はじめに：SNSは「毛繕い」の場なのか？
みなさんは普段、どんなふうにSNSを使っていますか？
友達の投稿に「いいね」を押したり、面白い動画をシェアしたり、ちょっとした日常をつぶやいたり。こうした行為は、サルが仲間の毛についた虫を取ってあげる「毛繕い（グルーミング）」に似ていると言われることがあります。お互いに気持ちよくなって、仲間意識を確認し合う。SNSの多くは、そんな閉じた関係性の場になっています。
あるいは、有名人やインフルエンサーの発信を一方的に受け取るだけの場所。上から下へ情報が流れる、テレビの延長のような空間。
でも、SNSにはもっと別の可能性があるんじゃないか？
この記事では、分散型SNS「Bluesky」とその技術基盤「ATプロトコル」が作り出す「ATmosphere」という空間を、新しい学問的視点から捉える試みについて紹介します。
Blueskyは何が違うのか？
Twitter（現X）やInstagram、TikTokといった従来のSNSは、すべて一つの会社がサーバーを管理しています。これを「集中型」と呼びます。あなたのアカウントも投稿データも、すべてその会社のものです。会社がルールを変えれば従うしかないし、アカウントを凍結されたらすべてを失います。
Blueskyは違います。「ATプロトコル」という技術を使って、「分散型」の仕組みを実現しています。
ポイントは3つ：
あなたのIDはあなたのもの：DID（分散型識別子）という技術で、アカウントはどの会社にも依存しません
データを持って引っ越せる：別のサーバーに移っても、フォロワーもデータもそのまま持っていけます
見え方をカスタマイズできる：どの投稿を見るか（Feed）、どんなラベルを付けるか（Labeler）を自分で選べます
この仕組み全体——Blueskyというアプリだけでなく、ATプロトコルを使ったすべてのサービスやコミュニティを含めて——を「ATmosphere」と呼びます。文字通り「AT（プロトコル）の大気圏」です。
「公共圏」としてのATmosphere
18世紀のヨーロッパには、カフェやサロンで市民が自由に議論を交わす「公共圏」がありました。身分や立場を超えて、理性的な対話によって社会のあり方を考える場所。ドイツの哲学者ハーバーマスは、これを民主主義の基盤として重視しました。
ATmosphereには、この公共圏に近い可能性があります。
特定の会社にコントロールされない
自分の発言やデータの所有権を持てる
異なる価値観の人とも、選択的につながれる
もちろん、理想通りにはいきません。でも、技術的な設計として「対等な対話の場」を目指している点で、従来のSNSとは根本的に違うのです。
学問として捉えると、何になる？
ここで一つの疑問が生まれます。ATmosphereを研究対象として捉えたとき、それは「何学」になるのでしょうか？
工学？ → プロトコルの設計や実装は工学の領域
情報学？ → 情報の流れや処理を扱う
社会学？ → コミュニティや人間関係を分析する
言語学？ → そこで交わされるコミュニケーションを研究する
答えは「どれでもあり、どれでもない」です。
ATmosphereは複数の層から成り立っています：
第4層：社会的現象（コミュニティ、言説、規範）
第3層：ユーザー行動（投稿、フォロー、モデレーション）
第2層：アプリケーション（Bluesky、各種クライアント、Feed）
第1層：プロトコル（ATプロトコル、DID）
第0層：インフラ（サーバー、ネットワーク）
各層は別々の学問が扱う領域です。だから、ATmosphereは単一の「〇〇学」ではなく、複数の学問が交差する研究対象なのです。
「インターネット研究（Internet Studies）」が「インターネット学」という単一の学問にならなかったように、ATmosphereも「ATmosphere研究（ATmosphere Studies）」という学際的な領域として捉えるのが適切でしょう。
本質は「分散ネットワーク」にある
では、ATmosphereを研究する上で、最も重要な特徴は何でしょうか？
それは分散ネットワークであること。
Mastodonも「分散型」と呼ばれることがありますが、実は「連合型」です。あなたのアカウントは特定のサーバーに紐づいていて、そのサーバーが閉鎖したらアカウントは消えます。
ATmosphereでは、DIDによってあなたのIDは特定のサーバーに依存しません。サーバーを引っ越しても、あなたはあなたのまま。これが本当の意味での「分散」です。
「見えている世界」と「実際の世界」のズレ
ここからが本題です。
人間の脳には約860億個の神経細胞（ニューロン）があり、それらがネットワークを作っています。このネットワークの活動が、私たちの心——思考や感情や記憶——を生み出しています。
