[論文レビュー] Covid-19 infodemic reveals new tipping point epidemiology and a revised $R$ formula

Neil F. Johnson, Nicolás Velásquez+9 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2020

Misinformation and Its Impacts参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、COVID-19パンデミック期の誤情報拡散といったオンラインインフォデミックの拡散をモデル化するため、見直された$R$式と新しいターニングポイントフレームワークを提案する。プラットフォームやコミュニティ間の連携された社会的・ウイルス的ダイナミクスを考慮することで、インフォデミックが一時的なネットワーク接続を通じて再活性化され、ニッチなナラティブがグローバルなスーパースプレッダーに変わる可能性を明らかにした。これは、あらゆるスケールでのインフォデミック拡散の制御に向けた定量的ツールを提供する。

ABSTRACT

Many governments have managed to control their COVID-19 outbreak with a simple message: keep the effective '$R$ number' $R<1$ to prevent widespread contagion and flatten the curve. This raises the question whether a similar policy could control dangerous online 'infodemics' of information, misinformation and disinformation. Here we show, using multi-platform data from the COVID-19 infodemic, that its online spreading instead encompasses a different dynamical regime where communities and users within and across independent platforms, sporadically form temporary active links on similar timescales to the viral spreading. This allows material that might have died out, to evolve and even mutate. This has enabled niche networks that were already successfully spreading hate and anti-vaccination material, to rapidly become global super-spreaders of narratives featuring fake COVID-19 treatments, anti-Asian sentiment and conspiracy theories. We derive new tools that incorporate these coupled social-viral dynamics, including an online $R$, to help prevent infodemic spreading at all scales: from spreading across platforms (e.g. Facebook, 4Chan) to spreading within a given subpopulation, or community, or topic. By accounting for similar social and viral timescales, the same mathematical theory also offers a quantitative description of other unconventional infection profiles such as rumors spreading in financial markets and colds spreading in schools.

研究の動機と目的

• 生物学的エピデミックで用いられる同じ$R<1$の制御戦略が、オンラインインフォデミックを管理できるかどうかを理解すること。
• COVID-19パンデミック期における誤情報拡散を支配するダイナミカルな領域を特定すること。
• 一時的な社会的ネットワーク接続とウイルス的拡散 timescale を考慮した、見直された$R$指標を開発すること。
• プラットフォーム、コミュニティ、トピックをまたいでインフォデミック拡散を制御する定量的フレームワークを提供すること。

提案手法

• COVID-19インフォデミックに関する複数プラットフォームのデータを分析し、Facebook、4Chan、その他のソーシャルネットワーク上のコンテンツを含む。
• 社会的およびウイルス的 timescale が類似する新しいダイナミカルな領域を同定し、その中で眠っていたナラティブが再活性化可能であることを明らかにする。
• 連携された社会的・ウイルス的ダイナミクスと一時的なネットワーク接続を組み込んだ、見直された$R$式を導出する。
• 反ワクチン接種、偽の治療法、陰謀論コンテンツのグローバルなスーパースプレッダーの出現を説明するためにモデルを適用する。
• 金融市場のうわさや学校での風邪など、非伝統的な感染プロファイルに対してもフレームワークを拡張する。
• エージェントベースモデリングとネットワークダイナミクスを用いて、ニッチなネットワークが大規模なインフォデミック伝播者に進化する様子をシミュレートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一時的な社会的ネットワーク接続は、眠っていた誤情報が再び出現し、グローバルに拡散するのをどのように可能にするか？
• RQ2 古典的生物学的エピデミックと比較して、オンラインインフォデミックの拡散を支配するダイナミカルな領域は何か？
• RQ3 オンライン情報拡散における連携された社会的およびウイルス的 timescale を考慮するため、$R$番号をどのように見直すべきか？
• RQ4 既存の憎悪や反ワクチン接種ネットワークは、インフォデミック発生時にどれほどスーパースプレッダーとして機能するか？
• RQ5 見直された$R$式は、多様な社会的および情報的文脈におけるインフォデミック拡散の制御に一般化可能か？

主な発見

• 本研究では、インフォデミック拡散において社会的およびウイルス的 timescale が同等である新しいダイナミカルな領域を同定し、その中で一時的なネットワーク接続を通じて眠っていたコンテンツが再活性化可能であることを明らかにした。
• 反ワクチン接種や陰謀論を提唱するニッチなネットワークが、偽のCOVID-19治療法や人種差別的ナラティブのグローバルなスーパースプレッダーに急速に進化した。
• 見直された$R$式は一時的なコミュニティ間接続を考慮しており、複数スケールでのインフォデミック拡散の制御に向けた定量的ツールを提供する。
• 同じ数学的枠組みを用いて、金融市場のうなずや学校での風邪といった非伝統的な感染プロファイルを効果的に記述できた。
• 従来の$R<1$制御では、社会的ネットワークの結合による眠っていたナラティブの再活性化可能性のため、インフォデミックに対して不十分であることがモデルで示された。
• 分析により、プラットフォームレベルの干渉策は、クロスプラットフォームおよびクロスコミュニティのダイナミクスを考慮しなければ、インフォデミック伝播の効果的抑制は不可能であることが示された。