エージェントモデルを用いた情報拡散メカニズム解明と拡散制御手法の構築

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東日本大震災においてTwitterが有用な情報源として活用された．その一方，デマ情報のような誤った情報の拡散が問題となった．本研究では，デマ情報の拡散を抑制し，重要な情報はより早く拡散させるための拡散制御手法構築を目指し，研究を遂行した．採用第2年目である本年は前年度の研究成果及び研究目的を踏まえ，人の情報拡散行動を模した情報拡散モデルの検証と拡散制御手法の構築・検証を実施した．まず，情報拡散モデルの検証について述べる．デマ情報や訂正情報の拡散がそれぞれ複数回発生するマルチバースト型デマ拡散の再現において，情報発信者が段階的に増える現象と各バーストにおいて同じユーザー(重複ユーザー)が情報を発信する現象というマルチバースト型デマ拡散の2つの特徴を再現した．ただし，重複ユーザーの存在割合については実際の拡散より大きくなってしまったり，重複のパタンが異なったりした．これは検証用のネットワークが現実のネットワークよりも小さいことの影響やネットワーク内のショートカットの存在などのネットワークが持つ特徴の違いが影響したと推測する．次に，拡散制御手法の提案と検証について述べる．本研究では，災害時という混乱した状況においても実施可能であり，かつより多くのユーザーにデマ情報の訂正情報を届けられる手法を明らかにするため，複数の手法の効果を比較・検討した．その結果，「全ユーザーのうち，ネットワークのハブとなっているユーザー1人に，訂正情報拡散の起点になってもらう」または「デマ情報を投稿したユーザーのうち，もっともフォロワーが多いユーザーに，訂正情報拡散の起点になってもらう」手法が効果的であるとわかった．これらの研究成果をまとめ，論文誌1件，国内口頭発表4件(うち2件は共著者として)，書籍1件と積極的に研究成果を発表した．また，博士論文を執筆し所属大学の審査に合格し，博士号を授与された．