2023年度日本認知科学会第40回大会

P3-006

Twitter ログを使用した情報伝播の認知モデリング
Cognitive modeling of information propagation using Twitter logs
塚田瑛介 1西川純平 2 長島一真 2 森田純哉 3

Tsukada eisuke1, Junpei Nishikawa2, Kazuma Nagashima2, Junya Morita1,2
静岡大学情報学部
Faculty of Informatics, Shizuoka University
2 静岡大学創造科学技術大学院
1

1

2Graduate School of Science and Technology, Shizuoka University

概要

Control of Thought-Rational (ACT-R) [2] を接続する手法

SNS(Social Network Service)の急速な発達に伴い，フを提案してきた [3]．本研究ではその手法を具体化するェイクニュースやデマの拡散が問題になっている．こSNS ユーザの情報拡散モデルを構築し，実データを用れらの背景として，先行研究ではユーザの感情的反応いたシミュレーションを実施する．本稿ではモデルのが指摘されている．情報伝播において，感情を揺さぶる構成および現時点での研究の進捗を示す．

言葉が含まれるツイートほど，より拡散されやすいとされる．しかし、感情的反応がツイートの拡散に結び付

2.

モデル

くメカニズムは明らかになっていない．本研究では，他の認知アーキテクチャと同様，ACT-R は脳機能とACT-R を用いた人間の認知プロセスのモデリングによ対応する複数のモジュールから構成される．図 1 の右りこれを検討する．
キーワード：情報伝播，モデリング側に ACT-R のモジュール構成を示す． 本研究では，このような ACT-R の構造を利用した SNS の個人ユー

1.

はじめにザモデルを構築する．図 1 の左は，Twitter 上のユーザ間を結合するネットワークの断片を示している．

近年の複雑化する社会を背景として，Twitter などのTwitter のユーザ群（ネットワーク中間層）は，フォロSNS (Social Network Service) における情報伝播に対すー対象（ネットワーク下部）から情報を受け取り，受ける関心が高まっている．SNS における情報伝播は実社

取った情報をフォロワー（ネットワーク上部）に伝播さ会にも大きな影響を与える．そのため，今後このようなせる．本研究では，この情報伝播過程の中間層を焦点ユメディアを適切に制御していくためには，人々が SNSーザと呼び，ACT-R によりモデル化の対象とする．

において情報を得てから判断するまでの過程を解明す

ACT-R 上での意思決定は，事例ベース推論に従う [4]．

る必要がある．

すなわち，Twitter における情報の伝播は，フォロー対

従来，SNS における情報伝播は，大規模なデータに対する定量的な分析として検討されてきた．たとえば，
Vosoughi [1]らは，長期にわたるツイートのログデータ象から受け取ったツイートが，過去の自身のツイート経験を想起させたか否かにより決定されるものとしてモデル化される．

から，またフェイクニュースを拡大させる動力源につTwitter における情報の伝播を，記憶に基づく意思決いて明らかにした．特に，この研究では驚きやむかつき定ととらえることで，ツイートに付随する感情の影響といった感情と関連する単語が多く含まれるツイートも，ACT-R の記憶メカニズムによって説明できる．

ほど深く広く拡散されることを明らかにした．これら

ACT-R の記憶には活性値と呼ばれる数量が付与される．

よりツイートの伝播には，Twitter ユーザが受ける感情

この数量が設定された閾値を上回れば，その記憶は思的なトリガーが大きく関与することがわかる．

い出され，下回れば記憶が思い出されない．この枠組み

しかし，上記のような定量的研究においては，感情的で考えれば，Twitter における感情は，活性値の一時的なトリガーがどのような個人内の認知プロセスに影響な増幅に関わるものと考えることができる．すなわち，し，拡散という行為に結び付くのかが明らかでない．こ驚きのような感情は ACT-R が有する記憶の活性値を一の問題を検討するために，著者らは，Twitter から得られるデータと認知アーキテクチャである Adaptive571

2023年度日本認知科学会第40回大会

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図 1 情報拡散の認知モデル

時的に増大させ，過去のツイートの記憶を思い出させいて抽出する．
抽出された感情の Magnitude に応じて，やすくする．これにより，先行研究 [1] が指摘した情ACT-R の宣言的知識の検索に関わるパラメータを変動

報拡散における感情の効果をモデル化できる．

させる．本原稿の執筆時点において，これら個々の処理についての検証を終え，プロトタイプ的なモデルを構

3.

シミュレーション築している．図 2 に現在のモデルのコードの抜粋を示
す．add-dm 関数の引数となる ct1 のリストはフォロー

上記のモデルを検証するシミュレーションに向けた対象のツイートを示し，at で始まるリストは焦点ユー作業を実施している．このシミュレーションにおいてザの過去のツイートを示す．ct1 とフォロー対象の各ツは，Twitter 上の特定のユーザをフォロー対象とする焦イートの類似度（Sentence BERT の埋め込み表現により点ユーザ群を抽出する．共通のフォロー対象が何らか計算）が，set-similarities 関数の引数として設定されてのツイートをした際に，個々の焦点ユーザが，自身の記いる．プロダクションは画面中に表示された ct1 に対し憶に基づいて情報拡散（リツイート）をするか否かを予て，記憶内の類似するツイートを検索し，検索に成功し測する．焦点ユーザモデルは，フォロー対象から，ツイたら retweet を発火させ，enter キーを押す．検索に失敗

