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

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．

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．