Filippo Menczer（1965年5月16日生まれ）は、アメリカ人およびイタリア人の学者である。彼はインディアナ大学ラディ情報学・コンピューティング・工学部の大学特別教授であり、ラディ情報学・コンピュータ科学教授である。Menczerはソーシャルメディア観測所を指揮しており、そこではデータ科学者とジャーナリストが社会におけるメディアとテクノロジーの役割を研究し、ソーシャルメディア上の偽情報や操作を分析し対抗するためのツールを構築している。彼は認知科学と物理学の兼任職を保有し、複雑ネットワーク・システム研究センターの元所長でもある。2020年にACMフェロー、2024年にAAASフェローに指名された。
Menczerの研究は、人工知能、機械学習、計算社会科学の交差点に位置している。彼の研究は、情報がソーシャルネットワークを通じてどのように拡散するか、ソーシャルボットや調整されたキャンペーンがどのように世論を操作するか、そしてAIが民主的プロセスを脅かすためにどのように武器化され得るかについての理解を進めてきた。彼はBotometerやHoaxyなどの広く使用されるツールを開発し、彼の知見は学術研究と偽情報に関する公共政策の議論の両方に影響を与えてきた。
教育と初期の経歴
Menczerはローマのサピエンツァ大学で物理学のラウレアを取得し、カリフォルニア大学サンディエゴ校でコンピュータ科学と認知科学の博士号を取得した。彼はアイオワ大学の経営科学の助教授として学術キャリアを開始し、サンタフェ研究所のフェロー・アット・ラージでもあった。彼は2003年にインディアナ大学ブルーミントン校に加わり、その後2009年から2011年までラディ校の部門長を務めた。彼はフルブライト・プログラム、ロータリー財団、NATOからのフェローシップに加え、米国国立科学財団からのCAREER賞も受賞している。
リーダーシップとサービス
インディアナ大学では、Menczerは複数のリーダーシップの役割を務めてきた。彼はソーシャルメディア観測所（OSoMe）を指揮しており、メディア、テクノロジー、社会の交差点を研究するために共同設立した。彼は以前、複雑ネットワーク・システム研究センターを指揮し、キンゼイ研究所の上級研究フェローおよびコンピュータ媒介コミュニケーションセンターのフェローでもあった。また、イタリアのトリノにある科学交流研究所のフェローも務めた。MenczerはNetwork Science、EPJ Data Science、PeerJ Computer Science、HKS Misinformation Reviewなどのジャーナルの編集職を歴任している。彼はThe Web ConferenceやACM Conference on Hypertext and Social Mediaなどの会議を主催し、ACM Web Science 2014の総合委員長およびNetSci 2017の総合共同委員長を務めた。
ウェブ科学と情報ネットワーク
Menczerの初期の研究は、トピック適応型ウェブクローラーの概念を導入した。これは、関連コンテンツを見つけるためにWebを知的にナビゲートする専門エージェントである。彼はまた、情報およびソーシャルネットワークの意味的類似性尺度を研究し、Alessandro Vespignaniなどの共同研究者と複雑情報ネットワークのモデルを開発した。検索エンジンのバイアスと検閲に関する彼の研究は、アルゴリズムシステムが情報へのアクセスをどのように歪めるかを明らかにした。この基礎研究は、後のソーシャルメディアダイナミクスの調査の基盤を築いた。
偽情報とエコーチェンバー
Menczerの研究の中心テーマは、偽情報がソーシャルメディアを通じてどのように拡散するかである。彼のチームは、Occupy運動、ゲジ公園抗議、政治選挙などのイベント中の拡散パターンを分析してきた。彼らはまた、ピザゲート陰謀説のルーツやホワイトヘルメットを標的にした偽情報キャンペーンの特定に貢献し、Twitter上の有権者抑圧ボットの削除を支援した。広く引用された研究では、Menczerと共著者はオンラインのCOVID-19偽情報、ワクチン接種躊躇、死亡の間の関連を見つけた。
2010年の米国選挙中のTwitterの分析で、Menczerは情報拡散ネットワークのエコーチェンバー構造を実証した。チームは、保守派がほぼ独占的に他の保守派をリツイートし、リベラル派が他のリベラル派をリツイートすることを発見した。この研究は2021年の第15回国際AAAIウェブ・ソーシャルメディア会議でテスト・オブ・タイム賞を受賞した。彼のチームは後に、社会的影響とアンフォローがオンラインのエコーチェンバーの出現を加速させるモデルを開発し、持続的な政治的偏極を説明するのに役立てた。
バイラリティと注意ダイナミクス
