ソーシャルネットワークにおけるフィルターバブルに関する
シミュレーションの研究○水村宏輔 佐々木晃（法政大学）
Study of the Simulation on Filter Bubble in Social Networks* K. Mizumura and A. Sasaki (University of Hosei)
概要－

多くのウェブサイトでは，独自のアルゴリズムにより閲覧履歴などのユーザーのプライベートな情報から推定される，ユーザーに有益な情報の表示を行っている．それにより，同じ意見や思想を持った人たちだけで情報が孤立してしまうことを「フィルターバブル」という．ウェブサイトの運営者は，このような問題を解消しながらアルゴリズムの開発を行なっていかなければならないが，
現状，アルゴリズムによる効果をテストできる環境は用意されていない．本研究では，SNS のモデル化を行い，ニュースフィードの表示順を決定するアルゴリズムのマルチエージェントシミュレーショ
ンを可能にした．従来利用されてきたアルゴリズムとして，時系列アルゴリズムとエンゲージメント率に基づくアルゴリズムと閲覧履歴に基づくアルゴリズムを作成し，比較シミュレーションを行ない，それぞれの問題点を解決した提案アルゴリズムを作成した．その結果から，ウェブサイトにおいてユーザーにとって有益な情報を見つけやすく，かつ，意図しないフィルターバブルからユーザーを守るためには，閲覧履歴に基づくアルゴリズムで並べられた記事の一部を，ユーザーの嗜好と異なる
記事で置き換えればよいと考えられる．
キーワード: SNS, フィルターバブル，マルチエージェントシミュレーション，イジングモデル

まえがきのうちにフィルターバブルを作り出してしまっていると思われる．そのようなユーザーは，現在インターネ
Twitter や Facebook に代表されるソーシャル・ネッ
ットで見ているものがウェブサイトにより勝手に選ばトワーキング・サービス（SNS）や，Google，Yahoo!なれたインターネット上のごく一部の情報であるにも拘どの検索エンジンなどの多くのウェブサイトでは，独わらず，世界は自分と同じ意見の人ばかりだと錯覚を自のアルゴリズムを採用し，閲覧履歴などのユーザー起こしてしまう．このような，意図しないフィルターのプライベートな情報からユーザーが必要としている
バブルは危険であるといえる．
と思われる情報を推定して表示を行なっている．それフィルターバブルを制御するためには，アルゴリズ
は，ユーザーにとって大きなメリットである反面，新ムによる情報の選択を制限することが考えられるが，たな社会問題を生じさせる要因となっている．
見たい情報が興味のない情報に埋もれるようなウェブ
その問題の一つとして，インターネット活動家のイ
1)
サイトでは，その利用価値は下がってしまうと思われーライ・パリサー が 2011 年に著書の中で提唱した「フ
る．本研究では，SNS のニュースフィードに着目したィルターバブル」がある．ユーザーはウェブサイトをモデル化を行うことにより，アルゴリズムの効果の検利用する際に，アルゴリズムが自動的に働くことによ
証を可能にした．従来の SNS で一般的に使われている
り，ウェブサイトの推薦した，ユーザーの嗜好に合っようなアルゴリズム（以下，
従来アルゴリズムと呼ぶ）ていると思われる情報に囲まれることになる．逆に，を作成し，シミュレーションを行うことにより，ウェユーザーにとって興味がないと思われる情報は遮断さブサイトにおいてユーザーにとって有益な情報を見つれ，インターネット上で見ることができなくなる．こけやすく，かつ，意図しないフィルターバブルからユれにより，自分と異なった意見の情報から隔離されるーザーを守る方法を提案した．提案アルゴリズムと従ことから，同じ意見や思想をもった人たちだけで集団
来アルゴリズムとの比較シミュレーションの結果から，が形成され，情報が集団ごとに孤立していくことにな
閲覧履歴に基づくアルゴリズムによって並べられた記
る．このような現象をフィルターバブルと呼ぶ．ユー
ザーがそのようなウェブサイトの特性を理解した上で， 事を，ある一定の割合でユーザーと嗜好の異なる記事で置き換える方法により，理想的なアルゴリズムの作
自分に必要な情報を効率的に得るために意図的にフィ成が可能であることが明らかになった．
ルターバブルを起こしている場合では，そのユーザー

1に大きな害は生じないと思われる．しかし，誰でも手軽に利用できるウェブサイトでは，多くの人が無意識­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­
第18回社会システム部会研究会 (2019年3月17日-19日・沖縄)

