論文の概要: Generating consensus and dissent on massive discussion platforms with an $O(N)$ semantic-vector model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13932v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 13:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.061026
• Title: Generating consensus and dissent on massive discussion platforms with an $O(N)$ semantic-vector model
• Title（参考訳）: O(N)$セマンティック・ベクターモデルによる大規模討論プラットフォームにおけるコンセンサスと不満の生成
• Authors: A. Ferrer, D. Muñoz-Jordán, A. Rivero, A. Tarancón, C. Tarancón, D. Yllanes,
• Abstract要約: 意味論的に類似したアイデアを集約する動的システムを導入する。 以上の結果から,0$は強磁性相(グローバルコンセンサス)へ,0$は反強磁性相(最大反強磁性相)を誘導することがわかった。 このフレームワークは、集合知プラットフォームにおける凝集と多様性の間のトレードオフを管理するための制御可能な方法を提供する。
• 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: Reaching consensus on massive discussion networks is critical for reducing noise and achieving optimal collective outcomes. However, the natural tendency of humans to preserve their initial ideas constrains the emergence of global solutions. To address this, Collective Intelligence (CI) platforms facilitate the discovery of globally superior solutions. We introduce a dynamical system based on the standard $O(N)$ model to drive the aggregation of semantically similar ideas. The system consists of users represented as nodes in a $d=2$ lattice with nearest-neighbor interactions, where their ideas are represented by semantic vectors computed with a pretrained embedding model. We analyze the system's equilibrium states as a function of the coupling parameter $β$. Our results show that $β> 0$ drives the system toward a ferromagnetic-like phase (global consensus), while $β< 0$ induces an antiferromagnetic-like state (maximum dissent), where users maximize semantic distance from their neighbors. This framework offers a controllable method for managing the tradeoff between cohesion and diversity in CI platforms.
• Abstract（参考訳）: 大規模な議論ネットワークにおけるコンセンサスの獲得は、ノイズを低減し、最適な総合的な結果を達成するために重要である。 しかしながら、人間の最初のアイデアを保存しようとする自然な傾向は、グローバルなソリューションの出現を妨げている。 これを解決するために、集合知(CI)プラットフォームは、グローバルに優れたソリューションの発見を促進する。 我々は,標準的な$O(N)$モデルに基づく動的システムを導入し,意味論的に類似したアイデアを集約する。 このシステムは、最寄りの相互作用を持つ$d=2$格子でノードとして表現されるユーザで構成され、そのアイデアは事前訓練された埋め込みモデルで計算されたセマンティックベクトルによって表現される。 系の平衡状態は結合パラメータ$β$の関数として解析する。 以上の結果から,$β>0$は強磁性相(球状コンセンサス)に向かってシステムを駆動し,$β<0$は反強磁性相(最大反強磁性相)を誘導し,ユーザが隣人とのセマンティック距離を最大化することを示した。 このフレームワークは、CIプラットフォームの凝集性と多様性の間のトレードオフを管理するためのコントロール可能な方法を提供する。

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