ート本文，リツイート数などのツイート情報（図 1 のしたら何もしないものとなっている．

「ポスト」）を知覚し，プロダクションを通じてゴール

図 3 はこのモデルの実行例を示す．一行目の(sgp :blc

バッファに保持する．またツイート情報から得られる0)にて，モデル全体の活性レベル (:blc パラメータ) がツイート感情はイマジナルバッファに記憶する．ゴー

設定される．一つ目の実行例は活性レベルが 0，二つ目ルバッファの状態に応じて，宣言的知識から過去のツの実行例は活性レベルが 10 である．二行目の(action-イート事例を検索し，想起する．この想起に成功すればtweet “ct1” “rr”)で実行し，三行目以下はその実行結果で知覚されたポストをリツイートする．

ある．活性レベルの設定は，モデルに提示される ct1 に

このシミュレーションにおける宣言的知識の格納事対して適用された感情分析の結果 (magnitude) の値に例は Twitter API を用いて収集する．収集した事例とフ対応すると考える．提示されたツイートの感情値が低ォロー対象のツイートとの類似度は，Sentence BERT なければモデルの活性レベルは低くなり，提示されたツどにより得られる埋め込み表現を利用することで計算

イートの感情値が高ければモデルの活性レベルは高くする．さらに，ツイートから得られるツイート感情はなり，それほど類似していない記憶も想起されやすく

Google 社が提供する Google Natural Language API を用なる．図 3 のはじめの実行例においては，magnitude の572

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P3-006(clear-all)(define-model cerdibility(sgp :v t :act nil :esc t :lf .63 :mas 1.6 :mp 10 :ans 0.5)
(chunk-type comprehend-tweet word action)(add-dm(ct1 isa comprehend-tweet word "ct1")(at1 Isa comprehend-tweet word "at1" action do)(at2 Isa comprehend-tweet word "at2" action do)(at3 Isa comprehend-tweet word "at3" action do)…
(at3227 Isa comprehend-tweet word "at3227" action do))(P retrieve-meaning=visual>ISAvisual-object
value
=word
==>
+retrieval>
ISA
comprehend-tweetword=word)(P encode=retrieval>=imaginal>
ISA
action==>=imaginal>
action(set-similarities(ct1 at1 -0.6349)(ct1 at2 -0.7083)(ct1 at3 -0.6988)…
(ct1 at3226 -0.6302)(ct1 at3227 -0.644))(P retrieve-from=imaginal>
ISA
action?retrieval>statebuffer==>=imaginal>+retrieval>
ISA;action)(P find-word?visual-location>bufferunrequested?imaginal>
state
free
==>
+imaginal>+visual-location>
ISA
visual-location
screen-x
lowest)(P attend-visual-location=visual-location>?visual-location>bufferrequested?visual>state
free==>+visual>cmd
move-attention
screen-pos =visual-location)(P reteweet=imaginal>
ISA
action=retrieval>ISA?manual>state==>+manual>
ISA
keycomprehend-tweet
nil=retrieval)comprehend-tweet=act
freeempty

comprehend-tweet=act

comprehend-tweet=act
comprehend-tweet
freepress-key"enter"))

図 2 リツイートモデルのコード抜粋

値が低いものであるため，図 3 の赤字部分が示すようデルを構築することを特徴とする．本研究の進展によに，類似した記憶が検索されずにリツイートがなされり，現代社会における情報拡散の仕組みを個人の観点ないものとなっている．しかし，はじめの実行例の後から理解できるようになり，様々な社会的な問題に対に，活性レベルの変更のため，:blc パラメータを改めてする解決の糸口が見いだされると考える．

10 に設定し，実行した結果，赤字部分が示すように，参照文献

記憶の検索に成功し，リツイートが生じている．

4.

[1] Vosoughi, S, Roy, D. and Aral, S.: "The spread of true and false
news online." Science Vol. 359.6380, pp. 1146-1151, (2018)[2] Anderson J.: How can the human mind occur in the physicaluniverse? Oxford University Press (2007)[3] 塚田瑛介，西川純平，長島一真，森田純哉: SNS における感 情 拡 散 の 認 知 モ デ リ ン グ ， HAI シ ン ポ ジ ウ ム
2023(2023)[4] Gonzalez, C., Lerch,J. F. and Lebiere, C.: "Instance‐basedlearning in dynamic decision making." Cognitive Science Vol.
27, No. 4, pp. 591-635 (2003).

まとめ

本原稿では，SNS における情報拡散の背後にある認知プロセスのモデルを示した．ACT-R において研究されてきた記憶や感情のメカニズムと Twitter から抽出される大規模データ，さらに言語の分散表現モデルを組み合わせることで，現実に存在する個人と対応するモ573

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P3-006> (sgp :blc 0)> (action-tweet "ct1" "rr")0.000 VISION
0.000 VISION
0.000 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 VISION
0.050 VISION
0.050 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.185 VISION
0.185 VISION
0.185 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
0.235 DECLARATIVE
0.235 PROCEDURAL
0.250 IMAGINAL
0.250 PROCEDURAL
0.865 DECLARATIVE
0.865 PROCEDURAL> (sgp :blc 10)> (action-tweet "ct1" "rr")0.000 VISION
0.000 VISION
0.000 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 PROCEDURAL
0.050 VISION
0.050 VISION
0.050 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.100 PROCEDURAL
0.185 VISION
0.185 VISION
0.185 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
0.235 PROCEDURAL
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0.235 PROCEDURAL
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0.440 DECLARATIVE
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0.544 PROCEDURAL
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0.594 PROCEDURAL
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0.594 PROCEDURAL
0.594 MOTOR

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図 3 リツイートモデルの実行結果の抜粋

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