[논문 리뷰] Understanding the Social Cascading of Geekspeak and the Upshots for Social Cognitive Systems

Michał B. Paradowski, Łukasz Jonak|arXiv (Cornell University)|2011. 11. 29.

Language and cultural evolution참고 문헌 19인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복잡성 과학을 적용하여 사회적 네트워크를 통해 산발적으로 퍼지는 신조어('지크스피크')의 확산을 모델링하고, 인간의 사회적 인지에서 폭발적 정보 확산의 노출 임계점과 체계적 역학을 규명한다. 이는 이원적 상호작용이 아닌 다수의 사회적 소스에서 학습하는 사회적 인지 시스템의 설계 원칙을 제공한다.

ABSTRACT

Barring swarm robotics, a substantial share of current machine-human and machine-machine learning and interaction mechanisms are being developed and fed by results of agent-based computer simulations, game-theoretic models, or robotic experiments based on a dyadic communication pattern. Yet, in real life, humans no less frequently communicate in groups, and gain knowledge and take decisions basing on information cumulatively gleaned from more than one single source. These properties should be taken into consideration in the design of autonomous artificial cognitive systems construed to interact with learn from more than one contact or 'neighbour'. To this end, significant practical import can be gleaned from research applying strict science methodology to human and social phenomena, e.g. to discovery of realistic creativity potential spans, or the 'exposure thresholds' after which new information could be accepted by a cognitive agent. The results will be presented of a project analysing the social propagation of neologisms in a microblogging service. From local, low-level interactions and information flows between agents inventing and imitating discrete lexemes we aim to describe the processes of the emergence of more global systemic order and dynamics, using the latest methods of complexity science. Whether in order to mimic them, or to 'enhance' them, parameters gleaned from complexity science approaches to humans' social and humanistic behaviour should subsequently be incorporated as points of reference in the field of robotics and human-machine interaction.

연구 동기 및 목표

• 새로운 언어적 표현('지크스피크')이 사회 네트워크를 통해 어떻게 확산되는지 이해하기 위해.
• 사회적 확산 과정에서 인간의 정보 수용에 관여하는 체계적 패턴과 임계점을 규명하기 위해.
• 인공 지능 시스템의 향상에 기여하기 위해 인간의 사회적 인지에서 유래한 매개변수를 도출하기 위해.
• 인간의 사회적 역학에서의 통찰을 다중 에이전트 학습 시스템 설계에 연결하기 위해.

제안 방법

• 실세계 마이크로블로깅 데이터를 분석하여 자기가 창안한 어휘의 확산을 추적하기 위해.
• 국소적 상호작용에서 기인하는 거시적 동적 패턴을 모델링하기 위해 복잡성 과학 기법을 적용하기 위해.
• 에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 정보 확산 패턴을 재현하고 연구하기 위해.
• 노출 임계점—새로운 정보가 인지 에이전트에 의해 수용되기 시작하는 지점—을 측정하기 위해.
• 발견된 결과를 로봇 및 AI를 위한 사회적 인지 시스템 모델에 통합하기 위해.
• 관찰된 사회적 확산 패턴을 집단 행동의 이론적 모델과 비교하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 새로운 언어적 혁신이 사회적으로 수용되기 시작하는 데 필요한 임계점은 무엇인가?
• RQ2 국소적 상호작용이 정보 확산에서 거대한 체계적 패턴을 어떻게 유도하는가?
• RQ3 다양한 정보 소스가 인지 에이전트의 의사결정에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 사회적 확산 역학은 사회적으로 지능적인 인공 지능 인지 시스템 설계에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ5 인간의 사회적 인지에서 측정 가능한 어떤 매개변수들이 다중 에이전트 환경에서의 기계 학습을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 신조어는 국소적이고 낮은 수준의 상호작용에서 기인하는 확산 패턴을 통해 사회 네트워크를 통해 퍼진다.
• 신규 정보가 인지 에이전트에 의해 더 많이 수용되기 시작하는 데 중요한 '노출 임계점'이 존재한다.
• 지크스피크의 확산은 집단 행동의 복잡성 과학 모델과 일치하는 체계적 역학을 따른다.
• 다양한 정보 소스가 새로운 언어적 구성의 수용과 확산에 중대한 영향을 미친다.
• 마이크로블로깅에서의 사회적 확산 패턴은 실제 인간의 인지 과정을 반영하며, 인공 시스템에 대한 검증 가능한 매개변수를 제공한다.
• 연구 결과는 다중 소스 정보 통합이 사회적으로 적응 가능한 인지 에이전트 설계에 필수적임을 시사한다.