フィリッポ・メンツァー

フィリッポ・メンツァー
生まれる	1965年5月16日（年齢  ( 1965-05-16 )59) ローマ、イタリア
母校	ローマ・ラ・サピエンツァ大学 カリフォルニア大学サンディエゴ校
科学者としてのキャリア
フィールド	認知科学 コンピュータサイエンス 物理学
機関	インディアナ大学ブルーミントン校
Webサイト	インド

フィリッポ・メンツァー（1965年5月16日生まれ）は、アメリカとイタリアの学者である。インディアナ大学ラディ情報科学・コンピューティング・工学部の大学特別教授およびラディ情報科学・コンピュータサイエンス教授である。メンツァーは、データサイエンティストや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て対抗するためのツールを構築する研究センターであるソーシャルメディア観測所^{[1]の所長である。メンツァーは、}認知科学と物理学の名誉職を務めており、IUネットワーク科学研究所の創設メンバーおよび諮問委員会メンバー、^[2]、複雑ネットワークおよびシステム研究センターの元所長、^{[3] 、}キンゼイ研究所の上級研究員、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、^{[4] 、}イタリアのトリノにある科学交流研究所の元フェローである。2020年にACMフェローに選出された。

メンツァーはローマ・ラ・サピエンツァ大学で物理学の学位を、カリフォルニア大学サンディエゴ校でコンピュータサイエンスと認知科学の博士号を取得しています。アイオワ大学で経営科学の助教授、サンタフェ研究所の特別研究員を務めていました。 2003年からインディアナ大学ブルーミントン校に在籍し、2009年から2011年までラディ・スクールの部門長を務めました。メンツァーはフルブライト、ロータリー財団、NATOのフェローシップを受賞しており、全米科学財団からCAREER賞を受賞しています。Network Science、^{[5] 、}EPJ Data Science、^[6] PeerJ Computer Science、^[7]、HKS Misinformation Reviewなどの雑誌の編集委員を務めています。^[8] The Web ConferenceやACM Conference on Hypertext and Social Mediaなど、さまざまな会議のプログラム委員長やトラック委員長を務めています。彼はACM Web Science 2014カンファレンス^[9]の総合議長を務め、 NetSci 2017カンファレンスの共同議長も務めた。

メンツァーの研究は、Webサイエンス、ソーシャルネットワーク、ソーシャルメディア、ソーシャルコンピューティング、Webマイニング、データサイエンス、分散型およびインテリジェントWebアプリケーション、複雑な情報ネットワークのモデリングに焦点を当てています。彼は、特化したインテリジェントなタイプのWebクローラーであるトピック型および適応型Webクローラーのアイデアを導入しました。^{[10] [11]}

メンツァーは、ソーシャルフィッシング^{[12] [13]}に関する研究でも知られています。ソーシャルフィッシングは、ソーシャルネットワークの友人関係情報を利用するフィッシング攻撃の一種で、実験では70%以上の成功率を誇ります（マルクス・ヤコブソンと共著）。また、情報とソーシャルネットワークの意味的類似性測定^{[14] [15] [16] [17]複雑な情報と}ソーシャルネットワークのモデル（アレッサンドロ・ヴェスピニャーニらと共著）^{[18] [19] [20] [21]} 検索エンジンの検閲^[22] [ ^23]および検索エンジンのバイアス^{[24] [25]}

メンツァー率いるグループは、オキュパイ運動^{[26] [27]}、ゲジ公園抗議運動^[28]、政治選挙^[29]などの分野で、ミーム、情報、誤情報がソーシャルメディアを通じてどのように広がるかを分析し、モデル化しました。メンツァーの研究室のデータとツールは、ピザゲート陰謀論^[30]やホワイトヘルメットを標的とした偽情報キャンペーン^[31]の根源を突き止めたり、Twitter上の投票抑制ボットを削除したりするのに役立っています。^{[32]メンツァーと共著者らは、オンライン上の}COVID-19誤情報とワクチン接種への躊躇の間に関連性があることも発見しました。^[33]

メンツァーのチームによる分析では、2010年の米国選挙中にツイッター上の情報拡散ネットワークのエコーチェンバー構造が実証された。^[34]チームは、保守派は他の保守派のツイートをほぼ独占的にリツイートし、リベラル派は他のリベラル派のツイートをリツイートしていることを発見した。10年後、この研究は第15回AAAIウェブとソーシャルメディアに関する国際会議（ICWSM）でTest of Time賞を受賞した。^[35]このような二極化と分離のパターンが続く中、^[36]メンツァーのチームは、ソーシャルインフルエンスとフォロー解除がオンラインエコーチェンバーの出現を加速させる方法を示すモデルを開発した。^[37]

