【記事更新】私のブックマーク「仮想世界の社会科学 (Social Science in Virtual Worlds)」 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)

私のブックマーク

仮想世界の社会科学 (Social Science in Virtual Worlds)

高野雅典（株式会社サイバーエージェント）
URL: https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/labo/

はじめに

ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）やソーシャルゲームなどのインターネット上のソーシャル系Webサービスは，ヒトの社会的行動に関するビッグデータを生み出します．このようなソーシャルビッグデータの分析によってヒトや社会の性質について知ろうとする領域は計算社会科学[1]と呼ばれています．本稿ではそのうち特に仮想世界のデータを使った研究について紹介します．

ソーシャルネットワーキングサービスや携帯電話は基本的にオフライン（実世界）の延長である一方，オンラインゲーム（Massively Multiplayer Online Role-Playing Game（MMO-RPG）やソーシャルゲーム（Social Network Game））のデータは実世界とは別の仮想世界での出来事の記録です．そのため次のような特徴を持ちます．その仮想世界ではプレイヤーは実世界の様々な物理的・社会的制約から解放されます．プレイヤーは実世界とは独立した人格を持つことができ，年齢性別や顔立ちや体格も自由に変えることができます．能力や実績も実世界とは独立です（また分析に都合がいいことに，それらは数値化されています）．そして，基本的には現実世界とは関係なく，その仮想世界での行動に基づいてプレイヤーの資産（武具・アイテムや家など）が形成されます．一方で，その仮想世界独自の通貨に基づく経済現象や，恋愛や婚姻関係，限られた報酬を巡った争いごとやその争いごとで有利になるための同盟形成など，現実世界さながらの様々な社会現象も発生します．

以上の特徴から，仮想世界の社会科学研究は以下のことを可能にすると考えられます．もし仮想世界で現実世界と類似した現象が観測されるのであれば，それは現実世界よりも詳細なデータが取得可能です．そして，それは現実世界よりもシンプルなルールのもとで発生した現象であるため，その現象は理解がしやすく，現実世界の理解に役立つでしょう．また，仮想世界は現実世界とは異なる仕組みを持つ別世界です．そのような別世界で起きる現実世界と類似した/異なる社会現象は、現実世界を理解するための新たな洞察をもたらすでしょう．

データの入手

仮想世界の分析をするためにはその世界のデータを入手しなければなりません．他者に見せることが目的で投稿内容が残るソーシャルメディアと異なり，オンラインゲームでの振る舞いは基本的にその場限りのものであり，後から入手することは困難です．したがってそのデータを手に入れることは，ソーシャルメディアに比べてやや困難です．本節では仮想世界データの入手方法について述べます．

公開されているオンラインゲームデータを利用する: オンラインゲームの運営会社や有志のプレイヤーがゲームのデータを公開している場合があります．また，ゲームデータを使った研究の研究者が，そのデータを公開している場合もあります．BigQuery[9]にはIncremental Gameの一種Crank[10]，MMO-RPGのDota 2[11]の2つのゲームデータが公開されています．HearthScry[12]にはHearthstoneの対戦履歴のデータが公開されています（有志のプレイヤーのデータのみ）．また，WoWのデータは様々な研究に用いられており，研究のために集められたデータが公開されています（例えばWorld of Warcraft Avatar History Dataset[13]，Very Large World of Warcraft Armory Dataset[14]など）．
クローリングする: オンラインゲームはインターネットからアクセス可能であるためクローリングするなどして自分で集めることができます（ただし運営会社がそれを認めているかについて規約の確認が必要です）．WoWなどを運営しているBlizzard EntertainmentはゲームのAPIを公開しているため，それを使ってデータを集めることが可能です．例えば “The life and death of online gaming communities: a look at guilds in world of warcraft[15]” ではWorld of Warcraftの世界で自身のキャラクターを様々な場所に移動させ，そこでの他プレイヤー同士のコミュニケーションのデータを集めています．
仮想世界を自分で作る: ゲームを自分で開発・運営することで，そのデータを分析することができます．上記のSzell博士が使っているPardusのデータは自身がFounderとManagerを務めるBayer & Szell OGで開発・運用されています．そのような大規模なオンラインゲームだけでなく，上記の広瀬博士らのようにテーブルゲームを設計・実施すれば，より手軽にプレイヤーのデータを集めることができます．
ゲームを運営している組織で研究する: 仮想世界のサービスを自分で運営している企業に在籍していれば自社のデータを分析することができます．例えば，Microsoft Researchでは自社製品のHalo 3のデータ分析研究 [16]をしています．また株式会社サイバーエージェントにおいても自社で開発・運営をしているソーシャルゲーム「ガールフレンド（仮）」[17]や仮想世界のコミュニティサービス「アメーバピグ」[18]のデータを用いた研究をしています．
ゲーム企業からデータの提供を受ける: 上記のようにオンラインゲームを運営している企業はそのゲームのデータを持っています．そのためそのような企業との共同研究などによって，そのデータ提供を受けることができます．