でも、私たちは自分の脳のネットワーク構造を直接見ることはできません。「自分がどう考えているか」という主観的な体験と、「脳で何が起きているか」という客観的な事実は、別のものです。
SNSでも同じことが言えます。
実際のネットワーク：誰が誰をフォローしているか、誰が誰に返信しているか（データとして測定可能）
認知されたネットワーク：自分がどんな人とつながっていると感じているか、誰が影響力を持っていると思っているか（主観的な認識）
この二つは、しばしば一致しません。
心理学や組織研究の分野では、これを**「Network Perception（ネットワーク知覚）」**と呼んで研究してきました。そして、驚くべき知見が得られています：
人は自分の人気度や中心性を正確に把握できない
むしろ、中心的な位置にいる人ほど、自分の位置を大きく誤認する
全体の変化の方向（人気が上がっているか下がっているか）は感じ取れるが、構造全体は見えない
ATmosphereでNetwork Perceptionを研究する意義
では、なぜATmosphereでこれを研究する価値があるのでしょうか？
従来のSNS（Twitter/Xなど）では、ネットワークのデータを取得することが難しくなっています。APIの制限、データへのアクセス制限、プラットフォームのブラックボックス化。研究者がデータを得るのは年々困難になっています。
ATmosphereは違います。オープンなプロトコルなので、原理的に誰でもネットワーク構造を観測できます。
さらに、ATmosphere固有の構造が新しい研究の問いを生み出します：
Feedの選択は認知をどう変えるか？
自分で選んだFeed（情報源）だけを見ていると、ネットワーク全体の認知は歪むのか？
Labelerの選択は他者の見え方をどう変えるか？
誰が「スパム」で誰が「信頼できる」かを自分で選べるとき、ネットワークの認知はどうなるのか？
サーバー移行は認知にどう影響するか？
引っ越し可能な分散型システムでは、「自分のコミュニティ」の認識はより柔軟になるのか、それとも混乱するのか？
分散型アイデンティティは自己認知を変えるか？
「自分のIDは自分のもの」という意識は、ネットワーク上での自己の位置の認知に影響するのか？
これらは、集中型プラットフォームでは問えない、ATmosphere固有の問いです。
「Network Perception in ATmosphere」という研究領域
以上の議論を踏まえて、私たちは一つの研究領域を提案します：
Network Perception in ATmosphere (NPA)
日本語では「ATmosphereにおけるネットワーク知覚研究」。
この研究領域は、以下の学問からの貢献を必要とします：
ネットワーク科学：グラフ構造の定量的分析
認知心理学：知覚と認知のメカニズム
社会学：コミュニティ形成と社会関係
情報学：分散システムの設計と影響
言語学：コミュニケーションと意味形成
一つの学問だけでは答えられない。だからこそ、学際的な協働が必要なのです。
一匹狼も研究者も参加できる場
最後に、一つ大事なことを。
学術研究というと、大学の先生たちが論文を書いて学会で発表する——そんなイメージがあるかもしれません。でも、ATmosphere研究はもっと開かれた形になりうると考えています。
技術者（エンジニア）の人は、コードを書いてツールを作ることで貢献できます。グラフを可視化するツール、データを収集するボット、分析用のライブラリ。「手を動かして作る」ことが直接的な貢献になります。
研究者は、そのデータを使って理論を構築できます。なぜこのような乖離が生じるのか、どんな条件で認知は正確になるのか、歴史的・理論的な文脈に位置づける。
そして、一匹狼タイプの人——組織に属さず、自分のペースで活動したい人——も参加できます。自分の観測結果を発信するだけで、大気に何かを放出するように、全体に貢献することになります。直接的な協働を強制されない。でも、存在するだけで「圏」の一部になる。
ATmosphereという名前には、そんな意味も込められているのかもしれません。
おわりに：これからの課題
「Network Perception in ATmosphere」は、まだ名前をつけたばかりの段階です。これから必要なのは：
パイロット研究：まず小規模に、実際のグラフ構造と認知の乖離を測定してみる
方法論の確立：どうやって「認知されたネットワーク」を測定するか
知見の蓄積：発見を記録し、共有し、批判的に検討する
コミュニティ形成：興味を持つ人が集まり、議論できる場を作る
このブログ記事も、その第一歩です。
ATmosphereという新しい空間で、私たちは何を見て、何を見落としているのか。自分が思っている「つながり」と、実際の「つながり」はどれくらい違うのか。
その問いに答えるための旅が、今、始まります。