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GCRI · 社会と人間開発

技術と社会的結束

社会的結束 is the trust, shared norms and ties that let people cooperate across differences. Technology can strengthen it by connecting people and improving services, or weaken it through polarisation, surveillance, exclusion and loss of shared information. This page sets out how technology affects trust and participation, how cohesion is measured, and what evidence serves the governments and civil society organisations concerned.

01登録

Technology and social cohesion on the record.

02質問

Technology and social cohesion: how the risk develops.

Trust, misinformation and public outcomes. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Networks connect and sort

Digital networks let people find others with shared interests, which can build communities and also sort people into like-minded groups.

メカニズム

Surveillance erodes trust

When people believe they are watched, they may withdraw from public participation, especially groups that have been targeted before.

メカニズム

Exclusion divides

People without access or skills are left out of digital public services and conversations, widening social gaps.

メカニズム

Institutions anchor trust

Trust in institutions shapes whether people follow authority guidance in crises and accept collective decisions they disagree with.

03地理

ラテンアメリカ・カリブ地域の人口とエクスポージャー。

Population density, night lights and land cover over Latin America and the Caribbean, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの人口と曝露

このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

人とエクスポージャー、ラテンアメリカ・カリブ地域を枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 9 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

Technology can strengthen or weaken cohesion around shared risks.

05シミュレーター

集合行動のしきい値モデル。

Each agent acts once enough of its contacts have; small changes in the mean threshold or the early movers decide whether the behaviour stays local or cascades through the population. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Latin America and the Caribbean; the model itself is not tied to a place.

管理策

平均閾値(近隣の割合)
18%
しきい値のばらつき
8 ポイント
初期の行動者
人口の 2.0%
1 人あたりの接触数
8

読み取り値

最終的に誰が行動したかを共有する
100%
地球規模のカスケード
はい
決着までのステップ数
13
数値、手法、出典
ステップ行動した人の割合(%)
00.8
13.5
211.0
322.5
439.0
554.5
668.8
781.0
890.5
995.5
1097.8
1199.5
12100.0
13100.0

手法

  1. 集合行動のしきい値モデル Granovetter(1978)、American Journal of Sociology 83
  2. ランダム・ネットワーク上のグローバル・カスケード Watts (2002), PNAS 99
  3. 複雑な伝播 Centola and Macy (2007), American Journal of Sociology 113
  4. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

集団行動のしきい値モデル。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:集団行動のしきい値モデル(Granovetter (1978)、American Journal of Sociology 83)、ランダムネットワーク上のグローバル・カスケード(Watts (2002)、PNAS 99)、複雑な伝染(Centola and Macy (2007)、American Journal of Sociology 113)。
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Generalised trustpercent agreeing most people can be trustedper surveyValues surveys報告値
Trust in governmentpercent expressing confidenceper surveyTrust surveys報告値
Affective polarisationdifference in feelings toward own and other groupsper surveyElection and social surveys報告値
Civic participationpercent participating in community activitiesper surveySocial surveys報告値
Internet shutdownscount of incidents年次Shutdown trackers報告値
Digital public service use by grouppercent of populationper surveyHousehold surveys報告値
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model technology and social cohesion as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 社会・情報リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)
  • NRS-H117 ハザード・ファミリー:社会的結束と残虐行為のリスク(NHS-1 soc.cohesion)
  • NRS-X7 情報の健全性と公共の信頼
  • NRS-D2 社会、包摂、人間開発のリスク
  • NRS-H52 ハザード・ファミリー:情報の完全性への攻撃(NHS-1 cyber.integrity)
  • NRS-H79 ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H59 ハザード・ファミリー:経済ショックとガバナンスの失敗(NHS-1 soc.economic)

観測

  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • World Bank Open Data と World Development Indicators API(参考として掲載)
  • Global SDG Indicators Database(参考として掲載)
  • 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
  • Proportion of people living below 50 per cent of median income
  • Number of countries that adopt and implement guarantees for public access to information

