ソーシャルメディア上でよりオープンで公平な公開ディスカッションをするには、「メロニティ」を試してください | マサチューセッツ工科大学ニュース

先輩からの評価を恐れて、会議中にアイデアを共有することに抵抗を感じたことはありませんか? あなたは一人じゃない。 研究によると、この蔓延した問題は、特にコミュニティの若手メンバーが威圧感を感じて発言しない場合、公の場での議論における多様性の欠如につながる可能性があることが示されています。

匿名のコミュニケーションはその恐怖を軽減し、個人が自分の考えを話せるようにすることができますが、匿名は重要な社会的背景を排除し、すぐに別の方向に偏りすぎて有害なスピーチやヘイトスピーチにつながる可能性があります。

MIT の研究者は、「メロニミティ」と呼ばれる概念を使用して、その中間に位置する公の会話における身元開示のフレームワークを設計することで、これらの問題に対処しました。

メロニミティ (「部分」と「名前」を意味するギリシャ語から) により、人々は公共の議論の場で、自分のアイデンティティの関連性のある検証済みの側面のみを選択的に明らかにすることができます。

研究者らは、若手研究者がソーシャルメディアを使用して研究に関する質問をできるようにすることを目的として、構築した LiTweeture と呼ばれる通信システムにメロニミティを実装しました。

LiTweeture では、ユーザーは自分の学歴や特定の分野の専門知識など、いくつかの専門的事実を明らかにすることができ、これにより、ユーザーの正確な身元を保護しながら、質問や回答の信頼性が高まります。

ユーザーはソーシャル メディアの投稿を作成するたびに、自分自身について何を公開するかを柔軟に選択できます。 また、既存の関係を利用して承認を得ることができ、これにより、問い合わせをしたくない専門家に問い合わせを届けることができます。

1か月間にわたる研究中、LiTweetureをテストした若手学者らは、匿名のコミュニケーションにより質問することがより快適になり、ソーシャルメディアで上級学者と交流するよう奨励されたと述べた。

そして、この研究は学術界に焦点を当てているが、電気工学およびコンピュータサイエンスの大学院生であるノーラン・ソリマン氏は、メロニムコミュニケーションはあらゆるコミュニティやディスカッションスペースに適用できる可能性があると述べている。

「私たちは、メロニミティによって、信頼性と社会的抑制との間のバランスをとりたいと考えました。 ある程度の責任を持ちながら、人々がこの豊かなコミュニティにもっと安心して貢献し、活用できるようにするにはどうすればよいでしょうか?」 』の筆頭著者であるソリマン氏は言う。 重複性に関する論文。

ソリマン氏は、彼女の顧問であり上級著者であり、電気工学およびコンピュータサイエンス学科の教授であり、コンピュータサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）のメンバーでもあるデイビッド・カーガー氏や、アレン研究所のセマンティック学者チームの他のメンバーとともにこの論文を執筆した。 AI、ワシントン大学、カーネギーメロン大学。 この研究は、コンピューティング システムにおけるヒューマン ファクターに関する ACM カンファレンスで発表されます。

社会的障壁を打ち破る

研究者らは、オンラインで他の学者と交流する際に彼らが直面する動機や社会的障壁をより深く理解するために、20人の学者を対象に初期調査を実施することから始めた。

彼らは、学者が研究の助けを求める際にX（以前はTwitterと呼ばれていた）とMastodonが重要なリソースであると認識している一方で、推奨事項を求めたり、議論したり、共有したりすることに消極的なことが多いことを発見した。

回答者の多くは、助けを求めることで特定のテーマについて無知であると思われるのではないか、あるいは自分の投稿が無視された場合に世間に恥をかかせるのではないかと懸念していた。

研究者らは、学者がソーシャルメディアを使って研究の助けを求める際に、自分のアイデンティティの関連する側面を選択的に提示できるようにするために、LiTweetureを開発した。

