Echo chamber
https://youtu.be/n4RtNc7WsAA?si=AZyvYcxZN6JQhvuS
2017年度 人工知能学会全国大会（第31回）
笹原 和俊、Giovanni Luca Ciampaglia, Alessandro Flammini, Filippo Menczer エージェントベースモデル
手法：エージェントの行動を次のように設計して時間経過を見る
ランダムに選ばれたエージェントがTLを見て、自分の意見と似た投稿から影響を受けて意見を変更する
確率pでTLの自分似た意見をRTするか1-pで自分の意見を投稿する
確率αで自分の意見と似ていない投稿をしたエージェントを選びアンフォローし，次の (i) から (iii) の選択方法の 1 つを使って新しいエージェントをフォローする
(i) はエージェント集団からランダム
(ii) はスクリーン上の投稿の中から既にフォローしている者以外からランダム
(iii) 推薦された友人候補からランダムに
https://gyazo.com/afd53926d6df5e78f464646618d0262e
図 1 の (A) と (B) は意見形成ダイナミクスが進行する前後のオンライン・ソーシャルネットワークの構造で (t = 0, 2000) ,(C) はスクリーン上の投稿の多様性 (Shannon エントロピー)示している．
初期状態Aはランダムにフォローしあっている
結果
時間が経つにつれて (すなわち，再接続が繰り返されるにつれて)，スクリーン上の意見の多様性が減少し(情報の同質性が高まり)，ソーシャルネットワークが 2 つのクラスターに分離する様子がわかる．
基素.icon Bがエコーチャンバーな状態
リムーブが分離を促進する
重要な結果の 1 つは，ソーシャルネットワークの分離や終状態における意見の多様性は，再接続における選択方法には依存せず同様の結果になるということである．換言すると，アンフォローがソーシャルネットワークの分離を駆動しているということになる．
もう 1 つの重要な結果は，再接続の作業における選択方法の種類によって，分離したソーシャルネットワークにおいて図 1D に示した三者閉包のネットワーク・モチーフの含まれる頻度が異なることである．選択方法 (ii) および (iii) は，ソーシャルメディアで実際にユーザーがしばしば行なっているやり方で，むしろ (i) のように完全にランダムに新しいフォロワーを選択することはまずありえない．したがってこの結果は，ソーシャルメディアを利用することで三者閉包のネットワーク・モチーフがより生成されることを意味している． 三者閉包のネットワーク・モチーフは同じ投稿を異なる経路で同一のエージェントに転送することができるため，いわばエコーチェンバー・ネットワークの最小単位と考えることできる Jasny 15．つまり，三者閉包のモチーフを
内包するソーシャルネットワークほど大量の重複したメッセージを生み出す．
ソーシャルメディアは情報のアーキテクチャとて，そもそもエコチェンバーを引き起こす機構が内包