社会的影響がイノベーションの採用に与える波及効果
新しいアイデアや習慣の広がりに対するソーシャルコネクションの影響を探ってる。
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目次
今日の世界では、新しいアイデアや製品、実践がソーシャルグループを通じて広がることがよくあるんだ。これをイノベーションの拡散って言うんだけど、どうやってこれが起きるかを理解するのはマーケティングや公共の健康、技術などいろんな分野にとって重要なんだ。この記事では、個人がどうやって他の人に影響を与えてイノベーションを取り入れていくのか、直接的な影響と間接的な影響の両方に焦点を当てて考えてみるね。
直接的な影響 vs. 間接的な影響
ソーシャルインフルエンスについて考えるとき、通常は友達や家族みたいに定期的にやり取りする人との直接的なつながりを考えるよね。でも、これだけだと狭すぎるかも。人は直接つながっていないけど社会的に近い人、例えば友達の友達からも影響を受けることがあるんだ。これを間接的な影響って呼ぶよ。
例えば、友達が新しいダイエットを始めてその効果について話してたら、試してみようかなと思うかもしれない。でも、その友達の友達がそのダイエットをやってるって話をしてなくても、SNSでその友達が経験をシェアしているのを見たり聞いたりするだけで影響を受けることもあるんだ。だから、影響は身近なつながりを超えて広がることがあるんだよ。
影響を研究する重要性
直接的な影響と間接的な影響の両方を理解することで、社会におけるイノベーションの採用の仕方がわかるんだ。多くの人は周りの人が新しいことを取り入れるのを見てからでないと、なかなか自分も試そうと思えないんだ。だから、ソーシャルネットワークの中で情報がどのように広がるかを研究するのは重要なんだよ。
現代社会では、人が新しいアイデアをどのように受け入れるかを特定することが、健康的なライフスタイルの促進や新しい技術の活用を促すための改善につながるんだ。こうしたダイナミクスを理解することで、組織は採用を促すためのより良い戦略を作ることができるんだ。
研究方法
直接的な影響と間接的な影響の役割を調べるために、たくさんの参加者を使った実験が行われたんだ。各参加者はネットワーク構造に配置されて、通常は異なる色で表現された2つの選択肢の中から選ぶことになった。1つの色は多数派の選択(伝統的な選択肢)を表し、もう1つは少数派の選択(イノベーション)を表しているんだ。
参加者はグループに分けられて、一部は友達としてランダムに割り当てられて、ソーシャルネットワークを模擬していたんだ。目的は、これらのつながりが複数のラウンドにわたる意思決定プロセスにどう影響するかを分析することだったんだ。参加者が自分のつながりの選択について受け取る情報を変えることで、採用率がどう変わるかを見たんだよ。
実験の結果
実験の結果、個人は自分の直接のつながりだけでなく、社会的なサークルの中のさらに遠い人たちからも影響を受けることがわかったんだ。友達や友達の友達が選んでいるものを見ることができる参加者は、そうでない参加者よりも少数派の色をずっと早く採用する傾向があったんだ。
結果を分析した後、間接的な影響が重要だってことがはっきりしたよ。この結果は、イノベーションを採用する圧力は、日常的に会う人たちからだけでなく、直接つながっていないけど社会的に近い人たちからも来ることを示唆しているんだ。
ソーシャルディスタンスの役割
ソーシャルディスタンスの概念はこの文脈で重要なんだ。ソーシャルディスタンスは、ネットワーク内で個人がどれだけ近くつながっているかを指すんだ。研究では、参加者は自分の即座の友達からの影響を受けるだけでなく、友達の友達やそのまた友達からも影響を受けていたんだ。つまり、情報や行動が波のように外に広がっていくってことだ。研究では、距離が増えるにつれて影響が減少することがわかったよ。
例えば、ある人の友達の影響はその人の決定に強い影響を与え、これはその人の最も近いつながりからの影響の約2/3の強さだった。友達の友達の影響は約1/3の強さだった。この影響の減衰は、実際のシナリオでソーシャルコネクションがどう機能するかを際立たせているよ。
実験結果の実用的な影響
これらの実験結果には際立った意味があるんだ。情報がソーシャルネットワークを通じてどう広がるかを理解することで、かなりの行動変化が得られる可能性があることを示唆しているんだ。例えば、公共の健康キャンペーンでは、直接つながっている人たちだけでなく、その人たちの広いサークルにもメディアやコミュニティのアウトリーチを通じてアプローチすることを考えるかもしれないよ。
間接的なつながりを通じて効果的にコミュニケーションすることで、ワクチン接種や健康的な食生活の実践など、重要な健康行動の採用がぐっと早くなるかもしれないね。
観察学習
個人が影響を受ける重要な側面の1つは、観察学習なんだ。他の人を見て学ぶことで、直接的にやり取りしていなくても影響を受けることがあるんだ。例えば、ある人がネットワークの中で多くの人が新しいトレンドを取り入れているのを見ると、他の人がやっているから自分もやってみようかなって思うかもしれない。
このタイプの学習は、特にデジタル時代に強力なんだ。人々は直接コミュニケーションを取ることなく、SNS上で行動やトレンドを観察できるからね。だから、オンラインでの個人の行動が観察者の意思決定に影響を与えることがあるんだ。
感情的なつながりと意思決定
考慮すべきもう1つの要素は、個人が仲間と持つ感情的なつながりなんだ。強い感情的な絆があると、ある人が他の人に与える影響が強まるんだ。もし親しい友達が新しい行動を採用したら、そのつながりの感情的な重みが、カジュアルな知り合いが関与している場合よりも早く採用につながることがあるんだ。
加えて、新しいアイデアや製品に対する感情的な反応、例えばワクワク感や恐怖感も、個人が新しいアイデアや製品を採用する速度を決定することがあるんだよ。
