[論文レビュー] Distributed Rumor Blocking in Social Networks: A Game Theoretical Analysis.

Guangmo Tong, Weili Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 20, 2017

Opinion Dynamics and Social Influence被引用数 2

ひとこと要約

本稿は、中央集権的な調整なしに誤情報の拡散を制限しようとする自己利益志向のエージェントが関与する、ソーシャルネットワークにおける分散型フェイクニュースブロッキングのためのゲーム理論的枠組みを提案する。エージェントをフェイクニュースに気づきのある非協力的プレーヤーと、フェイクニュースに気づかない非協力的プレーヤーとしてモデル化することで、研究ではナッシュ均衡が、それぞれ最良応答と近似応答のシナリオにおいて2-近似と約2.29-近似を達成することが証明され、実際のネットワーク上での実験により有効性が確認された。

ABSTRACT

Social networks have become important platforms for communication and information exchange. Unfortunately, misinformation and rumor also spread rapidly and widely through online social networks. Therefore, rumor controlling is one of the critical problems in social networks. It is often assumed that there is a single authority whose goal is to minimize the spread of rumor. However, what if there is no such an authority, and instead, there are some distributed agents who generate positive cascades but try to maximize their own private utilities? Can the negative information be blocked effectively by these agents who do not cooperate with each other? To answer these problems, we in this paper formulate the rumor blocking game and provide a game-theoretical analysis. According to whether or not the agents are aware of the rumor, we herein develop the rumor-aware game and the rumor-oblivious game, respectively. We show that the stable state (i.e. Nash Equilibrium) of the game guarantees the $2$-approximation and $\frac{2\cdot e-1}{e-1}$-approximation under the scenarios of best-response and approximate-response, respectively. As verified by the experiments performed on real-world networks, the rumor blocking game is effective in limiting the spread of rumor.

研究の動機と目的

• 中央集権的な管理者が存在しない分散型ソーシャルネットワークにおけるフェイクニュース制御の課題に対処すること。
• 正の情報連鎖を生成するが、自身の利得を最大化しようとする自己利益志向のエージェントの行動をモデル化すること。
• 非協力的かつ分散型のエージェントから、効果的なフェイクニュースブロッキングが生じるかどうかを分析すること。
• エージェントがフェイクニュースを把握しているか否かに基づいて、2つのゲームモデル—フェイクニュースに気づきのあるゲームとフェイクニュースに気づかないゲーム—を形式化すること。
• フェイクニュースの抑制における近似保証という観点から、得られた均衡の性能を評価すること。

提案手法

• エージェントが情報を拡散するか抑制するかを戦略的に選択することで、自身の私的利得を最大化するようにするフェイクニュースブロッキングゲームを定式化する。
• 2つのゲームの変種を導入する：フェイクニュースに気づきのあるゲーム（エージェントがフェイクニュースの真偽を把握している）と、フェイクニュースに気づかないゲーム（エージェントがその知識を持たない）。
• ゲーム理論的手法を用いて、両ゲームにおけるナッシュ均衡の存在性と性質を分析する。
• 理論的近似限界を確立する：最良応答ダイナミクス下では2-近似、近似応答ダイナミクス下では約2.29-近似。
• 実世界のソーシャルネットワークを用いた実験により、提案されたゲーム理論的戦略の実用的有効性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フェイクニュースの制御が、非協力的かつ自己利益志向のエージェントが関与する分散型ネットワークで効果的に生じるか？
• RQ2 フェイクニュースに関する認識のレベルが、フェイクニュースブロッキングの結果の安定性と効率性にどのように影響するか？
• RQ3 提案されたフェイクニュースブロッキングゲームにおけるナッシュ均衡が、どの程度の近似保証を達成できるか？
• RQ4 最良応答と近似応答の戦略は、フェイクニュースの拡散抑制という観点から、性能面でどのように比較できるか？
• RQ5 提案されたゲーム理論的モデルは、実世界のソーシャルネットワークのトポロジーにおいて、フェイクニュースの拡散を実際に効果的に低減するか？

主な発見

• フェイクニュースに気づきのあるゲームにおけるナッシュ均衡は、最適なフェイクニュースブロッキング結果に対して2-近似を保証する。
• 近似応答シナリオでは、ナッシュ均衡は最適解に対して約2.29、すなわち $\frac{2e-1}{e-1}$ の性能限界を達成する。
• フェイクニュースの知識を持たないエージェントが関与するフェイクニュースに気づかないゲームでも、安定な均衡が達成され、証明可能な近似保証が得られる。
• 実世界のネットワーク上での実験的評価により、提案されたゲーム理論的アプローチがフェイクニュースの拡散を効果的に制限することが確認された。
• 理論的限界は、最良応答と近似応答の両ダイナミクス下で成立し、ソリューションの堅牢性が示された。