[論文レビュー] Agent Based Rumor Spreading in a scale-free network

Mattia Mazzoli, Tullio Re+3 more|arXiv (Cornell University)|May 15, 2018

Complex Network Analysis Techniques参考文献 9被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、スケールフリー・ネットワークにおけるフェイクニュースの拡散と是正を模擬するマルチエージェントベースのモデルを提案する。エージェントの自律性、しきい値に基づく懐疑的態度、動的ネットワーク構造を組み込む。ヒッグス・ボソンのニュースとオキュパイ・ウォールストリートのフェイクニュースの実世界の拡散パターンを成功裏に再現し、ネットワークサイズに依存しないエコー・チェンバーの出現を示し、是正エージェントが情報拡散ダイナミクスを顕著に変化させることを示している。

ABSTRACT

In the last years, the study of rumor spreading on social networks produced a lot of interest among the scientific community, expecially due to the role of social networks in the last political events. The goal of this work is to reproduce real-like diffusions of information and misinformation in a scale-free network using a multi-agent-based model. The data concerning the virtual spreading are easily obtainable, in particular the diffusion of information during the announcement for the discovery of the Higgs Boson on Twitter was recorded and investigated in detail. We made some assumptions on the micro behavior of our agents and registered the effects in a statistical analysis replying the real data diffusion. Then, we studied an hypotetical response to a misinformation diffusion adding debunking agents and trying to model a critic response from the agents using real data from a hoax regarding the Occupy Wall Street movement. After tuning our model to reproduce these results, we measured some network properties and proved the emergence of substantially separated structures like echochambers, independently from the network size scale, i.e. with one hundred, one thousand and ten thousand agents.

研究の動機と目的

• マルチエージェント手法を用いて、ソーシャル・ネットワーク上の現実的な情報および誤情報の拡散をモデリングすること。
• ヒッグス・ボソンの発見やオキュパイ・ウォールストリートのフェイクニュースといった、実際の出来事の経験的拡散ダイナミクスを、エージェントベースのシミュレーションで再現すること。
• エコー・チェンバーの出現と、是正エージェントが情報拡散に与える影響を調査すること。
• ネットワーク構造、エージェント行動、信頼性しきい値が、どのようにしてマクロスケールの拡散パターンを形作るかを分析すること。
• 実データと照合してモデルを検証し、実世界の拡散に特徴的な統計的特徴を再現できるかを示すこと。

提案手法

• スケールフリー・ネットワークは、優先的付加とネットワーク成長を特徴とするBarabasi-Albertアルゴリズムで生成される。
• エージェントには個々の特徴が与えられる：信頼性しきい値、懐疑的態度のレベル、しきい値の類似性に基づく通信好み。
• エージェントは内部のしきい値と周囲の影響に基づき、自ら情報の共有または是正を決定する。
• 是正エージェントは、SIRモデルとは異なり、拡散者を是正者に変換しようと能動的に行動する。
• シミュレーションでは、時間経過に伴うユーザーのアクティブ化を追跡し、拡散密度とネットワーク構造の変化を測定する。
• アサートラティビティやコミュニティ構造といったネットワーク特性を分析し、エコー・チェンバーの形成を検出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 懐疑的しきい値や通信好みといったエージェントレベルの行動が、どのように実世界の拡散ダイナミクスを再現するか。
• RQ2 マルチエージェントモデルが、ヒッグス・ボソンの発表のような、時間的ダイナミクスをどれほど正確に再現できるか。
• RQ3 能動的な是正エージェントを組み込むことで、誤情報の拡散と持続性にどのような影響が生じるか。
• RQ4 エージェントの相互作用から生じるネットワークレベルの構造、たとえばエコー・チェンバーは、どのようなものであり、ネットワークサイズにかかわらず安定的か。
• RQ5 ネットワーク構造とエージェントの多様性が、極端化と情報カスケードの出現にどのように影響するか。

主な発見

• 本モデルは、Twitterにおけるヒッグス・ボソンのニュースの時間的拡散パターンを、アクティブユーザー密度のダイナミクスにおいて高い類似性で再現した。
• オキュパイ・ウォールストリートのフェイクニュースに関しては、エージェント数100、1,000、10,000のネットワークサイズすべてで、ツイート数の時間的変化の定性的なダイナミクスを再現した。
• 類似したしきい値と優先的付加の結果、同調的で自己強化的なコミュニティ（エコー・チェンバー）が、ネットワークサイズに依存せずに自発的に出現した。
• 信頼性の低いニュースでは、アソートラティビティ係数が上昇し、類似したエージェントのクラスタリングが強まった一方、信頼性の高いニュースでは係数が低下した。
• 是正エージェントは拡散経路を顕著に変化させ、能動的な是正が誤情報の拡散を遮断できることを示した。
• 確率的要因とネットワークのハブが、現実の拡散プロセスの複雑さを反映するフラクチュエーションをもたらした。