●影のキーパーソンの発見
グループやMLを見てて思う事。
主催者 ≠ キーパーソン
これはリアル世界でも一緒ではあるが、中に入らないとキーパーソンは見つけることはできない。
祭りたてられる人というカテゴリと、それを仕切るキーパーソン
祭りたてられる人というのは、非常に名前も出るのですごくわかりやすい。
データとしても、すぐ見つけれる。
だが、このキーパーソンを発見するのは容易ではない。
表に基本的には俺がキーパーソンですと出てこないからだ。
ですが、このキーパーソンの発見は事の流れをスムーズに運ぶきっかけとなる。
キーパーソンを乗せれば、勝ちともいえなくもない。
真っ黒い話だが。
では、このキーパーソンをどう格付けしていくのか。
XOOPSなどでは、発言が多いとランクがあがっていき、このランクを見ればキーパーソンを見つける事が容易だ。
主催者からの評価でも、もちろん上げることができる。
だが、グループ外の人がキーパーソンであったりすることも多々ある。
そうなってしまうと見つけることは不可能である。
で、これをSNS的な空間に押し込めて見た場合に、ちょっと違うきり方もできそうだ。
例えば、友人リストの中に相手に対する評価というのをつける。
※これは、昨日の中で話した通りつけるのはかったるい要素である。これに関してはいろいろ方法があるだろう。
そしてグループ内で発言数と評価を見ると、関係性の図が出来上がる。
で、その中で高得点のユーザをチョイスすると、とりあえずそのグループでのキーパーソンが見えるはず。
このあたりはXOOPSとかよくある評価システムと一緒の感じですね。
そこで、その人たちの友達関係をもう一度見てみる。
そうすると、グループ外のメンバーで高得点ユーザが高評価をしている人というのを見つけることが出来るはずである。
で、そのキーパーソンにおけるキーパーソンを見て、また同じような図を描いていけば、キーパーソンのネットワークを見ることができる。
で、そのネットワークの共通点のグループなりを見つければ、マーケ的に優良な情報が得られるはずである。
特に中にいるターゲットが絞られていればものすごい情報な気がする。
メンバーがほとんど登録されていて、一定の評価を常につけていれば・・という辛い条件の上での話しだが。
だが、こうやって、つながりの図を描いていき、フィルタをかけて見ていく。
表面上の図と裏の図がくっきり分かれて、見ていて面白いはず。
面白い図は知識を付けてみれば、もっと面白いはず。
うーん。いらない図なのかもな。