論文の概要: Integration of Deep Reinforcement Learning and Agent-based Simulation to Explore Strategies Counteracting Information Disorder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13047v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 14:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.633237
• Title: Integration of Deep Reinforcement Learning and Agent-based Simulation to Explore Strategies Counteracting Information Disorder
• Title（参考訳）: 情報障害対策のための深層強化学習とエージェント・ベース・シミュレーションの統合
• Authors: Luigi Lomasto, Andrea Camoia, Alfonso Guarino, Nicola Lettieri, Delfina Malandrino, Rocco Zaccagnino,
• Abstract要約: 近年、偽ニュースの普及は、ソーシャルメディアにおける情報障害(ID)への関心が高まっている。 本稿では,モデル駆動型モデルを用いた明示的なシミュレーションモデルを用いて,ID対策戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.006224277469135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the spread of fake news has triggered a growing interest in Information Disorders (ID) on social media, a phenomenon that has become a focal point of research across fields ranging from complexity theory and computer science to cognitive sciences. Overall, such a body of research can be traced back to two main approaches. On the one hand, there are works focused on exploiting data mining to analyze the content of news and related metadata data-driven approach; on the other hand, works are aiming at making sense of the phenomenon at hand and their evolution using explicit simulation models model-driven approach). In this paper, we integrate these approaches to explore strategies for counteracting IDs. Heading in this direction, we put together: i. an Agent-Based model to simulate in a scientifically sound way both complex fake news dynamics and the effects produced by containment strategies therein; ii. Deep Reinforcement Learning to learn the strategies that can better mitigate the spread of misinformation. The outcomes of our work unfold on different levels. From a substantive point of view, the results of preliminary experiments started providing interesting cues about the conditions under which given policies can mitigate the spread of misinformation. From a technical and methodological point of view, we scratched the surface of promising and worthy research topics like the integration of social simulation and artificial intelligence and the enhancement of social science simulation environments.
• Abstract（参考訳）: 近年、フェイクニュースの普及により、ソーシャルメディアにおける情報障害(ID)への関心が高まっている。 全体として、このような研究は2つの主要なアプローチに遡ることができる。 一方,データマイニングに着目してニュースの内容と関連するメタデータデータ駆動アプローチを分析し,その一方で,手元にある現象とその進化を,明示的なシミュレーションモデルによるモデル駆動アプローチを用いて理解することを目的としている。 本稿では,これらの手法を統合して,ID対策の戦略を探る。 この方向に向かって、私たちはまとめました。 複雑な偽ニュースのダイナミックスと、それを含む封じ込め戦略によって生じる影響の両方を科学的に健全にシミュレートするエージェントベースのモデル。 深層強化(Deep Reinforcement) 誤った情報の拡散を緩和する戦略を学ぶこと。 私たちの仕事の結果は、さまざまなレベルに広がっています。 現実的な観点から、予備実験の結果は、与えられた政策が誤報の拡散を緩和できる条件について興味深い手がかりを提供し始めた。 技術的・方法論的な観点から、社会シミュレーションと人工知能の統合や社会科学シミュレーション環境の強化など、有望で価値のある研究トピックの表面をひっかいた。

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