FacebookがSocialScienceOneにリリースしたばかりの3200万のURLの中から、研究者は何を見つけることができますか？

Sergey Nivens/Shutterstock著

社会科学ワン 、Facebookなどのデータが豊富な機関と学者の間の具体的なパートナーシップを確立するために2018年に発足した非営利委員会は、現在、マークザッカーバーグのソーシャルメディアネットワークから抽出された3,200万の個別リンクを持ち、調査を行っています。

ほぼ1年の予期しない遅延の後、 動揺 プロジェクトの創設者とともに、研究者の連立はついにFacebookから「 リンクの最大のセット 学術研究のために作成されたことがあります。」

少なくともそれは、ピューリサーチャーセンターのデータラボの元ディレクターであり、現在はソーシャルサイエンスワンのデータサイエンスのマネージャーであるソロモンメッシングがIFCNに語ったことです。

これで、世界中から選ばれた研究者のチームがデータセットを使用して、Facebookのコンテンツの世界におけるトレンド、パターン、人気のあるトピックを特定できるようになります。

プラットフォームによると、データセットには、URLが公開された回数、最初に共有された日付、最初にファクトチェックされた日付、最も共有された国、実際のコンテンツの概要が含まれています。 URLに含まれています。

また、ユーザーがURLに虚偽のニュースが含まれているとフラグを付けた回数や、実際にクリックされずにURLが共有された回数など、ユーザーの操作に関するデータも含まれます。

Facebookは、これらのデータポイントは誤った情報の指標であると広く考えられているため、これらのデータポイントを選択したと述べました。今後、研究者はそれらを使用して、プラットフォームで支配的なトピックの種類を理解したり、これらのパターンに基づいて機械学習モデルを作成したりできます。

約3,200万のURLのセットにアクセスするには、学者はプロジェクトをSocialScienceOne委員会によって承認されている必要があります。受け入れられた提案には、資金、データ、その他の特典が与えられる場合があります。そして、結果として得られるすべての論文は、Facebookや委員会からの追加の制限なしに、研究者の希望に応じて公開することができます。

「私たちは、人々のプライバシーを保護する方法で追加のデータを利用できるようにし続けています」とメッシング氏は述べています。 「このデータセットにより、研究者は誤った情報や社会におけるソーシャルメディアの役割に関する重要な質問に答えることができます。」

期待は高いです。

データ配信の遅延

2018年4月、Facebookが 発表 誤報研究のための貴重なデータを彼らに提供するために学者と提携していたので、これらのデータセットは しばらく時間がかかる 準備する。しかし、それほど長くはありません。

8月、Buzzfeed News 報告 民主主義基金、ウィリアムアンドフローラヒューレット財団、ジョンS.アンドジェームズL.ナイト財団、チャールズコッホ財団、オミダイアネットワークなどのSocial Science Oneの資金提供者は、遅れのためにプロジェクトから撤退すると脅迫していました。

報告によると、彼らはフェイスブックに約束したデータセットを共有するための9月30日の期限を与えました。さもないとプロジェクトは終了します。

しかし、1月にSocial Science Oneはブログ投稿で、プライバシーの懸念を理由にFacebookがURLデータセットをリリースするのにもっと時間がかかるだろうと通知しました。

「Facebookは、欧州連合の新しい一般データ保護規則、および世界中の管轄区域における同様のプライバシー法に準拠する必要があるだけでなく、米国連邦取引委員会とのFacebookの同意判決にも準拠する必要があります。」 ブログ投稿 読んだ。 「私たちのプロジェクトの前例のない性質のために、Facebookは私たちのプロジェクトがすべての関連する法的ガイドラインに準拠していることを確認するためにゆっくりと慎重に動いています。」

データセットは、Buzzfeedが報告した締め切りの直前の9月中旬にリリースされました。

プライバシーの懸念はどのように管理されましたか？

Facebookによると、データセットに入力されたURLに差分プライバシーが追加されました。これは、データへの個人の貢献がマスクされていることを意味します。

Facebookは、差分プライバシーを、人々に追加の保護層を提供し、サイバー攻撃から安全に保つ追加の「統計的ノイズ」として特徴づけていると述べました。

このデータセットによってどのような研究が可能になりますか？

ソーシャルモニタリングプラットフォームCrowdTangleを介して承認された研究者が利用できるようになった以前のバージョンのURLデータセットは、すでに 勉強 イタリアでの2019年のヨーロッパの選挙に向けての調整された不正なリンク共有行動について。

これで、研究者は完全なデータセットを使用して、Facebookで普及しているコンテンツやトピックの種類をよりよく理解できるようになります。時間の経過とともに共有されるパターンを特定できるようになり、誤った情報を見つける機械学習モデルを構築できる可能性があります。

Facebookによると、研究者は、このような機械学習モデルをトレーニングするために、大規模で多様なデータセットの必要性を長い間認識してきました。このURLデータセットは、約3,200万のURLと約5億4,400万のセル値を含む7ギガバイトで、存在する中で最大のものの1つです。

学者は、トレンドコンテンツがFacebookでの政治イベントや製品の展開にどのように関連しているかを特定できる可能性があります。その他の潜在的な研究トピックには、二極化、政治家、ニュースサイクルが、プラットフォーム上での誤った情報の拡散にどのように影響するかが含まれます。