Uutiset

Algoritmi voi luoda sopua Clintonin ja Trumpin kannattajien välille

Twitter-tutkimus osoitti, että vastakkainasettelua voidaan vähentää verkostoja yhdistämällä.
Yhdysvaltain vaaleja kuvaavassa uudelleentwiittausverkostossa jokainen piste kuvaa yhtä Twitter-käyttäjää ja pisteiden välissä oleva kaari kertoo uudelleentwiittauksesta. Punaisella merkityt republikaanit ja sinisellä merkityt demokraatit keskittyvät omien käyttäjiensä suosittelemiseen Kuva: Kiran Garimella / Aalto-yliopisto.

Huoli yhteiskunnan polarisoitumisesta on kasvussa, ja esimerkiksi Maailman talousfoorumi nosti sen uhaksi maailmanlaajuisia riskejä käsittelevässä raportissaan. Yhtenä kasvavan vastakkainasettelun syynä on pidetty sosiaalista mediaa. Aalto-yliopiston, HIIT:n ja Qatar Computing Research Instituten tutkijat loivat algoritmisia menetelmiä, jotka voivat tuoda vastakkaisia mielipiteitä esittäviä ihmisiä lähemmäs toisiaan ja arvioivat menetelmiä Twitter-aineiston avulla. Julkaisu sai vastikään parhaan opiskelijatyön palkinnon verkkohakua ja tiedonlouhintaa käsittelevässä WSDM 2017 -konferenssissa.

Tutkijat tarkastelivat Twitter-käyttäjien yksittäisten aiheiden, kuten Yhdysvaltain presidentinvaalien ja Obamacare-terveydenhuoltouudistuksen, ympärille muodostamia vuorovaikutusverkostoja. Ristiriitoja aiheuttavien aiheiden kohdalla on tyypillistä, että verkostoissa on havaittavissa kaksi toisistaan selkeästi erottuvaa ryhmittymää. Nyt luodut algoritmiset menetelmät luovat siltoja ryhmien välille ehdottamalla käyttäjälle uusia seurattavia vastapuolta edustavien joukosta, mikä vähentää tehokkaasti polarisaatiota.

"Ehdotimme ensimmäisinä täysin algoritmista ratkaisua, jota voidaan soveltaa laajamittaisesti kielestä ja aihealueesta riippumatta. Pääalgoritmin avulla havaitsimme, että tietyntyyppisessä verkostossa, joka simuloi polarisoitumista, yhdyssiteet toimivat parhaiten, kun ne on muodostettu vastakkaisia näkemyksiä edustavien puolten verkottuneimpien käyttäjien välille", kertoo professori Aristides Gionis Aalto-yliopiston tietotekniikan laitokselta.

Optimaalisesta toteuttamiskelpoiseen

Tutkimuksessa käsiteltiin uudelleentwiittausverkostoja, joissa hyvin verkottuneet käyttäjät ovat yleensä tunnettuja ja heillä on monia seuraajia. Esimerkiksi Yhdysvaltain vaalien tapauksessa kaksi vastakkaista puolta ovat demokraatit ja republikaanit, ja niiden verkottuneimmat käyttäjät Hillary Clinton ja Donald Trump. Teoriassa yhteyden luominen heidän välilleen esimerkiksi suosittelemalla, että Clinton seuraisi Trumpia, olisi optimaalisin ratkaisu – muttei toteuttamiskelpoisin.

"Yhdysvaltain vaalituloksia käsittelevissä Twitter-keskusteluissa algoritmi ehdottaa vastakkainasettelun suurinta mahdollista vähentämistä luomalla yhteyden käyttäjien @hillaryclinton ja @breitbartnews välille. Koska kyseisen yhdyssiteen muodostuminen ei kuitenkaan ole erityisen todennäköistä, algoritmi ehdottaa seuraavaksi yhdyssiteen luomista vähemmän verkottuneiden Twitter-käyttäjien välille, kuten esimerkiksi vapaa journalisti @mtracey ja konservatiiviaktivisti @rightwingangel", kertoo tutkija Kiran Garimella.

Uusi lähestymistapa saa aikaisempia tutkimuksia tehokkaammin aikaan lähentymistä vastakkaista näkemystä edustavien ryhmittymien välille. Tulevaisuudessa tutkijat Kiran Garimella ja Aristides Gionis (Aalto-yliopisto), Michael Mathioudakis (Aalto-yliopisto ja Helsinki Institute for Information Technology -tutkimuslaitos (HIIT)) ja Gianmarco De Francisci Morales (Qatar Computing Research Institute – tutkimusinstituutti) aikovat siirtää painopistettä henkilöiden suosittelemisesta sisällön suosittelemiseen.

Lisätietoa:

Kiran Garimella
Tutkija
Aalto-yliopisto
[email protected]
+358 50 430 4933

Aristides Gionis
Professori
Aalto-yliopisto
[email protected]
Puh. +358 50 430 1651

Artikkeli: Reducing Controversy by Connecting Opposing Views

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Photo: KukkaMaria Rosenlund.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Kaie Kubjas: On tärkeää rohkaista tyttöjä ja nuoria naisia opiskelemaan matematiikkaa

Matemaatikko Kaie Kubjas on tehnyt tutkimusta ympäri maailmaa ja havainnut paikoin vain vähäisesti naisprofessoreita, -luennoitsijoita tai -opiskelijoita. Nyt korona-aikana hän haluaa vedota naisten, perheellisten ja nuorten tutkijoiden puolesta.
Some medicine capsules and equations
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tekoäly ennustaa luotettavasti, miten eri lääkeyhdistelmät tappavat syöpäsoluja

Suomessa kehitetyn koneoppimismenetelmän avulla syöpäsairauksia voitaisiin hoitaa nykyistä tehokkaammin.
Francis Ford Coppola.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Mestariohjaaja Francis Ford Coppola Suomeen ELOn ja KAVIn kutsumana

Francis Ford Coppola työskentelee vierailunsa yhteydessä Aalto-yliopiston elokuvaopiskelijoiden kanssa.
Vihreällä kuvitustaustalla kuva Eeva Vilkkumaasta ja seminaarin otsikko
Yhteistyö, Tutkimus ja taide Julkaistu:

”Kun kova data ei riitä – asiantuntijalähtöiset mallit strategiatyössä”

Koronakriisin myötä strategisen ennakoinnin ja muutoskestävyyden merkitys on korostunut yrityksissä. Epävarmuuden hahmottamiseen ja strategian jatkuvaan päivittämiseen etsitään uusia menetelmiä ja lähestymistapoja.