未来の研究方向
現在の研究は貴重な洞察を提供しているけど、まだ探求するべきことはたくさん残っているんだ。将来の研究では、いろんな文脈、例えば異なる年齢層や文化的背景に渡って、間接的な影響にどう反応するかに焦点を当てることができるよ。
さらに、研究者たちは技術がこれらのダイナミクスをどう変えるかにも注目できるね。ソーシャルメディアや他のデジタルコミュニケーションツールの普及によって、オンラインネットワークを通じて情報がどう広がるかを対面のやり取りと比較することが重要な発見につながるかもしれないよ。
結論
このソーシャルインフルエンスとイノベーションの拡散に関する探求は、個人がソーシャルネットワークの中でどう意思決定をするかの複雑さを浮き彫りにしているんだ。直接的な影響と間接的な影響の組み合わせが行動を形作る重要な役割を果たしているよ。
社会がますます相互に結びつく中で、これらのダイナミクスを理解することは、新しいアイデアや製品、行動を効果的に促進するために不可欠なんだ。影響がソーシャルネットワークの中でどう働くかについての洞察をさらに得ることで、さまざまな分野でポジティブな変化を実現するための準備が整うんだよ。
直接的な影響と間接的な影響の両方を考慮することで、成功する可能性が高いアプローチを構築できて、コミュニティ全体に利益をもたらすイノベーションの早い採用につながるんだ。
タイトル: Indirect social influence and diffusion of innovations: An experimental approach
概要: A fundamental feature for understanding the diffusion of innovations through a social group is the manner in which we are influenced by our own social interactions. It is usually assumed that only direct interactions, those that form our social network, determine the dynamics of adopting innovations. Here, we put this assumption to the test by experimentally and theoretically studying the role of direct and indirect influences in the adoption of innovations. We perform experiments specifically designed to capture the influence that an individual receives from their direct social ties as well as from those socially close to them, as a function of the separation they have in their social network. The results of 21 experimental sessions with more than 590 participants show that the rate of adoption of an innovation is significantly influenced not only by our nearest neighbors but also by the second and third levels of influences an adopter has. Using a mathematical model that accounts for both direct and indirect interactions in a network, we fit the experimental results and determine the way in which influences decay with social distance. The results indicate that the strength of peer pressure on an adopter coming from its second and third circles of influence is approximately 2/3 and 1/3, respectively, relative to their closest neighbors. Our results strongly suggest that innovation adoption is a complex process in which an individual feels significant pressure not only from their direct ties but also by those socially close to them.
著者: Manuel Miranda, María Pereda, Angel Sánchez, Ernesto Estrada
最終更新: 2024-07-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.01106
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.01106
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
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