計算社会科学

計算社会科学

同じ党派性のTwitterアカウントをフォロバする可能性は3倍

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者が行った実験では、ユーザーは、自分の党派性と一致するアカウントをフォローする可能性が、党派性が異なるアカウントと比べ、約3倍高いことがわかった。

計算社会科学

エコーチェンバー 信念の自己強化のスパイラルが政治の二極化を生む

エコーチェンバーとは、直訳すると「反響室」であり、ユーザーが類似コンテンツに繰り返しさらされることで、関心が強化される現象を指す。閉ざされたシステムの中での繰り返しによって、信念が増幅されたり、強化されたりする

ネットワーク科学

人間の中に「間抜けなAI」を混ぜると全体の調整がうまくいく

ランダムに動作する「マヌケなAI」が、人間のネットワークに一定のノイズを混ぜると、ネットワーク全体のパフォーマンスは改善する。人々の調整能力の拡張にボットが役立っているのだ。

ソーシャルメディア

フィルターバブルの仕組み: レコメンドエンジンが生む情報の泡

フィルターバブルの人々をすでに信じている情報に晒し続けるメカニズムは、現代社会の大きな不確実要因になった。さまざまなインターネット製品が採用するパーソナライゼーションが、人々を限定された話題の情報にしか接しない状態にし、思想の自己強化サイクルに陥らせる。

エッセイ

いつ私たちの社会はフィルターバブル問題に決着をつけるのか？

ソーシャルメディアに対する悲観的な見方は、2016年の激動の年に支配的になり、それ以来、あらゆる種類の社会的・政治的な悪事の大きな要因としてソーシャルメディアを非難するのが常態化している。

計算社会科学

Webとソーシャルメディアが情報拡散ネットワークを分析可能に変えた

ウェブ、ブログやソーシャルメディアの普及は、ソーシャルネットワークのリンクやマスメディアからの世界的な影響によって運ばれる世界を解明することを力強く助けています。

計算社会科学

計算社会科学とは コンピュータ科学と社会科学の婚姻

計算社会科学はこれまでにない広さと深さ、規模でデータを収集および分析する能力を活用する機会を得た。しかし、プライバシーの侵害を伴う劇的な事件が発生すると、計算社会科学の初期の分野を抑圧する規則と法令が作成される可能性がある

AI

レコメンドによるフィルターバブルがあなたの考えを変える

インターネット製品におなじみのレコメンドは、さまざまな情報への露出を狭め、ユーザーの関心を変える自己強化パターンにつながる可能性がある。

監視

あなたのオンライン行動から属性、性的指向、性格を理解できる

人々の属性情報を「デジタル・フットプリント（足跡）」から高い精度で予測する研究がある。個人の特性と属性は、人間の行動のデジタル記録から予測可能だ。

計算社会科学

Twitterは人間社会の大きな手がかりを与えてくれる

Twitterは、人間が複雑な社会システムの中でどのように感じ、機能するかを研究したい科学者にとってかけがえのないデータソースでもある。

インターネット

フェイクニュースはヒトの不注意や認知バイアスに容赦なく襲いかかる

ユーザーはソーシャルメディアが生み出す利得にあやかれる一方、悪意のプレイヤーがこの経路を活用し、多数の人々の考え方を操作しようとする危険性をはらんでいる。

行動経済学

モバイルインターネットがあなたをハックするために磨いた知見がもたらす深刻な負の影響

あなたの行動を変えるための技術は日進月歩で進んでいるが、世界はそれをやめるインセンティブを設定できないでいる。テクノロジー企業はお互いに競い合っているし、金融市場の評価を絶えず気にしている。