| 研究課題/領域番号 |
22K20182
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0108:社会学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東北大学 (2023)
東京大学 (2022) |
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研究代表者 |
呂 沢宇 東北大学, 文学研究科, 准教授 (30966312)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 計算社会科学 / 意見分極化 / ソーシャルメディア / ビッグデータ / 自然言語処理 / 分極化 / ビッグデータ解析 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Based on a computational social science framework, the research sets out to explore the causal mechanism and construct a predictive model of opinion polarization in online communication.
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| 研究成果の概要 |
本研究は、ビッグデータと計算的手法を用いて、ソーシャルメディアにおける意見の形成メカニズムに関する実証的な分析を行った。これにより、個人が自らの党派的な同一性を維持しようとする傾向が、対立する党派に対する敵意につながり、それが分極化の一因となることを明らかにした。その他、意見の分極化を究明するために、大規模言語モデルの応用可能性を提示した。具体的には、特定の党派的傾向や認知バイアスを持つ個人を模倣することで、社会シミュレーションに大規模言語モデルを取り入れる方法を提案し、意見の分極化のメカニズムについてより深い洞察を得る可能性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソーシャルメディアをはじめとするオンライン場における意見の分極化は、集団間の意見の隔たりを深め、社会的な分断を助長することが問題視されている。本研究が明らかにするオンライン場における意見形成の知見は、意見の分極化を軽減するための適切な政策確立において重要な基礎となる。また、本研究で提案した大規模言語モデルによる社会シミュレーションの手法は、新たな研究の方向性を開拓した点で学術的意義が高いと考えられる。
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