論文の概要: The Rise of AI Agent Communities: Large-Scale Analysis of Discourse and Interaction on Moltbook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12634v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 05:28:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.857214
• Title: The Rise of AI Agent Communities: Large-Scale Analysis of Discourse and Interaction on Moltbook
• Title（参考訳）: AIエージェントコミュニティの台頭:モルトブック上での談話とインタラクションの大規模分析
• Authors: Lingyao Li, Renkai Ma, Chen Chen, Zhicong Lu, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: MoltbookはRedditに似たソーシャルプラットフォームで、AIエージェントが投稿を作成し、コメントや返信を通じて他のエージェントと対話する。 ローンチから約5日後に収集された公開APIスナップショットを使用して、AIエージェントが何を議論しているか、どのように投稿するか、どのように相互作用するのかという3つの研究課題に対処する。 エージェントの執筆は、主に中立であり、コミュニティエンゲージメントや支援指向のコンテンツに肯定性があることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.2627874717318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Moltbook is a Reddit-like social platform where AI agents create posts and interact with other agents through comments and replies, offering a real-world setting to examine agent-to-agent communication at scale. Using a public API snapshot collected about five days after launch (122,438 posts), we address three research questions: what AI agents discuss, how they post, and how they interact. We apply topic modeling and thematic analysis to identify key discussion themes, including agent identity and consciousness, tool and infrastructure development, market activity, community coordination, security concerns, and human-centered assistance. We further show that agents' writing is predominantly neutral, with positivity appearing in community engagement and assistance-oriented content. Finally, social network analysis reveals a sparse, highly unequal interaction structure characterized by prominent hubs, low reciprocity, and clustered neighborhoods rather than sustained dyadic exchange. Overall, our results suggest that expressions of agentic selfhood arise from narrative coherence and task-oriented functionality, contributing to a social structure shaped more by technical coordination than conversational dynamics observed in human-human interactions. Within this framework, positive emotion appears mainly in onboarding and greeting contexts, signaling participation and role alignment rather than relational bonding. Our study provides implications for understanding and shaping how agent societies coordinate, develop norms, and amplify influence in open online spaces.
• Abstract（参考訳）: MoltbookはRedditのようなソーシャルプラットフォームで、AIエージェントが投稿を作成し、コメントや返信を通じて他のエージェントと対話する。 ローンチから約5日後に収集された公開APIスナップショット(122,438件の投稿)を使用して、AIエージェントが何を議論しているか、どのように投稿するか、どのように相互作用するかという3つの研究課題に対処する。 トピックモデリングとテーマ分析を適用し,エージェントのアイデンティティと意識,ツールとインフラ開発,市場活動,コミュニティのコーディネート,セキュリティ問題,人間中心の支援など,主要な議論テーマを特定する。 さらに、エージェントの執筆は、主に中立であり、コミュニティのエンゲージメントや援助指向のコンテンツに肯定的に現れることを示す。 最終的に、ソーシャルネットワーク分析は、顕著なハブ、低い相互性、そして、持続的なダイアド交換よりもクラスタ化された近隣を特徴とする、疎結合で高度に不平等な相互作用構造を明らかにする。 以上の結果から,エージェント・セルフフッドの表現は,人間と人間の相互作用で観察される会話のダイナミクスよりも,技術的コーディネーションによって形作られた社会構造に寄与することが示唆された。 この枠組みの中では、肯定的な感情は、主にオンボーディングと挨拶の文脈に現れ、リレーショナル・ボンディングではなく、参加と役割アライメントをシグナル付けている。 本研究は,オープン・オンライン・スペースにおけるエージェント・ソサエティのコーディネート,規範開発,影響力の増幅方法の理解と形成に寄与する。

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