メモ：棚橋弘季氏のベキ分布の考察が非常におもしろい

工藤拓也さんのブログからTBをたどってDESIGN IT! w/LOVEに至り、Social Media Optimization（SMO）という新しい概念を知りました。

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「人が集まるクラスターをよりダイナミックなものとして捉え、セグメントではなくネットワークによるつながりで形成されたクラスターに対し、どうすればウイルス的に情報が蔓延し、相転移が生じるか？といった発想でプランを組み立てる」
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↑僭越ながらこのくだりに刺激を受けました。オンラインの人を対象にするマーケターはそのような発想を確信的に駆使していかなければなりません。ただし自らもその状況でひとつの役回りを引き受けることが不可欠ですが。

このブログを運営している棚橋弘季に関連したページをうろうろしているうちに、ベキ法則を考察している非常に興味深い投稿を見つけました。

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実践！Webマーケティング:Blog
ロングテールをWebサイトのアクセスログから検証する

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とはいえ、Amazonは単に商品在庫を増やしただけではロングテールを実現したのではないでしょう。
ベキ分布に必要な規模の大きなリソースは、単に商品数などの物理的な規模のみでなく、選択可能な情報の量も同じく影響するからです。
　中略

これを口コミという視点からみると、従来のマーケティングの視点を転回することができます。つまり、マスメディアと一般の人のあいだで広がる口コミの関係を同じようなベキ乗に広がる裾野をもつベキ分布として捉えることが可能ではないかと思うのです。当然、全体に対して大きな割合を占める少数者にはマスメディアが、そこから果てしなく伸びるテールがユーザー間の口コミです。

　中略

しかし、現在のマスメディアの力は以前に比べると、口コミを誘発するような力が弱まっているといえるでしょう。
その場合、ベキ分布のヘッドはどこに移り、何を基点としてユーザー間で口コミは広がっていくようになっているのでしょうか？
その答えは「ベキ分布にしたがう現象にはフラクタル性がある」というベキ分布の性質に見出されるのではないかと思いますが、これに関してはまた次回に。
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自分は典型的文系なので、ベキ法則の話になっても数式からグラフを生成することができないわけなので、彼のように両方をきちんと使って話が展開できる方に羨望を覚えます(^^;

そう、ベキ分布にしたがう現象にはフラクタル性があるがゆえに、後から来る現象をおぼろげながらに想起することは不可能ではありません。それに理数アプローチが絡むなら（最高です）。

この投稿がアップされたのは8月25日。そろそろのその「次回」がアップされてもよい頃ですね。非常に楽しみに待っております。