[論文レビュー] An individual-based model of collective attention

Mehdi Moussaïd, Dirk Helbing+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2009

Neural dynamics and brain function参考文献 8被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、社会的模倣と限定的な注意容量に駆動されて、グループにおける情報アイテムへの集団的注目がどのように形成されるかをシミュレートする個体ベースモデルを提案する。このモデルは、実証的に観察された注目の対数正規分布を再現し、人気度が同時に配信されるニュースアイテムの数に強く依存することを予測しており、ソーシャルメディアプラットフォームの実際のウェブデータによって確認されている。

ABSTRACT

In our modern society, people are daily confronted with an increasing amount of information of any kind. As a consequence, the attention capacities and processing abilities of individuals often saturate. People, therefore, have to select which elements of their environment they are focusing on, and which are ignored. Moreover, recent work shows that individuals are naturally attracted by what other people are interested in. This imitative behaviour gives rise to various herding phenomena, such as the spread of ideas or the outbreak of commercial trends, turning the understanding of collective attention an important issue of our society. In this article, we propose an individual-based model of collective attention. In a situation where a group of people is facing a steady flow of novel information, the model naturally reproduces the log-normal distribution of the attention each news item receives, in agreement with empirical observations. Furthermore, the model predicts that the popularity of a news item strongly depends on the number of concurrent news appearing at approximately the same moment. We confirmed this prediction by means of empirical data extracted from the website digg.com. This result can be interpreted from the point of view of competition between the news for the limited attention capacity of individuals. The proposed model, therefore, provides new elements to better understand the dynamics of collective attention in an information-rich world.

研究の動機と目的

• 情報過多の環境において、情報アイテムへの集団的注目がどのように形成されるかを理解すること。
• 社会的模倣が注目パターンに果たす役割をモデル化すること。
• 限定的な注目容量に起因する競合がニュースアイテムの人気にどのように影響するかを調査すること。
• ニュースアイテムのタイミングと同時配信が、その可視性および到達範囲に顕著に影響するという仮説を検証すること。

提案手法

• モデルは、注意容量に上限を持つエージェントの集団をシミュレートし、各エージェントが認識された価値と社会的インジケーターに基づいて情報アイテムを選択する。
• エージェントは他の人の注目に影響を受けるため、すでに人気のあるアイテムに注目する可能性が高まる社会的模倣メカニズムを組み込んでいる。
• 新しい情報アイテムの到着を確率過程でシミュレートし、各アイテムには基本的な魅力があり、注目をめぐって競争する。
• 注目の割り当ては動的プロセスとしてモデル化され、エージェントは現在のアイテムの人気度と自らの認知的制限に基づいて注目を更新する。
• アイテムが同時に出現する場合に強い競合が生じる時間依存の競合メカニズムをモデルに組み込んでいる。
• 実データを用いた実証的妥当性評価が行われ、モデルの予測と観察された注目分布を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的模倣は、グループ設定における情報アイテム間の注目分布にどのように影響するか？
• RQ2 情報のリリースタイミングがアイテムの人気度に果たす役割は何か？
• RQ3 なぜ現実世界のシステムではニュースアイテムの注目分布が対数正規分布に従うのか？
• RQ4 同時に配信されるアイテム同士の競合が、その可視性および存続期間にどの程度影響を及ぼすか？
• RQ5 個体ベースモデルは、オンラインプラットフォームで観察された実証的対数正規分布の注目を再現できるか？

主な発見

• モデルは、オンラインプラットフォームの実証的観察と一致する、ニュースアイテムが受ける注目の対数正規分布を成功裏に再現した。
• 他のアイテムと同時にリリースされる場合、ニュースアイテムの人気が顕著に高まる。これは注目の競合が増加するためである。
• 同時に配信されるニュースアイテムの数は、個々のアイテムが受ける注目に強く非線形的な影響を与える。
• このドットurlのウェブサイトからの実データは、モデルの予測であるタイミングと同時配信が注目動態において重要な要因であるという仮説を確認している。
• モデルは、社会的模倣と限定的な注意容量が組み合わさることで、ヘリング行動とスケールフリーな注目パターンが生じることを示している。
• 結果から、注目の枯渇と社会的影響力が、オンライン環境における情報拡散およびウイルス的トレンドの主要因であると考えられる。