メンツァーとその同僚は、情報バイラリティ、特に初期の拡散ネットワークの構造に基づいてどのミームがバイラリティするかを予測する研究を進めてきた^{[38] [39]}。また、有限の注意をめぐる競争がバイラリティのパターンを説明するのにどのように役立つかについても研究してきた^{[40] [41] 。2018年に}ネイチャー・ヒューマン・ビヘイビア誌に発表された論文で、メンツァーと共著者らはモデルを用いて、ソーシャルネットワーク内のエージェントが情報負荷が高い状況や注意力が低い状況で情報を共有すると、システム内の情報の質と人気の相関関係が低下することを示した^[42] 。論文の誤った分析では、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バイラリティになりやすい理由を説明できると示唆されていた。著者らはこの誤りに気づき、論文を撤回した^{[43] 。}

アストロターフィング^{[44] [45] [46] [47] [48]}やソーシャルボット^{[49] [50]}の検出に関する影響力のある出版物に続いて、メンツァーと彼のチームは、ソーシャルメディアプラットフォームと人々が操作されやすい原因となる認知的、社会的、アルゴリズム的要因の複雑な相互作用を研究し、^{[51] [52] [53] [54]}こうした悪用に対抗するツールの開発に注力しました。^{[55] [56]}ボット検出ツールである Botometer は、ソーシャルボットの蔓延^{[57] [58]}とその共有活動^[59]を評価するために使用されました。信頼性の低いコンテンツの拡散を視覚化するツールである Hoaxy ^{[60] [61] [62] [63]は、Botometer と組み合わせて使用​​され、} 2016 年の米国大統領選挙中に信頼性の低いコンテンツを拡散する上でソーシャルボットが果たした主要な役割を明らかにしました。^{[64] [65] [66] [67] [68]}メンツァーのチームはまた、党派政治ボットの認識を研究し、共和党のユーザーは保守派のボットを人間と混同する可能性が高いのに対し、民主党のユーザーは保守派の人間の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。^[69]メンツァーと共著者は、Twitterのボットプローブを使用して、プラットフォーム上の保守的な政治的偏見を実証した。^[70]

ソーシャルメディアが悪意のある自動アカウントに対する対策を強化するにつれて、メンツァーと共著者は、偽のアカウントによる組織的なキャンペーンがソーシャルメディア上の情報の完全性を脅かし続けていることを示し、これらの組織的なネットワークを検出するためのフレームワークを開発しました。^[71]彼らはまた、悪意のある行為者が影響力のあるネットワークを拡大し、 ^[72]ネットワークに氾濫させる大量のコンテンツを隠すことができる新しい形式のソーシャルメディア操作を実証しました。^[73]

メンツァーとその同僚は、政治的聴衆の多様性がアルゴリズムによるランキング付けにおけるニュースソースの信頼性の指標として使用できることを示しました。^[74]

メンツァー、フォルトゥナート、デイビスによる教科書『ネットワーク科学入門』は、2020年にケンブリッジ大学出版局から出版されました。 ^[75]この教科書は日本語、中国語、韓国語に翻訳されています。

• ソーシャルメディア観測所（OSoMe、発音はオーサム）: ^[76]オンラインでの情報拡散を研究し、視覚化することを目的とした研究センター。^[77] Twitterのトレンド、拡散ネットワークを視覚化したり、ソーシャルボットを検出したりするためのデータとツールが含まれています。 ^{[78] [79]}

• Botometer: ^[80] Twitter上のソーシャルボットを検出するための機械学習ツール。以前はBotOrNotとして知られていました。パブリックAPI、ソーシャルボットデータセットリポジトリ、および特定のトピックのブーストにおける自動アカウントの役割を評価するためのBotAmpツール^[81]が含まれています。

• Hoaxy: ^[82] Twitter上の物語の広がりを研究するためのオープンソースの検索およびネットワーク視覚化ツール。パブリックAPIが含まれています。

• Fakey: ^[83]ニュースリテラシーを高めるモバイルゲーム。Fakeyはソーシャルメディアのニュースフィードを模倣しており、本物のニュースと偽のニュースを見分ける必要があります。

• Scholarometer: ^[84]引用分析を容易にし、著者の出版物の影響を評価するのに役立つソーシャルツールとAPI 。このブラウザ拡張機能は、分野の注釈をクラウドソーシングすることで、分野間で影響を比較するための普遍的な指標を提供することができます。^{[85] [86] [87] [88]}

• キンゼイ・レポーター: ^[89]セックスと性行動に関する匿名データを共有、調査、視覚化するグローバルモバイル調査プラットフォーム。キンゼイ研究所と共同で開発。レポートはウェブまたはスマートフォン経由で送信され、公開API経由で視覚化またはオフライン分析に利用できます。^{[90] [91]}

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