[論文レビュー] An experimental study of opinion influenceability

Przemyslaw A. Grabowicz, Francisco Romero-Ferrero+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2015

Opinion Dynamics and Social Influence被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、アリや魚などの動物における社会的影響を説明する確率的推論モデルが、人間に対しても適用可能かどうかを検証する。オンライン動画共有プラットフォーム上で大規模な実験を実施した結果、人間の意見形成においても同様の原則が成り立つが、個体差が顕著に現れることが判明した。影響を受けやすい個体は、社会的フィードバックに合わせて意見を変える傾向が強く、コメントをあまり読まず、教育水準も低い傾向にある。

ABSTRACT

Humans, like many other animal species, often make choices under social influence. Experiments in ants and fishes have shown that individuals choose according to estimations of which option to take given private and social information. Principled approaches based on probabilistic estimations by agents give mathematical formulas explaining experiments in these species. Here we test whether the same principled approaches can explain social influence in humans. We conduct a large online field experiment in which we measure opinion influenced by public comments about short movies in the most popular video-sharing website. We show that the basic principles of social influence in other species also apply to humans, with the added complexity that humans are heterogenous. We infer influenceability of each participant of the experiment, finding that individuals prone to social influence tend to agree with social feedback, read less comments, and are less educated than the persons who resist influence. We believe that our results will help to build a mathematical theory of social influence rooted in probabilistic reasoning that show commonalities and differences between humans and other species.

研究の動機と目的

• アリや魚の行動を説明する確率的モデルが、人間の行動に対しても同様に適用可能かどうかを検証すること。
• 現実世界のオンライン環境において、個人の意見への影響の受けやすさを測定・定量すること。
• 社会的フィードバック、コメント閲覧行動、教育水準などの人口統計的要因が、社会的影響への感受性にどのように関連するかを明らかにすること。
• 確率的推論に基づく数学的理論を構築し、人間における社会的影響を定式化すること。非ヒト種との類似点と相違点を強調すること。

提案手法

• 人気のある動画共有ウェブサイトで大規模なオンラインフィールド実験を実施し、社会的影響下での意見形成を観察した。
• ユーザーが短い動画について持つ意見、ならびに公開されているコメント数と感情分析結果（感情）を社会的フィードバックとして収集した。
• 参加者の意見が社会的フィードバックにどのように変化したかに基づき、個々の影響受けやすさを推定するための確率的推定モデルを用いた。
• 参加者各人の社会的情報への感受性を推定するモデルを訓練し、同調的行動と抵抗的行動を区別した。
• 影響受けやすさと、コメントの閲覧数や教育背景といった行動的指標との相関を分析した。
• 統計的推論を用いて、社会的影響下での意見の変化に見られる体系的パターンを同定し、個体を多様なエージェントとして扱った。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非ヒト種で観察された確率的原則が、オンライン環境における人間の意見形成にも同様に適用可能か？
• RQ2 影響受けやすさの個人差が、コメントの消費行動や教育水準といった観察可能な行動とどのように関連するか？
• RQ3 人々はどの程度社会的フィードバックに同調するのか？また、教育水準や関与度の異なるユーザー間でその傾向はどのように変化するか？
• RQ4 確率的推論に基づく統一的な数学的枠組みが、ヒトと他の動物種における社会的影響を説明できるか？

主な発見

• 動物研究から導かれた確率的モデルが、人間における社会的影響のダイナミクスをうまく説明しており、共通する根本的メカニズムが存在することが示唆された。
• 影響を受けやすい個体は、社会的フィードバックに合わせて意見を合わせる傾向が強く、より強い同調行動を示した。
• 高い影響受けやすさを示す参加者は、社会的影響に抵抗する人々と比べて、公開コメントを著しく少ない数だけ閲覧していた。
• 教育水準が低い人々は、より教育水準の高い人々と比べて、社会的影響に対してより感受性が高かった。
• 影響受けやすさは一様に分布しておらず、個体ごとの社会的情報への感受性に顕著な多様性が見られた。
• 本研究では、人間における社会的影響が確率的推論によって駆動されることを確認したが、認知的・行動的要因の個人差によって、より複雑なメカニズムが関与していることが示された。