[論文レビュー] Infodemics on Youtube: Reliability of Content and Echo Chambers on COVID-19

Niccolò Di Marco, Matteo Cinelli+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 35被引用数 2

ひとこと要約

本研究は、COVID-19パンデミック期に、政治的バイアスと事実確認スコアが異なる68のチャンネルが発信した13,000本のYouTube動画について、200万件を超えるユーザーの関与行動を分析した。情報理論的手法を用いて、エコウ・チェンバーが政治的バイアスおよびコンテンツの信頼性の両側面で形成されることを示し、ランダムなユーザー相互作用パターンでは再現できないことから、情報消費における非ランダムで構造的な極端化が生じていることが明らかになった。

ABSTRACT

Social media radically changed how information is consumed and reported. Moreover, social networks elicited a disintermediated access to an unprecedented amount of content. The world health organization (WHO) coined the term infodemics to identify the information overabundance during an epidemic. Indeed, the spread of inaccurate and misleading information may alter behaviors and complicate crisis management and health responses. This paper addresses information diffusion during the COVID-19 pandemic period with a massive data analysis on YouTube. First, we analyze more than 2M users' engagement in 13000 videos released by 68 different YouTube channels, with different political bias and fact-checking indexes. We then investigate the relationship between each user's political preference and her/his consumption of questionable/reliable information. Our results, quantified using information theory measures, provide evidence for the existence of echo chambers across two dimensions represented by the political bias and by the trustworthiness of information channels. Finally, we observe that the echo chamber structure cannot be reproduced after properly randomizing the users' interaction patterns.

研究の動機と目的

• COVID-19パンデミック期におけるYouTube上でのユーザー参加行動のパターンが、政治的バイアスと情報の信頼性の両者によってどのように規定されるかを調査すること。
• ユーザーが自らの政治的見解と認識した信頼性に合致する情報に偏って関与するエコウ・チェンバーが、このプラットフォーム上に形成されるかどうかを評価すること。
• 観察されたエコウ・チェンバー構造が統計的に有意であるか、それともランダムな相互作用パターンによって説明可能であるかを特定すること。
• ユーザーの政治的好みと、信頼できる情報・信頼性の低い情報の消費との間の関係を定量化すること。

提案手法

• 政治的バイアスと事実確認スコアが事前に分かっている68のYouTubeチャンネルが発信した13,000本の動画について、200万件を超えるユーザー関与イベント（いいね、コメント、再生回数）を収集・分析した。
• 第三者の事実確認インデックスを用いて、チャンネルを政治的バイアス（左、真ん中、右）と信頼性の観点から分類した。
• 情報理論的手法であるエントロピーと相互情報量を用いて、情報拡散の構造とユーザーのクラスタリングを定量化した。
• ユーザー相互作用ネットワークを構築し、観察されたエコウ・チェンバー構造をランダムに生成されたユーザー関与データから得られたパターンと比較することで、統計的有意性を検証した。
• ユーザーの政治的好みとコンテンツ信頼性の間の相互情報量を用いて、コンテンツ消費における非ランダムな一致を検出した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19パンデミック期に、YouTubeユーザーはどの程度、自らの政治的好みに合致する情報を消費しているか？
• RQ2 情報源の信頼性は、ユーザーの政治的バイアスとどの程度相関しているか？
• RQ3 YouTube上のエコウ・チェンバー構造は、構造的に有意であるのか、それとも単なるランダムなユーザー行動の副産物にすぎないのか？
• RQ4 観察されたエコウ・チェンバー構造は、ランダムなユーザー相互作用パターンによって再現可能か？

主な発見

• YouTube上には顕著なエコウ・チェンバー効果が存在し、ユーザーは自らの政治的バイアスと情報源の信頼性の両方に合致するコンテンツに特に関与する傾向がある。
• 政治的好みとコンテンツ信頼性の間の一致は、ランダム化後も依然として高い相互情報量を示すなど、統計的に非ランダムであることが裏付けられている。
• ユーザー相互作用パターンをランダム化した場合、エコウ・チェンバー構造は再現できず、観察されたクラスタリングが偶然の産物ではなく、実際の行動パターンを反映していることが示された。
• 本研究では、政治的バイアスが強く、事実確認スコアが低いチャンネルでも、依然として多数の関与が得られていることが判明し、誤情報が政治的に一致するネットワーク内ですばやく広がっている可能性が示唆された。
• 情報理論的手法により、ユーザーの関与行動は、政治的バイアスとコンテンツ信頼性の両方を同時に考慮することでより予測可能であることが明らかになり、二重次元のエコウ・チェンバー構造が存在することが示された。
• 結果から、プラットフォームのアルゴリズムがユーザーの既存の政治的および信頼関連の好みに合致するコンテンツを促進することで、極端化を助長している可能性があると示唆された。