オンラインエコーチェンバー現象を緩和するAI仮想ユーザによる情報流通適正化技術

利用AI虚拟用户的信息分发优化技术缓解网络回声室现象

基本信息

批准号：
21H03432
负责人：
高野知佐
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Hiroshima City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

情報ネットワークを介したソーシャルネットワーク (オンラインソーシャルネットワーク) の活動は実社会の活動にも大きな影響を及ぼすため，その利点を引き出しつつも大きな社会損失が生じないような技術的枠組みを確立することは急務である．特に，狭いコミュニティで一般常識とはかけ離れた特定の信念が強化され尖鋭化していくエコーチェンバー現象が問題となっていて，偏った信念に基づく行動の過激化は実社会の秩序を脅かしかねない危険性を孕んでいる．本提案研究は，ユーザの個性のモデル化をユーザダイナミクスの振動モデルに組み込んで，情報流通の適正化を議論可能な理論モデルを構築した後に，仮想的なユーザの振る舞いによって情報流通を適正化するための基盤技術を確立し，AI を利用した仮想ユーザなどを用いたスケーラブルな情報流通適正化技術によるエコーチェンバー現象の対策技術の確立を目指すものである．2022年度，これまで明らかにしたユーザの個性の影響やその集団としての振る舞いの知見に基づき，情報流通の適正化を実現するソーシャルネットワーキング技術の基盤技術を確立した．具体的にはユーザのアクティビティを効果的に抑制するネットワーク構造について明らかにし，仮想ユーザノードの配置やそのリンクの重みについても理論的に考察した．またネットワーク構造（ランダムネットワーク，スケールフリーネットワーク）に対するリンクの重みに対する抑制効果を，振動モデルを用いた評価によって効果があることを確認した．さらにAWS上の仮想的なSNSシステムを構築し，口コミとともにユーザのアクティビティが爆発的に増加するようなシステムを構築した．2023年度はその仮想システムをつかって炎上の抑制ができるかを確認する．

由于社交网络（在线社交网络）通过信息网络进行的活动对现实世界的活动有很大的影响，因此迫切需要建立一个技术框架，能够在不造成重大社会损失的情况下发挥这些网络的好处。。特别是，与常识相去甚远的特定信念在狭小的群体中得到强化和尖锐化的回声室现象已成为一个问题，基于偏见信念的激进行为可能会威胁到社会秩序。现实世界孕育着。本研究将用户个性建模融入到用户动态振荡模型中，构建可以讨论信息分发适当性的理论模型，进而根据虚拟用户的行为来优化信息分发，目的是建立一种技术。通过使用人工智能虚拟用户的可扩展信息分发优化技术来对抗回声室现象。 2022财年，我们建立了社交网络技术的基础技术，该技术基于迄今为止揭示的用户个性和群体行为的影响的知识，实现适当的信息分发。具体来说，我们阐明了有效抑制用户活动的网络结构，并从理论上考虑了虚拟用户节点的放置及其链接的权重。此外，通过使用振荡模型评估网络结构（随机网络、无标度网络），我们确认了对链路权重的抑制效果是有效的。此外，我们在AWS上构建了虚拟SNS系统，并创建了一个用户活跃度随着口碑爆发式增长的系统。 2023财年，我们将使用这个虚拟系统来看看是否可以抑制火灾。