Bridging System （ブリッジングシステム）
論文
Decidim などのプラットフォームの意見表示のアルゴリズムや、意見の多様性についてのデータ分析に使えるかもしれない考え。hal_sk.icon https://gyazo.com/6b60945de1cf51f3d37ece3b39366c38
ChatGPT.icon
この論文は、世界で増加している分断問題と、相互理解と信頼を促進する「ブリッジングシステム」の必要性について議論しています。著者は、ソーシャルメディアの推薦システム、集団対応システム、人間によるグループ審議など、さまざまな領域でのブリッジングシステムの例を提供しています。彼らは、これらのシステムが「attention allocation (注意配分)」に焦点を当てるべきであり、単にコンテンツを配布または増幅するのではないと主張しています。また、ブリッジングベースのランキングアルゴリズムの潜在能力についても探り、オフラインのブリッジングの利点をアルゴリズムによって支配されたオンライン空間に拡大する可能性についても考察しています。論文は、アルゴリズムと人工知能によってますます影響を受ける世界にブリッジングシステムを統合するための今後の研究方向を提案して結論づけています。 hal_sk.iconブリッジングシステムとはどのようなシステムですか
ChatGPT.icon
「ブリッジングシステム」とは、分断や対立が存在する状況で相互理解と信頼を促進するためのシステムです。このシステムは、生産的な対立、審議、または協力のためのスペースを作成することを目的としています。具体的には、以下のような領域での応用が考えられています。
ソーシャルメディアの推薦システム: 通常、ソーシャルメディアのアルゴリズムはユーザーが興味を持つ可能性のあるコンテンツを推薦しますが、これがエコーチャンバーを作り出す可能性があります。ブリッジングシステムは、異なる視点や情報に触れる機会を提供することで、エコーチャンバーの形成を防ぎます。
市民フォーラムのソフトウェア: 市民が政治的な問題について対話をする場を提供し、多様な意見を尊重しながら合意に達るプロセスを促進します。
人間によるグループ審議: ファシリテーターが参加者を導き、対話を通じて共通の理解や合意を形成する手法です。
これらのシステムは、「注意配分」に焦点を当てています。つまり、単にコンテンツを配布または増幅するのではなく、ユーザーがどのような情報に注意を向けるかを考慮しています。このようにして、ブリッジングシステムはオフラインとオンラインの両方で、人々がより建設的な対話と協力を行える環境を作り出すことを目指しています。
hal_sk.icon注意配分とはどのようなもので、ブリッジングシステムによってどう改善されるのでしょうか。
ChatGPT.icon「注意配分（Attention Allocation）」とは、ユーザーがどのような情報に焦点を当てるか、またはどのようなコンテンツに時間を費やすかを決定するプロセスです。一般的なソーシャルメディアやウェブサイトは、ユーザーが興味を持つ可能性のあるコンテンツを推薦することで、ユーザーの注意を引きます。しかし、この方法はしばしばエコーチャンバーを形成し、ユーザーが狭い視野に閉じ込められる可能性があります。 ブリッジングシステムによる改善
ブリッジングシステムは、この「注意配分」のプロセスに新しいアプローチを提供します。具体的には、以下のような改善が考えられます。
多様な視点の提示: ブリッジングシステムは、ユーザーが普段接触しないような異なる視点や意見に触れる機会を提供します。これにより、ユーザーはより広い視野で情報を評価できるようになります。
建設的な対話の促進: このシステムは、異なる意見を持つ人々が互いに尊重し合いながら対話を行える環境を作り出します。これにより、単なる対立ではなく、建設的な対話が生まれやすくなります。
アルゴリズムの透明性: ブリッジングシステムでは、どのようにしてコンテンツが選ばれるのか、そのプロセスがより透明にされる可能性があります。これにより、ユーザーは自分がどのような情報に曝されているのかをより良く理解できます。
オフラインとオンラインの連携: ブリッジングシステムは、オフラインでの人々の対話や協力のメリットを、アルゴリズムによって支配されたオンライン空間にも拡大することを目指しています。
このように、ブリッジングシステムは「注意配分」をより健全で建設的な方向に導くことで、社会全体の認識と対話を改善する可能性があります。
hal_sk.icon具体的にはどのようなインタラクションでしょうか。日常的なユーザーのシナリオに置き換えられますか？
ChatGPT.icon
ブリッジングシステムが日常的なユーザーのシナリオでどのように機能するかについて、以下にいくつかの具体的な例を挙げます。
ソーシャルメディア
多様な視点のニュースフィード: 通常、ソーシャルメディアのニュースフィードはユーザーが「いいね」したりフォローしている人々からの投稿で溢れています。ブリッジングシステムを用いると、ユーザーが普段は見ないような異なる政治的・社会的視点の記事や投稿も表示されるようになります。
