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Qiu, Xiaoyan
Nature Human Behaviour 1.7
(2017)
"Limited individual attention
and online virality of low-
quality information."
システム創成学専攻大橋鳥海研
園田亜斗夢(37176366)
1
目次
1. What ‘s important
2. what has not been done yet
3. What the authors need to
clarify(create)
4. what are challenging points for
doing it
5. how do the authors solve the
points
6. what are obtained in the end
(quantitatively)
7. how can we say how many
percentages can the purpose is
satisfied.
2
目次
1. 論文の目的
2. 先行研究
3. 手法
4. 実験
5. 結論
3
目的・背景
4
表現の自由とSNSとfakenews
5
表現の自由とSNSとfakenews
表現の自由が真実が解明
→意見の多様性と質の高い情報が選択されると
いう前提が必要
SNSにより情報が急増
人間の認知は有限
政治・政策に影響
意見の多様性と情報の質による違い
がますます重要
6
Meme ≒ Idea
ミームとは
人から人へと、通常は模倣として
拡がっていく行動・コンセプト・
メディアのこと( wikipedia)
語源
進化生物学者のリチャード・ドー
キンスが1976年に発表した「利己
的な遺伝子」の中で使用された単
語 meme (ミーム)が語源。
7
motivation
• 仮説:Memeには質に本質的な差
• 情報負荷と認知力の制限が「良いmeme
が拡散し、かつ多様性を維持」にどう影
響を与えるか調査
SNS上の情報拡散に関する
識別能力と多様性の関係
をシミュレーションで解明
8
モデルの検証
情報の識別力と多様性にはトレードオフ
→エージェントが十分な注意と、情報の過
多がなければ、両方高い
実データで検証は難しい
情報の質は計測・定義が難しい
→SNSでは情報量と関心を測定可能
→しかし、トレードオフ関係が薄い
9
先行研究
10
従来手法
• エコーチャンバーの確認
• ネットワーク構造と注意力が拡散に影
響→情報の人気はベキ則
• つまり、情報拡散に情報の質は必須条
件ではない
• しかし、情報の質に関する検討は不十
分
11
提案手法
12
本手法
• ネットワーク上での単純な情報拡散モ
デル
• ノード:人間
• エッジ:関係
• Memeが伝達
• Memeは異なる文章で伝達されうる
• エージェントは近傍のエージェントから情
報受け取る
• 拡散は情報の質に比例
13
本手法
α:記憶量
μ:新memeの出現確率
ランダムにエージェント選択
周りにMeme伝達
( μ で新しいかRTかが決まる)
RTなら
ミームmの選ばれる確率
P(m)= f(m)/Σj∈Mif(j)
f(m):mの品質
m∈Mi(meme集合)
14
本手法の妥当性
Twitter→タイムライン形式
Facebook→ランキングアルゴリズム
最新の投稿が優先される
15
実験条件
定常状態の後測定
評価:Memeの共有回数
• 10万memeに関して測定
• 20回のシミュレーション
ネットワーク
• 優先的選択モデル→スケールフリー
• N=1000
• 平均次数20
16
実験結果
17
Memeの人気と
新meme出現確率μの関係
P(Popularity):確率
Popularity:共有される回数
情報負荷が軽(μ<0.2)の時
• 経験的データと一致
• 少数のmemeが拡散していることを確認
18
Memeの人気と質と情報量の関係
質が高いほど、人気高い
情報負荷が大(μ>0.6)の時、質の影響小
→識別力低下
19
Memeの人気と質と識別力の関係
質が高いほど、人気高い
α増加→ より凹形。人気は徐々に増加
20
注意力と情報負荷と識別力の関係
注意力(記憶力)高、情報負荷小
→識別力高
識別力
21
注意力と情報負荷と多様性の関係
注意α → 多様性一定
情報負荷μ大 → 多様性大
多様性 多様性=H/H(μ=1)
H:エントロピー
μ= 1で得られる最大
エントロピーはαに
依存→正規化
22
多様性と識別力
色:内容
大きさ:質
多様性と識別力はトレードオフ
23
多様性と識別力と注意力
注意力大→識別力維持しつつ多様性大
識別力
多様性
24
Twitterとの比較(個人差)
ここまで
全てのエージェントが同じ
情報負荷μと注意力α
Twitter
全くRTしない人が一定いる
モデル
ρ = 0.978
〈q〉 = 0.1
σ = 0.09
25
Twitterとの比較(時間差)
Twitter、Tumblrから取得
平均:約14
モデル
ρ = 0.05 〈q〉 = 0.1
時間ごとの分散σ大きいほ
ど、注意力大きくなる可能
性大きい
26
新meme出現率と注意力
Optimal
μ ≤ 0.5 、α ≥ 50
SNS平均値
<μ> = 0.75<α> = 14
実際の識別力はより小さい
→ユーザ間の情報負荷と注
意力の特異性が原因
→スクロールモデル導入
27
スクロールモデル=αを生成
スクロール
再共有
ρ1-ρ
新しいmemeで投稿
停止
q1-q
スクロール
再共有
停止
28
スクロールモデル
q → [<q>-σ、<q> +σ]
σ : スクロールごとの注意力の差
→タイミングの差
ρ、q、σ
Twitter、Tumblrから取得
ρはプラットフォームに依存
29
質と人気
質の差は人気に影響ない
→識別力❌
大きい図:モデル
小さい図:Facebook
30
結果
• SNS上の情報拡散
• 適者生存❌
• 識別力の低下
• 注意力α、情報負荷μによる
• 識別力・多様性の共存
• 注意力α上げ、情報負荷μ下げれば可能
31
結論
32
結論
• 2パラメータでロバストに表現可能
• SNSの実際の値推定可能
• 新memeの導入率μ
• 注意力α
• 誤情報(低質)の拡散表現の確認
33
結論
• SNSの識別力上げるために
• システム内の投稿数制限
→情報の負荷軽減
• Botの制限
→低質な情報拡散を減らし、情報負荷下げる
34
今後の課題
• ネットワーク構造が情報拡散に与える影響
の検討
*提案手法はネットワーク構造に関してロ
バスト
• モデル拡張→意見の分極化の分析
• 現実のmemeの品質に影響を与える要因の
定量化は困難
*価値、技術革新、信頼性、妥当性
→提案手法の実データによる検証が困難

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  2. • Please make a presentation (write your report) logically based on the lecture given by Ota – What ‘s important, what has not been done yet, What the authors need to clarify(create),what are challenging points for doing it, how do the authors solve the points, what are obtained in the end (quantitatively), how can we say how many percentages can the purpose is satisfied. • Please make a presentation (write your report) logically based on the lecture given by Ota – What ‘s important, what has not been done yet, What the authors need to clarify(create),what are challenging points for doing it, how do the authors solve the points, what are obtained in the end (quantitatively), how can we say how many percentages can the purpose is satisfied. • Please try to make a presentation (write a report) for the audience (readers) to understand what you present (write).
  3. • Please make a presentation (write your report) logically based on the lecture given by Ota – What ‘s important, what has not been done yet, What the authors need to clarify(create),what are challenging points for doing it, how do the authors solve the points, what are obtained in the end (quantitatively), how can we say how many percentages can the purpose is satisfied. • Please make a presentation (write your report) logically based on the lecture given by Ota – What ‘s important, what has not been done yet, What the authors need to clarify(create),what are challenging points for doing it, how do the authors solve the points, what are obtained in the end (quantitatively), how can we say how many percentages can the purpose is satisfied. • Please try to make a presentation (write a report) for the audience (readers) to understand what you present (write).