論文の概要: The Psychological Impacts of Algorithmic and AI-Driven Social Media on Teenagers: A Call to Action
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10351v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 18:49:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 18:03:34.444608
- Title: The Psychological Impacts of Algorithmic and AI-Driven Social Media on Teenagers: A Call to Action
- Title（参考訳）: アルゴリズムとAIによるソーシャルメディアがティーンエイジャーに与える心理的影響:行動への呼びかけ
- Authors: Sunil Arora, Sahil Arora, John D. Hastings,
- Abstract要約: 本研究では,ソーシャルメディアを取り巻くメタ問題について検討する。
より親密な関係を育み、社会生活を改善する代わりに、ソーシャルメディアの根底にあるアルゴリズムと構造が個人の心理的影響に大きく貢献する。
この現象は、オンラインペルソナのキュレーション、完璧なデジタルイメージを提示するためのピアプレッシャー、そしてソーシャルメディア体験を特徴づける通知やアップデートの絶え間ない砲撃に不公平に影響を受けるティーンエイジャーの間で特に顕著である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the meta-issues surrounding social media, which, while theoretically designed to enhance social interactions and improve our social lives by facilitating the sharing of personal experiences and life events, often results in adverse psychological impacts. Our investigation reveals a paradoxical outcome: rather than fostering closer relationships and improving social lives, the algorithms and structures that underlie social media platforms inadvertently contribute to a profound psychological impact on individuals, influencing them in unforeseen ways. This phenomenon is particularly pronounced among teenagers, who are disproportionately affected by curated online personas, peer pressure to present a perfect digital image, and the constant bombardment of notifications and updates that characterize their social media experience. As such, we issue a call to action for policymakers, platform developers, and educators to prioritize the well-being of teenagers in the digital age and work towards creating secure and safe social media platforms that protect the young from harm, online harassment, and exploitation.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ソーシャルメディアを取り巻くメタ問題について検討し,社会的相互作用の促進と,個人の経験や生活出来事の共有を促進することによって社会生活の改善を理論的に図ったが,心理学的影響は少なくない。
より密接な関係を育み、社会生活を改善する代わりに、ソーシャルメディアプラットフォームを弱体化させるアルゴリズムと構造が、必然的に個人に深刻な心理的影響をもたらし、それらを予期せぬ形で影響を及ぼす。
この現象は、オンラインペルソナのキュレーション、完璧なデジタルイメージを提示するためのピアプレッシャー、そしてソーシャルメディア体験を特徴づける通知やアップデートの絶え間ない砲撃に不公平に影響を受けるティーンエイジャーの間で特に顕著である。
そこで、我々は、政策立案者、プラットフォーム開発者、教育者に対して、デジタル時代のティーンエイジャーの幸福を優先し、若者を害、オンラインハラスメント、搾取から保護する安全で安全なソーシャルメディアプラットフォームを構築するよう訴える。
関連論文リスト
- hateUS -- Analysis, impact of Social media use and Hate speech over University Student platforms: Case study, Problems, and Solutions [0.0]
このケーススタディは、ソーシャルメディアの使用と、大学生に対する公的な議論に関連するヘイトスピーチに関連している。
NO電話時間とNO電話ゾーンの使用は現在、職場や家族文化で人気がある。
ソーシャルメディア利用とヘイトスピーチの健康問題を含む今後の課題は、大学生の生活、自由、および多様なコミュニティに深刻な影響を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T04:25:49Z) - Mental Health Coping Stories on Social Media: A Causal-Inference Study
of Papageno Effect [8.962128900404554]
パパジェノ効果は、メディアが自殺の考えや行動の予防と緩和に肯定的な役割を担えるかに関するものである。
Twitter上でのメンタルヘルス対応ストーリーへの露出が個人に与える影響について検討した。
以上の結果から, 物語に対処することでストレスや抑うつが減少し, 表現力, 多様性, 相互作用性が向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T10:25:28Z) - Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game [65.2200847818153]
本研究は,競争行動の社会的影響に基づく新しい強化学習機構を提案する。
提案モデルでは, 人工エージェントの学習を調節するための競合スコアを導出するために, 客観的, 社会的認知的メカニズムを集約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:06:06Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-03T11:33:52Z) - Adherence to Misinformation on Social Media Through Socio-Cognitive and
Group-Based Processes [79.79659145328856]
誤報が広まると、これはソーシャルメディア環境が誤報の付着を可能にするためである、と我々は主張する。
偏光と誤情報付着が密接な関係にあると仮定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-30T12:34:24Z) - Aligning to Social Norms and Values in Interactive Narratives [89.82264844526333]
我々は、インタラクティブな物語やテキストベースのゲームにおいて、社会的に有益な規範や価値観に沿って行動するエージェントを作成することに注力する。
我々は、特別な訓練を受けた言語モデルに存在する社会的コモンセンス知識を用いて、社会的に有益な値に整合した行動にのみ、その行動空間を文脈的に制限するGAALADエージェントを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T09:54:33Z) - Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia
for Human Personality Profiling [74.83957286553924]
我々は、"PERS"と呼ばれる新しい多視点融合フレームワークを適用して、マイアーズ・ブリッグス・パーソナリティ・タイプインジケータを推定する。
実験の結果,多視点データからパーソナリティ・プロファイリングを学習する能力は,多様なソーシャル・マルチメディア・ソースからやってくるデータを効率的に活用できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-20T10:48:49Z) - Social Behavior and Mental Health: A Snapshot Survey under COVID-19
Pandemic [6.5721468981020665]
新型コロナウイルスのパンデミックは、私たちの生活、研究、社会化、再現方法を変えました。
オンラインソーシャルメディア分析を利用してユーザーの精神状態を検出し評価する研究が増えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-17T21:08:03Z) - Determining the Impacts of Social Media on Mood, Time Management and
Academic Activities of Students and the Relationship with their Academic
Performance [0.0]
データやスマートフォン、関連するデジタルデバイスの価格の急落により、可用性とアクセスが向上した。
本研究は,ソーシャルメディアが学生の学習活動,気分,時間管理能力に及ぼす影響について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-12T10:58:46Z) - Mobile social media usage and academic performance [3.893605812705635]
学生はソーシャルメディアやスマートフォンが普及しているため、特に敏感である。
いくつかの研究では、ソーシャルメディアと学術的業績には負の相関関係があることが示されている。
本稿では,ソーシャルメディアの利用状況と学術的業績をパラメトリクスすることで,このギャップを埋めることを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-03T06:14:36Z) - I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources
on AI Model Performance [79.05613148641018]
我々は、異なるソーシャルネットワークのマルチモーダルデータから学習する際、異なる機械学習モデルの性能について検討する。
最初の実験結果から,ソーシャルネットワークの選択がパフォーマンスに影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T11:10:44Z)
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。