100人のフォロワーさんと2:6:2の法則/パレートの法則はSNSの人間関係にも当てはまる⁈

パレートの法則から派生した2:6:2の法則(働きアリの法則)。

そんな言わずと知れた有名な法則が、
人間関係に当てはまっているのかどうかをフォロワー100人になったアカウントの体験談として記していきます。

 

とある人
助っ人

もしも、世界が100人だったらみたいだねw

 

私は、千人…万人…とフォローされる事をできていないってだけさ(悲)w

 

フォロワー100人から学ぶ『2:6:2の法則/働きアリの法則』

 

それでは法則については軽く引用にて触れつつ、
本題の体験談へと移っていきましょう♪

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パレートの法則

イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが発見した冪乗則(べきじょうそく:統計モデル)。

現代でよくパレートの法則が用いられる事象
ビジネスにおいて、売上の8割は全顧客の2割が生み出している。よって売上を伸ばすには顧客全員を対象としたサービスを行うよりも、2割の顧客に的を絞ったサービスを行うほうが効率的である。

・商品の売上の8割は、全商品銘柄のうちの2割で生み出している。→ロングテール

・売上の8割は、全従業員のうちの2割で生み出している。

・仕事の成果の8割は、費やした時間全体のうちの2割の時間で生み出している。

・故障の8割は、全部品のうち2割に原因がある。

・住民税の8割は、全住民のうち2割の富裕層が担っている。

・プログラムの処理にかかる時間の80%はコード全体の20%の部分が占める。

・全体の20%が優れた設計ならば実用上80%の状況で優れた能力を発揮する。

出典:パレートの法則 – Wikipedia

 

 

働きアリの法則

北海道大学、長谷川英祐さんのアリの生態研究を通してアリのコロニーを人間のコミュニティと例えたもの。

・働きアリのうち、よく働く2割のアリが8割の食料を集めてくる。

・働きアリのうち、本当に働いているのは全体の8割で、残りの2割のアリはサボっている。

・よく働いているアリと、普通に働いている(時々サボっている)アリと、ずっとサボっているアリの割合は、2:6:2になる。

・よく働いているアリ2割を間引くと、残りの8割の中の2割がよく働くアリになり、全体としてはまた2:6:2の分担になる。

・よく働いているアリだけを集めても、一部がサボりはじめ、やはり2:6:2に分かれる。

・サボっているアリだけを集めると、一部が働きだし、やはり2:6:2に分かれる。

出典:働きアリの法則 – Wikipedia

 

果たして、100人のフォロワーさんをこの法則に当てはめた時に下記の比率のようになるのでしょうか。

好印象  20%

普通   60%

イマイチ 20%

 

試して(=゚ω゚)ノみるべし!!

 

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100人のフォロワーさんの内、挨拶をくれた人数

17名/121名中

 

なぜ母体数が121名なのか?
フォロワー100名に届くまでに21名ブロック解除されているからです。

 

とある人
助っ人

約17.3%の人が興味が失せてブロック解除しているという事ですね。

 

 

覗いて当日、翌日には解除していた人が10名くらいでしょうか。

 

現存する100名中、挨拶を下さった人数は17名。

挨拶の内容は個人情報に触れるため引用できませんが、配信についての感想と挨拶が100%です。

 

とある人
助っ人

2割に対して誤差の範囲と考えていいのか微妙だね。

 

き、きっと3名はシャイなんです…
(´:ω:)b。

 

挨拶をくれた人の中で、その後も自発的かつ積極的に多くのメッセージを送ってくれた人数

3~6名/17名中

 

線引きが難しいですが、
受け身ではなく自発的な方が8名、
かつ積極的に複数回という視点を含めると6名。
更に回数が多いとなると3名。

 

とある人
助っ人

17名を更に2:6:2の法則に当てはめると3~4名だね。

 

 

絡みの多さは上位2割の人が多くを占めていそう…。

 

実際に数えてみます(@_@)

 

実際のフォローさんとのメッセージのラリー数

※メッセージ数では追記文も含まれるためラリー数でカウントしています。

多くメッセージをくれた人メッセージのラリー回数(多い順)
NO.153ラリー
.227
.320
.418
.518
.614
.76
.84
.93
.10~162
.171
計17名計178ラリー

 

ラリー回数が多い上位3名が全体のメッセージ数の56%を占め、
上位6名まで含むと80%を超えました。(全体の84%のメッセージ数)

 

新年の挨拶のアニバーサリー以外は自らメッセージを送る事が無いため、これらの数値は相手の自発性に依存した数値となります。

 

挨拶をくれた人の内、新年の挨拶に返事をくれた人数

13/17名中

 

返信のない方は、
・ログインをしていない
・優先順位が低い

などの理由がありそうですね。


(=゚ω゚)ノリア充大事です‼

 

とある人
助っ人

17名の中の返信のない4名が、
2:6:2の法則の下位2割に当たりそうだね。

 

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フォロワー100人で行うTwitterアンケートの参加人数は?


