論文の概要: Opinion de-polarization of social networks with GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09404v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 16:09:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:55.833343
• Title: Opinion de-polarization of social networks with GNNs
• Title（参考訳）: GNNによるソーシャルネットワークの非分極化
• Authors: Konstantinos Mylonas, Thrasyvoulos Spyropoulos,
• Abstract要約: そこで本研究では,適切なKユーザを識別する効率的なアルゴリズムを提案し,トピックに関する適度なスタンスを採用すると,偏極が最小となるようにした。 我々のアルゴリズムはグラフニューラルネットワークを採用しており、他の手法よりも大きなグラフを効果的に処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.49192088119451
• License:
• Abstract: Nowadays, social media is the ground for political debate and exchange of opinions. There is a significant amount of research that suggests that social media are highly polarized. A phenomenon that is commonly observed is the echo chamber structure, where users are organized in polarized communities and form connections only with similar-minded individuals, limiting themselves to consume specific content. In this paper we explore a way to decrease the polarization of networks with two echo chambers. Particularly, we observe that if some users adopt a moderate opinion about a topic, the polarization of the network decreases. Based on this observation, we propose an efficient algorithm to identify a good set of K users, such that if they adopt a moderate stance around a topic, the polarization is minimized. Our algorithm employs a Graph Neural Network and thus it can handle large graphs more effectively than other approaches
• Abstract（参考訳）: 現在、ソーシャルメディアは政治討論や意見交換の場となっている。 ソーシャルメディアが高度に偏極化されていることを示す膨大な研究がある。 一般的に見られる現象はエコーチャンバー構造であり、ユーザーは偏極化されたコミュニティに組織され、類似の考えを持つ個人とのみつながり、特定のコンテンツを消費することに制限される。 本稿では,2つのエコーチャンバーを用いたネットワークの分極低減手法について検討する。 特に、あるトピックについて適度な意見をとるユーザによっては、ネットワークの分極が減少するのが観察される。 そこで本研究では,あるトピックに適度なスタンスを取り入れた場合,偏極が最小化されるような,優れたKユーザ群を同定する効率的なアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムはグラフニューラルネットワークを用いており、他の手法よりも大きなグラフを効果的に処理することができる。

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