前回記事 では、Web 開発者の立場から、
Twitter と脳というネットワークを構成する要素の情報入出力構造の類似性に着目し（前回記事セクション8、9）、
Twitter というコミュニケーション・システムの優位性を考えた。
しかし、前回記事を書いた時点では、以下の点については、ソースを見つけることができなかった。
そこで、今回、これらについて、
脳を「ネットワーク科学」の立場から研究している方々の知見に基づいて補足したい。


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１つ目の課題である
は、 増田直紀氏・今野紀雄氏著「『複雑ネットワーク』とは何か」において、次のような記述を見つけることができた。
とのことである（第８章「生命を支える - ニューロンとたんぱく質」p.175）。
つまり、
ということになる。
ご存知のように、
したがって、この点については、
前回記事では、ニューロンにおける「逆方向伝搬」という現象を持ち出して「構造的類似性」を考察したが、
そのような現象を持ち出さずとも、「両者は構造的に類似している」と言えることになる。
ただし、それが構成要素間の全ての連携のうちのどの程度の割合を占めるのかということについては、
また別途考える必要がある。

２つ目の課題である
は、同じく同書によると、例えば視覚情報の流れを見ると、
脳の中の・・・→Ｘ領域→Ｙ領域→Ｚ領域→・・・というように、
特定の領域を一定順序で流れて処理されていくとのことである。
つまり、この点に関しては、
とのことである（第８章「生命を支える〜ニューロンとたんぱく質」p.181）。
一方、同書によると、
とのことである（第８章「生命を支える〜ニューロンとたんぱく質」p.191、p.199）。

同様の記述は、マーク・ブキャナン氏著「複雑な世界・単純な法則」の中にも見つけることができる。
具体的には、前者については、
後者については、
とのことである。
これらをまとめると、
ということになる（第４章「脳がうまく働く理由」p.98）。

また、ちょうどこの記事を書いている最中に発信された、脳科学者・茂木健一郎氏 の Tweet によると、
とのことである。
ここで茂木氏が「局所的な計算」と言っている部分は
先程引用したマーク・ブキャナン氏の記述では「局所的な多数のリンク」という部分に、
「長距離の結合」は「長距離を結ぶ少数のリンク」に対応している。
また、茂木氏の Tweet の前半部分
については、先に引用させていただいた２つの文献においても、
「脳が「スモールワールドネットワーク」であるかもしれない」という、同様の可能性が示唆されている。

「スモールワールド・ネットワーク」とは、
「ネットワーク科学」において、現実に存在する複雑なネットワークを研究する中からモデル化された概念で、
それを考案したダンカン・ワッツ氏は、その著書の中で、
と述べている（ダンカン・ワッツ氏著「スモールワールド・ネットワーク」p.103）。
つまり、「スモールワールド・ネットワーク」とは、「ネットワーク科学」的には、
という２つの特徴を合わせ持つネットワークであると定義される（「『複雑ネットワーク』とは何か」p.73）。
「高いクラスター性」とは、
のことであり（「複雑な世界・単純な法則」p.355）、
イメージ的には、近接している複数の構成要素同士が蜜に連携し合っている状態（＝近接密集性）である。
「短い平均距離」とは、
のことであり（「複雑な世界・単純な法則」p.355）、
これは一般的には「世間は狭い」、社会学的には「６次の隔たり」と言われる状態である。
脳においては、先の茂木氏の Tweet にあるように、
という特質となる。
そして、「高いクラスター性」を前提としつつ（この特性だけでは、ネットワーク全体の平均距離は長くなってしまう）、
ネットワークが全体として「短い平均距離」を実現するためには、
遠くのクラスターを連結するような「長距離を結ぶ少数のリンク」＝「ショートカット」が必要になる。
つまり、「スモールワールド・ネットワーク」の特徴をもう少し分かりやすく整理すると、
ということになる。

そして、「スモールワールド・ネットワーク」は、
もう一人の考案者（共同研究者）で、ワッツ氏の師匠でもあるスティーブン・ストロガッツ氏によると、
とのことである（スティーブン・ストロガッツ氏著「ＳＹＮＣ」p.372）。
ここでストロガッツ氏が「大域的な協調現象」と言っているのは、
「ネットワークを構成する多数の構成要素の活動が同期する」すなわち「相転移」「自己組織化」という現象を指している。
また「経済的」にと言っているのは、
ネットワーク内の全て構成要素が他の全ての構成要素と直接的に連結しているような状態（これを「完全グラフ」という）
と比較すると（この時にも、大域的な協調現象が見られ得るが、非常に多くのリンクが必要になる）、
より少ないリンク数でそれを実現することができる、という意味である。
ストロガッツ氏のこの認識は、「スモールワールド・ネットワーク」が、
多数のコオロギの鳴き声が同期する現象や多数の蛍の発光が同期する現象を研究する中から考案されたことによる。

ここまで、セクション2〜7において、２つ目の課題について、
ということを調べつつ、脳が全体としては「スモールワールド・ネットワーク」である可能性を見てきた。
そこで当初の目的である Twitter との比較ということに戻ると、 
のに対して、
ということなる。
つまり、Twitter というネットワークには、原理的には「構成要素の位置」という概念が無いため、
「構成要素の位置」が重要なファクターになる脳というネットワークとは、
連携についての自由度や連携状態の様相が異なるということになる。

ということで、Twitter と脳の類似性ということについてまとめると次のようになる。
前回記事においては、
ということであった。
そして、今回においては、
ということになる。
そして、実は、
という可能性が高い（この点については、次回のコラム で考察してみたい）。
ということは、
ということになる。

今回の考察は、Twitter を考える上で本質とはあまり関係ない情報が多かったかもしれないが、
Twitter と脳との構造的類似性ということについては、ある程度概観することができたと思う。
前回記事では、Twitter の優位性について、「１つの構成要素のレイヤー」「２つの構成要素のレイヤー」において、
脳とも共通的な入出力構造を前提に、
という Twitter ならでは特徴に着目し、
との結論を得た。
「構成要素全体（ネットワークの内部構造）のレイヤー」については、
今のところ情報が得られないため、それ以上は考察できない。
また、脳との類似性という点についても、これ以上の追求はもはや有用ではないであろう。
そこで、次回は、脳との類似性というところからは離れて、
「ネットワーク全体のレイヤー」において「ネットワーク科学」的な視点から Twitter の特徴を捉えた上で、
その知識創造における有効性について考察してみたいと思う。