論文の概要: A Comparative Analysis of Social Network Topology in Reddit and Moltbook
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13920v2
- Date: Tue, 17 Feb 2026 04:07:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 13:57:33.622882
- Title: A Comparative Analysis of Social Network Topology in Reddit and Moltbook
- Title(参考訳): Reddit と Moltbook におけるソーシャルネットワークトポロジの比較分析
- Authors: Yiming Zhu, Gareth Tyson, Pan Hui,
- Abstract要約: 本稿では,33,577ノードと697,688エッジからなるコメントネットワークを用いて,Moltbook上でのネットワークトポロジの比較を行った。
エージェント駆動型ネットワークと人間駆動型ネットワークの主な構造的差異について検討し、特にトポロジカルパターンと各ポストのエッジ形成の有効性に着目した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.586279614671273
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advances in agent-mediated systems have enabled a new paradigm of social network simulation, where AI agents interact with human-like autonomy. This evolution has fostered the emergence of agent-driven social networks such as Moltbook, a Reddit-like platform populated entirely by AI agents. Despite these developments, empirical comparisons between agent-driven and human-driven social networks remain scarce, limiting our understanding of how their network topologies might diverge. This paper presents the first comparative analysis of network topology on Moltbook, utilizing a comment network comprising 33,577 nodes and 697,688 edges. To provide a benchmark, we curated a parallel dataset from Reddit consisting of 7.8 million nodes and 51.8 million edges. We examine key structural differences between agent-drive and human-drive networks, specifically focusing on topological patterns and the edge formation efficacy of their respective posts. Our findings provide a foundational profile of AI-driven social structures, serving as a preliminary step toward developing more robust and authentic agent-mediated social systems.
- Abstract(参考訳): エージェントを介するシステムの最近の進歩は、AIエージェントが人間のような自律性と相互作用する、ソーシャルネットワークシミュレーションの新しいパラダイムを可能にした。
この進化は、すべてAIエージェントが占めるRedditのようなプラットフォームであるMoltbookのようなエージェント駆動のソーシャルネットワークの出現を後押ししている。
これらの発展にもかかわらず、エージェント駆動型ソーシャルネットワークと人間駆動型ソーシャルネットワークの実証的な比較は依然として不十分であり、ネットワークトポロジがいかに多様化するかについての私たちの理解を制限している。
本稿では,33,577ノードと697,688エッジからなるコメントネットワークを用いて,Moltbook上でのネットワークトポロジの比較を行った。
ベンチマークのために、Redditから780万のノードと518万のエッジからなる並列データセットをキュレートした。
エージェント駆動型ネットワークと人間駆動型ネットワークの主な構造的差異について検討し、特にトポロジカルパターンと各ポストのエッジ形成の有効性に着目した。
我々の研究は、AIによる社会構造の基礎的なプロファイルを提供し、より堅牢で真正なエージェントを介する社会システムを開発するための予備的なステップとなる。
関連論文リスト
- MoltNet: Understanding Social Behavior of AI Agents in the Agent-Native MoltBook [26.126469624250916]
MoltNetは、MltBook上でのエージェントインタラクションに関する大規模な実証分析である。
目的と動機,規範とテンプレート,インセンティブと行動ドリフト,感情と伝染の4つの側面に沿った行動を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T21:03:59Z) - The Rise of AI Agent Communities: Large-Scale Analysis of Discourse and Interaction on Moltbook [62.2627874717318]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T05:28:31Z) - Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm [85.7583231789615]
6Gはインテリジェンスをネイティブネットワークの能力として位置づけ、無線アクセスネットワーク(RAN)の設計を変革する
このビジョンの中では、セマンティック・ネイティブのコミュニケーションとエージェント・インテリジェンスが中心的な役割を果たすことが期待されている。
エージェントインテリジェンスは、RANエンティティに目標駆動の自律性、推論、計画、マルチエージェントコラボレーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-04T03:09:33Z) - RoBCtrl: Attacking GNN-Based Social Bot Detectors via Reinforced Manipulation of Bots Control Interaction [51.46634975923564]
本稿では,ソーシャルボット制御攻撃(RoBCtrl)のための対向型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
具体的には、拡散モデルを用いて、既存のアカウントデータを小さな修正で再構築することで、高忠実度ボットアカウントを生成する。
次に,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)法を用いて,ボットの逆動作をシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-16T02:41:49Z) - Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents [109.13815627467514]
大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。
このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。
本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-28T17:58:12Z) - DynamiX: Large-Scale Dynamic Social Network Simulator [101.65679342680542]
DynamiXは、動的ソーシャルネットワークモデリングに特化した新しい大規模ソーシャルネットワークシミュレータである。
世論のリーダーに対しては、情報ストリームに基づくリンク予測手法を提案し、同様の姿勢で潜在的ユーザを推薦する。
一般ユーザに対しては,不等式指向の行動決定モジュールを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-26T12:13:30Z) - Characterizing LLM-driven Social Network: The Chirper.ai Case [24.057352135719555]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の意思決定プロセスをシミュレートする能力を示している。
本稿では,LLMエージェントに代表されるX/TwitterのようなソーシャルネットワークであるChirper.aiを大規模に分析する。
投稿行動,虐待内容,ソーシャルネットワーク構造におけるLLMエージェントと人間の主な違いについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T14:53:31Z) - Artificial Theory of Mind and Self-Guided Social Organisation [1.8434042562191815]
人工知能(AI)が直面する課題の1つは、エージェントの集合が、単一のエージェントが到達できない目標を達成するために、どのように行動を調整するかである。
我々は、ニューラルネットワークにおける単一ニューロンの複雑さによる最近の研究に基づいて、一般的な設定での集合的知能について論じる。
社会構造が神経生理学、心理学、言語にどのように影響されているかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T04:06:26Z) - Social-LLM: Modeling User Behavior at Scale using Language Models and
Social Network Data [13.660150473547766]
本稿では,ユーザ検出タスクにおけるソーシャルネットワークデータのモデリングに適した新しいアプローチを提案する。
提案手法は,局所的なソーシャルネットワークのインタラクションを,大規模言語モデルの能力と統合する。
実世界の7つのソーシャル・ネットワーク・データセットにまたがって、我々の手法を徹底的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-31T05:13:13Z) - Adversarial Socialbots Modeling Based on Structural Information
Principles [24.339397435628214]
ソーシャルボットは、誤情報を伝達するために人間の行動を模倣し、ソーシャルボットと検出器の競争が続いている。
本稿では,より正確かつ効果的な対人行動モデリングを実現するために,数学的構造情報原理に基づく対人社会ボットモデリングフレームワーク,すなわちSIASMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T12:32:12Z) - Toward 6G Native-AI Network: Foundation Model based Cloud-Edge-End Collaboration Framework [55.73948386625618]
データ、AIモデル、運用パラダイムの観点から、6GネイティブAIを達成する上での課題を分析します。
基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、専門家の知識の統合方法を提供し、2種類のPFMのカスタマイズを提示し、ネイティブAIフレームワークの新たな運用パラダイムを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T15:19:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。