ボリュームコントロールモデル

ボリュームコントロールモデル^[1]は、情報から権力への移行を可能にする条件を説明する分析フレームワークです。このモデルでは、大量の情報と人々とのつながりを制御および規制する必要があります。これは、一般的な情報と個人的な情報のバランスを維持することで実現できます。

人気のある情報は多くのユーザーに関連しますが、個人情報は特定の人々に関連します。最終的には、共通の特性に基づいて特定のグループに情報をカスタマイズするネットワーク カスタマイズによってこれが実行されることがよくあります。

ボリュームコントロールモデルは、権力と知識の結びつきというより広い概念の一部です。ラッシュ^[2]は、情報量を付加的な力と呼んでいますが、これは人々がさらされる情報の量だけでなく、他者から得られるリンクの数にも関係しています。

したがって、ボリュームは情報の量と、それを生成および受信する人の数の両方に関連しています。

このモデルでは、制御とは、情報量と人数を効果的に結びつける能力を指します。制御のメカニズムの 1 つである普及は、最も人気のある情報に焦点を当て、それを多数の人々に提供するというものです。

大衆化は、Google（多くのリンクを持つウェブサイトを優先するPageRankを使用）やNetflix（最も視聴されたシリーズや映画を表示するアルゴリズムを使用）などのグローバル企業の一般的な戦略であり、これにより企業はユーザーに対するコントロールを強化することができます。^{[3] [4]}

もう一つの制御メカニズムは、情報のパーソナライゼーションです。これは、多くの場合、各ユーザーまたはユーザーグループの人口統計プロファイルや嗜好、^[5]検索履歴やウェブサイト訪問、^[6]ウェブアクティビティやマウスの動きなど、ユーザーが生成する情報に基づいて、特定のニーズに合わせて情報をカスタマイズすることで実現されます。^[7]

スコット・ギャロウェイ氏によると、^[8]ビッグ4テクノロジー企業（Google、Meta、Amazon、Apple）は、膨大な情報と人々への独占的アクセスを確保することで、情報を経済力に変換してきました。彼らの戦略は、増加するユーザーに対して、人気のある情報とカスタマイズされた情報の両方を提供することでした。

このモデルは、 Google 画像検索の偏りを説明するために使用されています。Google 画像検索では、「美容」というクエリの結果の大半が主に白人の若い女性を示しています。^[1]「美容」という独自の検索クエリにより画像のパーソナライズが可能になりますが、最終的にそれらはすべて均質で互いに類似しています。

これらは美容業界の企業のウェブサイトやファッション雑誌から引用されたもので、美容を商品として捉える主流の認識を表しています。NetflixやMeta（ Instagramプラットフォーム）などの大企業が実践している普及とパーソナライゼーションの手法のトレードオフは、同様に、一見異なっているようで大部分が同質のコンテンツを生み出す理由を説明することができます。

ボリュームコントロールモデルを適用した別の研究^[9]では、 Twitterでのユーザーエンゲージメントを調査しました。この研究では、「私」、「あなた」、「彼」、「彼女」などの単数代名詞を使用したパーソナライゼーション戦略と、「私たち」や「彼ら」などの複数代名詞を使用した普及戦略を比較しました。リツイートでは、ユーザーが複数代名詞「私たち」を使用してより大規模なオーディエンスに話しかけるため、普及戦略が使用される可能性が高いことがわかりました。一方、返信では、ユーザーが単数代名詞を使用して個人に話しかけるため、パーソナライゼーション戦略が使用される可能性が高いことがわかりました。