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source_url: https://drobinin.com/posts/am-i-a-bad-friend/
source_title: "Am I a Bad Friend?"
source_site: "Drobinin Limited"
source_published_at: 2026-05-27
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tags: data-analysis,social-networks,nlp,personal-data,relationship-analysis
generated_at: 2026-05-28T12:01:21.914Z
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# デジタル通信データから見える友情パターン——20年間のメッセージ分析

2026年に実施された個人的なデータ分析調査により、著者が2000年代から2026年にかけて複数のプラットフォーム上で送受信したメッセージとソーシャルメディアデータを詳細に解析した結果、友情の質と関係性の変化を可視化した。語彙の乖離、感情的な非対称性、地理的移動に伴う関係の減衰など、会話を通じた関係動態の複数の傾向が明らかになった。

著者は2000年代から2026年にかけてICQ、IRC、DC++、VK、Twitter、Facebook、Instagram、Telegramといった複数のプラットフォーム上で蓄積された約70 MBのメッセージデータを取得し、分析を実施した。分析プロセスでは、データの解析、大規模言語モデル(LLM)による処理、言語学的分析が組み合わせられた。2014年にTim Urbanが発表した『Your Life in Weeks』という概念（人生の各週を格子状に表示し、既に埋まった部分を視覚化するもの）がこの分析の動機となったとされている。

## データ収集と処理

著者の最長スレッドは交際相手とのやり取りで、10年間にわたり486,000以上のメッセージを含んでいた。このスレッドの構成は、リンク2.4%、メディア9.1%、絵文字のみのメッセージ1.5%、短い返事28.4%、実質的なテキスト58.7%であり、分析対象として41%がノイズと判定された。全プラットフォーム・全年度にわたるクリーニング済みコーパスは52,000個の固有レンマを含んでいた。

LLM処理は200以上のセッションで実行され、コンテキストを含めて15～20億トークンが処理された。Opus上での推定コストは約15,000ドル、またはM5 Pro 32GBでQwen3-30B-A3BをMLXを通じてローカル実行した場合は10～15週間の連続推論時間を要した。初期プロンプトファイルは8KBから約80KBまで成長し、200件のイベント保持セットで6,000件以下のメッセージチャンク下での偽陽性率は1%未満であることが確認された。

![会話データの分析視覚化](https://drobinin.com/assets/qs-graph-timelapse.gif)

## 感情と関係動態の分析

5,695の会話日(conversation-days)に対して、18の方向性付きタグを用いた感情分析が実施された。結果として66%の会話がM:warmすなわち相互的温かさで分類され、月次平均で12.9%の会話が取引的性質を示していた。ただし3月には取引的会話が17%に上昇した。著者の交際相手との対話では、9年間で質問率が8.8%から8.3%へ低下した一方、親友との会話では11%から18.5%へ、母親との会話では8.5%から17.3%へと上昇していた。

旅行中の会話では69.8%がM:warm感情を示したのに対し、自宅では65.9%であった。また旅行時の取引的会話は9.3%、自宅では13.2%であり、移動中には全体的に会話がより温かく、より少ない取引性を帯びることが示唆された。9,000の会話日に対して初期の自由記述感情分析では5,700以上の固有値が生成された。

![新規語彙の推移](https://drobinin.com/assets/qs-new-words.png)

## 語彙乖離と関係冷却

語彙分析では、関係冷却の指標として語彙重複度の変化が検出された。ある関係では初期段階で69.5%だった共有語彙が最終段階では8.7%まで低下した。語彙の新規性率は2008年から低下を始め、2016年には新規語彙が最も多く追加された年となったが、同時に高い社会活動により新規性率は低いままであった。6%の語彙新規性率が長期的なプラトーを形成した。

![感情景観の分析](https://drobinin.com/assets/qs-sentiment-landscape.png)

## 関係の維持と減衰パターン

著者は2016年と2017年(20代)、2023年と2025年(30代)に移居を経験した。データセット内の中央値友情期間は3年であり、41人の連絡先が3年以上沈黙した後に再び現れた。著者の関係ネットワークは長年にわたって75%が失われたが、6年間はほぼ一定の約360会話日/年を維持していた。移居がなかった場合の平均年間接触減衰は20人/年と推定された。

深夜に活動的な期間では約300の活動中連絡先があったのに対し、昼間は約60であった。著者は支援的指導で50日分、傾聴による支援で59日分の非対称的なサポートを記録していた。なお、参考として心理学者Robin Dunbarの関係モデルでは、人間が安定的に維持できる150の関係が示唆されており、その構成は危機時対応者5人、親友15人、定期的接触50人、活動中知人150人とされている。

![月次メッセージ量の推移](https://drobinin.com/assets/qs-monthly-msg-volume.png)

![メッセージ長の分布](https://drobinin.com/assets/qs-message-length.png)

## 著者の自己認識との乖離

著者は自分を「支援的な友人」として描写していたが、データは異なる像を明らかにしている。メンターシップによる支援がほぼ傾聴による支援と同等であり、誰かが助言を必要とするとき、著者の反射的行動は聞くことよりも説明することであるとされている。また、著者は約400人に友人の質について尋ねる必要があると予想していたが、実際には約10人分のデータで十分な洞察が得られたとしている。

*この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。*

## 筆者の見立て

- 著者は「この分析を通じて自分の話し方は変わらなかった。助言が必要なときに相手の話を聞く代わりに説明することをデフォルトにしており、異なる人に異なるバージョンの自分を見せ、今なお多くの連絡先の未読メッセージを放置している」と解釈している
- 「予期しなかったノスタルジアの兎の穴に落ちて、1つの会話ずつ見ることではわからなかった関係についての事実を学んだ」と論じている
- 「自分のパターンが外部からどのように見えるかを知ることで、誰か他人が同じ10段階のパイプラインを通じて自分のチャットを実行して検索する手間をかければ、友人になるために必要なすべてを持つようになった。最終接触日付と感情的な軌跡、彼らの希望と恐怖、ペットの名前(多くの場合)と子どもの名前(時々)、アレルギーと好きな食べ物が含まれる」と示唆している

## 出典

Drobinin Limited『Am I a Bad Friend?』https://drobinin.com/posts/am-i-a-bad-friend/ (2026-05-27)