Menczerは情報のバイラリティの理解を進めており、特に初期の拡散ネットワークの構造がどのミームがバイラルになるかを予測するかに焦点を当てている。彼の研究はまた、有限の注意をめぐる競争がバイラリティパターンを形成する方法を探求している。2018年のNature Human Behaviourの論文で、Menczerと共著者はモデルを使用して、高い情報負荷と低い注意の下では、情報の品質と人気の間の相関が低下することを示した。この論文は当初、この効果だけでフェイクニュースがFacebook上で正当なニュースと同じくらい広く拡散する理由を説明できると示唆したが、誤った分析により著者らは論文を撤回した。撤回にもかかわらず、根本的な研究課題は偽情報の研究において影響力を持ち続けている。
ボット検出と調整されたキャンペーン
Menczerのチームは、機械学習を使用してTwitterアカウントがソーシャルボットである可能性を評価するツールであるBotometerを開発した。Botometerはボットの有病率と活動を測定するために広く使用されてきた。低信頼性コンテンツの拡散を視覚化するツールであるHoaxyとともに、Botometerは2016年の米国大統領選挙中にソーシャルボットが低信頼性コンテンツの拡散に重要な役割を果たしたことを明らかにした。Menczerのチームはまた、党派的な政治ボットの認識を研究し、共和党ユーザーは保守的なボットを人間と混同する可能性が高く、民主党ユーザーは保守的な人間ユーザーをボットと混同する可能性が高いことを発見した。ボットプローブを使用して、彼らはTwitterのトレンドアルゴリズムにおける保守的な政治的バイアスを実証した。
ソーシャルメディアプラットフォームが自動アカウントに対する対策を強化するにつれて、Menczerと共著者は、非正規アカウントによる調整されたキャンペーンが情報の整合性を脅かし続けることを示した。彼らはこれらの調整されたネットワークを検出するフレームワークを開発し、影響力ネットワークの成長や高ボリュームコンテンツの隠蔽などの新しい操作戦術を実証した。モデリングを通じて、悪意のあるアクターが非正規アカウントでターゲットコミュニティに潜入することで、悪意のあるコンテンツの拡散を最も効果的に制御できることを示した。
AIと敵対的操作
Menczerは、人工知能が偽だが信頼できるコンテンツを大規模に作成し、検出が難しいソーシャルボットを管理するために武器化され得ることを早期に認識した。彼のチームはTwitterとX上でそのようなAI駆動のボットを発見し、民主主義を脅かす可能性のあるAIエージェントの悪意のある群れについて警告を発した。この研究ラインは、説得力のある偽情報を生成できる生成AIと大規模言語モデルに関する懸念に直接つながっている。Menczerはソーシャルメディア環境におけるAIの敵対的使用へのより大きな注意を呼びかけている。
アルゴリズムバイアスと信頼性
Menczerの研究はまた、ソーシャルメディアのランキングおよびレコメンデーションアルゴリズムが情報露出をどのように形成するかを検討してきた。彼のチームは、政治的オーディエンスの多様性がニュースソースの信頼性の指標として機能できることを示した。Facebookのフィードアルゴリズムが時系列フィードと比較して偽情報への露出を減らすことを示唆する注目度の高いScience論文の後、MenczerはScienceに手紙を共著し、その発見は不完全であり、アルゴリズム増幅が依然としてリスクをもたらすと主張した。彼の研究は、アルゴリズムシステムにおける透明性と説明責任の必要性を強調している。
賞と認識
Menczerの貢献は多くの栄誉で認識されている。彼は2020年にソーシャルコンピューティングと偽情報研究への貢献によりACMフェローに指名され、2024年にAAASフェローに指名された。彼はまた、ICWSMからのテスト・オブ・タイム賞と複数の最優秀論文賞を受賞している。彼の研究は、米国国立科学財団、国防高等研究計画局、および他の機関から資金提供を受けている。彼はオンライン偽情報との戦いにおける主要な声であり続けている。
主な出版物
Menczerは200以上の査読付き論文を発表している。注目すべき作品には「The rise of social bots」（2016年）、「The spread of low-credibility content by social bots」（2018年）、「The web of false information: Rumors, fake news, and hoaxes」（2020年）が含まれる。彼の2018年のNature Human Behaviourの情報過負荷と人気に関する論文は、撤回にもかかわらず、偽情報のモデリングの限界について重要な議論を引き起こした。彼の研究は主要メディアで取り上げられ、政策議論で引用されている。
外部リンク
Menczerの学術プロフィールとツールは、インディアナ大学とソーシャルメディア観測所を通じて利用可能である。彼のGoogle Scholarページには彼の出版物と引用がリストされている。