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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．

The popularization of インターネットのによって多様なinformation is easy and possible.なっているが, skin and flesh にも「自分の见たいinformation しか见ない」というInformation is broken and broken, and information is broken and influenced.バーphenomenon やsocial division などの様々なsocial problem が生まれている.これらの性をsolvedするためには,オンラインソーシャルネットワーク上のinformation伝 BroadcastとユーザのPsychological なcausation をrelated させたオンラインユーザダイナミクスの検 Discussion がnecessary である. Research on the 2022 fiscal year, revised information on the 2021 fiscal year on the SNS broadcastースの Impact を悪化させてしまうメカニズムを Description するMathematical モデルをGeneralization する検 Discussion を実事した.これまでは, homogeneous structure をhold つネットワーク上で, フェイクニュースとcorrected information のinteraction をtest えてきたが, now 実The structure of the のソーシャルネットワークはネットワーク is unevenあるため． More, the personality of the ユーザがhold and the つでな personality may reflect the なモデルの検椒実事した. Non-uniform structure of the non-uniform structure つネットワーク上でのフェイクニュースと corrected information interaction testえるにWhen たり, any のノード frequency distribution をhold つネットワークに is applicable to なinteraction モデルの拡张を行った．また, ユーザの personality を reflects するために, non-negative の値でexpression されるユーザの Reflection 応强Degree characteristics を and え, それを consider することが possible な interaction モデルの拡张を行った. Update, 拡张したモデルを用いて, フェイクニュース対 Ceが有The conditions for the corrected information letter will be revised accordingly.