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

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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．