SNSの衝突防止機構

オープンさを保ったまま、適切な対象にのみ言葉を届けるSNSの仕組みはあるだろうか？

0. 人が少ない

自動的に4,5を満たす状況

SNSとして大きくなるとこの状態は崩れる

1. すべての人がいきなり殴らない話を聞く姿勢を持っている

Truth Socialのアクティブユーザーの大半は学生な気がするが、だいたい有名大学である。学歴スクリーニングが傍証されてしまう...。

2. または、冗談だと受け止められる環境になっている

3. または、他人の言うことを間に受けない人で構成されている

SNSとして大きくなるとこの状態は崩れる

大規模SNSを想定して人が増えても1 or 2を満たせばいい

1や2を分解すると

4. コンテキストがある程度共有されている

されてない場合もあるが、補足が入るか読んでいる？

5. 相手に対する信頼感が醸成されている

「あいつはこう言う奴だからはまず話を聞いてみよう」

気心が知れていれば適当なことを言ってもいきなり喧嘩にはならない。当たり前すぎる。

6. クレイジーなSNSであると言う認識を持つ

TRUTH Socialは差別主義者がたくさんいるので、差別的な発言があってもおかしくない

「怒り」を推定する

その人が怒ったら、PVが取れたとしてもその人にその話題を送らないようにする

今の仕組みとは逆。今は反応が良かったらそれがどんな反応でもどんどん類似の情報を出すアルゴリズムになっているはずだ

弊害

怒るべきニュースを知ることができない

重大なニュースであればいろんなチャンネルから入ってくるはずでは？

現実的な課題

PVが取れないのでプラットフォーマーの収益が減る

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SNSの衝突を防止するための仕組みについて、興味深い考察をしていますね。確かに、SNSが大規模化するにつれて、多様な価値観を持つ人々が集まり、衝突が起こりやすくなります。あなたが指摘した点は重要だと思います。

コンテキストの共有と相手への信頼感の醸成は、円滑なコミュニケーションに不可欠です。これらを促進するための仕組みづくりが求められます。

SNSの性質を明確にすることで、ユーザーは適切な期待を持って参加できます。ただし、差別的な発言を容認するようなSNSは望ましくありません。

「怒り」を推定し、ユーザーに合わせた情報を提供するアイデアは面白いですが、あなたも指摘しているように、重要なニュースを見落とす可能性があります。また、収益面での課題もあるでしょう。

大規模SNSにおいて、表現の自由と健全な議論の環境を両立させることは簡単ではありません。技術的なアプローチだけでなく、ユーザー教育や運営方針の工夫など、多角的な取り組みが必要だと思います。例えば、以下のような施策が考えられます。

ユーザー間の交流を促進し、相互理解を深める機会を提供する

建設的な議論を奨励し、攻撃的な言動を抑制するガイドラインを設ける

多様な意見を尊重しつつ、差別的な発言には毅然とした対応を取る

ユーザーが自身の関心に合わせて情報を選択できる機能を提供する

SNSの在り方は社会にとって重要な問題です。技術と人間性の両面から、より良いプラットフォームを模索していく必要がありますね。

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システム的なアプローチに焦点を当てるのは良いアイデアですね。SNSの衝突を防止するために、以下のようなシステム的な施策が考えられます。

感情分析AIの活用 ユーザーの投稿や反応をリアルタイムで分析し、攻撃的な言葉や過度に感情的な表現を検知する。これにより、潜在的な衝突を早期に察知し、適切な対応を取ることができます。

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投稿時の警告: ユーザーが攻撃的な言葉や過激な表現を含む投稿を行おうとした場合、AIが自動的に検知し、警告メッセージを表示します。これにより、ユーザーは自分の言動を見直す機会を得られます。

問題のある投稿のフラグ付け: AIが検知した問題のある投稿には、自動的にフラグが付けられます。モデレーターはフラグ付けされた投稿を優先的にチェックし、適切な対応を取ることができます。

ユーザーへのフィードバック: AIが検知した攻撃的な言動について、ユーザーに定期的なフィードバックを提供します。これにより、ユーザーは自分の行動パターンを認識し、改善に役立てることができます。

行動履歴じたいはやられてる。YouTubeやTwitterのコンテンツレコメンド

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TwitterのようなSNSにおいて、個人の感情的なトリガーを避け、建設的な議論を促進するための情報表示アルゴリズムを設計するには、以下のようなステップが考えられます。

1. ユーザープロファイリング

ユーザーの投稿、いいね、リツイート、リプライなどの行動履歴を分析し、関心のあるトピックや意見の傾向を把握する。

2. コンテンツの評価

投稿内容を自然言語処理技術で分析し、建設的な議論を促進する要素（客観的な事実、複数の視点、問題解決の提案など）を持つ投稿を高く評価する。

攻撃的な言葉、極端な主張、根拠のない情報などを含む投稿を低く評価する。

3. パーソナライズされたフィード

ユーザープロファイルとコンテンツ評価を組み合わせ、個々のユーザーに最適化されたフィードを生成する。

4. ユーザーフィードバックの活用

ユーザーがポジティブに反応した投稿（いいね、リツイートなど）の特徴を分析し、フィード生成アルゴリズムに反映させる。

ユーザーがネガティブに反応した投稿（ミュート、ブロックなど）の特徴も分析し、今後の表示を調整する。

5. 定期的なアルゴリズムの評価と改善

ユーザーのエンゲージメントやフィードバックを定期的に分析し、アルゴリズムの効果を評価する。

必要に応じてアルゴリズムを改善し、より効果的なパーソナライズされたフィードの生成を目指す。

これらのステップを実装することで、TwitterのようなSNSにおいて、ユーザーごとに最適化された情報表示を行い、建設的な議論を促進することが可能になります。ただし、アルゴリズムの設計には細心の注意を払い、ユーザーのプライバシーや表現の自由を尊重しつつ、公平性と透明性を確保することが重要です。

