Understanding user behavior that occurs in a closed online community and countermeasures against the echo chamber phenomenon

了解封闭网络社区中的用户行为以及回声室现象的对策

基本信息

批准号：
21K19775
负责人：
會田雅樹
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．2022年度の研究では，2021年度に実施した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記述する数理モデルを一般化する検討を実施した．これまでは，均質な構造を持つネットワーク上で，フェイクニュースと訂正情報の相互作用を考えてきたが，現実のソーシャルネットワークはネットワーク構造が不均一であるため，不均一性を考慮したモデルの検討を実施した．更に，ユーザが持つ多様な個性を反映可能なモデルの検討を実施した．不均一なネットワーク構造を持つネットワーク上でのフェイクニュースと訂正情報の相互作用モデルを考えるに当たり，任意のノード次数分布を持つネットワークに適用可能な相互作用モデルの拡張を行った．また，ユーザの個性を反映するために，非負の値で表されるユーザの反応強度特性を与え，それを考慮することが可能な相互作用モデルの拡張を行った．更に，拡張したモデルを用いて，フェイクニュース対策が有効に働くための訂正情報発信の条件について明らかにした．

互联网的普及让获取各种信息变得更加容易，但讽刺的是，信息却变得碎片化，人们只能看到自己想看到的信息，这导致了回声室现象和社会分裂等各种社会问题。已经出现，例如：为了解决这些问题，有必要研究与在线社交网络上的信息传播和用户心理因素相关的在线用户动态。在2022年的研究中，我们进行了一项研究，以概括2021年进行的数学模型，以描述SNS上传播的正确信息加剧假新闻影响的机制。到目前为止，我们已经考虑了具有同质结构的网络上的假新闻和正确信息之间的交互，但由于真实社交网络的网络结构是异构的，因此我们考虑了考虑异构性的模型。此外，我们研究了一个可以反映用户不同个性的模型。在考虑具有不均匀网络结构的网络上假新闻和正确信息之间的交互模型时，我们扩展了交互模型以适用于具有任意节点度分布的网络。此外，为了体现用户的个性，我们将用户的反应强度特征表示为非负值，并扩展交互模型以将其考虑在内。此外，利用扩展模型，我们明确了传播纠正信息的条件，以使反假新闻对策发挥作用。