2- 76 -

関連研究
SNS では，日々ユーザーによって様々な記事が投稿

PG0002/19/0000-0076 © 2019 SICE

され，それをまとめて並べられたニュースフィードを閲覧することによってユーザーは情報を得る．SNS の利用者数は年々増加傾向にあり，それにより一定時間あたりに投稿される記事が増加し，ユーザーが自分にとって価値の低い情報に時間を費やしてしまう状況が生じている．そのような状況を改善するために，投稿された多数の記事の中から，ユーザーにとって価値の高い記事を推薦するための研究が多く行われている．
神嶌ら 5)の研究では，ユーザーの嗜好データを獲得するための方法は，大きく明示的と暗黙的の２つに分けられると述べている．明示的な獲得とは，ユーザーに対して，好き嫌いや関心があるかないかなどの質問をすることにより，嗜好を割り出す方法である．暗黙的な獲得とは，ユーザーの閲覧履歴や投稿履歴，プロフィールなどの個人情報や，記事のエンゲージメント(いいね，リツイート，返信など)などから，嗜好を推定する方法である．データの正確さや未評価と不支持の区別においては明示的な獲得の方が優れているといえる．しかし，SNS においてユーザーに適切な記事を推薦するためには，より多くのデータ量が必要であるため，ユーザーに対する質問の量が莫大になってしまう
ことが考えられる．そのような手間をユーザーは嫌うことが多いため，暗黙的な獲得が SNS において有用であると考えられる．
嗜好データを用いて，ユーザーに適した推薦を行う
ために，一般的に，ユーザーを嗜好の似通ったグルー
プに分けるクラスタリング手法が利用されている 6)．
桑田ら 4)の研究では，ユーザーだけでなく，ユーザーに提供されるアイテムに対しても同時にクラスタリン
グを行う，共クラスタリングという手法を利用して，ユーザーの行動に関する有用なデータを取得しようと試みている．
クラスタリングなどの情報を推薦する手法を利用することによって，SNS の運営側は，他社よりも高い利用満足度を獲得するために，ユーザーと記事を結びつける独自のアルゴリズムを開発している．例えば，Facebook 社は，ユーザーに魅力的な情報を評価する方法として，「友人や家族の情報」，「アイデアとしてのプラットフォーム」，「ユーザーが本当に求めている情報か否か」の３点に重点をおいて，ニュースフィ
ードのアルゴリズムの改善や開発を定期的に行い，発表を行っている．また，Twitter 社では，見逃している可能性のあるユーザーに対して有益な情報を「最新のハイライト」としてニュースフィードの中に優先的に表示させるなどの工夫を行っている．
SNS 上でのユーザーの行動のメカニズムを解明する
ために，SNS をモデル化することで，ソーシャルメデ
ィア上でのユーザー同士の関係性や行動を観察する研究が，数多く行われている．鳥海ら 2)の研究では，ユーザーの記事投稿や，それに対する返信などの行動のコストと利得に着目してモデル化を行っている．三ヶ尻 3)の研究では，ソーシャルメディア上での人間同士に働く同調圧力や情動伝染などの相互作用を踏まえた集団モデルを，
２次元イジングモデルで構築している．
数多くの研究が行われている中，SNS の運営側が，試作段階のアルゴリズムの効果をテストするためのモデルは考えられていない．したがって，アルゴリズムの効果の検証には実際の SNS 上のユーザーを使う方法が考えられるが，それには倫理的な問題が伴う．2012
年に Facebook 社が行った実験では，実際の Facebook
ユーザーから無作為に被験者を選び，対象ユーザーのニュースフィードからポジティブやネガティブな言葉を含んだ記事を減らし，ユーザーの記事投稿へどのような影響が生じるかの観察を行なった．結果として，SNS において情動感染が発生することが証明された．
しかし，実験が被験者に無断で行われたことから，Facebook 社に対する批判が殺到し，謝罪する展開に至った．ユーザーの精神的な面や実社会にまで大きく結びついている SNS において，それに大きな影響を与えるアルゴリズムの開発は，慎重に行わなくてはならな
い．したがって，アルゴリズムが実際に SNS において利用される前に，モデルを用いてより良いシミュレー
ションを行える環境を構築することが現在必要とされているのではないかと考えた．本研究において SNS のニュースフィードに着目したモデル化を行う．

3

SNS のモデル化の手法

3.1 SNS のモデル化
本研究では，ユーザーの個人情報と，記事の詳細な情報を利用して，ニュースフィードのアルゴリズムを作成することにより実験を行う．そのため，ユーザー
エージェントと記事エージェントを用意し，SNS のモ
デル化を行った．
ユーザーエージェントの作成は，次の流れで行う
・ ユーザーエージェント数の指定
・ ユーザーエージェントのクラスタを指定
まず，ユーザーエージェントを N 人用意する．SNS では，それぞれのユーザーが自分の興味のあるユーザーをフォローし，フォローしたユーザーの投稿した記事
をニュースフィード上で閲覧することができる．そのような，ユーザー間の複雑な関係をモデルで再現するのは非常に困難である．本研究では，アルゴリズムの違いによるニュースフィードに表示される記事の観察を行うことを目的とするため，ユーザー間の直接的な関係性や個々のユーザーの行動パターンの違いは無視することにする．よって簡単化のため，相互にフォローしあっている N 人のユーザーエージェントを用意
し，学校のクラスのような，お互いにある程度知り合いである閉じた空間の SNS を再現する．
ユーザーはそれぞれ嗜好を持ち，その嗜好に近い記- 77 -

事を投稿しやすく，また閲覧しやすいといえる．
また，嗜好は他のユーザーからの影響を受け変化する．SNSにおいてユーザーの嗜好を推定するためには，一般的に，プロフィール，投稿した記事，クリックした記事などに含まれる情報を集める必要がある．
本研究では，
記事の内容やプロフィールは考えない．よって，ユーザーの嗜好と記事の内容を結びつける手法として，共クラスタリングが行われていることを前提として研究を進めることにする．
具体的には，
次の設定を用いる．
・ クラスタ数を 100 とする
・ ユーザーエージェントは，クラスタ名として0～99 の値が乱数により与えられる・ 記事エージェントは，投稿したユーザーのクラスタを μ とし，σ を 0.5 とする正規分布に従った確率で与えられる・ ユーザーのクラスタは閲覧する記事の影響を受けて変化していく
クラスタ数を 100 として，ユーザーエージェントと記事エージェントが共クラスタリングされている状態を考える．実際には，ユーザーエージェント作成時に，クラスタ名として，乱数により 0〜99 の値が与えられる．尚，クラスタの値には周期境界条件を与える．記事エージェントは投稿するユーザーのクラスタを μ とし，σ を 0.5 とする正規分布に従った確率で与えられる．したがって，投稿者に近いクラスタが与えられやすくなる．また，ユーザーのクラスタは閲覧する記事の影響を受けて変化していくように設定する．
ユーザーが SNS を利用する場合，基本的に記事投稿
か記事閲覧のいずれかを行うことになる．各ユーザー
が SNS を利用するタイミングは各々の私生活に基づ
き様々である．よって，あるユーザーの一回の SNS 利
用を１ステップとして，それを繰り返すことによって，ユーザーの記事投稿，または記事閲覧の時間軸における流れを再現する．
SNS モデルの流れをFig. 1 に示す．
N 人のユーザーエージェントを作成
ユーザーエージェントをクラスタリング
記事投稿 or 記事閲覧記事エージェントをアルゴリズムで並べる
記事エージェントを作成 ニュースフィードを閲覧
記事エージェントにエンゲージメントを
クラスタを割り当てる
与える

