論文の概要: Cascade-based Echo Chamber Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04620v1
- Date: Tue, 9 Aug 2022 09:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-10 13:20:22.221748
- Title: Cascade-based Echo Chamber Detection
- Title（参考訳）: カスケード型エコーチャンバー検出
- Authors: Marco Minici and Federico Cinus and Corrado Monti and Francesco Bonchi
and Giuseppe Manco
- Abstract要約: ソーシャルメディアのエコーチャンバーは かなり精査されています
本稿では,ソーシャルメディアのフットプリントを説明する確率的生成モデルを提案する。
本研究では,姿勢検出や将来の伝搬予測などの補助的予測タスクにおいて,モデルが精度を向上させる方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.35164446890934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite echo chambers in social media have been under considerable scrutiny,
general models for their detection and analysis are missing. In this work, we
aim to fill this gap by proposing a probabilistic generative model that
explains social media footprints -- i.e., social network structure and
propagations of information -- through a set of latent communities,
characterized by a degree of echo-chamber behavior and by an opinion polarity.
Specifically, echo chambers are modeled as communities that are permeable to
pieces of information with similar ideological polarity, and impermeable to
information of opposed leaning: this allows discriminating echo chambers from
communities that lack a clear ideological alignment.
To learn the model parameters we propose a scalable, stochastic adaptation of
the Generalized Expectation Maximization algorithm, that optimizes the joint
likelihood of observing social connections and information propagation.
Experiments on synthetic data show that our algorithm is able to correctly
reconstruct ground-truth latent communities with their degree of echo-chamber
behavior and opinion polarity. Experiments on real-world data about polarized
social and political debates, such as the Brexit referendum or the COVID-19
vaccine campaign, confirm the effectiveness of our proposal in detecting echo
chambers. Finally, we show how our model can improve accuracy in auxiliary
predictive tasks, such as stance detection and prediction of future
propagations.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのエコーチャンバーはかなり精査されているにもかかわらず、その検出と分析の一般的なモデルは欠落している。
本研究では,ソーシャルメディアのフットプリント,すなわちソーシャルネットワークの構造と情報の伝播を,エコー・チャンバー行動の程度と世論の極性によって特徴づけられる潜在コミュニティの集合を通して説明する確率論的生成モデルを提案することによって,このギャップを埋めることを目的とする。
具体的には、エコーチャンバーは、同様のイデオロギー的極性を持つ情報片に透過可能なコミュニティとしてモデル化され、反対の傾きの情報には不可避である:これにより、明確なイデオロギー的アライメントを欠いたコミュニティからエコーチャンバーを区別することができる。
モデルパラメータを学習するために、社会的つながりと情報伝達を観察する共同可能性の最適化を行う一般化期待最大化アルゴリズムのスケーラブルで確率的な適応を提案する。
合成データを用いた実験により, 本アルゴリズムは, エコー・チャンバーの挙動と意見の極性の程度で, 地中潜伏コミュニティを正しく再構築できることを示した。
欧州連合(eu)離脱や新型コロナウイルス(covid-19)ワクチンキャンペーンなど、社会や政治の議論の偏極化に関する実世界データに関する実験は、エコーチェンバーの検出における提案の有効性を確認した。
最後に, 姿勢検出や今後の伝播予測といった補助的予測タスクにおいて, モデルがどのように精度を向上させるかを示す。
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