論文の概要: Behavioral Homophily in Social Media via Inverse Reinforcement Learning: A Reddit Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02943v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 07:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:23:58.268547
• Title: Behavioral Homophily in Social Media via Inverse Reinforcement Learning: A Reddit Case Study
• Title（参考訳）: 逆強化学習によるソーシャルメディアの行動ホモフィリー:Redditのケーススタディ
• Authors: Lanqin Yuan, Philipp J. Schneider, Marian-Andrei Rizoiu,
• Abstract要約: この研究は、ユーザのホモフィリーを定量化するための新しいアプローチを導入する。 まず、まず逆強化学習フレームワークを用いてユーザーのポリシーを推測し、次にこれらのポリシーを行動ホモフィリの尺度として利用する。 我々はこの手法をRedditに適用し、6年間で590万件のインタラクションをケーススタディで調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4034704508343028
• License:
• Abstract: Online communities play a critical role in shaping societal discourse and influencing collective behavior in the real world. The tendency for people to connect with others who share similar characteristics and views, known as homophily, plays a key role in the formation of echo chambers which further amplify polarization and division. Existing works examining homophily in online communities traditionally infer it using content- or adjacency-based approaches, such as constructing explicit interaction networks or performing topic analysis. These methods fall short for platforms where interaction networks cannot be easily constructed and fail to capture the complex nature of user interactions across the platform. This work introduces a novel approach for quantifying user homophily. We first use an Inverse Reinforcement Learning (IRL) framework to infer users' policies, then use these policies as a measure of behavioral homophily. We apply our method to Reddit, conducting a case study across 5.9 million interactions over six years, demonstrating how this approach uncovers distinct behavioral patterns and user roles that vary across different communities. We further validate our behavioral homophily measure against traditional content-based homophily, offering a powerful method for analyzing social media dynamics and their broader societal implications. We find, among others, that users can behave very similarly (high behavioral homophily) when discussing entirely different topics like soccer vs e-sports (low topical homophily), and that there is an entire class of users on Reddit whose purpose seems to be to disagree with others.
• Abstract（参考訳）: オンラインコミュニティは、社会的な談話を形成し、現実世界の集団行動に影響を与える上で重要な役割を担っている。 ホモフィリー(homophily)として知られる同様の特徴や見解を共有している人と繋がる傾向は、さらに分極と分割を増幅するエコーチャンバーの形成において重要な役割を担っている。 オンラインコミュニティにおけるホモフィリを調査する既存の研究は、伝統的に、明示的な相互作用ネットワークの構築やトピック分析の実行など、コンテンツや隣接性に基づくアプローチを用いてそれを推測する。 これらの手法は、インタラクションネットワークが簡単に構築できず、プラットフォーム全体のユーザインタラクションの複雑な性質を捉えることができないプラットフォームでは不十分である。 この研究は、ユーザのホモフィリーを定量化するための新しいアプローチを導入する。 Inverse Reinforcement Learning (IRL) フレームワークを用いてユーザのポリシーを推測し,その上で,これらのポリシーを行動ホモフィリの尺度として利用する。 この手法をRedditに適用し,6年間で590万件のインタラクションを対象としたケーススタディを実施し,異なるコミュニティ間で異なる行動パターンやユーザの役割を明らかにする方法を示した。 さらに、従来のコンテンツに基づくホモフィリに対する行動的ホモフィリ測度を検証し、ソーシャルメディアのダイナミクスとそのより広範な社会的含意を分析する強力な方法を提供する。 サッカーやeスポーツなど、まったく異なるトピックを議論する際に、ユーザが非常に同じように振る舞うことができる(行動のホモフィリーが高い)ことや、Redditには、他の人と意見の相違を意図しているように思われるユーザのクラスがある、ということが分かる。

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