論文の概要: Socially Fair Mitigation of Misinformation on Social Networks via Constraint Stochastic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12537v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 16:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 18:14:05.832907
• Title: Socially Fair Mitigation of Misinformation on Social Networks via Constraint Stochastic Optimization
• Title（参考訳）: 制約確率最適化によるソーシャルネットワーク上の誤情報の社会的公正化
• Authors: Ahmed Abouzeid, Ole-Christoffer Granmo, Christian Webersik, Morten Goodwin
• Abstract要約: 本稿では,異なるソーシャルネットワークの誤情報統計に頑健な汎用的誤情報緩和アルゴリズムを提案する。 新規な損失関数は、ユーザ間の公正な緩和を保証する。 以上の結果から,我々のLA手法が頑健であり,類似の誤情報緩和手法より優れており,その効果がネットワークユーザに与える影響が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.392268562017103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent social networks' misinformation mitigation approaches tend to investigate how to reduce misinformation by considering a whole-network statistical scale. However, unbalanced misinformation exposures among individuals urge to study fair allocation of mitigation resources. Moreover, the network has random dynamics which change over time. Therefore, we introduce a stochastic and non-stationary knapsack problem, and we apply its resolution to mitigate misinformation in social network campaigns. We further propose a generic misinformation mitigation algorithm that is robust to different social networks' misinformation statistics, allowing a promising impact in real-world scenarios. A novel loss function ensures fair mitigation among users. We achieve fairness by intelligently allocating a mitigation incentivization budget to the knapsack, and optimizing the loss function. To this end, a team of Learning Automata (LA) drives the budget allocation. Each LA is associated with a user and learns to minimize its exposure to misinformation by performing a non-stationary and stochastic walk over its state space. Our results show how our LA-based method is robust and outperforms similar misinformation mitigation methods in how the mitigation is fairly influencing the network users.
• Abstract（参考訳）: 近年のソーシャルネットワークの誤情報緩和アプローチは,ネットワーク全体の統計尺度を考慮し,誤情報を減らす方法を検討する傾向にある。 しかし、個人間の不均衡な誤情報の暴露は、緩和資源の公平な配分を追求する。 さらに、ネットワークは時間とともに変化するランダムなダイナミクスを持つ。 そこで我々は,確率的かつ非定常的なknapsack問題を導入し,その解決法をソーシャルネットワークキャンペーンにおける誤情報の軽減に応用する。 さらに、異なるソーシャルネットワークの誤情報統計に頑健で、現実のシナリオに有望な影響を与えるような一般的な誤情報緩和アルゴリズムを提案する。 新しい損失関数は、ユーザ間の公正な緩和を保証する。 最適化インセンティブ予算をナップサックにインテリジェントに割り当て、損失関数を最適化することで公平性を達成する。 この目的のために、Learning Automata(LA)チームが予算配分を推進している。 各laはユーザと関連付けられ、状態空間を非定常かつ確率的に歩くことで誤情報への露出を最小限に抑えることができる。 以上の結果から,我々のLAに基づく手法が,ネットワークユーザに与える影響について,同様の誤情報緩和手法より優れていることを示す。

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