オンラインRealmにおけるBayes社会的影響【JST・京大機械翻訳】

Grabowicz Przemyslaw A.; Romero-Ferrero Francisco; Lins Theo; Benevenuto Fabricio; Gummadi Krishna P.; de Polavieja Gonzalo G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218468437465 整理番号：22P0037659

オンラインRealmにおけるBayes社会的影響【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Social Influence in the Online Realm

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2015年12月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らの意見は,著者らがそうであったか,または嫌いか,それらのまわりの意見に依存する。今日,オンラインプラットフォームに関するコメントとレーティングで表現されたオンラインストランガーの意見によって影響を受ける。ここでは,その影響の程度を測定するために,2,500以上の参加者を用いた新しい「学術的A/B試験」実験を行った。著者らの実験では,参加者はYouTubeとVimeoのミラープロキシのビデオを視聴し評価する。これらのビデオのそれぞれの下で示されたコメントとレイティングを制御する。我々の研究は,被験者の5%から40%がコメントで表されたストランガーの大多数意見を採用することを示す。Bayes定理を用いて,各個人がロジットモデルに従って確率的に事後意見を形成する社会的影響の柔軟で解釈可能なファミリーを導いた。Akaike情報基準を最大化する著者らの混合モデルの変種は,2つの亜集団,すなわち,非影響と影響可能な個体を表す。非影響個体の以前の意見は,外部意見と強く相関し,低い標準誤差を持つが,影響可能な個人の以前の意見は,高い標準誤差を持ち,社会的影響による外部意見と相関する。著者らの知見は,意見がBayesの規則によって更新されたランダム変数であり,その標準偏差が意見影響性と相関があることを示唆する。これらの知見に基づいて,オンライン領域における意見操作と誤情報拡散をいかに妨げるかを論じた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

その他の情報処理 , 人間機械系

前のページに戻る