論文の概要: Improving social media for democratic discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10816v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 19:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.640934
• Title: Improving social media for democratic discourse
• Title（参考訳）: 民主的談話のためのソーシャルメディアの改善
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは主にエンゲージメントと広告収入に最適化されている。 本稿では,個別に,あるいは組み合わせて実装可能な機構のモジュールコレクションを提案する。 その中には、ユーザ制御でオープンなレコメンデーションシステム、多様な視点への露出のためのツール、協調的でAI支援されたファクトチェック、プライバシーと可視性制御、高品質な参加に報いる評判システムなどが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6963288704552265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media have expanded opportunities for communication and political participation, but today's dominant platforms are optimized primarily for engagement and advertising revenue, contributing to concerns about polarization, misinformation, social isolation, and loss of civility. We explore how social media might instead be deliberately designed to support democratic discourse, collective deliberation, and collective intelligence. Drawing on literature across computer science, psychology, political science, and related fields, we present a modular collection of mechanisms that could be implemented individually or in combination. These include user-controlled and open recommender systems, tools for exposure to diverse perspectives, new forms of cognitive and epistemic feedback, collaborative and AI-assisted fact-checking, privacy and visibility controls, mechanisms for improving civility and evidentiary integrity, and reputation systems that reward high-quality participation. The proposals are intended both as a practical menu of design possibilities and as a starting point for broader interdisciplinary discussion about digital public spaces designed around democratic values rather than engagement alone.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアはコミュニケーションと政治的参加の機会を拡大してきたが、今日の支配的なプラットフォームは主にエンゲージメントと広告収入に最適化されており、分極化、偽情報、社会的孤立、市民の喪失への懸念に寄与している。 我々は、ソーシャルメディアが民主的な言論、集団的熟考、集団的知性をサポートするために故意に設計されたかを探る。 計算機科学、心理学、政治科学、および関連分野にわたる文学に基づいて、我々は、個別にまたは組み合わせて実施できるメカニズムのモジュラーコレクションを提示する。 その中には、ユーザコントロールとオープンなレコメンデーションシステム、多様な視点への露出のためのツール、認知とてんかんのフィードバックの新しい形態、協調的でAIの支援された事実チェック、プライバシーと可視性制御、市民性と明確な整合性を改善するためのメカニズム、高品質な参加に報いる評判システムが含まれる。 この提案は、デザイン可能性の実践的なメニューと、エンゲージメントのみではなく、民主的価値を中心に設計されたデジタル公共空間に関するより広範な学際的な議論の出発点として意図されている。

関連論文リスト

• Automated Identification of Competing Narratives in Political Discourse on Social Media [0.0]
  本稿ではソーシャルメディア上での政治談話における競合する物語の識別と特徴付けのための教師なしの枠組みを提案する。 このフレームワークは競合する主要な物語を検知し、流行する政治トピックを取り巻く対立や対立を浮き彫りにする。 この発見は、物語がデジタル公共空間内でどのように伝播するかのより広い理解に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-10T08:10:33Z)
• 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)
• Latent Topic Synthesis: Leveraging LLMs for Electoral Ad Analysis [51.95395936342771]
  ラベルなしコーパスから解釈可能なトピック分類を自動生成するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 われわれはこの枠組みを、2024年アメリカ合衆国大統領選挙の1ヶ月前のMeta政治広告の大規模なコーパスに適用する。 提案手法は,潜在談話構造を明らかにし,意味的に豊かなトピックラベルを合成し,モラル・フレーミングの次元でトピックを注釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T20:30:20Z)
• Towards Effective E-Participation of Citizens in the European Union: The Development of AskThePublic [4.456991518137873]
  E-Participation Platformは、政府にとって、信頼を高め、民主社会を育むための重要な資産である。 公的機関や個人を関与させることで、政策立案者は情報的かつ包括的な決定を下すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T09:15:06Z)
• Emergence of human-like polarization among large language model agents [79.96817421756668]
  我々は、何千もの大規模言語モデルエージェントを含むネットワーク化されたシステムをシミュレートし、それらの社会的相互作用を発見し、人間のような偏極をもたらす。 人間とLLMエージェントの類似性は、社会的分極を増幅する能力に関する懸念を提起するだけでなく、分極を緩和するためのもっともらしい戦略を識別するための貴重なテストベッドとして機能する可能性も持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T11:45:05Z)
• Ideological Fragmentation of the Social Media Ecosystem: From echo chambers to echo platforms [39.58317527488534]
  我々は、2020年の米大統領選挙に関連する1億1700万の投稿を9つのソーシャルメディアプラットフォームから分析する。 以上の結果から, 生態系におけるプラットフォーム中心性において, プラットフォーム間の大きな違いが明らかとなった。 これらの結果は、ソーシャルメディアの風景の断片化と分極を形作る重要な次元を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T18:45:03Z)
• Aligning AI with Public Values: Deliberation and Decision-Making for Governing Multimodal LLMs in Political Video Analysis [48.14390493099495]
  AIモデルが政治的トピックにどう対処すべきかは議論されているが、依然として困難であり、より優れたガバナンスが必要である。 本稿では、政治的に敏感なビデオを中心に、個人的および集団的な議論を通じて、大規模言語モデルのガバナンスについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:17:38Z)
• Rational Silence and False Polarization: How Viewpoint Organizations and Recommender Systems Distort the Expression of Public Opinion [4.419843514606336]
  オンライン談話の観察者がコミュニティの見解を信じるようになると、プラットフォームがどう影響するかを示す。 我々は,イデオロギー組織からのシグナルが修辞的強度の増大を促し,中程度の利用者の「合理的な沈黙」につながることを示す。 我々は、イデオロギー組織からの信号への露出を減らすなど、実装可能な実践的な戦略を特定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T17:02:19Z)
• The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
  私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。 ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z)

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。