しかし、そのようなアイデンティティマーカー、つまり「メロニム」は、検証された場合にのみ、誰かに信頼性を与えます。 そこで研究者らは、LiTweeture を Semantic Scholar に接続しました。Semantic Scholar は、学者の学歴、所属、出版履歴を詳細に記した検証済みの学術プロフィールを作成する Web サービスです。

LiTweeture は、誰かの Semantic Scholar プロフィールを使用して、作成する各ソーシャル メディア投稿に含めることを選択できる一連のメロニムを自動的に生成します。 メロニムは、「コンピューター サイエンスの会議で 5 つの論文を発表している研究機関の大学院 3 年生」のようなものかもしれません。

ユーザーはクエリを作成し、この特定の投稿に表示するメロニムを選択します。 その後、LiTweeture はクエリとメリニムを X と Mastodon に投稿します。

ユーザーは、直接ソーシャル メディア メッセージや電子メールを通じて質問を受け取る、希望する応答者 (おそらく関連する専門知識を持つ特定の研究者) を特定することもできます。 ユーザーは、共通の同僚や同様の研究プロジェクトに言及するなど、これらの専門家のメロニムをカスタマイズできます。

ソーシャルキャピタルの共有

また、学術顧問や研究室の同僚など、公的推薦者として機能する個人と完全なアイデンティティを共有することで、つながりを活用することもできます。 承認は、専門家が質問者の質問に回答するよう促すことができます。

「この承認により、偉い人は自分の社会資本の一部を、社会資本をそれほど持っていない人々に寄付することができます」とカーガー氏は言う。

さらに、ユーザーは、クエリを再投稿して幅広い視聴者に届くよう、協力者として親しい同僚や同僚を募集することができます。

回答者はメロニムを使用して質問に答えることができるため、内気な可能性がある学者が専門知識を提供するようになる、とソリマン氏は言う。

研究者らは、クエリを作成して応答する任務を負った 13 人の若手研究者を対象としたフィールド調査中に LiTweeture をテストしました。 参加者は、匿名のやり取りにより、助けを求めるときに自信が持てるようになり、質の高い推奨事項が得られると述べました。

参加者はまた、ある種の答えを探すためにメロニムを使用しました。 たとえば、ユーザーは、最も基本的な推奨事項を求めていないことを示すために、自分の出版履歴を開示する場合があります。 応答する際、個人はアイデンティティシグナルを使用して、たとえば自分の専門知識を開示するなど、推奨事項に対する自信のレベルを反映しました。

「その暗黙のシグナリングを見るのは本当に興味深いものでした。 また、人々が自分のアイデンティティ信号に基づいて他の人とつながりたいと思っていることを見て、とても興奮しました。 この関係性の感覚は、一部の回答者が質問に答える際にさらに努力する動機にもなりました」とソリマン氏は言います。

学術界を中心とした枠組みを構築した今、研究者らは他のオンラインコミュニティや一般的なソーシャルメディアでの会話、特に政治など紛争が多い問題に関する会話にメロニミティを適用したいと考えている。 しかし、そのためには、人々が自分のアイデンティティの検証済みの側面を提示するための効果的でスケーラブルな方法を見つける必要があります。

「これは多くのコミュニティで非常に役立つツールだと思います。 しかし、私たちは社会的抑制に針を通す方法を見つけなければなりません。 誰もが安心して発言できる環境を作りながら、悪い行為を阻止するのに十分な説明責任を維持するにはどうすればよいでしょうか? カーガー氏は言う。

「メロニミティは単なる概念ではありません。 これは、アイデンティティと匿名性の側面を微妙に融合させ、信頼性とプライバシーが共存するプラットフォームを作成する新しい手法です。 完全に暴露されることなく安全な関与を可能にし、従来の匿名性と責任のトレードオフに対処することで、デジタル コミュニケーションを変革します。 その影響は学界を超えて広がり、デジタル インタラクションにおける包括性と信頼を促進します」と、ノースイースタン大学クーリー コンピュータ サイエンス大学の助教授兼シビック AI ラボ所長であり、この研究には関与していないサイフ サベージ氏は述べています。

この研究は、Semantic Scholar から一部資金提供を受けました。