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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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