Fig. 1: SNS モデルの流れ．

ステップごとの処理を説明する．まず，N 人の中からランダムで SNS の利用者を 1 人選択する．そのユー
ザーは，記事投稿，または記事閲覧のいずれかを選択する．記事投稿を選択した場合は，次の流れで処理を行う．
・記事エージェントを作成
・記事エージェントのクラスタを指定
まず，ユーザーは記事エージェントを作成する．記事
は投稿者，投稿時間，記事のクラスタ，エンゲージメ
ントの情報を保持する．投稿時間には，現在のステップ数が与えられる．記事のクラスタは投稿者のクラス
タに近い値が与えられる．実際には，正規分布に従った乱数を生成し，その少数を切り捨てた値が記事エー
ジェントのクラスタになる．記事同士において，クラスタの値の差が小さければ小さいほど，似た内容に関する記事であり，同じ値の記事は同じ内容に関する記事であると表現される．エンゲージメントには，リツ
イート数，いいね数，閲覧数が含まれ，初期値はそれ
ぞれ 0 である．SNS の運営側はアルゴリズムを作成する際に，これらの記事の情報を利用できる．
記事閲覧を選択した場合は，次の流れで処理を行う．
・ 記事エージェントをアルゴリズムで並べる
・ 記事に詳細閲覧確率を与える
・ 確率に基づいて，ニュースフィードを閲覧
・ 記事エージェントに注目するかの判定
・ 記事エージェントにリツイートやいいねを与えるかを判定・ 記事エージェントとユーザーエージェントの
情報を更新
まず，投稿された記事を，作成したアルゴリズムに従って並べ換える．並べられた記事には詳細閲覧確率が与えられ，それに従って記事の詳細を閲覧するか否かを決定する．Facebook の調査によると，ユーザーはニュースフィードを閲覧する際，未読記事の５７%までをスクロールし，
それより下の記事を見ようとしない．
そのことから，未読記事の５７%を閲覧記事とした．
また，未読記事があまりにも多い場合，ユーザーはその５７%も閲覧することができない．本研究では，閲覧記事の上限を３０記事に定め，それ以降は，閲覧しないように設定した．閲覧記事において，上から順に
１〜０の等差数列による値を与える．さらに，ユーザ
ーは自分の嗜好に合った記事を特に詳細閲覧しやすい
ことから，ユーザーのクラスタと記事のクラスタの差を計算し，差が０の記事を１として，差が大きくなる
ほど，０に近くなる値を与える．その２つの値を掛け合わせた値を詳細閲覧確率とする．記事を詳細閲覧した場合，その記事のクラスタに対してユーザーが注目するか否かを，2 次元イジングモデルを用いて判定する．ユーザーが記事に注目する場合，さらにリツイー
トやいいねを与えるかの判定を行う．ユーザーエージ- 78 -

ェントは，
詳細閲覧した記事，
リツイートをした記事，
いいねを与えた記事などの情報を保持する．また，記事エージェントは，閲覧数，リツイート数，いいね数などのエンゲージの情報を更新する．
記事投稿，または記事閲覧が完了すると，次のステップに移りユーザーを再びランダムで選択し，同様の処理を繰り返す．
3.2 2 次元イジングモデル
イジングモデルは，磁性体の振る舞いを再現したものである．２次元の場合，Fig. 2 のように格子状にスピンが配置され，それぞれのスピンは，＋１か－１のど
ちらかの値を持ち，周りのスピンの影響を受けて，自らの値を遷移していく．Fig. 2 において，値が－１である真ん中のスピンが状態遷移を試みる場合，隣接する
４つのスピンの値がすべて＋１であるので，その影響を受けて，自らも＋１に遷移する確率が大きい．反対に，真ん中のスピンの値が＋１であった場合，隣接す
る４つのスピンも同様にすべて＋１であるので，－１に遷移する確率は小さくなる．

Fig. 2: ２次元イジングモデル.

P=
𝑇𝑖 =

∆𝐸
)
𝑇

exp⁡(−
2

1
1+2×| ∑4
𝑗=1 𝑆𝑖𝑗 |1𝑛

E = − ∑4𝑖=1 𝐽 × 𝑆0 × 𝑆𝑖
2.

(1)

状態遷移確率を式(2)で与える．また，温度 Tを式(3)で与える．

(3)格子点をユーザーとし, スピンの値は＋１と－１のどちらかで表され，ユーザーが記事に注目しているか否かを表す．初期値は全スピンを－１とする．ユーザー
が記事を投稿する際，その記事のクラスタの２次元イ
ジングモデルにおける，そのユーザーのスピンの値を＋１にする．ユーザーが記事を詳細閲覧したとき，その記事の２次元イジングモデルにおける，そのユーザ
ーのスピンについて，状態遷移を試みる．この場合の状態遷移は，ユーザーが記事を見て，その記事に注目するか否かの判定であるので，－１から＋１になる状
態遷移のみを考える．
値がもともと＋１であった場合，ユーザーは記事に「いいね」を与える．また，値が－１から＋１に遷移した場合，ユーザーは記事を「リツ
イート」，もしくは近いクラスタの記事を自ら投稿する．また，ステップで選ばれたユーザーに関して，全ての記事クラスタの＋１から－１への状態遷移試行を行うことにより，ユーザーの記事に対する注目が，自然に消滅していく現象を再現した．
記事の２次元イジングモデルの情勢 M を(4)で計算し，ユーザー全体からの記事に対する注目度を数値化する．n は格子点の数，S はあるエージェント j のスピン値を表す．
𝑛
M = ∑𝑗=1 𝑆𝑗

本研究では，ユーザーがそれぞれの記事のクラスタに対して，現在，注目しているか否かの判定に，そのモデルが使えるのではないかと考えた．まず，記事のクラスタごとに２次元イジングモデルを作成する．
尚，
3)
スピン間の相互作用については，三ヶ尻 の研究により，Twitter などのソーシャルネットワーキングサービ
スにおける人間関係を再現するのに適しているパラメーターを利用することとする．具体的には次の流れである．
1. エネルギーの関係式(1)とし，エネルギーを表す E の値が小さくなるように各スピンは状態遷移する．人間関係の強度を表す J は，0.047と定義する．

(2)(4)

M の値は 0 に近い状態からスタートし，その状態が続いている場合，SNS において，その記事の情勢は安定しているといえる．また，あるきっかけを境目に，M の値が１に近い状態に落ち着いてしまうことを相転移といい，その状況になっている記事は，多くのユーザーから大きな注目を集めている記事であり，いわば「炎上」状態にあるといえる．炎上とは，一般的に悪い意味で情報に注目が集まることにより，投稿者や関連する者に批判が殺到することを意味するが，本研究においては，称賛を集めた記事に対する注目度の上昇も含めて炎上と呼ぶことにする．
3.3 従来アルゴリズム
従来アルゴリズムとして，SNS の運営側が獲得できる情報を利用した，比較的単純であり，運用した際の結果が明らかであるニュースフィードのアルゴリズムを作成し，モデルにより比較シミュレーションを行う．
本研究では，時系列アルゴリズム，エンゲージメント率に基づくアルゴリズム，閲覧履歴に基づくアルゴリ
ズムの３つを作成した．

