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 |
Completed (Fiscal Year 2023)
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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 / 誤情報 / 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．2023年度の研究では，2022年度までに実施した研究のまとめとして，COVID-19の流行初期に起こったトイレットペーパー不足に関するフェイクニュースにおいて，その訂正情報によって逆にトイレットペーパーの買い占めが加速してしまった事件をもとに，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活性因子・抑制因子モデルを用いてモデル化し，そのモデルを用いた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をまとめて論文化を行った．また，フェイクニュースに限らない誤情報の拡散についての分析を行い．その対策技術の有効性を調べた．
また，電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会で発表した成果（崎山 拓実, 会田 雅樹, ``多様なユーザ特性を反映可能なフェイクニュースと訂正情報の相互作用モデル,'' 信学技報 IN2022-124）に対して，情報ネットワーク研究賞を受賞した．
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Report
(3 results)
Research Products
(33 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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