Core Concepts
시간 변화 사회 네트워크에서 세 가지 대리인 유형(고집스러운 대리인, 인기 있는 대리인, 전략적 대리인)이 네트워크 내 의견 분포에 미치는 영향을 분석하고 비교하였다.
Abstract
이 연구는 시간 변화 사회 네트워크에서 의견 확산을 제어하기 위한 세 가지 대리인 유형을 소개하고 분석하였다.
먼저, 사회 네트워크를 시간에 따라 변화하는 그래프로 모델링하고, 각 행위자의 의견을 벡터로 표현하였다. 행위자들은 유사한 의견을 가진 이웃과 연결되고 싶어하며, 이질적인 의견을 가진 이웃과는 연결을 끊는 동적 과정을 거치게 된다.
이 모델 위에서 세 가지 대리인 유형의 영향력을 분석하였다:
고집스러운 대리인: 자신의 의견을 고수하며 네트워크 내 의견 분포를 자신의 의견 쪽으로 이동시키려 함
인기 있는 대리인: 이웃들의 의견을 가중치를 두어 평균내어 자신의 의견을 결정함. 가중치 조절을 통해 주류 의견 강화 또는 극단적 의견 부각 가능
전략적 대리인: 목표 의견을 가지고 이웃들의 의견을 자신의 의견에 가깝게 이동시키려 함
시뮬레이션 결과, 각 대리인 유형이 네트워크 내 의견 분포에 상이한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 생성 AI 기술을 활용하여 대리인의 의견 벡터를 실제 게시물 생성으로 구현할 수 있음을 보였다.
이러한 의견 제어 기술의 윤리적 함의에 대해서도 논의하였다. 생성 AI를 통한 대규모 조종 기술이 발전함에 따라, 이에 대한 윤리적 고려가 필요하다. 관련 분야의 윤리 프레임워크를 소개하며, 제어 이론 커뮤니티의 추가적인 논의를 촉구하였다.
Stats
이웃 간 의견 차이의 합이 가장 작은 이웃들의 의견이 인기 있는 대리인의 의견이 된다.
전략적 대리인의 목표 의견과 가장 가까운 이웃의 의견에 가중치를 부여한다.
Quotes
"The realm of social systems has remained almost untouched by modern control theory in spite of the tremendous progress in control of complex large-scale systems."
"The automation of opinion controllers, however, has only recently become easily deployable at a wide scale, with the advent of large language models (LLMs) and generative AI that can translate the quantified commands from opinion controllers into actual content with the appropriate nuance."