論文の概要: Fairness in Opinion Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03859v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 12:15:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.505039
• Title: Fairness in Opinion Dynamics
• Title（参考訳）: オピニオンダイナミクスの公正性
• Authors: Stanisław Stępień, Michalina Janik, Mateusz Nurek, Akrati Saxena, Radosław Michalski,
• Abstract要約: 最先端のモデルが特定の少数民族を識別し、どの集団が悪化するかを確実に予測できるかどうかを考察する。 本研究は,このアルゴリズムがどのアルゴリズムで不正確な予測を行うかを評価する際に,3つの分類器モデル(デモグラフィーベース,トポロジーベース,ハイブリッド)がどのように機能するかを検討する。 個人属性とネットワーク構造の両方を取り入れた多面的アプローチは、アルゴリズムバイアスを低減する上で不可欠である、と結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7340017786387767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ways in which people's opinions change are, without a doubt, subject to a rich tapestry of differing influences. Factors that affect how one arrives at an opinion reflect how they have been shaped by their environment throughout their lives, education, material status, what belief systems are they subscribed to, and what socio-economic minorities are they a part of. This already complex system is further expanded by the ever-changing nature of one's social network. It is therefore no surprise that many models have a tendency to perform best for the majority of the population and discriminating those people who are members of various marginalized groups . This bias and the study of how to counter it are subject to a rapidly developing field of Fairness in Social Network Analysis (SNA). The focus of this work is to look into how a state-of-the-art model discriminates certain minority groups and whether it is possible to reliably predict for whom it will perform worse. Moreover, is such prediction possible based solely on one's demographic or topological features? To this end, the NetSense dataset, together with a state-of-the-art CoDiNG model for opinion prediction have been employed. Our work explores how three classifier models (Demography-Based, Topology-Based, and Hybrid) perform when assessing for whom this algorithm will provide inaccurate predictions. Finally, through a comprehensive analysis of these experimental results, we identify four key patterns of algorithmic bias. Our findings suggest that no single paradigm provides the best results and that there is a real need for context-aware strategies in fairness-oriented social network analysis. We conclude that a multi-faceted approach, incorporating both individual attributes and network structures, is essential for reducing algorithmic bias and promoting inclusive decision-making.
• Abstract（参考訳）: 人々の意見が変わる方法は、疑いもなく、異なる影響の豊富なタペストリーの対象となる。 世論にどう着くかに影響する要因は、彼らの生活、教育、物質的地位、彼らがどの信念体系に加入しているか、社会経済的マイノリティはどんな存在なのかを反映している。 既に複雑なシステムは、ソーシャルネットワークの変化する性質によってさらに拡張されている。 したがって、多くのモデルが、人口の大多数で最善を尽くし、様々な疎外化グループのメンバーである人々を差別する傾向にあることは驚くにあたらない。 このバイアスとそれに対抗する方法の研究は、社会ネットワーク分析(SNA)におけるフェアネス(Fairness in Social Network Analysis)の分野で急速に発展している。 この研究の焦点は、最先端のモデルが特定のマイノリティグループをどのように差別し、誰が悪い結果になるかを確実に予測できるかどうかを検討することである。 さらに、人口統計学的特徴やトポロジ的特徴のみに基づく予測が可能か。 この目的のために、NetSenseデータセットは、意見予測のための最先端のCoDiNGモデルと共に採用されている。 本研究は,このアルゴリズムがどのアルゴリズムで不正確な予測を行うかを評価する際に,3つの分類器モデル(デモグラフィーベース,トポロジーベース,ハイブリッド)がどのように機能するかを検討する。 最後に、これらの実験結果を包括的に分析することにより、アルゴリズムバイアスの4つの重要なパターンを同定する。 本研究は, 一つのパラダイムが最高の結果をもたらすことはなく, 公平性を重視したソーシャルネットワーク分析にはコンテキスト認識戦略が本当に必要であることを示している。 個人属性とネットワーク構造の両方を取り入れた多面的アプローチは,アルゴリズムバイアスの低減と包括的意思決定の促進に不可欠である。

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