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积极的算法偏见无法阻止同性社交网络的分裂(Social and Information Networks)

社会网络中的碎片化、回音室及其改进已经成为学术界和非学术界日益关注的问题。本文证明了在同质性假设下,即使在理想的异质性条件下,回音室和碎片化也是高度灵活的社会网络的系统内在现象。我们通过找到谢林模型的一个分析的、基于网络的解决方案,并通过证明弱关系不会阻碍这个过程来实现这一点。此外,我们推导出减少这种碎片所需要的最小算法偏差。然而,我们证明了这种算法偏差对阻止碎片的影响是有限的。

原文题目:Positive Algorithmic Bias Cannot Stop Fragmentation in Homophilic Social Networks

原文:Fragmentation, echo chambers, and their amelioration in social networks have been a growing concern in the academic and non-academic world. This paper shows how, under the assumption of homophily, echo chambers and fragmentation are system-immanent phenomena of highly flexible social networks, even under ideal conditions for heterogeneity. We achieve this by finding an analytical, network-based solution to the Schelling model and by proving that weak ties do not hinder the process. Furthermore, we derive the minimal algorithmic bias needed for the mitigation of such fragmentation. However, we show that the effect of such algorithmic bias on stopping fragmentation is limited.

原文作者:Christian Blex, Taha Yasseri

原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.02878

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