社交网络中激进化现象的规范方法
社会与信息网络
2024-03-20 v2
摘要
近几十年来，在线社交连接的普及使信息在数秒内全球可获。不幸的是，这也伴随着极端观点的急剧激增，且尚无明确解决方案。利用一种通过节点间消息交换在大规模环状图中进行概率推断的模型，我们展示了社交图中的环形结构如何直接导致激进化与观点极化。我们证明，若能降低传入消息间的相关性，这些有害效应本可避免。该方法基于名为环形置信传播 (Circular Belief Propagation, CBP) 的置信传播 (BP) 扩展，其可被训练以大幅改善环状图中的推断。CBP 使用来自 Facebook 与 Twitter 的数据进行了基准测试。该方法可启发防止在线错误信息病毒式传播与放大的新方法，提升社交网络在无审查情况下全球共享知识的能力。
引用
@article{arxiv.2309.00513,
title = {A normative approach to radicalization in social networks},
author = {Vincent Bouttier and Salomé Leclercq and Renaud Jardri and Sophie Deneve},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.00513},
year = {2024}
}
备注
22 pages, 8 figures, 1 supplementary material