Understanding user behavior that occurs in a closed online community and countermeasures against the echo chamber phenomenon
| Project/Area Number |
21K19775
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
會田 雅樹 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (60404935)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋爪 絢子 法政大学, 社会学部, 准教授 (70634327)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | オンラインソーシャルネットワーク / ユーザダイナミクス / フェイクニュース / 訂正情報 / 振動モデル / エコーチェンバー効果 / エコーチェンバー現象 |
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| Outline of Research at the Start |
インターネットの普及によって多様な情報が容易に入手可能となっているが，皮肉なことに「自分の見たい情報しか見ない」という情報の分断が起こっており，その弊害は「エコーチェンバー現象」という形で顕在化している．これは，比較的狭い閉じたコミュニティにおいて，一般常識とはかけ離れた信念や思想が強く信じられて意見が強化されていく現象で，その影響は社会問題となっている．本研究は，閉鎖的なコミュニティが生み出すユーザの集団挙動を理解し，エコーチェンバー現象の対策技術の構築を目的とするものであり，数理モデルと社会学的な調査研究と組み合わせた体制で目的の達成に挑戦する
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| Outline of Annual Research Achievements |
インターネットの普及によって多様な情報が容易に入手可能となっているが，皮肉にも「自分の見たい情報しか見ない」という情報の分断が起こっており，その影響によってエコーチェンバー現象や社会の分断などの様々な社会問題が生まれている．これらの問題を解決するためには，オンラインソーシャルネットワーク
上の情報伝播とユーザの心理的な要因を関連させたオンラインユーザダイナミクスの検討が必要である．2022年度の研究では，2021年度に実施したSNS上を伝播する訂正情報がフェイクニュースの影響を悪化させてしまうメカニズムを記述する数理モデルを一般化する検討を実施した．これまでは，均質な構造を持つネットワーク上で，フェイクニュースと訂正情報の相互作用を考えてきたが，現実のソーシャルネットワークはネットワーク構造が不均一であるため，不均一性を考慮したモデルの検討を実施した．更に，ユーザが持つ多様な個性を反映可能なモデルの検討を実施した．
不均一なネットワーク構造を持つネットワーク上でのフェイクニュースと訂正情報の相互作用モデルを考えるに当たり，任意のノード次数分布を持つネットワークに適用可能な相互作用モデルの拡張を行った．また，ユーザの個性を反映するために，非負の値で表されるユーザの反応強度特性を与え，それを考慮することが可能な相互作用モデルの拡張を行った．
更に，拡張したモデルを用いて，フェイクニュース対策が有効に働くための訂正情報発信の条件について明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
フェイクニュースとその訂正情報が互いに影響を与えあう相互作用を，活性因子・抑制因子モデルで記述するモデルに対して，多様なノード次数分布や多様なユーザ特性を考慮可能な拡張を行い，フェイクニュースに対して訂正情報が有効に働くための条件を考察した．その結果，ノード次数やユーザの個性を考慮したとしても，ネットワーク構造が均一な場合と同じ条件により，訂正情報が有効に働くことを確認することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
活性因子・抑制因子モデル以外の枠組みによってフェイクニュースと訂正情報の相互作用モデルを考察し，より広い視野からフェイクニュース対策の技術を検討する．また，フェイクニュース対策のための具体的なアクションとその有効性についての検討をすすめる．
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Report
(2 results)
Research Products
(29 results)
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[Journal Article] Nodal Degree Correlations Around Twitter’s Influencers Revealed by Two-Hop Followers2022
Author(s)
Takano Chisa、Aida Masaki、Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University 3-4-1 Ozuka-Higashi, Asa-Minami-ku, Hiroshima 731-3194, Japan、Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University 6-6 Asahigaoka, Hino-shi, Tokyo 191-0065, Japan
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Journal Title
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
Volume: 26
Issue: 3
Pages: 289-298
DOI
ISSN
1343-0130, 1883-8014
Year and Date
2022-05-20
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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