エコーチェンバーはどのようにしてソーシャルメディアから生じるのか

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高度なパラメータ
許容範囲:  
社会的影響:  
アンフォローの頻度:  
進歩的保守的 RdPrBu
人気がない
人気がある
       意見
時間
速度:

パラメータ設定

  • 許容範囲: 中
  • 社会的影響: なし
  • アンフォローの頻度: なし

社会的影響とアンフォローをなしにすると、個人はいろいろなメッセージを受け取りますが、自身の意見は変わりません。アンフォローもしないため、友人関係のネットワークも変化しません。

scenario01

パラメータ設定

  • 許容範囲: 中
  • 社会的影響: 強
  • アンフォローの頻度: なし

アンフォローをなしにした場合、友人関係のネットワークは全く変わりませんが、個人はいろいろなメッセージを受け取ります。そして、受け取ったメッセージから社会的影響を受けて、個人の意見は徐々に変化していきます。初期状態と許容範囲の値によって、最終的には全員が中間的な1つの意見をもつネットワークか、2つ以上の違う意見が共存するネットワークのどちらかになります。

scenario02

パラメータ設定

  • 許容範囲: 中
  • 社会的影響: なし
  • アンフォローの頻度: しばしば

社会的影響をなしにした場合、各個人の意見は変化しません。しかし、アンフォローを繰り返すことによって、徐々に同じ意見をもつ人からなる少数のグループをつくります。

scenario03

パラメータ設定

  • 許容範囲: 中
  • 社会的影響: 強
  • アンフォローの頻度: しばしば

社会的影響とアンフォローがある場合、ネットワークは複数の同じ意見からなるエコーチェンバーに分断されます。許容範囲が大きすぎなければ、その大きさによって分断の数が決まります。許容範囲が小さいほど、多くのエコーチェンバーに分断されます。

scenario04

パラメータ設定

  • 許容範囲: 高
  • 社会的影響: 強
  • アンフォローの頻度: しばしば

許容範囲が大きい場合、アンフォローはあまり影響しません。この場合、社会的影響によって、すぐに全員が同じ意見をもつようになります。

scenario05

エコーデモ: FAQ

エコーデモとは？

エコーデモは、ソーシャルメディアの2つの基本メカニズム（友人の意見から社会的影響を受ける、意見の合わない友人をアンフォローする）が、どのようにして偏極し分断された社会的ネットワークを生み出すのかをデモンストレーションするモデル・シミュレーションです。詳細は論文をご覧下さい。

ネットワークは何を表しているのか？

ネットワークのノードはユーザを、ノードの大きさはそのユーザの人気度（友人の数）を、ノードの色は政治的な意見を表しています。友人関係のつながりは双方的だと仮定します。

どのように動作するのか？

ユーザは次の4つのことをします。(1)ユーザは友人が投稿・再投稿したメッセージ読みます。(2)ユーザはこれらのメッセージから影響を受けて、自分の意見を(社会的影響パラメータに基づいて)少しだけ変えます。(3)(アンフォローの頻度のパラメータに基づいて)時々、ユーザは自分の意見とは(許容範囲基づいて)十分に異なる意見のメッセージを投稿した友人1名をランダムにアンフォローし、別の友人1名をランダムに選んでフォローします。(4)ユーザは自分の意見を反映した新しいメッセージを投稿するか、ランダムに選んだ友人のメッセージを再投稿します。

どうする？

初期状態では、ユーザたちは多様でランダムな意見をもち、友人関係のネットワークでは互いにランダムにつながっています。異なるパラメータを選んで（あるいは、シナリオを1つ選んで）、シミュレーションを開始し、何が起こるのかを観察しましょう。どのようにユーザの意見や社会的ネットワークの構造が変化するでしょうか？