対話の促進: コメントセクションで、ユーザーは自分と異なる意見を持つ人々とも建設的な対話を行えるようになります。例えば、システムが自動的に「この話題に対する別の視点を見る」といったオプションを提供することが考えられます。
オンラインショッピング
多様な製品の推薦: オンラインショッピングサイトで、ユーザーが普段購入するような製品だけでなく、新しいカテゴリーやブランドの製品も推薦されます。
オンライン教育
多角的な教材の提示: オンライン教育プラットフォームで、ユーザーが興味を持っている科目やトピックに関連する多角的な視点や教材が提示されます。
コミュニティフォーラム
テーマ別対話の促進: 地域のオンラインフォーラムで、例えば「地域の安全性」について話し合う際、警察の視点だけでなく、地域住民や社会活動家の意見も取り入れられるようになります。
これらの例からもわかるように、ブリッジングシステムは日常生活の多くの側面で有用なインタラクションを提供する可能性があります。それによって、ユーザーはより広い視野で情報を得ることができ、建設的な対話や協力が促進されるでしょう。
hal_sk.iconこの論文では、ブリッジングシステムの具体的な実装方法について触れていますか？
ChatGPT.icon
論文では、ブリッジングシステムの実装に関するいくつかの側面と課題に触れていますが、具体的なステップバイステップのガイドは提供していないようです。主なポイントは以下の通りです。
課題と制限
敵対者が偽造または操作されたアカウントを使用して、ブリッジングベースのランキングアルゴリズムに影響を与える可能性があります。
ブリッジングと他の目標（例えば、関連性やエンゲージメント）との間にはトレードオフが存在します。
ブリッジングは、経済的に有益であるか、外部からの圧力がある場合に限り、大規模なプラットフォームによって実装される可能性が高いです。
解決すべき問題
論文では、最も重要な課題、制限、リスクをどのように最良に克服するかについて、いくつかのオープンな問題を提起しています。
一部の文脈でブリッジングが有用であるために組み込む必要がある特定の追加目標についても議論しています。
エンゲージメントや関連性などの他の目標との間にブリッジングの目標がどれだけ緊張しているかも探求しています。
ブリッジングのシグナル
「ブリッジングシグナル」として、多様な承認などのシグナルがブリッジング行動を促進するためにどのように使用できるかについて話しています。 これらのシグナルがどのようにゲーム化または悪用される可能性があるかについての問題も提起しています。
公開された実装
論文では、限定的な領域で複数の主要なプラットフォームでブリッジングが公開された実装があるとも言及しています。
この論文は、より概念的なフレームワークであり、さらなる研究への呼びかけとして機能しています。ただし、このようなシステムがどのように開発され、どのような課題に直面する可能性があるかを理解するための基盤を提供しています。
https://gyazo.com/54a57172d93f1930e82a13bc8e2dda85
: ブリッジングベースのランキングの簡単な例。エンゲージメント・ベースのランキングでは、異質なユーザーのスタンスに関係なく、似たようなユーザーから「いいね！」された投稿は、そのユーザーにとって上位にランキングされる。対照的に、ブリッジング・ベース・ランキング（ここでは多様な承認モチーフ（セクション4.1）を用いて定式化）では、最高ランクの投稿は両者に好かれ、最低ランクの投稿は最も賛否が分かれる。この図は重要な直観を伝えているが、現状のエンゲージメントベースのランキングの洗練度と、ブリッジングベースのランキングの潜在的な洗練度の両方を単純化しすぎていることに注意されたい。
ChatGPT.icon
グラフベースのモデル
**表現方法**: 人々は数学的なグラフまたはネットワーク内のノードとして表現されます。
**エッジ**: グラフ内のエッジは、人々の関係性を特徴づけます。これは明示的な、アクティブなコミュニケーションチャネルを表すこともあり、より微妙で抽象的な種類の関連性を重み付けで表すこともあります。
**例**: FacebookやTwitterのようなソーシャルネットワークは、友達のグラフやフォローネットワークなど、基本的なグラフベースの構造を持っていることがよくあります。
スペースベースのモデル
**表現方法**: 人々は周囲の「意見空間」内の位置として表現されます。
**近接性**: 人々の意見、嗜好、または視点の類似性は、この空間で互いにどれだけ近いかによって特徴づけられます。
**高次元**: この空間は高次元であり、通常は数百または数千の次元を持つベクトルまたは「埋め込み」によって表現されます。
**例**: 現代のソーシャルメディアプラットフォームのレコメンダーシステムは、各ユーザーとアイテムを高次元空間内の点として表現することがよくあります。
これらのモデルはそれぞれに応用があり、レコメンダーシステムで使用するために互いに変換することもできます。例えば、グラフベースのモデルからの情報は、レコメンダーシステムで使用するためにスペースベースのモデルに変換されることがあります。