ソーシャルネットワーク上での情報拡散によって両方向マッチング問題への参加者が決まる数理モデルを，
ソーシャルネットワーク上での両方向マッチングと呼ぶ．マーケットデザイン理論に基づき，
各参加者が最大限に情報拡散を行うインセンティブを保証する既存研究によって，
多くの不可能性定理が証明されている．
本研究では，情報拡散のインセンティブを弱めることで，
不可能性定理を回避できるか否かを検討する．
具体的には，戦略的な情報拡散が利益をもたらすか否かが，
利己的な参加者にとって非自明であることを代替のインセンティブ性質として用いる．