフスタイル、レクリエーションの部族所属を割り当てます。

この研究は、背景、結果、結論、方法という4つの主要な段階に焦点を当てていました。^{[12] [16]}

言語とは、音、単語、文法からなるコミュニケーションのシステム、または特定の国や仕事の種類で人々が使用するコミュニケーションのシステムです。 ^[17]言語はおそらく、人間を他の動物と区別する最も重要な特徴です。^{[18]さらに、それは}社会的または文化的グループに関連付けることができる幅広い社会的意味合いを持っています。人々は通常、同じ興味を持つコミュニティに集まります。これにより、各ドメインからの用語の差別化により、使用する単語にバリエーションが生じます。したがって、この研究の仮説は、このバリエーションがネットワークのコミュニティ構造と密接に一致するはずであるということです。この理論をテストするために、ソーシャルネットワーキングおよびマイクロブログサイトTwitterの約25万人のユーザーを監視し、特定されたグループが同じ言語機能を持っているかどうかを分析しました。Twitterは非構造化データを使用し、ユーザーは他のどのユーザーにでもメッセージを送信できるため、この研究は複雑なアルゴリズムに基づく必要がありました。これらのアルゴリズムは、人々間のメッセージ内の単語の頻度を決定し、通常訪問するグループにリンクを作成する必要がありました。^{[12] [16]}

コミュニティの特徴を検出する問題は、ネットワークシステムの研究における主要な課題の 1 つです。ソーシャル ネットワークは、自然にコミュニティまたはモジュールに分割される傾向があります。^[19]ただし、一部のワールド ネットワークは大きすぎるため、情報を抽出する前に簡素化する必要があります。^[20]そのため、小規模なコミュニティでこの欠点に対処する効果的な方法は、モジュール アルゴリズムを使用してユーザーをさらに小さなグループに分割することです。^[19]大規模なコミュニティでは、「マップ方程式」と呼ばれるより効率的なアルゴリズムを使用して、ネットワーク上の情報フローの記述を最適に圧縮することにより、ネットワークをモジュールに分解します。 ^[20]そのため、各コミュニティは、ランキング アルゴリズムに基づいて、最もよく使用される単語によって特徴付けられました。単語の使用の違いの重要性を判断するために、単語の末尾と単語の長さも測定され、見つかったパターンが正しいことが示されました。さらに、これらの研究は、ユーザー自身の単語の頻度とコミュニティの単語の使用状況を比較することで、ユーザーのコミュニティ メンバーシップを予測するのにも役立ちました。これにより、特定のユーザーが使用している単語に基づいて、どのコミュニティにアクセスするかを予測できました。^[12]

この研究の目的は、ソーシャルネットワーク環境におけるコミュニティ構造とコミュニティ内での言語使用とのつながりを研究することだった。発見された顕著なパターンは、異なる一族の人々は自分の興味や趣味に基づいて異なる言葉を使用する傾向があることを示唆している。^[13]このアプローチはTwitter内のすべての人々をカバーすることができなかったが、より小規模なグループをカバーする通常の調査に比べていくつかの利点がある。それは、体系的であること、非侵入的であること、そして大量の豊富なデータを簡単に生成できることである。さらに、この研究を拡張することで、他の文化的特徴も発見できる。例えば、複数のコミュニティに属する個人が、それぞれのコミュニティで異なる単語セットを使用しているかどうかなどである。^{[12] [16]}

スノーボールサンプリングと呼ばれるプロセスがサンプルネットワークの形成に役立ちました。^[16]各ユーザーのツイートとメッセージは記録され、参照された新しいユーザーはリストに追加され、そこからサンプルとして選択されました。コピーされたメッセージは無視されました。各クランの特徴となる単語を見つけるために、特定の単語を使用する人の割合が、その単語を世界的に使用する人の割合と比較されました。コミュニティ間の違いは、相対的な単語の使用頻度を比較することによっても測定されました。^[12]

