論文の概要: From Perils to Possibilities: Understanding how Human (and AI) Biases affect Online Fora
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14298v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 11:04:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.961102
- Title: From Perils to Possibilities: Understanding how Human (and AI) Biases affect Online Fora
- Title（参考訳）: 危険から可能性へ:人間の(そしてAI)バイアスがオンラインフォーラムに与える影響を理解する
- Authors: Virginia Morini, Valentina Pansanella, Katherine Abramski, Erica Cau, Andrea Failla, Salvatore Citraro, Giulio Rossetti,
- Abstract要約: レビューでは、ソーシャルメディア分析の文脈におけるソーシャルインタラクション、ユーザ生成コンテンツ、バイアスのダイナミクスについて考察する。
3つの重要な視点は、オンライン討論、オンラインサポート、人間とAIのインタラクションである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12564343689544843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Social media platforms are online fora where users engage in discussions, share content, and build connections. This review explores the dynamics of social interactions, user-generated contents, and biases within the context of social media analysis (analyzing works that use the tools offered by complex network analysis and natural language processing) through the lens of three key points of view: online debates, online support, and human-AI interactions. On the one hand, we delineate the phenomenon of online debates, where polarization, misinformation, and echo chamber formation often proliferate, driven by algorithmic biases and extreme mechanisms of homophily. On the other hand, we explore the emergence of online support groups through users' self-disclosure and social support mechanisms. Online debates and support mechanisms present a duality of both perils and possibilities within social media; perils of segregated communities and polarized debates, and possibilities of empathy narratives and self-help groups. This dichotomy also extends to a third perspective: users' reliance on AI-generated content, such as the ones produced by Large Language Models, which can manifest both human biases hidden in training sets and non-human biases that emerge from their artificial neural architectures. Analyzing interdisciplinary approaches, we aim to deepen the understanding of the complex interplay between social interactions, user-generated content, and biases within the realm of social media ecosystems.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが議論し、コンテンツを共有し、接続を構築するオンラインフォーラムである。
本稿では,3つの重要な視点 – オンライン討論,オンラインサポート,人間とAIのインタラクション – のレンズを通して,ソーシャルメディア分析(複雑なネットワーク分析と自然言語処理によって提供されるツールを用いた分析)の文脈における社会的相互作用,ユーザ生成内容,バイアスのダイナミクスについて検討する。
一方、偏光、誤情報、エコーチャンバーの形成がしばしば増加し、アルゴリズムバイアスとホモフィリーの極端なメカニズムによって引き起こされるオンライン討論の現象を列挙する。
一方,ユーザの自己開示とソーシャルサポート機構を通じて,オンライン支援グループの出現について検討する。
オンライン討論と支援メカニズムは、ソーシャルメディアにおける危険と可能性の両立、分離されたコミュニティの危険と分極化された議論、共感の物語と自己ヘルプグループの可能性を示す。
これは、トレーニングセットに隠された人間のバイアスと、人工知能のアーキテクチャから現れる非人間のバイアスの両方を示すことができる。
学際的アプローチを分析した結果,ソーシャルメディアエコシステムの領域における社会的相互作用,ユーザ生成コンテンツ,バイアスの間の複雑な相互作用の理解を深めることが目的である。
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