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。
関連論文リスト
- From Public Square to Echo Chamber: The Fragmentation of Online Discourse [0.1227734309612871]
この研究は、デジタルプラットフォームが性差別、人種差別、キセノフォビア、能力主義、ホモフォビア、宗教的不寛容を含む差別的言論をいかに増幅するかを探求している。
この結果は、ソーシャルメディア構造が分極、グループ間の対話、そして単に社会に不可欠な集団的理由の解明をいかに悪化させるかを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T15:53:58Z) - Emergence of human-like polarization among large language model agents [61.622596148368906]
我々は、何千もの大規模言語モデルエージェントを含むネットワーク化されたシステムをシミュレートし、それらの社会的相互作用を発見し、人間のような偏極をもたらす。
人間とLLMエージェントの類似性は、社会的分極を増幅する能力に関する懸念を提起するだけでなく、それを緩和するための有効な戦略を特定するための貴重なテストベッドとして機能する可能性も持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-09T11:45:05Z) - The Dead Internet Theory: A Survey on Artificial Interactions and the Future of Social Media [1.8111304638456796]
デッド・インターネット理論 (Dead Internet Theory, DIT) は、今日のインターネットの多くは非人間活動、AI生成コンテンツ、企業アジェンダに支配されていることを示唆している。
本研究は,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるDITの起源,コアクレーム,およびDITの意義を考察し,その関連性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-06T18:18:05Z) - Community Shaping in the Digital Age: A Temporal Fusion Framework for Analyzing Discourse Fragmentation in Online Social Networks [45.58331196717468]
本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるオンラインコミュニティの動態を解析するための枠組みを提案する。
テキスト分類と動的ソーシャルネットワーク分析を組み合わせることで,コミュニティの形成と進化を促進するメカニズムを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T03:03:02Z) - Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。
我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z) - Ethos and Pathos in Online Group Discussions: Corpora for Polarisation Issues in Social Media [6.530320465510631]
社会の分極化が進み、科学界やニュースメディアの注目を集めた。
本稿では,オンライン上での議論の分極において個人が採用する修辞的戦略を調査することによって,この問題に対処することを提案する。
我々は,アリストテレス・レトリックにおける2つの説得様式である,エトスとパスへのアピールのマニュアルアノテーションを用いた多目的・多プラットフォームコーパスを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-07T09:10:47Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - AI Chat Assistants can Improve Conversations about Divisive Topics [3.8583005413310625]
我々は、人工知能ツールを用いてオンライン会話をいかに改善できるかを示す大規模な実験の結果を示す。
我々は、参加者の会話で理解される感覚の向上を目的とした、リアルタイムなエビデンスベースのレコメンデーションを実現するために、大きな言語モデルを採用している。
これらの介入は、会話の内容の体系的変更や人々の政策姿勢の移動を伴わずに、報告された会話の質を改善し、政治的分裂を減らし、トーンを改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T06:42:09Z) - Self-supervised Hypergraph Representation Learning for Sociological
Analysis [52.514283292498405]
本稿では,データマイニング技術と社会学的行動基準のさらなる融合を支援するための基本的な方法論を提案する。
まず,効率的なハイパーグラフ認識と高速グラフ構築フレームワークを提案する。
第2に,ユーザからユーザへのソーシャルインフルエンスを学習するためのハイパーグラフベースニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-22T01:20:29Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。