論文の概要: Decentralization of Agenda-Setting Power and Domain-Selective Bridging: Algorithm Design Beyond the Echo Chamber Debate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04774v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 12:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.923963
• Title: Decentralization of Agenda-Setting Power and Domain-Selective Bridging: Algorithm Design Beyond the Echo Chamber Debate
• Title（参考訳）: Agenda-Setting PowerとDomain-Selective Bridgingの分散化:Echo Chamber Debateを越えたアルゴリズム設計
• Authors: Masahiro Fujita,
• Abstract要約: 本稿では,議題設定力の分散化を定量化するアジェンダ民主化指数を構築した。 本稿では、係り合いだけでなく、アルゴリズムのスコアリング機能にも組み込むドメイン選択的ブリッジングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Echo chambers are an inevitable consequence of the human cognitive system being evolutionarily designed to prioritize processing of high-relevance information at the small-group scale, combined with algorithms that optimize engagement as their sole objective. Conventional prescriptions that normatively criticize echo chambers and demand individual behavioral change have low feasibility given these cognitive constraints. This paper constructs an Agenda Democratization Index (ADI) that quantities the decentralization of agenda-setting power using four variables barrier to entry, granularity, interactivity, and feedback resolution and a SocialInformation Health (SIH) model that integrates ADI with the strength of bridging mechanisms. Based on this model, we propose domain-selective bridging, which incorporates not only engagement but also bridging into algorithmic scoring functions, optimizing the bridging weight for each information domain based on variability (V ) and collective scope (S). An agent-based simulation comparing three algorithm designs no bridging, uniform bridging, and domain-selective bridging demonstrated that domain-selective bridging substantially outperforms uniform bridging on a joint efficiency measure (SIH user satisfaction) by a factor whose absolute value is sensitive to Model 1's near-zero user satisfaction, but whose direction and dominance ranking are robust improving information sharing in domains relevant to collective decision-making while maintaining user experience in hobby and lifestyle domains. This paper reframes the echo chamber debate from a normative opposition over whether to eliminate echo chambers to an engineer-ing design problem of in which information domains, to what degree, and through what algorithm design should bridging be implemented.
• Abstract（参考訳）: エコーチャンバーは、小さなグループ規模で高関連情報の処理を優先するように進化的に設計された人間の認知システムが、エンゲージメントを唯一の目的とするアルゴリズムと組み合わせることで、必然的な結果である。 エコーチャンバーを規範的に批判し、個人の行動変化を要求する従来の処方薬は、これらの認知的制約から、実現可能性の低いものである。 本稿では,ADIをブリッジ機構の強みと統合した社会情報ヘルス(SIH)モデルと4変数バリアを用いたアジェンダ民主化指数(ADI)を構築した。 本モデルでは, 係り受けだけでなく, アルゴリズムのスコアリング機能にも組み込まれ, 可変性 (V) と集合範囲 (S) に基づいて各情報領域に対するブリッジ重みを最適化する。 ブリッジング, 均一ブリッジング, ドメイン選択ブリッジングの3つのアルゴリズム設計を比較したエージェントベースシミュレーションにより, ドメイン選択ブリッジングは, モデル1のほぼゼロのユーザ満足度に絶対値が敏感な要因によって, 共同効率測定(SIHユーザ満足度)において, ドメイン選択ブリッジングを著しく上回っていることがわかった。 本稿では,どの情報領域,どの程度,どのアルゴリズム設計を組み込むべきかという技術者設計問題に対して,エコーチャンバーを排除すべきかどうかという規範的反対から,エコーチャンバーの議論を再考する。

