From Perils to Possibilities: Understanding how Human (and AI) Biases affect Online Fora

📄 arXiv: 2403.14298v1 📥 PDF

作者: Virginia Morini, Valentina Pansanella, Katherine Abramski, Erica Cau, Andrea Failla, Salvatore Citraro, Giulio Rossetti

分类: cs.SI, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-03-21

💡 一句话要点

探讨人类与AI偏见对社交媒体的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交媒体分析 人机交互 用户生成内容 偏见研究 在线支持小组 复杂网络分析 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有社交媒体分析方法未能充分揭示偏见对用户互动和内容生成的影响，导致对社交动态的理解不足。
  2. 论文通过分析在线辩论、支持小组和人机交互，提出了一个综合视角，旨在揭示社交媒体中的偏见现象及其影响。
  3. 通过对社交媒体生态系统的深入分析，论文揭示了偏见如何影响用户行为，并提出了改善社交互动的潜在策略。

📝 摘要（中文）

社交媒体平台是用户进行讨论、分享内容和建立联系的在线论坛。本文回顾了社交互动、用户生成内容及其偏见的动态，重点分析了在线辩论、在线支持和人机交互三种视角。我们描述了在线辩论中极化、错误信息和回音室现象的形成，探讨了在线支持小组的自我披露和社会支持机制。在线辩论和支持机制展现了社交媒体中的双重性，既有社区分隔和极化辩论的危险，也有同理心叙事和自助小组的可能性。此外，用户对AI生成内容的依赖也揭示了训练集中的人类偏见和人工神经网络架构中出现的非人类偏见。通过跨学科的方法，我们旨在深化对社交媒体生态系统中社交互动、用户生成内容和偏见之间复杂关系的理解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交媒体中人类与AI偏见对用户互动和内容生成的影响，现有方法未能全面分析这些偏见的复杂性和动态性。

核心思路：论文提出通过跨学科的视角分析社交媒体中的在线辩论、支持小组和人机交互，以揭示偏见的多维影响。这样的设计有助于全面理解社交媒体生态系统中的互动机制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：在线辩论分析、在线支持小组机制研究和人机交互影响评估。每个模块通过复杂网络分析和自然语言处理工具进行深入研究。

关键创新：最重要的创新在于结合了社交互动、用户生成内容和偏见分析的跨学科方法，填补了现有研究的空白，提供了新的视角。

关键设计：在技术细节上，采用了复杂网络分析方法来识别社交媒体中的偏见模式，并利用自然语言处理技术分析用户生成内容的情感和主题。

📊 实验亮点

研究表明，社交媒体中的偏见不仅源于用户行为，还受到AI生成内容的影响。通过分析，发现偏见在在线辩论中显著影响了用户的参与度和信息传播，提出的解决方案有助于改善社交媒体的互动质量。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体平台的内容推荐系统、用户行为分析和在线社区管理。通过理解偏见的影响，平台可以优化用户体验，促进更健康的社交互动，减少极化现象。

📄 摘要（原文）

Social media platforms are online fora where users engage in discussions, share content, and build connections. This review explores the dynamics of social interactions, user-generated contents, and biases within the context of social media analysis (analyzing works that use the tools offered by complex network analysis and natural language processing) through the lens of three key points of view: online debates, online support, and human-AI interactions. On the one hand, we delineate the phenomenon of online debates, where polarization, misinformation, and echo chamber formation often proliferate, driven by algorithmic biases and extreme mechanisms of homophily. On the other hand, we explore the emergence of online support groups through users' self-disclosure and social support mechanisms. Online debates and support mechanisms present a duality of both perils and possibilities within social media; perils of segregated communities and polarized debates, and possibilities of empathy narratives and self-help groups. This dichotomy also extends to a third perspective: users' reliance on AI-generated content, such as the ones produced by Large Language Models, which can manifest both human biases hidden in training sets and non-human biases that emerge from their artificial neural architectures. Analyzing interdisciplinary approaches, we aim to deepen the understanding of the complex interplay between social interactions, user-generated content, and biases within the realm of social media ecosystems.