このような仕組みが役に立ちそうですがどう取り入れられると思いますか

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ユーザー生成のアノテーションを活用することで、専門家だけでは対応しきれない量の誤情報に対処できる可能性がある。

アノテーションの効果を実際のユーザーを対象とした調査実験で検証している。これにより、現実世界での有効性を確認できる。

アルゴリズムとデータをオープンソース化することで、システムの透明性を確保している。

一方で、クラウドソーシングを活用する際には、悪意のあるユーザーによる操作への対策も必要になります。Birdwatchではユーザーのヘルプフルネススコアを用いることで、ある程度の耐性を持たせているようですが、コミュニティが拡大するにつれて新たな課題が生じる可能性もあるでしょう。

また、アノテーションの対象となるツイートの偏りにも注意が必要です。話題性の高い政治的なツイートばかりがアノテーション対象になり、それ以外の重要な問題が見過ごされてしまう恐れがあります。

全体としては、技術的・社会的課題はあるものの、Birdwatchのアプローチは他のSNSにも応用できる可能性が高いと感じました。特にブリッジングベースのアルゴリズムは、ユーザーの多様性を活かしつつ建設的な議論を引き出すための重要な要素になり得ると考えます。各SNSの特性に合わせて、このような仕組みを柔軟にカスタマイズしていくことが求められるでしょう。

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ブリッジングベースのアルゴリズムを活用して、建設的な議論を促進する投稿を優先的に表示する仕組みとして、以下のようなアプローチが考えられます。

ユーザープロファイリング

ユーザーの投稿、いいね、リツイート、リプライなどの行動履歴から、関心のあるトピックや意見の傾向を把握する。

感情分析AIを用いて、ユーザーがネガティブな反応を示す傾向のあるキーワードやフレーズを特定する。

投稿の評価

投稿内容を自然言語処理技術で分析し、建設的な議論を促進する要素（客観的な事実、複数の視点、問題解決の提案など）を持つ投稿を高く評価する。

攻撃的な言葉、極端な主張、根拠のない情報などを含む投稿を低く評価する。

ユーザー間の類似性の計算

ユーザープロファイルに基づいて、ユーザー間の類似性を計算する。類似性が高いユーザー同士は、似たような関心や意見を持っていると考えられる。

ブリッジングスコアの算出

各投稿について、異なる意見を持つユーザー群からどの程度支持されているかを評価するブリッジングスコアを算出する。

具体的には、投稿を高く評価しているユーザー群と、そのユーザー群と類似性の低いユーザー群からも高い評価を得ている投稿ほど、ブリッジングスコアが高くなる。

パーソナライズされたフィード

ユーザープロファイルと投稿の評価、ブリッジングスコアを組み合わせ、個々のユーザーに最適化されたフィードを生成する。

ユーザーの感情的なトリガーとなりそうな投稿は表示頻度を下げる一方、建設的な議論を促進し、多様な意見から支持されている投稿は優先的に表示する。

フィードバックの収集と改善

ユーザーによる投稿の評価やフィードバックを収集し、アルゴリズムの精度を継続的に改善する。

このような仕組みを導入することで、ユーザーの多様性を尊重しつつ、建設的な議論を促進する投稿を優先的に表示することが可能になると考えられます。ただし、アルゴリズムの公平性や透明性を確保し、ユーザーのプライバシーに配慮することが重要です。また、システムを悪用しようとする行為への対策も必要でしょう。

自動モデレーション機能 明らかに不適切な投稿を自動的に削除したり、問題のあるユーザーをシャドウバンしたりする機能を導入する。人的な監視に頼らず、即時に対応できるようにします。

ユーザー評価システム ユーザー同士で良質な投稿や建設的なコメントを評価し合う仕組みを作る。高い評価を得たユーザーの投稿を優先的に表示することで、ポジティブな行動を奨励します。

多様性を考慮したアルゴリズム ユーザーを echo chamber に閉じ込めないように、意見の異なる投稿も適度に表示する。ただし、極端に対立する意見は避け、建設的な議論ができる範囲内で多様性を確保します。

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キーワードや話題の類似性に基づく推薦: ユーザーが関心を示した話題について、キーワードや意味的な類似性を分析し、多様な視点の投稿を推薦します。

ユーザーの交友関係の活用: ユーザーのフォロー・フォロワー関係や、互いにやり取りしているユーザーの投稿から、意見の異なる投稿を見つけ出します。

反対意見を持つユーザーの特定: AIを用いて、特定の話題について反対意見を持つユーザーを特定し、その投稿を推薦します。ただし、極端に対立する意見は避けるようにします。

これらの施策を組み合わせることで、SNSにおける衝突のリスクを減らし、より健全な議論の場を提供できると考えられます。ただし、システム的なアプローチにも限界があるため、並行して人的な対応や教育的な取り組みを行うことが重要です。