[論文レビュー] Opinion dynamics model based on cognitive biases

Paweł Sobkowicz|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2017

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 94被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、ベイズ更新を用いて認知バイアス（特に確認バイアスと政治的動機付けられた推論）を組み込んだエージェントベースモデルを提示する。このモデルは、個人が情報をどのように選別するかを模擬する。バイアスが強い場合、客観的事実に対する合意は形成されず、たとえ証拠が圧倒的に多くても同様である。一方、政治的動機付けられた推論のような柔軟なバイアスは、規範的再フレーミングによって変化させられ、合意形成が可能になる。

ABSTRACT

We present an introduction to a novel model of an individual and group opinion dynamics, taking into account different ways in which different sources of information are filtered due to cognitive biases. The agent based model, using Bayesian updating of the individual belief distribution, is based on the recent psychology work by Dan Kahan. Open nature of the model allows to study the effects of both static and time-dependent biases and information processing filters. In particular, the paper compares the effects of two important psychological mechanisms: the confirmation bias and the politically motivated reasoning. Depending on the effectiveness of the information filtering (agent bias), the agents confronted with an objective information source may either reach a consensus based on the truth, or remain divided despite the evidence. In general, the model might provide an understanding into the increasingly polarized modern societies, especially as it allows mixing of different types of filters: psychological, social, and algorithmic.

研究の動機と目的

• 認知バイアスが情報処理に与える影響を反映する現実的で信頼性の高い意見動態モデルの構築。
• 確認バイアスや政治的動機付けられた推論といった、さまざまなタイプの認知バイアスが合意形成に与える影響の調査。
• グループの規範や情報フレーミングを変えることで、意見の極端化がどのように緩和されるかの探求。
• ベイズ的信念更新にバイアスがかかる尤度関数を組み込むことで、従来のエージェントベースモデルを拡張。
• 心理的、社会的、アルゴリズム的情報フィルターを含む複雑な社会的ダイナミクスのシミュレーションを可能にする。

提案手法

• エージェントは、事前信念と尤度比が認知バイアスに影響を受けるベイズ更新を用いて信念分布を更新する。
• 本モデルは、確認バイアス（事前信念依存のフィルタリング）と政治的動機付けられた推論（PMR、アイデンティティに一致する信念によって尤度評価が決定される）の2つの主要なバイアスを組み込んでいる。
• 情報ソースは、客観的分布 S(θ) としてモデル化され、エージェントは内部のバイアスパラメータに基づいてこれをフィルタリングする。
• 静的および時間依存性のバイアス関数を許容することで、長期的な意見の安定性と一時的反応の分析が可能になる。
• エージェントは社会的ネットワークに埋め込まれており、双方向の通信と、異なるフィルタータイプに起因する非対称な情報処理が可能である。
• グループ内規範の動的再定義が可能であり、これによりPMRフィルタが変化し、グループアイデンティティや意見の一致が変化する要因となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 客観的情報下で、確認バイアスと政治的動機付けられた推論は、合意形成にどのように異なる影響を与えるか？
• RQ2 グループ内規範の認識が変化することで、政治的動機付けられた推論は変更可能となり、客観的事実への合意形成が可能になるか？
• RQ3 動的グループ規範は、意見ダイナミクスの転換と極端化の低減にどのような役割を果たすか？
• RQ4 異なる認知バイアスによってフィルタリングされる複数の矛盾する情報源が、意見の進化に与える影響は何か？
• RQ5 外部からの情報フィルタの操作が、社会的極端化を増大または低減させる仕組みは何か？

主な発見

• 確認バイアスに従うエージェントでは、同じ客観的情報を繰り返し提示されても、客観的事実に対する合意は形成されない。
• 一方、政治的動機付けられた推論が主なフィルタである場合、グループ内規範が客観的事実と一致するように再定義されれば、真実への意見の一致は可能になる。
• 本モデルは、PMRが固定された事前分布に依存する確認バイアスよりも柔軟であることを示しており、アイデンティティの整合性に基づくため、規範の変化に応じて反応することが可能である。
• グループ内価値に一致するように情報のフレーミングを変えることで、ベイズ更新における尤度関数を変化させ、事前分布を変えずに後方分布をシフトさせることができる。
• 本モデルは、信念そのものを直接変えるのでなく、情報フィルタリングを形作る社会的文脈を変えることで、極端化を軽減できる可能性を支持する。
• グループ内メンバーの再定義が、意見ダイナミクスの転換を引き起こし、意見の変化からグループアイデンティティや結束の変化へと変容させる要因となる。