国際会議・ジャーナル

ここでは仮想世界データを使った論文が発表・掲載されるに国際会議・ジャーナルについて大まかに紹介します．以下で挙げるもの以外にも，研究対象の社会現象に関する分野のジャーナル（物理学・経済学・心理学・民族学など）や総合科学ジャーナル（Nature[19]，Science[20]，PNAS[21]，PLoS ONE[22]など）にも幅広く研究が掲載されています．

ゲーム系国際会議・ジャーナル: ゲームを扱う国際会議・ジャーナルには，オンラインゲーム上での経済・社会現象を扱った論文も掲載されています． Digra[23], Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking[24], Games and Culture[25]などが挙げられます．
計算社会科学系の国際会議・ジャーナル: 仮想世界の社会科学は計算社会科学にも関わりが深いため，そこでも仮想世界データ分析の研究は発表されます．それらについては私のブックマーク計算社会科学 (Computational Social Science)[1]をご参照ください．それらに加えて，Social Networks[26]，Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW)[27]やConference on Human Factors in Computing Systems (CHI)[28]でも仮想世界の社会科学に関する発表がされています．また，CHI2011ではSocial Game Studies[29]，SocInfo2014ではEGG 2014: Exploration on Games and Gamers[30]というワークショップが開催されました．

おわりに

本記事では仮想世界の社会現象にアプローチするための情報を紹介しました．現代は対面の会話や電話だけでなくEメール・SNSなど様々なコミュニケーション手段が混在し，それらは凄まじいスピードで入れ替わり，様々な使われ方をしています．それに伴い我々の社会の姿形もダイナミックに変化していきます．別の世界（仮想世界）で起きる社会現象の分析手法や知見は，そのような未知の社会に対応するための強力なツールとなるでしょう．

本記事は全てを網羅しているわけではありませんが，これから仮想世界の社会現象について研究する方の一助となれば幸いです．

謝辞

本稿執筆にあたりコメントをいただきました鈴木麗璽氏に深く感謝いたします．

[1]https://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol30-no6/
[2]http://science.sciencemag.org/content/317/5837/472
[3]http://michael.szell.net/downloads/talk_szell2011awp.pdf
[4]http://www.nature.com/articles/srep00457
[5]http://socialgamestudies.org/report
[6]http://videolectures.net/cvss08_foster_taatss/
[7]http://www.nakanishiya.co.jp/book/b134821.html
[8]http://www.h-yamaguchi.net/2005/11/post_70fa.html
[9]https://cloud.google.com/bigquery/
[10]https://medium.com/@hoffa/gaming-analytics-for-crank-an-incremental-game-62323879d43c
[11]https://github.com/yasp-dota/yasp/issues/924
[12]http://www.hearthscry.com/CollectOBot
[13]http://mmnet.iis.sinica.edu.tw/dl/wowah/
[14]http://www.psl.cs.columbia.edu/1276/very-large-world-of-warcraft-armory-dataset/
[15]http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1240750
[16]https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/sociable-killers-understanding-social-relationships-in-an-online-first-person-shooter-game/
[17]http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-47880-7_8
[18]https://arxiv.org/abs/1605.07305
[19]http://www.nature.com/
[20]http://www.sciencemag.org/
[21]http://www.pnas.org/
[22]http://journals.plos.org/plosone/
[23]http://www.digra.org/
[24]http://www.liebertpub.com/overview/cyberpsychology-behavior-and-social-networking/10/
[25]http://journals.sagepub.com/home/gac
[26]https://www.journals.elsevier.com/social-networks/
[27]https://cscw.acm.org/
[28]https://chi2017.acm.org/
[29]http://socialgamestudies.org/chi2011
[30]http://egg2014.url.ph/