関連論文リスト

• Partition-Guided Distance Saliency: Bridging Decision and Objective Spaces in Many-Objective Optimization [0.7136933021609075]
  本稿では,連続最適化ランドスケープ用に設計された新しいXAIアプローチであるPGDS(Partition-Guided Distance Saliency)フレームワークを紹介する。 まず,決定空間における幾何学的距離が,対象空間の近さにどのように対応しているかを学習する代理モデルを用いる。 第二に、高次元における手動目標選択の難しさに対処するため、この枠組みは、対象の景観を個別の領域に自動的に分割し、局所的な支配点を特定する」。 第3に、各変数に対する摂動によって引き起こされる距離シフトを測定することにより、解の位置が各決定変数にどれほど敏感であるかを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-29T19:04:53Z)
• Joint Optimization of Model Partitioning and Resource Allocation for Anti-Jamming Collaborative Inference Systems [52.842088497389746]
  この手紙は、悪意のあるジャマーの存在下での、アンチジャミングの協調推論システムに焦点を当てている。 まず、ジャミングとDNNパーティショニングがデータ回帰による推測精度に与える影響を解析する。 問題を3つのサブプロブレムに分解する,効率的な交互最適化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T03:52:52Z)
• Backscatter Device-aided Integrated Sensing and Communication: A Pareto Optimization Framework [59.30060797118097]
  統合センシング・通信(ISAC)システムは、密集した都市非視線シナリオにおいて大きな性能劣化に遭遇する可能性がある。 本稿では,自然環境に分散した受動的BDを利用した後方散乱近似(BD)支援ISACシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-12T17:11:06Z)
• Coarse Set Theory for AI Ethics and Decision-Making: A Mathematical Framework for Granular Evaluations [0.0]
  粗い倫理 (CE) は、文字のグレードや警告ラベルなどの粗い評価を、認知的および文脈的制約の下で倫理的に適切であるものとして正当化する理論的な枠組みである。 本稿では、完全順序構造と粗い分割を用いた粗粒度決定をモデル化する新しい数学的枠組みである粗粒度集合論(CST)を紹介する。 CSTは集合間の階層的関係を定義し、Kulback-Leibler Divergenceのような情報理論ツールを使用して、単純化と情報損失の間のトレードオフを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T08:18:37Z)
• COT: A Generative Approach for Hate Speech Counter-Narratives via Contrastive Optimal Transport [25.73474734479759]
  本研究では, コントラッシブ・最適輸送に基づく新しい枠組みを提案する。 ターゲットインタラクションの維持と、反ナラティブの生成における多様化の促進という課題を効果的に解決する。 提案手法は,複数の側面から評価された現在の手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T06:24:26Z)
• LoRA-Ensemble: Efficient Uncertainty Modelling for Self-Attention Networks [52.46420522934253]
  本稿では,自己注意ネットワークのためのパラメータ効率のよいアンサンブル手法であるLoRA-Ensembleを紹介する。 この方法は、BatchEnsembleのような最先端の暗黙のテクニックを上回るだけでなく、Explicit Ensembleの正確さにマッチするか超える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T11:10:32Z)
• Towards Full-scene Domain Generalization in Multi-agent Collaborative Bird's Eye View Segmentation for Connected and Autonomous Driving [49.03947018718156]
  協調的な知覚の訓練と推論の段階で利用される統合されたドメイン一般化フレームワークを提案する。 また、システム内ドメインアライメント機構を導入し、コネクテッドおよび自律走行車間のドメインの差を減らし、潜在的に排除する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T12:52:49Z)
• Task-Oriented Sensing, Computation, and Communication Integration for Multi-Device Edge AI [108.08079323459822]
  本稿では,AIモデルの分割推論と統合センシング通信(ISAC)を併用した,新しいマルチインテリジェントエッジ人工レイテンシ(AI)システムについて検討する。 推定精度は近似的だが抽出可能な計量、すなわち判別利得を用いて測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T06:57:07Z)
• Causal Policy Gradients [6.123324869194195]
  因果ポリシー勾配(CPG)は、重要な最先端アルゴリズムを分析する共通のフレームワークを提供する。 CPGは従来の政策の勾配を一般化し、問題領域の生成過程の事前知識を組み込む原則的な方法をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T14:51:12Z)

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。