Research on modeling of information diffusion on social media based on post groups and user groups

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K20413
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Sakaki Takeshi 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 客員研究員 (00735805)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: SNS / インフォデミック / 情報拡散分析 / 社会ネットワーク分析 / ユーザ行動モデリング / 計算社会科学

Outline of Final Research Achievements

In this study, I established an analytical method to overview the posters and topics included in large-scale information diffusion on SNS, and clarified the characteristics of the posters and topics that contribute to the size of information diffusion. In particular, I found that linguistic features of postesr and the network structure of postser affect the scale of information diffusion.
Additionally, I found that talking common topic influences the formation of the network structure of posters. This leads to the hypothesis that after the network of contributors is initially formed through communication on a common topic, the scale of information diffusion is to some extent determined by the characteristics of that network.

Free Research Field

ウェブマイニング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

SNS上での炎上やインフォデミックの発生の発生に伴い，SNS上の情報拡散が社会全体に与える影響が大きなものとなっている．そのような中で，本研究課題では，情報量の多さ故に人間が捉えることが難しい大規模な情報拡散について，それらを俯瞰的に理解可能な形に可視化できる分析手法を提供した．このような分析手法手法により現象を可視化することで，人々の適切な意思決定を支援することができ，ひいては大規模な情報拡散から生じる社会の不利益を低減できることができると考えている．また，そのような情報拡散を引き起こす要因を明らかにしたことにより，誤った情報や不適切な情報の拡散を低減することにも繋がると考えている．