[論文レビュー] Guided rewiring of social networks reduces polarization and accelerates collective action

Jordan Everall, Lilli Frei+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2023

Opinion Dynamics and Social Influence被引用数 6

ひとこと要約

本研究は、集団行動のジレンマにおける極端化の低減と合意形成の加速を目的として、ガイド付きの社会的ネットワーク再接続——特に局所的およびブリッジベースのリンク再構成——を提案する。意見クラスタ間を戦略的に接続することで、特に異種性（逆意見）のリンク形成を通じて、無作為またはガイドなしの再接続とは対照的に、極端化の緩和と協力行動の発現が著しく速やかに進行することが示された。

ABSTRACT

Global social and ecological challenges represent collective action problems requiring rapid and sufficient cooperation with pro-mitigation norms. Sociopolitical polarization hinders such cooperation. Prior agent-based models showed polarization emerges naturally in structured social networks and polarized cluster dissolution rate limits consensus formation rate. Here we study how guided link rewiring affects depolarization dynamics across synthetic and empirical (Facebook, Twitter) network topologies. We compare heuristic rewiring algorithms representing random meetings, mutual acquaintance introductions, and community bridging, alongside topology-based link recommender algorithms (Who to Follow and node2vec). Our heuristic algorithms all outperform Who to Follow in generating cooperative consensus. Homophilic rewiring generates cooperative consensus when agents can easily change opinions. However, heterophilic rewiring achieves this over broader conditions and can accelerate cooperative consensus formation by ~20%, including where up to 33% of the population experiences backfiring interactions. Heterophilic rewiring also vastly outperforms topology-based recommender algorithms. Random rewiring performed consistently well, achieving higher steady-state cooperation than seven out of eight more complex algorithms. Large disparities in steady-state cooperation for topology-based recommender systems highlight their volatility across network structures. Overall, our work reveals a subtle interplay between topology, rewiring algorithm and social depolarization, suggesting strong potential for carefully redesigning social networking technologies for social good.

研究の動機と目的

• 構造的な社会的ネットワーク再接続が、集団行動問題における極端化の低減と合意形成の加速に寄与するかどうかを調査すること。
• ランダム、局所的、ブリッジベースの異なる再接続戦略が、極端化の緩和と協力行動のダイナミクスに与える影響を評価すること。
• 意見に基づくリンク形成ルール（同種性対異種性）が、合意形成の速度と安定性に与える影響を評価すること。
• コミュニティ間接続を促進することで、社会的ネットワークにおける根強い意見的クラスタを克服できるかどうかを検証すること。
• 社会的ネットワークの再構築が、気候変動などのグローバルな課題に対して実用的な介入手段であるという証拠を提供すること。

提案手法

• 既存のエージェントベースモデル（ABM）を拡張し、ランダム、局所的、ブリッジ再接続の3つのアルゴリズムを導入。
• 計算の実行可能性を確保するため、新たなリンクの候補をネットワーク距離2ステップ以内（d=2）に制限するトポロジー制約を適用。
• 意見に基づくリンク形成ルールとして、同種性（類似した意見同士の接続）と異種性（逆意見同士の接続）を実装。
• コミュニティの特定にLouvainアルゴリズムを用い、ブリッジ再接続は、エージェント自身のクラスタ外で非近隣ノードに限定。
• 新しいリンクを形成するたびに、ランダムに選ばれた既存の隣接ノードリンクを切断することで、平均次数を一定に維持。
• 再接続中にスモールワールド性を保持するために、優先的接続を採用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ガイド付きの社会的ネットワーク再接続は、意見ダイナミクスにおける極端化の進行速度にどのように影響するか？
• RQ2 局所的再接続とブリッジ再接続のどちらが合意形成の加速により効果的か？
• RQ3 意見に基づくリンク形成ルール（同種性対異種性）は、合意形成の速度と安定性にどのように影響するか？
• RQ4 的を絞ったコミュニティ間接続は、極端化の低減と集団行動の成果向上に寄与できるか？
• RQ5 どのような条件下で、ネットワーク再構築がランダム再接続を上回って協力行動を促進するか？

主な発見

• ブリッジ（逆意見）再接続——異なる意見クラスタ間を接続する手法——は、極端化の緩和と合意形成が最も速やかに進行した。
• ローカル（逆意見）再接続——2ステップ以内のネットワーク距離内で異なる意見を持つエージェント同士を接続する手法——も、ランダムまたは同種性再接続と比較して、合意形成が著しく加速した。
• 異種性再接続（逆意見同士の接続）は、同種性再接続（同じ意見同士の接続）を常に上回り、極端化の低減と協力行動の増加に優れた効果を示した。
• トポロジー制約と意見に基づくリンク形成の組み合わせにより、ランダム再接続よりも速やかに協力的状態への収束が達成された。
• 戦略的なコミュニティ間接続によるネットワーク再構築は、極端化したクラスタの慣性を打ち破り、集団行動の迅速化を可能にした。
• 結果から、社会的ネットワークにおける異意見間接続の促進が、気候変動などのグローバルな課題に対処する強力な介入手段である可能性が示唆された。