SoMeR: ソーシャルメディアにおけるユーザー表現の新しいアプローチ

ユーザー表現学習は、オンラインで人々の好みや興味、行動を理解するための方法なんだ。これは大体、ユーザーのこれらの側面を捉えた低次元ベクトルって呼ばれる簡単な形を作ることで行われる。これらのベクトルは、レコメンデーションシステムやターゲット広告のような分野で特に役立つ。でも、現在の多くの方法は、テキスト投稿やユーザー活動など一つの情報にしか焦点を当ててないから、ユーザー行動の全体像を描けてないんだ。

この制限を解決するために、SoMeRっていう新しいフレームワークを導入したんだ。このフレームワークは、ユーザーがソーシャルメディアでより包括的に学ぶことを目的としている。SoMeRは、ユーザーが何を投稿するか、いつ投稿するか、プロフィールの詳細、他のユーザーとのインタラクションの仕方など、さまざまな情報を組み合わせる。これによって、オンラインユーザーについてより詳細な視点を作れるんだ。

SoMeRは、ユーザーの活動を特定の時間に行われた投稿のシリーズとして見て、これをプロフィールデータとともに処理するために高度なモデルを使う。活動に基づいてユーザー間の類似性を認識するために自己学習するんだ。SoMeRは、主に二つの方法で適用できることを示してる。まずは、偽アカウントを見つけること、次に重要な出来事の後にオンラインディスカッションがどのように分断されるかを見ること。

#ユーザー表現学習

ユーザー表現学習は、特にレコメンデーションシステムのために人気がある。これは、ユーザー行動の重要な側面を強調したコンパクトな表現を作ることに焦点を当てている。時間が経つにつれて、従来の行列やテンソル分解のような技術から、最近のディープラーニングに基づく高度なモデルまで、さまざまな方法が開発されてきた。

これらの多くの方法は、特にソーシャルメディアの異なる社会的状況でのユーザー行動を理解するために役立つ。例えば、コミュニティ内の意見やトレンドを分析するのに役立つ。研究者たちは、これらの技術を利用してオンラインボットを特定したり、有害なコンテンツを検出したり、ユーザーのメンタルヘルスの兆候を認識することもしている。

しかし、これらの方法は特定の特徴に依存していることが多く、ユーザー行動の全範囲を捉えるのにはあまり効果的じゃない。ほとんどの既存のアプローチは一つの情報タイプに焦点を当てているから、重要なコンテキストを見逃してしまうことがある。

#マルチビューのユーザー表現学習の課題

ソーシャルメディア上のユーザーに関する複数の情報ストリームから学ぶことは、独自の課題を伴う。ソーシャルメディアのユーザーは非常に多様で、信念、インタラクション、行動に差がある。アクティブなユーザーもいれば、ほとんど参加しないユーザーもいる。この不均衡な活動は、時間をかけて行動を分析するのを難しくする。

さらに、モデルをトレーニングするための明確で信頼できるデータが不足していることが多い。重要なタスクの多くには必要なラベル付けされたデータがなく、正確なモデルをトレーニングする努力を複雑にしている。

#SoMeRフレームワーク

これらの課題を克服するために、SoMeRを開発した。このフレームワークは、以下のような複数の情報タイプを考慮している：

1. 時間的活動：ユーザーがいつ投稿し、どれくらいの頻度で投稿するか。
2. テキストコンテンツ：ユーザーが投稿で何を言っているか。
3. プロフィール情報：ユーザーの所在地やフォロワー数などの詳細。
4. ネットワークインタラクション：ユーザーが他の人とどのように関わるか。

これらの特徴を組み合わせることで、SoMeRは異なるソーシャルプラットフォーム全体でユーザーをより包括的かつ柔軟に理解できる。これにより、異なる信念や行動を持つユーザー間の類似点を見つけ、複雑な問題への洞察を得ることができる。

#SoMeRの仕組み

SoMeRは、ユーザーの投稿履歴を三つ組のシリーズとしてエンコードすることから始まる。各三つ組は、タイムスタンプ、特徴カテゴリ、関連する値を含んでいる。これにより、ユーザーがあまり活動していない期間を分析するのを助ける。

次に、このデータを特別なモデルを使って変換し、これらの三つ組のコンテキストをよりよく把握する。ユーザーの投稿データとプロフィールの特徴を融合させることで、SoMeRは二つの主な目的を持って自己訓練する：ユーザー間のつながりを予測することと、似たような投稿履歴を持つユーザー間の類似性を強化すること。

最終的に、SoMeRは収集したあらゆる情報に基づいてユーザーの類似性と違いを反映する埋め込み空間を作る。

#SoMeRの応用

SoMeRは、偽アカウントの検出と政治的分極化の変化を調査する二つの主要な分野でその価値を証明している。

#偽アカウントの検出

ソーシャルメディアは、公共の意見を操作しようとする様々なアクターの戦場となっていることが多い。そのため、協調的な影響キャンペーンを通じて混乱と分断を生み出すことがある。

