論文の概要: The drivers of online polarization: fitting models to data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15958v3
• Date: Fri, 12 May 2023 09:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 16:30:52.738427
• Title: The drivers of online polarization: fitting models to data
• Title（参考訳）: オンライン分極の原動力:データに適合するモデル
• Authors: Carlo Michele Valensise, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi
• Abstract要約: エコーチャンバー効果と意見偏光は、情報消費における人間のバイアスや、フィードアルゴリズムによって生成されるパーソナライズされたレコメンデーションなど、いくつかの要因によって引き起こされる可能性がある。 これまでは主に意見力学モデルを用いて、分極とエコーチャンバーの出現の背後にあるメカニズムを探索してきた。 シミュレーションから得られた意見分布とソーシャルメディア上で測定した意見分布を数値的に比較する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Users online tend to join polarized groups of like-minded peers around shared narratives, forming echo chambers. The echo chamber effect and opinion polarization may be driven by several factors including human biases in information consumption and personalized recommendations produced by feed algorithms. Until now, studies have mainly used opinion dynamic models to explore the mechanisms behind the emergence of polarization and echo chambers. The objective was to determine the key factors contributing to these phenomena and identify their interplay. However, the validation of model predictions with empirical data still displays two main drawbacks: lack of systematicity and qualitative analysis. In our work, we bridge this gap by providing a method to numerically compare the opinion distributions obtained from simulations with those measured on social media. To validate this procedure, we develop an opinion dynamic model that takes into account the interplay between human and algorithmic factors. We subject our model to empirical testing with data from diverse social media platforms and benchmark it against two state-of-the-art models. To further enhance our understanding of social media platforms, we provide a synthetic description of their characteristics in terms of the model's parameter space. This representation has the potential to facilitate the refinement of feed algorithms, thus mitigating the detrimental effects of extreme polarization on online discourse.
• Abstract（参考訳）: オンラインのユーザーは、同じ考えを持つ仲間の分断グループと共有ナラティブの周りで参加し、エコーチャンバーを形成する傾向がある。 エコーチャンバー効果と意見分極は、情報消費における人間のバイアスやフィードアルゴリズムによって生成されたパーソナライズドレコメンデーションなど、いくつかの要因によって引き起こされる可能性がある。 これまでは主に意見力学モデルを用いて、分極とエコーチャンバーの出現の背後にあるメカニズムを探索してきた。 目的は、これらの現象に寄与する重要な要因を特定し、それらの相互作用を特定することである。 しかし、経験的データによるモデル予測の検証には、体系性の欠如と定性的分析の2つの大きな欠点が残っている。 本研究は,シミュレーションから得られた意見分布とソーシャルメディアで測定した意見分布を数値的に比較する方法を提供することにより,このギャップを埋める。 この手法を検証するために,人間とアルゴリズムの相互作用を考慮した評価動的モデルを開発した。 我々は、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームからのデータを用いて実験的なテストを行い、2つの最先端モデルと比較した。 さらに,ソーシャルメディアプラットフォームの理解を深めるために,モデルのパラメータ空間の観点から,それらの特徴を合成的に記述する。 この表現はフィードアルゴリズムの洗練を促進する可能性があり、オンラインの会話における極性分極の有害な効果を緩和する。

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