論文の概要: A Survey on Echo Chambers on Social Media: Description, Detection and
Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05084v1
- Date: Thu, 9 Dec 2021 18:20:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 17:05:18.012488
- Title: A Survey on Echo Chambers on Social Media: Description, Detection and
Mitigation
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるエコーチェンバーの実態調査 : 説明・検出・緩和
- Authors: Faisal Alatawi, Lu Cheng, Anique Tahir, Mansooreh Karami, Bohan Jiang,
Tyler Black, Huan Liu
- Abstract要約: ソーシャルメディア上のエコーチャンバーは、多くのネガティブな結果をもたらす重要な問題である。
我々は、エコーチャンバーの形成に繋がるアルゴリズムと心理学の両方のメカニズムを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.299893581687702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Echo chambers on social media are a significant problem that can elicit a
number of negative consequences, most recently affecting the response to
COVID-19. Echo chambers promote conspiracy theories about the virus and are
found to be linked to vaccine hesitancy, less compliance with mask mandates,
and the practice of social distancing. Moreover, the problem of echo chambers
is connected to other pertinent issues like political polarization and the
spread of misinformation. An echo chamber is defined as a network of users in
which users only interact with opinions that support their pre-existing beliefs
and opinions, and they exclude and discredit other viewpoints. This survey aims
to examine the echo chamber phenomenon on social media from a social computing
perspective and provide a blueprint for possible solutions. We survey the
related literature to understand the attributes of echo chambers and how they
affect the individual and society at large. Additionally, we show the
mechanisms, both algorithmic and psychological, that lead to the formation of
echo chambers. These mechanisms could be manifested in two forms: (1) the bias
of social media's recommender systems and (2) internal biases such as
confirmation bias and homophily. While it is immensely challenging to mitigate
internal biases, there has been great efforts seeking to mitigate the bias of
recommender systems. These recommender systems take advantage of our own biases
to personalize content recommendations to keep us engaged in order to watch
more ads. Therefore, we further investigate different computational approaches
for echo chamber detection and prevention, mainly based around recommender
systems.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上のエコーチェンバーは、多くのネガティブな結果をもたらす重要な問題であり、直近ではcovid-19への対応に影響を与えている。
エコーチェンバーはウイルスに関する陰謀論を奨励し、ワクチンの忌避性、マスクの義務に対するコンプライアンスの低下、社会的距離の確保に結びつくことが判明した。
さらに、エコーチェンバーの問題は、政治的分極や誤情報の拡散といった他の関連する問題と結びついている。
エコーチャンバーは、ユーザが既存の信念や意見を支持する意見とのみ対話し、他の視点を排除・無視する、ユーザのネットワークとして定義される。
本調査は,ソーシャルメディアにおけるエコーチャンバー現象をソーシャル・コンピューティングの観点から検討し,可能ソリューションの青写真を提供する。
関連文献を調査し、エコーチャンバーの属性と、それらが個人や社会全体に与える影響を理解する。
さらに,エコーチャンバーの形成に繋がるアルゴリズムと心理学の両方のメカニズムを示す。
これらのメカニズムは,(1)ソーシャルメディアのレコメンダシステムのバイアス,(2)確認バイアスや相同性などの内部バイアスという2つの形態で表せる。
内部バイアスを軽減することは極めて難しいが、レコメンデーションシステムのバイアスを軽減するための大きな努力が続けられている。
これらのレコメンデーターシステムは、われわれのバイアスを利用してコンテンツレコメンデーションをパーソナライズし、より多くの広告を見るために私たちをエンゲージする。
そこで本研究では,主にレコメンダシステムを中心に,エコーチャンバの検出と防止のための様々な計算手法について検討する。
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