18票/100名中
ログインしている日かる興味のあるアンケート内容かどうかによっても偏差が生じるかと思いますが18票でした。(2回目は19票でした)

 

※頻繁にアンケートを行うとフォロワーさんを疲弊させてしまう可能性があるため配慮が必要です。

 

 

フォロワー100名中のツイートへのファボ数(イイネ数)は?


♡4~6

 

最低で0~最高で19ファボ、よく見かける数値は凡そ4~6ファボです。
また、一度でもファボをくれた方を数えてみると約25名ほどでした。
(鍵垢のファボは見れないため、凡その数値となります。)

 

集計しようとすると骨の前に心が折れます。

 

ファボとは:「favorite/気に入った」の前半をローマ字読みしたものです。

 

 

100名中の非アクティブフォロワーは?


7名/100名中
分析ツールを使用すると把握する事ができるのですが、
相手都合での非アクティブなのであればこちらにできる事はありません。

 

(=゚ω゚)ノ自然のままに。

 

とある人
助っ人

7%が活動停止なのね。

 

これらはアカウントを作って2ヶ月の数値ですので、
非アクティブフォロワー7名+ブロック解除21名の計28名(一度はフォローした事のある人数全体の23%)は、2ヶ月以内に興味が失せてしまっていると言えるのかもしれませんね。

 

 

スマホゲームに飽きるまでの期間は1か月で約17%?

ソーシャルゲームとソーシャルネットワークサービスでの絡みの飽きに類似性があるのかは不明ですが、ソーシャルゲームにおいては一か月の間に17.6%が飽きてしまうそうです。

 

スマートフォンゲームに飽きるまでの期間をたずねたところ、「約1か月」が17.6%と最も高い結果となった。次いで「半年~1年程度」が13.0%に。

遊んでいるゲームタイプ別にみると、ブラウザゲームのみユーザーは「1週間以内」が22.7%であり、アプリのみユーザーの10.2%よりも高い傾向だった。また、アプリのみユーザーは「約3か月~1年程度」が29.2%であり、ブラウザゲームのみユーザーの17%より高い結果となった。

出典:スマホゲームに飽きるまでの期間は?「一か月」が約2割で最多【CyberZ調査】

 

流行りあれば廃り在りですね(-ω-)しみじみ

 

 

ブロック解除を含むフォロワーさん121名の中にアンチは居た?

アンチとは:ココで言うアンチの意味は、
快く思っていない人嫌がらせ行為をしてくる人を指します。

 

そのアカウントに直接、誹謗中傷などが送られてくることは無いです。
しかしながら、知名度のある方や発言や活動内容によっては一定数の嫌がらせ行為は付き物ですよね。
送る側は1通でも送られる側は1通とは限りませんから積み重なると過酷なんです。

極力、渦中に身を置かずにエネルギーや時間という命を好きな事やしたい事に使っていたい、、、

 

とある人
助っ人

何が好きなの?

 

おっぱ…

 

 

とある人

インパクトのあるタイトルにもかかわらず、エロスを感じさせない健全に面白いコミックとして噂になってたやつだね。

 

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【まとめ】フォロワーさん100名に対して2:6:2の法則やパレットの法則は当てはまっているのか?

挨拶をくれた方17/121名約14%
積極的に絡みのある方3~6/17名約17~35%
新年の返事が無い方4/17名約23%
アンケート参加者18/100名約18%
一度でもファボがある方25/100名約25%
一度ファボくれた人数に対するよく見るファボ数4~6/25名約16~24%
見る専門の方75/100名約75%
ブロック解除をした方21/121名約17%
ブロック解除者を含む非アクティブの割合7/28名約25%

 

一覧にしてみると、数値も2割や8割に近いように感じます。

けれども、働きアリや会社のようにコミュニティを維持しなければ生命や生活の危機に陥るような環境でもなければ、競合性も低いため、法則に当てはまらないかもしれません。

例えば、競合性の高い環境では活発な方が居なくなった際に活発性を増す人が一定数現れることもあります。

≪例≫

ソーシャルゲームでどうやっても勝てない廃課金者層が一斉に引退した際に、

「あの層が居なくなるなら微課金や無課金でも楽しめるかも?」と中堅ユーザーの活動が活発になり、

次第に上に立ちたい欲求に駆られて中堅ユーザー(中層)から廃課金者(上層)が生まれる。

 

まとめ

今件では、
危機や競合性といったような要因が少ないため法則というよりも体験談による一例です。

それでも、17~25名(全体の約2割の方)のファボやメッセージによって励みの8割が担われてるとパレットの法則に倣うと、

実際に当てはまっている部分もあるように感じます。

 

以上(=゚ω゚)ノ

※統計ではなく一例としてお受け取り下さい。