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Daily Arxiv

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H-NeiFi: Non-Invasive and Consensus-Efficient Multi-Agent Opinion Guidance

Created by
  • Haebom

作者

Shijun Guo, Haoran Xu, Yaming Yang, Ziyu Guan, Wei Zhao, Xinyi Zhang, Yishan Song, Jiwei Chen

概要

本論文は、ソーシャルメディアの意見形成過程でグローバルな合意を効率的に導く新しい方法論であるH-NeiFiを提示します。間接的に調整します。マルチエージェント強化学習(MARL)を使用して長期的な補償関数を最適化することで、情報の伝播経路を効率的に制御し、ユーザー間の相互作用に直接介入しません。ソーシャルネットワークガバナンスパラダイムを提示します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ユーザー自律性を尊重する非侵襲的な意見を導く方法を提示する
専門家の不在にもグローバルな合意達成可能性を証明
マルチエージェント強化学習による効率的な情報伝搬経路の最適化
ソーシャルメディアガバナンスに関する新しいパラダイムの提示
合意速度を22.0%~30.7%向上させる実験結果導出
Limitations:
提示されたモデルの実際の社会ネットワークの適用可能性の追加検証が必要
さまざまな種類のソーシャルメディアプラットフォームとユーザー特性の一般化可能性研究が必要
長期的な視点での社会的影響と倫理的問題の検討が必要
2階層動的モデルの社会的役割分類の正確性と客観性のレビューが必要
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