- 79 -

SNS のニュースフィードに記事を並べる方法として
最もシンプルなものは，投稿された記事を，時系列に並べていく方法である．これによりユーザーは，リア
ルタイムで「現在」投稿されている情報を優先的に見ることができる．この方法では，ユーザーの情報や記事の情報による記事の選択が行われないので，フィルターバブルが起こることは考えられない．しかし，記事が頻繁に投稿される SNS では，ユーザーにとって価値のある記事が投稿された後に，価値のない記事が多数投稿されることによって，記事を見逃してしまったり，SNS に費やす無駄な時間が増えてしまったりする．
このような SNS では，ユーザーが不便を感じてしまう
ことが考えられる．この方法は，何もアルゴリズムが働いていない状態であるといえるが，本論文では，時系列アルゴリズム(Fig. 3)と呼ぶことにする．

とにより多く拡散され，全てのユーザーのニュースフ
ィードに表示される記事がその記事に関するものばかりに偏ってしまうと考えられる．この方法を，エンゲージメント率に基づくアルゴリズム(Fig. 4)と呼ぶことにする．

Fig. 4: エンゲージメント率に基づくアルゴリズム.

Fig. 3: 時系列アルゴリズム.
記事の情報から，ニュースフィードの並び方を考える場合に，一般的に利用されるのはエンゲージメント
率である．エンゲージメント率とは，一般的に記事に与えられるリツイート数，いいね数などのエンゲージ
メントを閲覧数で割った値である．エンゲージメント
率が高い記事ほど，SNS においてユーザーから多く注目されている記事であるといえる．エンゲージメントの算出方法は SNS によって独自に決められている．本
研究では，リツイートの方が，いいねより重要であると考え，リツイート数に５をかけた値といいね数に１をかけた値の和をエンゲージメントとし，(5)により，エンゲージメント率を求めることにする．

ユーザー個々の情報から，ニュースフィードを並び替える方法を考える．
一般的に考えられる方法として，ユーザーの過去の行動から，ユーザーの嗜好を推定し，その嗜好に合った記事を表示する方法がある．実装の方法として，投稿された記事に時系列順にスコアを与え，ユーザーが過去に詳細閲覧，いいね，リツイートを行った記事のクラスタと同じクラスタの記事にスコアを加算し，再びスコア順に並べ替える．この方法では，ユーザーのニュースフィードは，現在，多くの人に注目されている記事の影響を受けず，それぞれ自分の嗜好に近い記事が表示されやすくなる．
それにより，
嗜好の近いユーザー同士でニュースフィードが形成され，その他の嗜好の人の記事が表示されにくくなる．
よって，ユーザーのニュースフィードは自分のクラス
タに近い記事で構成され，自分と違うクラスタの記事はほとんど見えなくなると考えられる．この方法を，閲覧履歴に基づくアルゴリズムと呼ぶことにする．

(5)
エンゲージメント率の高い記事を，ユーザーのニュースフィードに優先的に表示させるアルゴリズムを考える．実装の方法として，投稿された記事に時系列順にスコアを与え，それに，エンゲージメント率の大きさに応じた値を足し合わせて，
スコア順に並べ替える．
この方法では，ユーザーの個々の嗜好は考慮されず，全てのユーザーにエンゲージメント率の高い記事が表示される．それにより，注目を集めた記事が全てのユーザーの目に入りやすくなり，さらに注目を集めるこ- 80 -

Fig. 5: 閲覧履歴に基づくアルゴリズム.
3.4 シミュレーション結果作成した SNS モデルの有用性を検証するために，予備実験として従来アルゴリズムによるシミュレーショ
ンを行った．ユーザーエージェントの数を 35×35 の1225 人，ステップ数 4000 回とした．また，実際の SNSを再現するために，十分な量の記事が投稿された状態で実験を開始する必要がある．そのために，時系列ア
ルゴリズムを 5000 回，測定するアルゴリズムを 5000
回，計 10000 回の空回しを行った後から，計測を開始することにする．
従来アルゴリズムにより，記事クラスタごとの情勢
M の推移の比較シミュレーションを行った．投稿された記事の注目度を Fig 6，Fig 7，Fig 8 に示す．

Fig. 6: 時系列アルゴリズムにおける情勢.

Fig 7: エンゲージメント率に基づくアルゴリズムにおける情勢.

Fig 8: 閲覧履歴に基づくアルゴリズムにおける情勢
横軸が記事クラスタを表し，縦軸が記事の情勢 M を表し，奥行きは時間軸である．記事の情勢は，どのく
らいのユーザーが記事クラスタに注目しているかを表す．その値が０を超えた場合，半数以上が記事クラス
タに注目している状態を表し，炎上状態にあるといえる．３つのアルゴリズムの比較を行う．時系列アルゴ
リズムでは，注目度の上昇は起こっておらず，常に安定した状態が続いている．エンゲージメント率に基づ
くアルゴリズムでは，１つの記事クラスタにおいて大きく注目度が上昇し，炎上している状態に至った．それ以外の記事クラスタでは，あまり注目度の上昇が起こらないという結果となった．閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，大きな注目度の上昇は確認できず，小さな山が複数確認できる程度にとどまった．この結果
から，エンゲージメント率に基づくアルゴリズムにおいて，ユーザーの注目が１つの記事に集中し，炎上が起こることがわかった．また，時系列アルゴリズムと閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，大きな注目の上昇は起こりづらい．閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，複数の記事クラスタにおいて，小さな注目度の山が実験の開始から終了まで続いている．
このことから，閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，ユーザーの全体的な注目度の上昇は起きないが，複数の小さなユーザーの集まりが形成され，その中でひとつのクラスタの記事が注目を集め続けることがわかった．これらの結果からこのモデルを使ってアルゴリズムによる影響を観察することは可能であることが明らかになった．
さらに，３つのアルゴリズムにより，ユーザーが記事を閲覧する際，ニュースフィードに表示される記事のクラスタの分布の比較シミュレーションを行った．
ニュースフィードに表示される上位３０個の記事のクラスタの相対度数分布を，ヒートマップにまとめ，Fig
9，Fig 10，Fig 11 に示す．

- 81 -

こり得ないという仮説を証明する結果となった．エン
ゲージメント率に基づくアルゴリズムでは，閲覧した
ほとんどユーザーにおいて表示されるクラスタが共通
して一つの値に偏っている．これは，エンゲージメン
ト率に基づくアルゴリズムでは，全ユーザーのニュー
スフィードが１つの記事に関する記事ばかりに偏ってしまうという仮説を証明する結果となった．閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，様々なクラスタにおいて点々と偏りが起こっており，閲覧するユーザーによって，異なったクラスタでニュースフィードが偏っているといえる．これは，閲覧履歴に基づくアルゴリズム
では，ユーザーごとに自分のクラスタに近い記事ばかりが表示されることにより，それ以外の記事は表示されにくくなるという仮説を証明する結果となった．したがって，それぞれのアルゴリズムにおいて，その特徴に沿った結果となり，この SNS モデルの有用性が明らかになった．

Fig 9: 時系列アルゴリズムにおける相対度数分布.

