| 研究課題/領域番号 |
19K21571
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
高度科学技術社会の新局面
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
佐山 弘樹 早稲田大学, 商学学術院, 教授(任期付) (30345425)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 意見の極端化 / 社会ネットワーク / 情報通信技術 / 数理モデル化 / 機械学習 / データサイエンス / 複雑系 / 適応的ネットワーク / ideological escalation / adaptive social networks / communication networks / machine learning / data science |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The proposed project will develop, and quantitatively validate, a comprehensive adaptive social network model that will include communication intensity and selective attention tendency as the new key variables, and systematically investigate the effects of those variables on ideological dynamics on the social network. The model validation will be conducted by collecting empirical data from social network services and mapping ideological states of users to a metric space using machine learning techniques.
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| 研究成果の概要 |
現代の高度情報化社会では，背景が異なる様々な社会構成員の間で考え方やイデオロギーの相違がエスカレートし，相容れないグループ同士の間に克服しがたいギャップが生成・拡大している．その一因として，情報通信技術の高度化・高速化と，利用者の恣意的な情報源選択能力の向上が挙げられる．本研究では，数理モデルによる構成的手法とデータドリブンな実証手法を用いて，高度化する情報通信技術が社会における思想・意見の極端化にどのような影響を及ぼしているのかを考察した．その結果，人々の情報収集能力が高度化しかつ同種親和性が強まるにつれ社会分断と思想・意見の極端化が促進されることなど，示唆に富む知見を多数得ることができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，社会ネットワークにおける自然発生的な思想の極端化の機構を数理モデルを用いて理論的に説明し，かつ複数の実データを用いて定量的な実証を行った．プロジェクト全体を通じて，人々の情報収集能力が高度化しかつ同種親和性が強まるにつれ社会分断と思想・意見の極端化が促進されること，極端な意見は関心を集めやすいこと，個人の意見は変遷するが周囲も同様に変遷するので自身の意見の極端化に気づきにくいこと，新規性を指向する挙動や個人間の挙動のばらつきが社会分断を抑制すること，など高度情報化社会における社会の構造・状態の変化を理解するうえで，示唆に富む重要な知見を多数得ることができた．
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