例示の地理

  • The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
World Values SurveyTrust, values and participation across countriesFree for non-commercial use, terms to check
OECD Survey on Drivers of Trust in Public InstitutionsTrust in government and its driversPublic, OECD terms
Access Now KeepItOn shutdown dataInternet shutdown incidentsPublic, terms to check
Afrobarometer, Latinobarómetro and other regional barometersPublic opinion on trust and governanceFree for non-commercial use, terms per survey
Pew Research Center global surveysAttitudes toward technology and institutionsPublic, terms per release
09手法とエビデンス

How technology and social cohesion is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in technology and social cohesion: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+社会情報コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Society and Human Development prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
政府How to design digital services and policies that build trustInclusion reviews; trust evidence
Civil society organisationsWhere to focus on participation and inclusionParticipation and cohesion evidence
規制当局How to address online harms without restricting rightsStudies of technology effects

このトピックが生み出す成果物

  • Trust and cohesion profiles
  • Studies of technology effects on participation
  • Inclusion reviews of digital public services
  • Evidence notes for 社会的結束 strategies
11中核となる問い

専門家が問う問い。

  • How does trust in institutions affect compliance with public health or evacuation advice?
  • How does misinformation spread, and what reduces its effects?
  • Who is excluded by digital-only services, and with what consequences?
  • How do online networks affect polarisation and 社会的結束?
  • How does automated decision-making affect fairness in public services?
12メカニズム

Trust, information and exclusion.

Trust shapes behaviour. During epidemics and disasters, people are more likely to follow guidance from sources they trust, and trust is built or lost by how institutions act over time. Misinformation spreads through social networks, often faster than corrections, especially when it is emotionally charged or aligned with existing beliefs. Prebunking, accurate and timely information from trusted messengers and community engagement are among the approaches with supporting evidence.

Digital exclusion follows lines of age, income, disability, gender and geography. When services move online, people without connectivity, devices, skills or digital identity can lose access to benefits and information. Algorithmic システム used in public services can reproduce bias in their training data. Cohesion is also affected by perceived fairness: crises that appear to burden some groups unfairly erode solidarity.

Design choices matter. Services that keep offline and assisted channels, explain automated decisions and allow appeal tend to preserve trust and inclusion, while opaque systems that cannot be challenged erode both, even when they are efficient on average.

13手法とデータ

Methods and limits.

Surveys

Trust and attitudes

Surveys track trust, beliefs and behaviour; responses can differ from actions.

ネットワーク

Information diffusion

Analysis of how content spreads on platforms; access to platform data is restricted.

実験

Interventions

Field and online experiments test messaging and correction; effects can fade.

Limits: platform data access is uneven and changing, causal effects of exposure to misinformation are hard to isolate, and findings from one country or platform may not transfer.

14手法

どのように研究され、手法が言えないことは何か。

  1. 社会科学・行動科学到達困難な集団のための調査設計 · 質的・参加型研究ここでの適用
  2. 因果推論とインパクト評価現金給付の評価 · 災害が世帯に及ぼす影響 · 教育プログラムの評価ここでの適用
  3. 計量経済学パネル・データによる貧困の動態 · 価格ショックの帰着 · 不平等の要因分解ここでの適用
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16質問

質問と回答。

What is social cohesion?
The extent of trust, shared values and connections among people and groups in a society, which enables cooperation and peaceful resolution of differences.
Does social media cause polarisation?
Research is mixed. Some studies find effects on attitudes and others find small ones; effects likely vary by platform, country and group.
Why does trust matter in a crisis?
Because people are more likely to follow public guidance and support collective measures when they trust institutions and each other.
Does the platform fact-check content?
No. It studies how information and trust shape public outcomes. Fact-checking and content decisions belong to others.
Is technology good or bad for cohesion?
Evidence shows both effects, depending on design, governance and context.
Does the platform study specific platforms?
Where data access allows, under research ethics and data protection.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

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社会と人間開発

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