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2025年9月18日 掲載

ACM Hypertext 2025 で岩永雅史君の研究成果を発表

ACM Conference on Hypertext and Social Media 2025 で研究成果を発表しました.今回の研究は,SNSにおけるフレンド推薦がエコーチャンバーの発生を促進するのかどうかの調査に関するものです.実際のX(旧Twitter)のフォローグラフの部分グラフから開始するシミュレーションで,

  • フォロー先のトピックの類似度に基づくフレンド推薦(CM
  • Most-Common-Neighbors に基づくフレンド推薦(MCN
  • Adamic-Adar index に基づくフレンド推薦(AA
  • pSalsa に基づくフレンド推薦(pSALSA

の四つを比較しています.最初のCMのみがコンテンツに基づく推薦,残りのMCN,AA,pSALSAはリンク構造に基づく推薦です.今回仮定した条件のもとでのシミュレーションでは,

  • いずれの推薦方法も,グラフ全体のモジュラリティ(各ユーザが特定のグループ内で多くリンクを持つ度合い)を強める
  • 特に,MCN や AA は,その速度が時間とともにますます増加するという加速度的効果がある
  • 一方,コンテンツに基づく推薦である CM はモジュラリティを高めるものの,加速度的な効果は見られない
  • また,pSALSAではリンク構造に基づく推薦であるにもかかわらず,MCN や AA のような加速度的効果は見られない
  • グラフ全体ではなく個々のユーザについて,フレンドとして推薦されたユーザがどのくらい多様なコミュニティから選ばれているかという点について見た場合も,pSALSAが最も多様であり,コンテンツに基づくCMとの比較でさえも,より多様になる

といった結果が得られています.

今回の開場は米国シカゴの Illinois Institute of Technology でした.
会場の最寄り駅の駅前に Chiago White Sox の本拠地となっている球場がありました.

これは,他の方の発表ですが,左上のグラフで delve という単語の頻度が急上昇しているのがわかります.

delve については,chat-GPT に英語論文を書かせると,やたらと “delve into” を使うというのが一時期有名でしたが,こんな記事こんな記事を見つけました.

こちらは,また別の方の発表ですが,なぜか「東京の雑居ビル」という話をしていました.それって,比喩に使うほど有名,かつ,他の国のビルと比べて特殊なんでしょうか?

ホテルのそばの公園にこんなものがありました.The Beanと呼ばれているようです.

真下に入って上を見上げると,複雑な曲面の色々なところに自分が映るので,自分を探す「ウォーリーを探せ」ができます.

こちらは,ユニオン駅の南側の階段.いわゆるこれです.

よく似た階段が二つありますが,撮影に使ったのは南の階段のようです.シーンの途中でホールの南端が映っています.(参考1参考2).

シカゴは面白い建物がたくさんあることで有名なようです.



世界中の有名な建物の破片が壁に埋め込まれている建物があるのですが,日本代表は下の写真に映っている「大阪のgolden castle」でした.何それ?と思いましたが,どうも大阪城のようです.


下の写真はエジプトのピラミッドの破片の箇所です.