論文の概要: Simulating Strategies for Defense Against Brand-Targeted Online Disinformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07407v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 21:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.669
• Title: Simulating Strategies for Defense Against Brand-Targeted Online Disinformation
• Title（参考訳）: ブランドターゲットオンライン偽情報に対する防衛戦略のシミュレーション
• Abstract要約: ブランドがターゲットとする偽情報は、虚偽の信念を広めるだけでなく、信頼を侵食し、評判の不確実性を増幅し、ネットワーク化されたデジタル環境をまたがって持続することによって、企業を傷つける可能性がある。 本稿では,6つのネットワーク構造,3つの増幅レベル,および6つの介入戦略を用いたマルチエージェントシミュレーションを用いて,信頼度の高い情報拡散過程をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brand-targeted disinformation can damage firms not only by spreading false beliefs, but by eroding trust, amplifying reputational uncertainty, and persisting across networked digital environments. This paper models brand-targeted disinformation as a trust-weighted contagion process using a multi-agent simulation across six network structures, three amplification levels, and six intervention strategies. Results show that scale-free and influencer-heavy networks are most vulnerable to rapid spread, while clustered and polarized networks provide partial containment until amplification bridges communities. Hybrid intervention combining prebunking, trusted-node activation, and rapid correction performs best overall. The paper contributes a reusable simulation framework for studying active brand disinformation defense strategies.
• Abstract（参考訳）: ブランドがターゲットとする偽情報は、虚偽の信念を広めるだけでなく、信頼を侵食し、評判の不確実性を増幅し、ネットワーク化されたデジタル環境をまたがって持続することによって、企業を傷つける可能性がある。 本稿では,6つのネットワーク構造,3つの増幅レベル,および6つの介入戦略を用いたマルチエージェントシミュレーションを用いて,信頼度の高い情報拡散過程をモデル化する。 その結果,スケールフリー・インフルエンサー・ヘビーネットワークは急激な普及に最も脆弱であり,クラスタ化・分極ネットワークは橋群を増幅するまで部分的封じ込めを提供することがわかった。 プリバンキング、信頼ノードのアクティベーション、迅速な修正を組み合わせたハイブリッドな介入は、全体として最もよく機能する。 本研究は,ブランド偽情報防衛戦略研究のための再利用可能なシミュレーションフレームワークを提供する。

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