SoMeRは、投稿行動のパターンを認識することでこれらのアカウントを特定する手助けをする。私たちのアプローチは、同じ時間に似たテキストを共有するユーザーを探す。これはしばしば協調的な活動の兆候だからだ。影響力のあるキャンペーンの既知のケースを調べることで、私たちの方法はこれらの偽アカウントを見つけるのに優れたパフォーマンスを示している。

#政治的分極化の測定

二つ目の応用では、出来事がオンラインの政治的議論にどのように影響を与えるかを理解することに焦点を当てている。例えば、重要な決定は、異なる信念を持つ人々の間に分断をもたらすことがある。

SoMeRを使って、私たちは米国最高裁の妊娠中絶権についての決定を巡る議論を分析した。このトピックに関するユーザーのインタラクションを分析した結果、似た信念を持つユーザーは近くに集まり、対立する意見を持つユーザーはさらに離れたことが分かった。この発見は、重要な社会的出来事の後に分極化が進むことを示している。

#データの理解

SoMeRフレームワークが効果的に機能するためには、ユーザーの履歴に頼る。これには、ユーザーが投稿するコンテンツのタイムラインが含まれる。これらの投稿には、オリジナルコンテンツ、返信、シェアが含まれる。この豊かなデータを分析することで、ユーザー行動をよりよく理解できる。

私たちは、ユーザーが議論するトピックや表現する感情など、分析において最も重要な特徴を抽出する。実験では、BERTのような特定の高度な方法を使ったテキストの埋め込みが、ユーザー行動のより強力な表現を提供することが分かった。しかし、速度と効率を管理するために、これらの埋め込みを使いやすい形に簡素化した。

#三つ組データエンコーダー

ソーシャルメディアユーザーの投稿行動が多様なため、データを三つ組に整理した。各ユーザーは、プロフィールの特徴と投稿履歴を示す三つ組のコレクションで定義される。

各三つ組について、時間的およびテキスト的情報をキャプチャするために異なるモデルを利用して、包括的なユーザー履歴の埋め込みに統合する。これにより、フレームワークはあまり頻繁でない活動やインタラクションから効果的に学ぶことができる。

#トランスフォーマーエンコーダー

ユーザー行動の表現をさらに強化するために、トランスフォーマーアーキテクチャを使用する。このステップでは、データの複雑さをより効果的にキャプチャすることができる。変換されたデータは、その後、ユーザーの埋め込みを改善するために処理され、モデルがユーザーインタラクションに関する必要な詳細を学べるようにする。

#プロフィール埋め込み

ユーザーの投稿履歴に加えて、プロフィールの特徴もユーザー行動を理解する上で重要な役割を果たす。ユーザーの情報からプロフィール埋め込みを学び、ユーザー履歴の埋め込みと組み合わせて、全体の像を作る。

#ネットワークリンク予測

ユーザーを理解する上で重要な側面の一つは、他の人との関係を認識することだ。私たちのモデルには、これらのインタラクションを予測する方法が含まれており、ユーザーがオンラインで互いにどのように影響し合うかを学ぶことができる。

#コントラスト学習とデータ拡張

コントラスト学習は、潜在的な埋め込み空間を洗練させるための技術だ。似たサンプルを近づけ、異なるサンプルを遠ざけることで、モデルの学習プロセスを向上させることができる。私たちのアプローチでは、より良いトレーニング成果を得るために、同様のサンプルを生成するためのデータ拡張を効果的に行っている。

#モデルのトレーニング

最後のフェーズでは、設定した目的を使ってモデルをトレーニングし、様々なユーザー特徴から効果的に学ばせる。トレーニングプロセスを通じて、異なるタスクでの信頼性と精度を向上させるように設定して、SoMeRの多様性を強調している。

#モデルの検証

SoMeRの有効性を検証するために、実世界の行動を模倣した合成データセットでテストを実施した。私たちのモデルは、ユーザー活動のパターンと変動を高い精度で検出でき、時間的およびテキスト的特徴から意味を学ぶ能力を示した。

#結論

私たちは、ソーシャルメディアユーザーの理解を深めるために設計された包括的なフレームワーク、SoMeRを提案した。投稿習慣、プロフィールの詳細、ソーシャルインタラクションなど、ユーザー行動の異なる側面を考慮することで、SoMeRはオンラインダイナミクスへの深い洞察を提供する。

このフレームワークは、偽アカウントの特定や、重要な出来事の後の政治的分極化の変化を分析する二つの主要な分野で成功を収めている。これらの応用は、デジタル環境での複雑な課題に取り組むためのSoMeRの可能性を示している。

制限はあるけれど、私たちはさまざまなソーシャルメディアプラットフォームでのより広い応用のためにフレームワークをさらに洗練させることに注力している。私たちの目標は、ユーザー行動の理解を深め、ますますつながりのある世界での情報に基づいた意思決定や介入に貢献することだ。