論文の概要: Detecting and Mitigating Bias in Algorithms Used to Disseminate Information in Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12764v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 10:42:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:07.805814
• Title: Detecting and Mitigating Bias in Algorithms Used to Disseminate Information in Social Networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおける情報拡散アルゴリズムにおけるバイアスの検出と緩和
• Authors: Vedran Sekara, Ivan Dotu, Manuel Cebrian, Esteban Moro, Manuel Garcia-Herranz,
• Abstract要約: 影響アルゴリズムは、影響者の集合を特定するために使用される。 これらの手法を用いたシード情報によって情報ギャップが生じることを示す。 インフルエンスと情報エクイティを最大化する多目的アルゴリズムを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03883607294385062
• License:
• Abstract: Social connections are conduits through which individuals communicate, information propagates, and diseases spread. Identifying individuals who are more likely to adopt ideas and spread them is essential in order to develop effective information campaigns, maximize the reach of resources, and fight epidemics. Influence maximization algorithms are used to identify sets of influencers. Based on extensive computer simulations on synthetic and ten diverse real-world social networks we show that seeding information using these methods creates information gaps. Our results show that these algorithms select influencers who do not disseminate information equitably, threatening to create an increasingly unequal society. To overcome this issue we devise a multi-objective algorithm which maximizes influence and information equity. Our results demonstrate it is possible to reduce vulnerability at a relatively low trade-off with respect to spread. This highlights that in our search for maximizing information we do not need to compromise on information equality.
• Abstract（参考訳）: 社会的つながりは、個人がコミュニケーションし、情報伝達し、病気が広がるコンデュットである。 効果的な情報キャンペーンを開発し、資源のリーチを最大化し、疫病と闘うためには、アイデアを取り入れ、広める可能性がより高い個人を特定することが不可欠である。 影響の最大化アルゴリズムは影響者の集合を特定するために用いられる。 合成と10の多様な実世界のソーシャルネットワーク上でのコンピュータシミュレーションにより,これらの手法を用いたシード情報によって情報のギャップが生じることを示す。 以上の結果から,これらのアルゴリズムは情報均等に拡散しないインフルエンサーを選別し,不平等な社会を創出する恐れがあることが示唆された。 この問題を解決するために、インフルエンスと情報エクイティを最大化する多目的アルゴリズムを考案する。 我々の結果は、拡散に関して比較的低いトレードオフで脆弱性を減らすことが可能であることを実証している。 これは、情報の最大化を求める際に、情報の平等を妥協する必要はないことを強調します。

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