論文の概要: Breaking News Out of the Filter Bubble: Generative AI Search Diversifies Collective Attention and Raises Shared Information Consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38946v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 04:16:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.180261
• Title: Breaking News Out of the Filter Bubble: Generative AI Search Diversifies Collective Attention and Raises Shared Information Consumption
• Title（参考訳）: フィルターバブルのニュースを破る: 生成的AI検索は集合的注意を多様化し、共有情報の消費を増加させる
• Abstract要約: AI検索は、広く読まれているトピックの範囲を広げ、読者のトピック消費の重複を増大させる。 同時に、消費は、読者内および聴衆全体の両方において、あまり人気のないトピックへとシフトする。 より頻繁な検索オフセットは、検索毎の記事消費を減少させ、リーダー毎の記事消費をわずかに増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588398770129305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI search and AI overviews are transforming access to information and news, renewing concerns that readers will encounter a narrower range of topics and have less in common. We examine these concerns via a randomized field experiment with 37,561 readers at The Washington Post. Both groups searched the same archive, but treatment readers also received AI answers with article citations above conventional results. Measuring consumption across displayed answers and opened articles, we find that AI search expands the reach of widely read topics and increases overlap in readers' topic consumption. At the same time, consumption becomes less concentrated and shifts toward less-popular topics, both within readers and across the audience. AI answers account for most of the increase in shared information, delivering it without requiring article clicks and broadening exposure beyond the articles readers open. Cited articles also contribute to the shift toward less-popular topics. Readers shift from conventional-result clicks and browsing toward cited articles and follow-up searches. More frequent searching offsets lower article consumption per search, producing a small increase in article consumption per reader. Total information consumption per minute also rises. Generative AI search can thus diversify collective attention while strengthening the information readers have in common.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブなAI検索とAIの概要は、情報やニュースへのアクセスを変革し、読者がより狭い範囲のトピックに遭遇し、あまり共通点がないという懸念を再燃させている。 The Washington Postで37,561人の読者を対象にランダムフィールド実験を行った。 どちらのグループも同じアーカイブを検索したが、治療読者は従来の結果より上の記事の引用でAIの回答を得た。 表示された回答とオープン記事の消費を計測すると、AI検索は広く読まれているトピックの範囲を広げ、読者のトピック消費の重複を増大させる。 同時に、消費は集中度を減らし、読者と聴衆の両方で人気の低いトピックへとシフトする。 AIの回答は、共有情報の増加の大部分を考慮し、記事クリックを必要とせずに提供し、読者がオープンする記事を超えて露出を広げる。 キュレートされた記事は、人気の低いトピックへのシフトにも貢献する。 読者は従来のresultクリックから引用記事やフォローアップ検索へとシフトする。 より頻繁な検索オフセットは、検索毎の記事消費を減少させ、リーダー毎の記事消費をわずかに増加させる。 1分あたりの情報消費も増加する。 これにより、生成的AI検索は、読者の共通する情報を強化しながら、集団的な注意を多様化することができる。

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