4

評価法

4.1 従来アルゴリズムの問題点

Fig 10: エンゲージメント率に基づくアルゴリズムにおける相対度数分布.

Fig 11: 閲覧履歴に基づくアルゴリズムにおける相対度数分布.
横軸が記事クラスタを表し，縦軸がステップの順番を表し，色の違いによりニュースフィードに表示されている記事クラスタの分布を表している．時系列アルゴリズムでは，
比較的記事のクラスタの偏りは少なく，相対度数が 0.4 を超える値は確認できなかった．これは，時系列アルゴリズムでは，フィルターバブルが起予備実験の結果から，３つの従来アルゴリズムにおける問題点をまとめる．
時系列アルゴリズムにおいて，記事クラスタの情勢は安定しており，また，ユーザーが記事を閲覧した際のニュースフィードに表示される記事のクラスタにも大きな偏りは現れなかった．このことから，このアルゴリズムではフィルターバブルが起こらないことは明らかになった．しかし，頻繁に記事が投稿される SNS
において，見たい情報が興味のない情報に埋もれてしまい，ユーザーが不便を感じてしまうという，根本の問題の解決が必要である．
エンゲージメント率に基づくアルゴリズムにおいて，
記事クラスタの情勢 M は，ある１つのクラスタにおいて相転移を起こしている．それは，ユーザーの半数以上がその記事に注目している状態であり，実際の SNS
では「炎上」を意味する状態であるといえる．ユーザ
ーが記事を閲覧した際のニュースフィードに表示される記事のクラスタの状況を見ても，ほとんどのユーザーにおいて，同じクラスタの記事がニュースフィードを埋め尽くす結果となった．これはフィルターバブルが起きていることを意味する．全てのユーザーは自分の嗜好とは異なっていても SNS 上でひとつのクラス
タの記事ばかりを見ることになり，そのクラスタに注
目せざるを得ない状況に陥る．それにより，SNS によって同調圧力が引き起こされる可能性があり，危険な状態であると考えられる．
閲覧履歴に基づくアルゴリズムにおいて，ユーザーが記事を閲覧した際のニュースフィードに表示される
記事のクラスタは，閲覧したユーザーごとに異なったクラスタにおいて偏りが起きることがわかった．ユー- 82 -

ザーはそれぞれ自分の嗜好に近い記事を閲覧，またはエンゲージを与える．それらの行動の履歴から，アル
ゴリズムが記事を推薦することによって，同じクラス
タの記事が表示されやすくなる．それにより，クラス
タの近いユーザー同士でフィルターバブルを起こし，他のクラスタの記事はあまり表示されないという状況が起きる．ユーザーは自分の意見に合った記事ばかり目にするので，興味のない記事に時間を費やすことはないが，自分と異なる意見の存在が見えなくなってしまっているので，SNS を利用しているユーザー全体が自分と同じ意見であると勘違いしてしまう可能性がある．
これらのことから，提案アルゴリズムを作成する際に，フィルターバブルが起こっているか否かと，ニュースフィードにユーザーにとって興味のない記事が混ざっているかの２つの点で評価する必要があると考えられる．

た記事は，そのユーザーにとって興味のない記事であるといえる．つまり，ユーザーが記事閲覧をしたときにニュースフィードに表示される記事のクラスタがユーザークラスタと離れている場合，興味のない記事が表示されていることになる．
ユーザーにとって興味のない記事がニュースフィー
ドにどのくらい表示されているかを数値化する方法を考える．ユーザーが記事を閲覧したとき，ニュースフ
ィードに表示される上位３０個の記事のクラスタについて，
ユーザークラスタとの値の差の絶対値を計算し，その３０個の値の平均値をとる．それにより，閲覧したユーザーのニュースフィードがどのくらい不便であるかを数値化できる．その値を不便指数と呼ぶことにする．シミュレーション中に起きた記事閲覧全てに対して不便指数を計算し，その値の平均を出すことにより，実験に使ったアルゴリズムにおける不便指数の評価を行う．

4.2 フィルターバブルの評価

4.4 従来アルゴリズムの評価実験

フィルターバブルは，ユーザーがニュースフィード
において偏った情報しか得られなくなることを意味す
る．本研究では，記事は０〜９９のクラスタによって分けられ，その値によって内容の近い記事と遠い記事の判別ができる．よって，ニュースフィードに表示される記事クラスタにどれだけ偏りがあるかを数値化することにより，フィルターバブルが起こっているか否かの判定ができると考えられる．偏りを数値化する方法として，標準偏差を利用する．ユーザーが記事を閲覧したとき，ニュースフィードに表示される上位３０個の記事クラスタについて，標準偏差を計算する．それにより，閲覧したユーザーにおけるニュースフィー
ドの記事の散らばりを数値化できる．シミュレーショ
ン中にユーザーが行なった記事閲覧全てに対して標準偏差を計算し，その値の平均を出すことにより，実験に使ったアルゴリズムにおけるフィルターバブルの評価を行う．求められた値をニュースフィードの標準偏差と呼ぶことにする．

３つの従来アルゴリズムにおいて，再度シミュレー
ションを行い，ニュースフィードの標準偏差と不便指数を計算する．条件は予備実験と同じく，ユーザーエージェントの数を1225人，
ステップ数4000 回とした．
実験はそれぞれのアルゴリズムにおいて１０回ずつ行
い，結果の平均を Table 1 に示す．

