The influence of ranking algorithms, bots and content moderation on opinion formation in social networks

封面

如何引用文章

全文:

详细

This paper considers a model of information cascade formation in online social networks, accounting for the influence of content ranking algorithms, bot actions, and content moderation. Special attention is given to opinion dynamics, which is critically important for predicting and managing social processes. Unlike traditional models, in this case, the opinions of agents (users) are not directly observable: their actions, such as posting comments, act as indirect indicators of their opinions. These actions influence the opinions of other users, leading to the formation of an information cascade within the network. The model incorporates additional factors such as comment ranking algorithms, bot behavior, and content moderation. Computational experiments demonstrate that ranking algorithms significantly affect the dynamics of opinions and actions, particularly when users have a limited view depth. Moreover, the introduction of bots and moderation can substantially alter the course of discussions. The study explores the interaction of strategic players, including the moderator and bots with opposing views, and predicts the outcome of their interactions based on Nash equilibria. Finally, the problem of a control subject (principal) is formalized and solved for a specific case, where it seeks to advance a specific viewpoint in the network by influencing bots within the network.

作者简介

Dmitry Gubanov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: dmitry.a.g@gmail.com
Moscow

Alexander Chkhartishvili

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: sandro_ch@mail.ru
Moscow

参考

  1. ГУБАНОВ Д.А., НОВИКОВ Д.А. Модели совместной динамики мнений и действий в онлайновых социальных сетях. Ч. 2. Линейные модели // Проблемы управления. – 2023. – №3. – С. 40–64.
  2. ГУБАНОВ Д.А., ПЕТРОВ И.В. О модели поляризации мнений в социальных сетях // Материалы 12-й Между-нар. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2019), Москва, ИПУ РАН. – М., 2019. – С. 1200–1202.
  3. ГУБАНОВ Д.А., ПЕТРОВ И.В., ЧХАРТИШВИЛИ А.Г. Многомерная модель динамики мнений в социальных се-тях: индексы поляризации // Проблемы управления. – 2020. – №3. – С. 26–33.
  4. НОВИКОВ Д.А. Модели динамики психических и пове-денческих компонент деятельности в коллективном принятии решений // Управление большими системами. – 2020. – Вып. 85. – С. 206–237.
  5. ЧХАРТИШВИЛИ А.Г. Задача нахождения медианного предпочтения индивидов в стохастической модели // Автоматика и телемеханика. – 2021. – №5. – С. 139–150.
  6. BANISCH S., OLBRICH E. An argument communication model of polarization and ideological alignment // arXiv:1809.06134. – 2018.
  7. CHKHARTISHVILI A.G., GUBANOV D.A. A Study on the Control of the Dynamics of Multidimensional Opinions in Social Networks // Proc. of the 14th Int. Conf. "Management of Large-Scale System Development" (MLSD-2021). – Mos-cow: IEEE. – 2021. – doi: 10.1109/MLSD52249.2021.9600250.
  8. CHKHARTISHVILI A.G., GUBANOV D.A. Forming Opin-ions in Social Networks: The Confrontation of Several In-formation Sources // Proc. of the 15th Int. Conf. Manage-ment of Large-Scale System Development (MLSD-2022). – Moscow: IEEE. – 2022. – doi: 10.1109/MLSD55143.2022.9934221.
  9. CHKHARTISHVILI A.G., GUBANOV D.A. The Impact of Online Social Network Algorithms on User Opinion For-mation // Proc. of the 16th Int. Conf. Management of Large-Scale System Development (MLSD-2023). – Moscow: IEEE. – 2023. – doi: 10.1109/MLSD58227.2023.10303932.
  10. CHKHARTISHVILI A.G., GUBANOV D.A., NOVIKOV D.A. Social Networks: Models of information in-fluence, control and confrontation. – Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2019. – 158 p.
  11. DEGROOT M.H. Reaching a Consensus // Journal of Amer-ican Statistical Association. – 1974. – No. 69. – P. 118–121.
  12. FLACHE A., MÄS M. et al. Models of Social Influence: Towards the Next Frontiers // The Journal of Artificial Socie-ties and Social Simulation. – 2017. – Vol. 20, No. 4. – URL: https://jasss.soc.surrey.ac.uk/20/4/2.html.
  13. HUSZÁR F. et al. Algorithmic amplification of politics on Twitter // Proc. of the National Academy of Sciences. – 2022. – Vol. 119, No. 1. – e2025334119.
  14. KOZITSIN I.V. A general framework to link theory and empirics in opinion formation models // Scientific Reports. – 2022. – Vol. 12, No. 1. – URL: https://www.nature.com/articles/s41598-022-09468-3.
  15. MÄS M., FLACHE A. Differentiation without distancing. Explaining bi-polarization of opinions without negative in-fluence // PloS one. – 2013. – Vol. 8, No. 11. – e74516.
  16. PERRA N., ROCHA L.E. C. Modelling opinion dynamics in the age of algorithmic personalization // Scientific reports. – 2019. – Vol. 9, No. 1. – P. 1–11.
  17. PETROV A.P., LEBEDEV S.A. Online Political Flashmob: The Case of 632305222316434 // Computational Mathemat-ics and Information Technologies. – 2019. – No. 1. – P. 17–28.
  18. ROSSI W.S., POLDERMAN J.W., FRASCA P. The Closed Loop Between Opinion Formation and Personalized Rec-ommendations // IEEE Trans. on Control of Network Sys-tems. – 2021. – Vol. 9, No. 3. – P. 1092–1103.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».