論文の概要: Gravity Well Echo Chamber Modeling With An LLM-Based Confirmation Bias Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03832v2
• Date: Sun, 07 Sep 2025 00:29:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 12:02:46.926739
• Title: Gravity Well Echo Chamber Modeling With An LLM-Based Confirmation Bias Model
• Title（参考訳）: LLMに基づく確認バイアスモデルを用いた重力井戸エコーチャンバーモデリング
• Authors: Joseph Jackson, Georgiy Lapin, Jeremy E. Thompson,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの信念強化コンテンツに対する感受性に基づいて,プルの強度を調節する確認バイアス変数を提案する。 この因子は、エコーチャンバーをより正確に識別する確認バイアス積分重力井戸モデルを生成する。 我々の貢献は、オンライングループ力学における確認バイアスの役割を体系的に把握するための枠組みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media echo chambers play a central role in the spread of misinformation, yet existing models often overlook the influence of individual confirmation bias. An existing model of echo chambers is the "gravity well" model, which creates an analog between echo chambers and spatial gravity wells. We extend this established model by introducing a dynamic confirmation bias variable that adjusts the strength of pull based on a user's susceptibility to belief-reinforcing content. This variable is calculated for each user through comparisons between their posting history and their responses to posts of a wide range of viewpoints. Incorporating this factor produces a confirmation-bias-integrated gravity well model that more accurately identifies echo chambers and reveals community-level markers of information health. We validated the approach on nineteen Reddit communities, demonstrating improved detection of echo chambers. Our contribution is a framework for systematically capturing the role of confirmation bias in online group dynamics, enabling more effective identification of echo chambers. By flagging these high-risk environments, the model supports efforts to curb the spread of misinformation at its most common points of amplification.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのエコーチャンバーは誤報の拡散において中心的な役割を果たすが、既存のモデルは個々の確認バイアスの影響を見落としていることが多い。 既存のエコーチャンバーのモデルは「重力井戸」モデルであり、エコーチャンバーと空間重力井戸の類似性を生み出す。 本稿では,ユーザの信念強化コンテンツに対する感受性に基づいて,プルの強度を調節する動的確証バイアス変数を導入することにより,この確立されたモデルを拡張する。 この変数は、投稿履歴と幅広い視点の投稿に対する応答の比較を通じて、各ユーザに対して算出される。 この因子を組み込むことで、エコーチャンバーをより正確に識別し、コミュニティレベルの情報健康マーカーを明らかにする、確認バイアス統合重力井戸モデルが生成される。 19のRedditコミュニティに対するアプローチを検証し,エコーチャンバーの検出精度の向上を実証した。 我々の貢献は、オンライングループ力学における確認バイアスの役割を体系的に把握し、エコーチャンバーをより効果的に識別するための枠組みである。 これらのリスクの高い環境にフラグを付けることで、このモデルは、最も一般的な増幅点における誤情報拡散を抑制する努力を支援している。

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