4.3 ニュースフィードに含まれる興味のない記事における評価
ニュースフィードに表示される記事にフィルターバ
ブルが起こっていないとしても，自分にとって興味のない記事が多く表示され，見たい記事を探すのに苦労しなければいけない場合，ユーザーは不便を感じるだ
ろう．本研究では，記事は０〜９９のクラスタによって分けられ，ユーザーも自らの嗜好を表す０〜９９のクラスタによって分けられる．記事クラスタとユーザ
ークラスタは相互に対応している．つまり，ユーザーのクラスタが１０であった場合，そのユーザーにとって見たい情報はクラスタ１０の記事，もしくはそれに近い９や１１の記事であり，６０などの値の遠く離れTable 1: 従来アルゴリズムの評価実験結果．

標準偏差
不便指数

TIME
18.95
19.50

ENGAGE
3.94
16.03

HISTORY
7.01
12.51

３つのアルゴリズムの結果を比較すると，まずニュースフィードの標準偏差において，時系列アルゴリズ
ムでは 18.95，
エンゲージメント率に基づくアルゴリズ
ムでは 3.94，閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは 7.01と，時系列アルゴリズムと他の２つのアルゴリズムとの間に大きな違いが表れた．このことから，エンゲー
ジメント率に基づくアルゴリズムと，閲覧履歴に基づ
くアルゴリズムにおいてニュースフィードに表示される記事に偏りがあることが数値によって明らかになった．したがって，フィルターバブルの数値化がニュー
スフィードの標準偏差によって可能であることがわかった．
不便指数において，時系列アルゴリズムでは 19.50，
エンゲージメント率に基づくアルゴリズムでは 16.03，
閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは 12.51 となった．
時系列アルゴリズムでは，ユーザーに記事の推薦を行わず，投稿された順に記事が表示されていくので，必然的に表示される記事には見たい記事と興味のない記
事が混ざった状態で表示される．それに比較して，エ- 83 -

ンゲージメント率に基づくアルゴリズムでは，ユーザーが注目している記事が全ユーザーのニュースフィー
ドに表示されやすくなるので，その記事と嗜好が近いユーザーにとって，不便指数は小さくなり，嗜好が遠いユーザーにとっては不便指数が大きくなる．
しかし，
ユーザーは目に入る記事に影響を受けて嗜好が変化していくので，ユーザーの嗜好自体が一点に集まり，全体の不便指数が下がっていくという結果になったといえる．閲覧履歴に基づくアルゴリズムでは，ユーザーごとに自分の嗜好の近い記事がニュースフィードに表示されやすくなる．それにより，最も不便指数が下がる結果になったといえる．したがって，ユーザーの記
事閲覧における不便さの数値化が不便指数によって可能であることがわかった．

5

フィルターバブルに関するマルチエージェン
トシミュレーション

5.1 提案アルゴリズム
ユーザーが記事を閲覧するとき，ニュースフィードに表示される記事に偏りがないかという点と，見たい記事が興味のない記事に埋もれていないかという点に着目して提案アルゴリズムの作成を行う．つまり，本研究の評価法において，ニュースフィードの標準偏差がより大きく，かつ，不便指数がより小さくなるようなアルゴリズムを目的とする．
従来アルゴリズムの評価実験の結果から，ニュース
フィードの標準偏差が最も大きいアルゴリズムは，時系列アルゴリズムの 18.95 であり，最も小さいアルゴ
リズムはエンゲージメント率に基づくアルゴリズムの3.94 である．また，不便指数が最も小さいアルゴリズ
ムは閲覧履歴に基づくアルゴリズムの 12.51 で，最も大きいアルゴリズムは時系列に基づくアルゴリズムの19.50 である．よって，提案アルゴリズムは，ニュース
フィードの標準偏差において，時系列アルゴリズムの値に近づき，かつ，不便指数において，閲覧履歴に基づくアルゴリズムの値に近くなることが理想であると考えられる．
提案アルゴリズムの作成方法を考える．閲覧履歴に基づくアルゴリズムにより，ユーザーが記事閲覧をしたとき，ニュースフィードに自分の嗜好にあった記事が表示されやすくなるという結果から，このアルゴリ
ズムをベースにして，自分と嗜好の異なる記事の存在にも気づけるようなアルゴリズムを考える．その方法として，閲覧履歴に基づくアルゴリズムによって並べられた記事を，ある割合でユーザーの嗜好と異なる記事で置き換えるということが考えられる．ユーザーの嗜好と異なる記事の中でより注目されている記事を，そのユーザーのニュースフィードに入れることによって，ユーザーは自分と違う意見の人が多数存在することを知ることができる．しかし，嗜好の異なる記事で置き換える割合を大きくしすぎると，ニュースフィー
ドが自分の嗜好の違う記事ばかりになり，不便指数が上がってしまうことが考えられる．また，割合を小さくしすぎると，ニュースフィードは自分と嗜好の合った記事で偏っているままである．嗜好の異なった記事で置き換える割合のパラメーターを動かすことによって，どのような結果の違いが生まれるか，シミュレー
ションを行い検証する．
5.2 提案アルゴリズムのシミュレーション
提案アルゴリズムにおいてシミュレーションを行い，ニュースフィードの標準偏差と不便指数を計算する．
閲覧履歴に基づくアルゴリズムによって並べられた記事を，嗜好の異なる記事で置き換える割合による結果の違いを比較する．挿入する割合を 0%～60%まで 3%ずつ上げていき，ニュースフィードの標準偏差と不便指数の推移を調べる．従来アルゴリズムによる結果と比較を行うため，条件は同様にして，ユーザーエージ
ェントの数を 1225 人，ステップ数 4000 回とした．実験はそれぞれ１０回ずつ行い，その結果の平均を Fig
13，Fig 14 にまとめた．

- 84 -

Fig 13: 提案アルゴリズムにおけるニュースフィードの標準偏差.

Fig 14: 提案アルゴリズムにおける不便指数.