言葉とその綴り方は、私たちが新しいコミュニケーション方法を見つけるにつれて、絶えず変化しています。従来の辞書は変化を考慮していないにもかかわらず、オンライン辞書は多くの変化を取り入れています。^[21]上記の研究で概説されている興味深い事実は、コミュニティが言葉に独自の綴りを使用する傾向があるということです。ロイヤルホロウェイのヴィンセント・ジャンセン教授によると、オンラインコミュニティは、人々がさまざまな地域のアクセントを持っているのと同じように、さまざまな方法で言葉を綴ります。^[14]たとえば、ジャスティン・ビーバーのファンは「pleasee」のように「ee」で言葉を終わらせる傾向がありますが、学校の先生は長い言葉を使う傾向があります。さらに、研究で見つかった最大のグループは、 「nigga」、「poppin」、「chillin」という言葉を使用していたアフリカ系アメリカ人で構成されていました。このコミュニティのメンバーは、単語の末尾を短くする傾向があり、「ing」を「in」、「er」を「a」に置き換えます。^[13]

各部族にはキャンプファイヤーと呼ばれるオンラインプラットフォーム（ FlickrやTumblrなど）があり、その周りで人々が集まります。これらのキャンプファイヤーでは、次の3つの部族活動のうち1つ以上が行われる傾向があります。^[1]

• 協力（例：Wikipedia）
• コミュニケーション（例：ソーシャルネットワーク）
• 認知（例：ブログ）

しかし、一部のブランドは、これらのプラットフォーム以外のプラットフォームを中心に独自のコミュニティを構築しています。

協力とは、同じ目的のために一緒に働く行為である。^[22]協力は、企業が研究コストを合理化し、ユーザーの要求により適切に応えられるようにするため、時間の経過とともに自然に発展した。その結果、今日の組織は、この急速に変化する環境に容易に適応できる柔軟な構造を求めている。グループウェアシステムは、企業のこのようなニーズに完全に応えている。非公式なコミュニケーションが主流であり、特定分野の専門家は、グループウェア環境内で他の人々と経験を交換している。コラボレーションと協力はインスタントメッセージを通じて利用可能であり、人々は議論し、チャットし、アイデアを交換できる。^[要出典]さらに、人々は互いに離れた場所にいながら一緒に作業することができる。^[23]グループウェアは、プロセスに含まれる協力のレベルとテクノロジーに応じて、コミュニケーション、コラボレーション、調整の3つのカテゴリに分けられる。^[24]最大かつよく知られている協力ソフトウェアの1つはWikipediaである。

Wikipedia は誰でも編集できる共同ソフトウェアです。ユーザーは誰でも記事を編集したり、過去の改訂版を閲覧したり、フォーラムを通じて各記事の現在の状態について議論したりできます。誰でも変更でき、情報をすばやく見つけることができるため、インターネットで最もアクセス数の多い 10 サイトの 1 つとなっています。 ^[25]

Wikipediaは他の百科事典に比べて多くの利点がある: ^{[25] [26]}

• インターネット上の誰でも無料で利用できます。
• フォーラムの過去の編集とチャットはすべて公開されており、誰でも見ることができます。
• 更新は頻繁に行われます。
• 数百万の記事が含まれています。
• 使いやすく、学習も簡単。

しかし、欠点もいくつかある。^{[25] [26]}

• 情報は不正確な場合があります。
• スパムや破壊行為にさらされる可能性があります。
• 一部の記事には省略部分があり、理解しにくい場合があります。
• 時にはオープンすぎることもあります（機密文書の場合）。
• インターネット接続が必要です。
• ほとんどのモデレーターとユーザーは若く男性であるため、偏りがあります。

コミュニケーションとは、情報、アイデア、または感情を伝えたり交換したりする行為または事例です。^[27]コミュニケーションは時間とともに劇的に変化し、ソーシャルネットワークは人々のコミュニケーション方法を変えました。^[28]人々は24時間365日互いにやり取りできますが、新しい障壁と脅威の波があります。職場環境では、電子コミュニケーションが対面および音声によるコミュニケーションをはるかに上回っています。この大きな変化は、誰かと直接話すよりもインスタントメッセージを好むY世代に有利に行われました。皮肉な展開になる可能性があるとよく言われますが、ソーシャルメディアは私たちを非社交的にする本当の可能性を秘めています。^[29]ただし、人々はより社交的になっていることを確認する研究がありますが、お互いにやり取りするスタイルは大きく変化しています。ソーシャルネットワークの主な欠点の1つはプライバシーです。人々はより早く他人を信頼し、自分についてのよりオープンなメッセージを送信する傾向があるためです。その結果、個人情報が他の人に簡単に公開される可能性があります。^[30] TwitterとFacebookは世界最大のソーシャルネットワークの2つです。

