KOL投資の価値をどのように分析・評価するのか？

ソーシャル ネットワーク分析 (SNA) は、複数のアクター間の社会的関係を考慮した方法論的アプローチであり、学校、企業、組織、国などの単位全体の研究に適用できます。この記事では、インターネット上に存在する巨大な関係ネットワークを考慮し、ソーシャルおよびコンテンツ製品の観点からこの方法論の基本的な概念と実用的なアプリケーションを紹介します。

1. コミュニティにおける関係構築

まず、SNA における 2 つの重要な要素、つまりアクターと関係性を明確にする必要があります。

俳優: 俳優は図の中で円で囲まれた個人として表されます。

関係: 2 つのアクターの間に接続があるかどうか。線で表され、無指向と指向性を区別します。

関係マトリックスは N*N マトリックスであり、縦軸と横軸はアクターを表し、1 は関係の存在を表し、0 は関係の非存在を表します。

無向グラフでは、対角線を分割線として使用できますが、有向グラフでは、下半分だけを見るために完全な行列を描画する必要があります。

Zhihu ユーザーを例に挙げると、ユーザーには他のユーザーをフォローするかしないかを選択する権利があり、ファンとフォローされるユーザーの関係は有向関係です。また、フォローされるユーザーもこのファンをフォローするかどうかを選択する権利があるため、有向グラフに含まれる情報はより豊富になります。

ユーザー AE を例に挙げると、最大 25 個の関係を生成できます (最初の行は A の後に B と D が続くことを表し、最初の列は A の後に B と E が続くことを表します)。

コミュニティグラフでは、2 人のユーザー間の関係をより直接的かつ明確に確認できます。5 人のユーザーで構成されるこのローカル ネットワークは、Zhihu ユーザー ネットワークの縮図として見ることができます。

2. KOLの形成

上図に反映されている各ユーザーを指す線と指し示す線の数は変化しており、この指標を測定することで、コミュニティ全体の「力」の流れを理解するのに役立ちます。簡単に言えば、俳優が獲得する矢の数が多いほど、コミュニティ内での地位と名声が高まります。

ここで、中心性は通常、点の密度を示すこの指標を定量化するために使用されます。この指標は次数中心性と呼ばれます。

• 局所中心性（絶対）：点の入次数と出次数の合計。
• ローカル中心性（相対的）：接続を生成できる実際の次数/最大次数。
• 全体の中心性: ある点と他の点の間のショートカット距離の合計 (他の点への最短経路)。

上図の 5 人のユーザーの中心性関係を計算すると、ユーザー A/B/C/D のローカル中心性と全体中心性が等しく、ユーザー E が限界状態にあることがわかります。

ソフトウェアを使用して度合いを分析することで、このマイクロコミュニティ内の力関係をより直感的に把握できます。

8 人のユーザーの相互注目関係で上記の手順を繰り返すと、より直感的な表示が示されます。ユーザー A がスモールワールドで最も多くのユーザーとつながっており、中心人物であることが一目瞭然です。

次数中心性に加えて、他の測定指標には、近接中心性および媒介中心性（それぞれ、KOL に関連する主要人物と、その主要人物が仲介者としての役割を果たす程度を示すために使用される）が含まれます。

3. 興味サークルトポロジー

上図の 8 人のユーザーを例にとると、ADCE ユーザーは長さ 4 の「ループ」を形成します (これには長さ 4 のループ ABCD と、長さ 3 の 2 つのループ ABD と BCD も含まれます)。

関係の有向性を考慮すると、ABD は有向リングであり、ADB が続くことで完全な閉ループが完成します。一方、ADCE は線で接続されていますが、固定方向の連続チェーン上にはなく、半リングとしてしか考えられません。

クリークはリングの概念の拡張であり、n クリークの n はクリーク メンバー間の最長通信パスの長さを表します。最初の例 (5 人のユーザー) では、2 クリーク グループが示されています。

次に、「ソーシャル サークル」を形成するための基準を定義しましょう。派閥のメンバーの 3 分の 2 がまったく同じである場合、これらの派閥は 1 つのサークルに統合されます。次に、このサークルを拡大するためのさまざまな基準を定義します。

知乎に対応して、最初に形成される小さなサークルは、互いに関連があり、特定の問題に等しく関心を持つ人々のグループとして理解でき、拡大された大きなサークルは、特定のトピックに同じ関心を持つ人々のグループとして理解できます。

4. クラスタリング

クラスタリング技術はインターネット製品で広く使用されていますが、SNA では、クラスタリングは階層構造 (つまり、個人の社会的関係に基づく階層化) を重視します。

8 人のユーザーを例にとると、3 つのクラスタリングが実行され、左端の数字は次数中心性の順位を示します。ユーザー A は次数中心性が最も高いため、1 位にランクされます。

第 1 レベルのクラスタリングの結果: FGH 限界ユーザーは 1 つのカテゴリにグループ化され、BD 中位ランクのユーザーは別のカテゴリにグループ化されます。

次に、すべてのユーザーが 1 つのカテゴリに分類されるまでクラスタリングを続行します。

サークルとクラスターの違いは、派閥の概念はメンバーの類似性に応じて分割され、サークルは利益に基づいて形成されるのに対し、クラスターはメンバー関係の数に応じて分割され、これは権力レベルの分類であることです。

Zhihu を例にとると、これら 8 人のユーザーは全員、テクノロジーとインターネット トピックのファンである可能性があります。彼らはそれぞれ 3/3/2 構造で IoT、JAVA、人工知能に興味を持っています。これらの 3 つのカテゴリは別々に派閥を形成できますが、各ユーザーはフォローとフォローされる関係が異なります。FGH ユーザーは関係が少ないですが、同じ派閥である必要はありません。

V. 結論

大多数のネットユーザーによって提供されたユーザー数と関係チェーンのおかげで、SNA 分析の応用シナリオは、ソーシャル プロダクトにおけるソーシャル サークル分析 (ソーシャル リレーションシップに基づく製品やコンテンツの推奨)、オンライン情報発信など、複数の分野に拡大しました。人が存在する限り、SNA を使用して、強い関係と弱い関係、親密度、グループ分類を分析できます。

この記事で解説したKOLの形成と発掘は、商業広告における定量的な参照基準の一つとして活用することができます。

ソーシャル ネットワークでは、KOL を評価するために使用される主要な指標は、一般的に KOL 自身が作成したコンテンツと、KOL が影響を与える人々です (後者は収集可能な指標に定量化され、一般的にはファンの数、つまりソーシャル グラフ内の一方向の注目関係であり、複数の有向線でマークできます)。

KOL ファンの重なりは、SNA における派閥の概念と重なります。カスタム基準に基づく: 広告主は、2 人の KOL のフォロワー間の重複を計算し、予想されるリーチ数に基づいて重複の度合いを選択できます。

さまざまな規模のKOLのサークルに基づいて予想される浸透率を計算する：SNAは、実際には広告主が初期段階で広告費用を節約するのに役立ちます。もちろん、広告後も、APRUやROIなどの指標に注意を払い続ける必要があります。

逆に考えてみると、ファンの購入が業界でよくある混乱の 1 つになっている理由も理解できます。

そのため、多くのソーシャル製品は、フォローに加えて、ゾンビファンによって引き起こされる混乱を排除するための参考指標として他のインタラクティブ要素を考慮し始めました。

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