青色の線が提案アルゴリズム，オレンジ色の線が時 より大きい場合では，いずれの割合においても，不便系列アルゴリズム，緑色がエンゲージメント率に基づ
指数は 14.63 よりも大きい値となっている．よって，
くアルゴリズム，赤色が閲覧履歴に基づくアルゴリズ
12%以上を嗜好の異なる記事で置き換えることにより，ムを示している．
不便指数は閲覧履歴に基づくアルゴリズムよりもエンFig 13 を見ると，ニュースフィードの標準偏差におゲージメント率に基づくアルゴリズムに近い値となる
いて，嗜好の異なる記事で置き換える割合が 0%～20%
ことがわかった．
の範囲において値が大きく上昇していき，それ以降で5.3 考察は，比較的値は定常状態になるという結果となった．
提案アルゴリズムを作成する際に目標として，ニュ
従来アルゴリズムの中で最もニュースフィードの標準
ースフィードの標準偏差において，時系列アルゴリズ
偏差の大きかった時系列アルゴリズムより値が小さく，ムの値に近づき，かつ，不便指数において，閲覧履歴
その次に大きかった閲覧履歴に基づくアルゴリズムよに基づくアルゴリズムの値に近くなることと定めた．
り値が大きくなる範囲に注目する．提案アルゴリズム
シミュレーションの結果から，この目標を達成できるにおいて，嗜好の異なる記事で 6%置き換えたときの条件について考える．
値は 12.24 で，時系列アルゴリズムの 18.95 との差がまず，ニュースフィードの標準偏差について考える．
6.71，また，閲覧履歴に基づくアルゴリズムの 7.01 とシミュレーションの結果から，嗜好の異なる記事を挿の差は 5.23 であった．嗜好の異なる記事で置き換える
入する割合が 9%以上の場合において，ニュースフィ
割合が 6%より小さい場合では，いずれの割合においードの標準偏差はエンゲージメント率に基づくアルゴても，ニュースフィードの標準偏差の値は 12.24 より
リズムと閲覧履歴に基づくアルゴリズムよりも，時系
も小さい値となっている．よって，6%以下を嗜好の異列アルゴリズムに近い値となることが明らかとなった．
なる記事で置き換えることにより，ニュースフィード
よって，提案アルゴリズム作成の目標の１つである，の標準偏差は時系列アルゴリズムよりも閲覧履歴に基標準偏差が時系列アルゴリズムの値に近づくという点づくアルゴリズムに近い値となることがわかった．嗜で，閲覧履歴に基づくアルゴリズムの 9%以上を嗜好
好の異なる記事で 9%置き換えたときの値は 14.35 で，の異なる記事で置き換えることによって達成できるこ
時系列アルゴリズムとの差が 4.60，また，閲覧履歴にとがわかった．
基づくアルゴリズムとの差は 7.34 であった．嗜好の異次に，不便指数について考える．実験の結果から，なる記事で置き換える割合が 9%より大きい場合では，嗜好の異なる記事を挿入する割合が 9%以下の場合にいずれの割合においても，ニュースフィードの標準偏おいて，不便指数は時系列アルゴリズムとエンゲージ
差は 14.35 よりも大きい値となっている．よって，9%メント率に基づくアルゴリズムよりも閲覧履歴に基づ以上を嗜好の異なる記事で置き換えることにより，ニくアルゴリズムに近い値となることが明らかとなった．
ュースフィードの標準偏差は時系列アルゴリズムに最よって，提案アルゴリズム作成の目標のもう１つであも近い値になることがわかった．
る，不便指数が閲覧履歴に基づくという点で，閲覧履
Fig 14 を見ると，不便指数は一次関数的に一定の傾歴に基づくアルゴリズムの 9%以下を嗜好の異なる記きで上昇していく結果となった．従来アルゴリズムと事で置き換えることによって場合において達成できる
比較して，最も不便指数の小さかった閲覧履歴に基づことがわかった．
くアルゴリズムより値が大きく，その次に小さかった
したがって，閲覧履歴に基づくアルゴリズムによりエンゲージメント率に基づくアルゴリズムより値が小並べた記事の 9%をユーザーの嗜好と異なる記事で置さくなる範囲に注目する．
提案アルゴリズムにおいて，
き換えることによって，ニュースフィードの標準偏差
嗜好の異なる記事で 9%置き換えたときの値は 13.78 で，において，時系列アルゴリズムの値に近づき，かつ，
閲覧履歴に基づくアルゴリズムの 12.51 との差が 1.27，
不便指数において，閲覧履歴に基づくアルゴリズムのまた，エンゲージメント率に基づくアルゴリズムの値に近くなるアルゴリズムを作成することが可能であ16.03 との差は 2.25 であった．嗜好の異なる記事で置ることが明らかになった．ただし，9%置き換えた場合
き換える割合が 9%よりも小さい場合では，いずれのでは，ニュースフィードの標準偏差において，理想値
割合においても，不便指数の値は 13.78 よりも小さいからは 4.60 下回り，不便指数において，理想値からは値となっている．よって，9%以下を嗜好の異なる記事
1.27 上回る．ニュースフィードの標準偏差をさらに理で置き換えることにより，不便指数は閲覧履歴に基づ想に近づけるためには，置き換える割合を 9%より大くアルゴリズムに最も近い値になることが分かった．
きくする必要がある．ニュースフィードの標準偏差は嗜好の異なる記事で 12%置き換えたときの値は 14.63
0%〜20%の範囲で急激に上昇していくので，パラメー
で，閲覧履歴に基づくアルゴリズムとの差が 2.12，エ
ターを少し上げるだけで充分な効果が出るといえる．
ンゲージメント率に基づくアルゴリズムとの差が 1.40
不便指数においては，実験を行った 0%〜60%の範囲でであった．嗜好の異なる記事で置き換える割合が 12%は一次関数的に上昇していくので，パラメーターを上- 85 -

