| 研究課題/領域番号 |
21K19775
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
橋爪 絢子 法政大学, 社会学部, 講師 (70634327)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| キーワード | 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 / 振動モデル / エコーチェンバー効果 / フェイクニュース |
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| 研究実績の概要 |
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．2021年度の研究では，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，正しい情報の発信が必ずしも良い結果に結びつくわけではないという現象の構造的な理解を目指した研究をおこなった．まず，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数理モデルによって検討した．具体的には，活性因子・抑制因子モデルを用いて，訂正情報とフェイクニュースの相互作用をモデル化し，ネットワーク上にチューリングパターンとして現れる空間的に不均一な構造を，フェイクニュースに強く影響を受けたユーザクラスタの形成であるとして，訂正情報とフェイクニュースの相互作用が生み出すユーザダイナミクスの特性を調べた．また，その応用として，フェイクニュースの影響を悪化させないための訂正情報の伝播条件を検討した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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のモデルを活性因子・抑制因子モデルで記述することで，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現象を記述可能な新しいモデルを考案することができた．また，このモデルにより，ネットワーク構造自体には一切偏りがない環境においても，フェイクニュースと訂正情報の相互作用によって，フェイクニュースの影響を受けたユーザクラスタが発生しうることが確認できた．
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| 今後の研究の推進方策 |
フェイクニュースの状況悪化を防止するための訂正情報の拡散方法について，現実的な複雑なソーシャルネットワークで機能する実用的な方法を探っていく必要がある．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2021年度はコロナウィルスの影響で学会出張が少なかったため次年度使用額が発生したが，研究の活動自体は順調であるため，次年度の成果発表に関連して使用する予定である．
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