Facebookは現在、10億人以上が利用している世界最大のソーシャルネットワークです。これは、地球上の約7人に1人がFacebookを利用していることを意味します。^[31] Facebookユーザーは、一緒にイベントを祝ったり記念したりするために、ストーリー、画像、動画を共有します。ソーシャルゲームをプレイしたり、他のFacebookページに「いいね！」したりすることもできます。^{[4]さらに、} 「ニュースフィード」というセクションもあり、ユーザーはそこで友人や「いいね！」または共有したページのソーシャル情報を見ることができます。各ユーザーには「ウォール」と呼ばれる独自のプロフィールページがあり、そこに上記のすべての資料を投稿できます（友人も同様に行うことができます）。^[32] Facebookの最大の利点は、新しい友人を作ることができるだけでなく、古い知り合いを見つけて交流を再開できることです。 Facebookの最も便利な機能の1つは、グループの存在です。同じ興味を持つユーザーは、新しいグループを作成したり、既存のグループに参加して情報を議論したり、アイデアを交換したりすることができます。しかし、異なる主題への執着など、所属を宣言するために作られるグループもあります。^[33]

Twitter は、ユーザーが「ツイート」と呼ばれる短いメッセージを送信したり読んだりできるもう 1 つのソーシャル ネットワークです。メッセージには 280 文字しか含めることができませんが、フォロワーにステータス アップデートを送信するにはこの長さが最適です。^{[34] Twitter の主な利点は、フォロワーをすばやく獲得し、アイデアや}リンクをすばやく共有できることです。Twitterを介してつながることができる影響力のある人々のネットワークがあります。 ^[35] Twitter では、部族は個人、企業、または機関のフォロワーとして現れます。その結果、大きなフォロワーの部族が作成されることを条件に、誰かの製品を目立たせるためのマーケティングツールとして使用できます。これを行うには、適切なコミュニティを構築する必要があります。適切な人を見つけるのは難しい場合があります。^[36]ユーザーがつながりを作り、人々にフォローしてもらうために考慮できる手順がいくつかあります。Twitter 検索を使用して検索する、他のユーザーのフォロワーをフォローする、Twitter リストを確認する、#ハッシュタグを使用する、サードパーティプログラムを見つけるなどです。^[35]

セス・ゴーディンは「インターネットは地理をなくした」と述べています。 ^[1]人々が部族や一族に参加するのは、他の人々と同じ考えや興味を見つけて共有するためです。^[11]古い部族の主な欠点は、集団行動に影響を与えることができなかったことです。一方、新しい部族は自立しており、リーダーなしで生き残ることができ、必ずしも対話に基づいているわけではなく、長続きします。この記事で実証されているように、部族は言語、組織、文化の働き方に影響を与えてきました。^[1]彼らはソーシャルメディアの助けを借りて古い概念を再定義し、将来の人々の交流方法を変えてきました。^[4]

• デジタル人類学
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• インターネットの社会学
• スプリンターネット

• コリー・ドクトロウ、イースタン・スタンダード・トライブ、TOR、2004年3月1日、ISBN 0-7653-0759-6 
• セス・ゴーディン『部族：私たちを導くのはあなたが必要です』ポートフォリオハードカバー、2008年10月16日、ISBN 1-59184-233-6 
• ジョン・ブリデン、セバスチャン・ファンク、ヴィンセント・AA・ジャンセン、「言葉の使い方はオンラインソーシャルネットワークTwitterのコミュニティ構造を反映する」、 2013年2月25日、ISSN  2193-1127
• De Oliveira JM、Gloor PA、「GalaxyScope: ソーシャルメディアで「部族の真実」を見つける」。2018 年 3 月 27 日、ISBN 978-3-319-74295-3