Hello there, ('ω')ノ
〜「誰と誰が、どんな関係か？」を読み解く技術〜
🧠 SNSは“人間関係の地図”
現代では、多くの人がSNSを通じてプライベート・仕事・趣味などの関係を築いています。 OSINTでは、公開されたSNS情報から“人と人の関係性”を推測・可視化する技術がとても重要です。
📌 投稿・フォロー関係・タグ付け・コメントのやり取りなどから、人間関係の“構造”が浮かび上がります。
🔍 SNSで関係性を読み取る手がかり
✅ 1. 相互フォロー・相互いいね
- お互いにフォローし、投稿に頻繁に「いいね」やコメントがある場合、リアルでも親しい可能性が高い
✅ 2. タグ付けや写真の登場頻度
- SNS上でタグ付けされる回数が多い相手は、家族・同僚・友人の可能性が大
- 過去に一緒に写った写真が多い人は、生活圏や活動の重なりを示す
✅ 3. コメントの文体・やり取りの距離感
| 文体 | 関係性の推測 |
|---|---|
| タメ口・絵文字・あだ名 | 友人・同年代の知人 |
| 丁寧語・業務連絡的な内容 | 仕事関係者 |
| 特定の呼称（例：お兄ちゃん、先輩） | 家族・部活・職場の上下関係 |
✅ 4. ストーリー・ライブ・タグ位置の共有
- リアルタイムな行動の同期（例：同時刻のカフェ投稿）は、実際に会っていた可能性が高い
- 位置情報付き投稿が重なると、同じ空間で行動していたと推定可能
🧰 使用ツールと方法
✅ 1. マニュアル検索（手作業）
- ターゲットのアカウントのフォロー・フォロワーを確認
- 「コメント一覧」や「タグ付け一覧」から関係の深そうなアカウントを抽出
✅ 2. 関係性の可視化ツール
| ツール | 機能 |
|---|---|
| Maltego | SNSアカウント同士のつながりをグラフ化（モジュール利用） |
| Gephi | CSV形式で取得したフォロー関係をネットワーク図に変換 |
| SocioViz（Twitter用） | ハッシュタグやリツイートから関係を分析 |
| Mentionmapp（旧） | Twitterの@やRT関係を可視化（現在はサービス停止中） |
🧠 OSINT活用例
✔ アカウントの「別名」特定
- 本人のSNSが鍵アカウントでも、兄弟・恋人・友人の公開投稿に名前や写真が出ている
✔ 組織構造の推定
- 同じ会社のメンバーを複数特定し、フォロー関係や肩書き、投稿内容から役職やチーム編成を可視化
✔ 政治的・思想的傾向の分析
- SNSでよくやり取りしている相手の投稿傾向から、本人の思想や立場を推定
⚠ 注意点と倫理
- SNSのつながり分析は合法な範囲で行うことが原則
- 公開されている情報のみを使用し、非公開情報を覗き見るような行為は厳禁
- 関係性の“推測”はあくまで仮説であり、断定や拡散は慎重に
✅ まとめ：SNSの“見えない糸”を読み解く
- SNSは、人間関係を可視化できる“社会の鏡”
- フォロー・投稿・タグ・位置情報などの断片を組み合わせれば、つながりが立体的に浮かび上がる
- 観察と推理の力が、OSINTにおける人間理解のカギを握る
Best regards, (^^ゞ
