論文の概要: Rebalancing Social Feed to Minimize Polarization and Disagreement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14486v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 10:59:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 14:21:31.606537
- Title: Rebalancing Social Feed to Minimize Polarization and Disagreement
- Title（参考訳）: 分散化と分散化を最小化するソーシャルフィードの再バランス
- Authors: Federico Cinus, Aristides Gionis, Francesco Bonchi
- Abstract要約: 本稿では,ユーザのソーシャルフィードをわずかにヌードすることを目的とした新しい問題定式化を提案し,その妥当性と多様性を両立させる。
提案手法は,ユーザがフォローするアカウントの相対的重要性を再重み付けすることで,ユーザに対して様々なアカウントが生成するコンテンツの頻度を校正する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.939887831898453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social media have great potential for enabling public discourse on important
societal issues. However, adverse effects, such as polarization and echo
chambers, greatly impact the benefits of social media and call for algorithms
that mitigate these effects. In this paper, we propose a novel problem
formulation aimed at slightly nudging users' social feeds in order to strike a
balance between relevance and diversity, thus mitigating the emergence of
polarization, without lowering the quality of the feed. Our approach is based
on re-weighting the relative importance of the accounts that a user follows, so
as to calibrate the frequency with which the content produced by various
accounts is shown to the user. We analyze the convexity properties of the
problem, demonstrating the non-matrix convexity of the objective function and
the convexity of the feasible set. To efficiently address the problem, we
develop a scalable algorithm based on projected gradient descent. We also prove
that our problem statement is a proper generalization of the undirected-case
problem so that our method can also be adopted for undirected social networks.
As a baseline for comparison in the undirected case, we develop a semidefinite
programming approach, which provides the optimal solution. Through extensive
experiments on synthetic and real-world datasets, we validate the effectiveness
of our approach, which outperforms non-trivial baselines, underscoring its
ability to foster healthier and more cohesive online communities.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、重要な社会問題に関する公開談話を可能にする大きな可能性を秘めている。
しかし、偏光やエコーチャンバーのような副作用は、ソーシャルメディアの利点に大きな影響を与え、これらの効果を緩和するアルゴリズムを呼び出す。
本稿では,ユーザのソーシャルフィードをわずかにヌードすることを目的とした,関連性と多様性のバランスを保ち,フィードの品質を低下させることなく,偏光の発生を緩和する新たな問題定式化を提案する。
本手法は,ユーザがフォローするアカウントの相対的重要性を再重み付けすることで,ユーザに対して様々なアカウントが生成するコンテンツの頻度を校正する。
本研究では,問題の凸性を解析し,対象関数の非行列凸性と実現可能な集合の凸性を示す。
この問題を効率的に解決するために,投影勾配降下に基づくスケーラブルなアルゴリズムを開発した。
また,提案手法を無向ソーシャルネットワークにも適用できるように,問題文が無向ケース問題の適切な一般化であることを証明した。
非方向性の場合の比較のベースラインとして、最適解を提供する半定値プログラミングアプローチを開発する。
合成および実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、我々のアプローチの有効性を検証し、非自明なベースラインを上回り、より健康的でより密着的なオンラインコミュニティを育む能力を強調します。
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