論文の概要: Two Ways of Understanding Social Dynamics: Analyzing the Predictability
of Emergent of Objects in Reddit r/place Dependent on Locality in Space and
Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03563v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 20:17:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-12 20:36:08.026871
- Title: Two Ways of Understanding Social Dynamics: Analyzing the Predictability
of Emergent of Objects in Reddit r/place Dependent on Locality in Space and
Time
- Title（参考訳）: ソーシャルダイナミクスを理解する2つの方法:空間と時間における局所性に依存するreddit r/placeにおけるオブジェクトの創発性の解析
- Authors: Alyssa M Adams, Javier Fernandez, Olaf Witkowski
- Abstract要約: Reddit上で実施した社会実験のダイナミクスを解析するための2つの方法を提案する。
ある方法は、キャンバス画像を生成するために使われる2Dセルラーオートマタのようなルールのセットと、これらのルールが時間とともにどのように変化するかを近似した。
第2の方法は、キャンバスの複雑な結果を生成するために、生成規則に近似した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で構成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3333957453318743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lately, studying social dynamics in interacting agents has been boosted by
the power of computer models, which bring the richness of qualitative work,
while offering the precision, transparency, extensiveness, and replicability of
statistical and mathematical approaches. A particular set of phenomena for the
study of social dynamics is Web collaborative platforms. A dataset of interest
is r/place, a collaborative social experiment held in 2017 on Reddit, which
consisted of a shared online canvas of 1000 pixels by 1000 pixels co-edited by
over a million recorded users over 72 hours. In this paper, we designed and
compared two methods to analyze the dynamics of this experiment. Our first
method consisted in approximating the set of 2D cellular-automata-like rules
used to generate the canvas images and how these rules change over time. The
second method consisted in a convolutional neural network (CNN) that learned an
approximation to the generative rules in order to generate the complex outcomes
of the canvas. Our results indicate varying context-size dependencies for the
predictability of different objects in r/place in time and space. They also
indicate a surprising peak in difficulty to statistically infer behavioral
rules towards the middle of the social experiment, while user interactions did
not drop until before the end. The combination of our two approaches, one
rule-based and the other statistical CNN-based, shows the ability to highlight
diverse aspects of analyzing social dynamics.
- Abstract（参考訳）: 近年、相互作用するエージェントにおける社会的ダイナミクスの研究は、統計的および数学的アプローチの精度、透明性、拡張性、複製性を提供しながら、質的な作業の豊かさをもたらすコンピュータモデルの力によって促進されている。
社会力学の研究のための特別な現象のセットは、Webコラボレーティブプラットフォームである。
Reddit上で2017年に行われた共同ソーシャル実験であるr/placeは、1000ピクセル×1000ピクセルのオンラインキャンバスを共有し、72時間以上にわたって100万以上の記録ユーザーによって編集された。
本稿では, この実験のダイナミクスを分析するために, 2つの手法を設計, 比較した。
最初の方法は,キャンバス画像を生成するための2次元セルオートマタライクなルールセットと,それらのルールが時間とともにどのように変化するかを近似することであった。
第2の方法は、キャンバスの複雑な結果を生成するために、生成規則に近似した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で構成された。
この結果から,r/placeの時間と空間における異なるオブジェクトの予測可能性に対するコンテキストサイズ依存の相違が示唆された。
また、社会的実験の途中で統計的に行動規則を推測するのが困難であることや、ユーザーインタラクションが終了するまで低下しなかったことも示している。
ルールベースと統計的cnnベースの2つのアプローチの組み合わせは、ソーシャルダイナミクスの分析のさまざまな側面を強調する能力を示しています。
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