げた分に比例して，その値も上昇していく．よって，置き換える割合を大きくすればするだけ，不便指数は理想値から遠ざかっていく．不便指数をさらに理想に近づけるためには，置き換える割合を 9%より小さくする必要がある．不便指数においては，小さくすればするだけ理想値に近づいていくが，ニュースフィードの標準偏差はパラメーターを少し下げるだけでその値は大きく減少してしまう．そのことから，パラメーターを下げる際には注意が必要である．
これらのことから，本研究のモデルにおいて，ユー
ザーエージェントの数を 1225 人，ステップ数 4000 回とした場合において，閲覧履歴に基づくアルゴリズム
を嗜好の異なる記事で置き換える割合が 9%であるときに，提案アルゴリズムの理想を達成することが明らかになった．ただし，実際の SNS において，本研究におけるユーザー数やステップ数のパラメーターは常に変化していく値であるので，今回のシミュレーションの結果が実際の SNS に適応することは明らかではな
い．実際の SNS において，提案アルゴリズムの効果を実証するためには，さらに，実データとの比較を行う
ことや，ユーザー数やステップ数により，結果に変化が生じるか否かをさらに検証する必要がある．
本研究の結果を，実際の SNS に置き換えて考えてみると，ニュースフィードの標準偏差の結果から，従来の閲覧履歴に基づくアルゴリズムにより，ニュースフ
ィードの記事に生じていた偏りが，ユーザーの嗜好と異なる記事が全体の 9%でも表示されていれば解消するということになる．つまり，ユーザーのニュースフ
ィードに並んでいる記事のほとんどがユーザーと意見や思想の近い内容の記事であったとしても，異なる意
見や思想の記事をわずかに表示させるだけで，フィルターバブルの危険性は大きく減少するということになる．ニュースフィードにおいて，ユーザーと全く嗜好の異なる記事を表示することによって，ユーザーにその存在を大きなインパクトと共に伝えることができる
ので，時系列のような嗜好を考慮して推薦を行っていないニュースフィードのように，ユーザーに多様な意
見や思想が存在することを伝えることができると考えられる．
また，不便指数の結果から，ユーザーと嗜好の違う記事が全体の 9%より多く表示されている場合において，ユーザーは不便を感じることになる．ユーザーはそもそも SNS において自分の興味のある記事をチェックすることを目的としている場合が多い．よって，
自分と嗜好の異なる記事がニュースフィードに多く存在すればするほど，ユーザーは興味のある記事を見る
ために，より多くの時間を費やさなければならない．
9%以下を置き換えた場合においては，ユーザーは自分の興味のある記事を閲覧するのに苦労することはあまりないといえる．しかし，ユーザーと嗜好の異なる記事として，ユーザーにとって不快な記事や，ユーザーに悪影響を与える記事が表示された場合，ユーザーはその SNS の利用を控えてしまう可能性がある．その点を解決するためには，推薦システムなどにより，そのような記事を分類しユーザーのニュースフィードに表示させないように，さらにフィルターをかける必要があると考えられる．

6

むすび

多くのウェブサイトでは，独自のアルゴリズムにより，閲覧履歴などのユーザーのプライベートな情報か
ら推定される，ユーザーに有益な情報を推定し表示を行っている．それにより，同じ意見や思想を持った人たちだけで情報が孤立してしまう「フィルターバブル」という現象が問題になっている．自分がフィルターバ
ブルの中にいることを認識できていない状態は危険であると言える．ユーザーの意図しないフィルターバブ
ルを制御するためには，アルゴリズムによる情報の選択を制限することが考えられるが，見たい情報が興味のない情報に埋もれるようなウェブサイトでは，その利用価値は下がってしまうと思われる．ウェブサイト
の運営側は，その利用価値を下げることなく，意図しないフィルターバブルなどのユーザーにとって危険な状態を回避するようなアルゴリズムの開発を行わなければならない．従来の研究では，ユーザーに適したトピックの推薦を行う手法の検討は行われているものの，SNS の運営側が，その手法により開発したアルゴリズ
ムの効果をテストするためのモデルは考えられていな
い．アルゴリズムのテストを実際のユーザーを使って行うには，倫理的な問題が伴う．よって，本研究では，
SNS におけるニュースフィードのアルゴリズムに着目したモデル化を行ない，アルゴリズムが実際に使用されるまでのテスト環境を構築した．そのモデルを使って，マルチエージェントシミュレーションを行うこと
により，ウェブサイトにおいてユーザーにとって有益な情報を見つけやすく，かつ，意図しないフィルター
バブルからユーザーを守る方法の提案を行った．
従来の SNS のニュースフィードのアリゴリズムとして，記事を投稿された順番に並べた時系列アルゴリ
ズムと，記事に与えられたエンゲージメントにより並び替えられる，エンゲージメント率に基づくアルゴリ
ズムと，
ユーザーの閲覧履歴に従って並べ替えられる，
閲覧履歴に基づくアルゴリズムの，計３つのアルゴリ
ズムで比較シミュレーションを行なった．
結果として，
エンゲージメント率に基づくアルゴリズムと閲覧履歴に基づくアルゴリズムにおいて，表示される記事に偏りが表れた．また，時系列アルゴリズムでは，記事の偏りは表れなかったが，ユーザーの嗜好に合った記事の推薦が行われていない．この結果から，アルゴリズ
ムの評価を行うために，ニュースフィードに表示され- 86 -

4)
る記事に散らばりがどれくらいあるかを表すニュース
フィードの標準偏差と，ユーザーの嗜好と異なった記
事がどのくらい表示されているかを表す不便指数を計5)算し，比較を行なった．結果として，ニュースフィー
6)
ドの標準偏差において，時系列アルゴリズムが最も小
さい値となり，不便指数においては，閲覧履歴に基づ
くアルゴリズムにおいて，最も小さい値となった．よって，提案アルゴリズムは，ニュースフィードの標準偏差において，時系列アルゴリズムの値に近づき，かつ，不便指数において，閲覧履歴に基づくアルゴリズ
ムの値に近くなることが理想であると考えた．提案ア
ルゴリズムは，閲覧履歴に基づくアルゴリズムで並べられた記事を，ある割合でユーザーと嗜好の異なる記事の中で注目されている記事で置き換えることによって作成した．置き換えを行う割合を変えながら，提案
アルゴリズムによるシミュレーションを行なった結果，閲覧履歴に基づくアルゴリズムにより並べた記事の9%をユーザーの嗜好と異なる記事で置き換えた場合において提案アルゴリズムの理想を達成することができた．しかし，この結果は，本研究のモデルによるシ
ミュレーションのパラメーターに依存するもので，実際の SNS において，置き換える割合が 9%でよいということは明らかにはしていない．実際の SNS では，ユーザー数やステップ数などは指定ができないため，最適値を見つけるための検証は，実際に運用されているサービス内で行う必要がある．したがって，閲覧履歴に基づくアルゴリズムで並べられた記事の一部を，ユーザーの嗜好と異なる記事で置き換えることが証明されたことが，本研究の意義であるといえる．
本研究において，ユーザーにとって有益な情報を見つけやすく，かつ，意図しないフィルターバブルからユーザーを守るためには，閲覧履歴に基づくアルゴリ
ズムで並べられた記事の一部を，ユーザーの嗜好と異なる記事で置き換えればよいということが明らかになった．今後，実際の SNS での検証により，その効果の証明がされることを期待する．また，今回作成したモデルは，共クラスタリングが行われていることを前提としているため，ユーザーに記事を推薦する手法による効果の違いを検証することはできない．今後，SNSの運営側が利用できる，よりよいアルゴリズムを開発するための総合的なシミュレーション環境が構築されることを期待する．

参考文献
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神嶌敏弘，推薦システムのアルゴリズム（１）：人
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会論文誌，48-9，957/965(2007)