大統領選のフェイクニュースの影響
ガマガマ。 ガマ? ガマ? マガか。
メイクアメリカグレートアゲインを言いたかった。ガマになっちゃった。 マガね。 マガね。
今日は、アメリカ大統領選挙でございます。 ナハナハでございます。 ナハナハなの? それ仙台密王でしょ? そう。
マガマガ。 そういうこと? わかんないな。
今回は、ネットワークサイエンス、このポッドキャストの3大柱ぐらいですか? たっちゃん企業ストーリー、リョッチ書籍作成、そしてネットワークサイエンスね。
ネットワークサイエンスが用いられている分析の中でも、大統領選挙で、これまたね、かなり注意しなきゃいけなそうなフェイクニュースとか、エコーチェンバー効果とか、そういったところの話をしながら、
2016年こうだったから、今回の大統領選挙もこうなるんじゃないかみたいな話をちょっとしていこうかなと。
まさかそんなところからフェイクニュースが生まれてるなんて、みたいな。 いやなんかすげえ引っ張るじゃん。笑っちゃったもんな。
ドコッつって。 そう。でもまあだから、全然ね、大統領選挙をかき乱してくる第三勢力みたいなのが現れて、それにすら気づけないフェイクニュースの奥深さみたいな。
なので今回もたきたまる社会派エピソードね。政治のお話ししていきましょう。それではどうぞ。
隣のデータ分析屋さん。この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁをかなえるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。 データサイエンティストのたっちゃんです。
トランプが、トランプがやばいじゃない。 トランプやばい?
なんかアメリカの大統領選挙、俺はもうトランプのあの射撃以降絶対トランプなんだろうなと思ったら、意外とそうでもないなんか形勢逆転感あるじゃん。
えーと女性の人? ここで強要の無さが出るよね。なんだっけ。ハリスさん?あ、そうそうそう。河原ハリスね。
いやーなんかいい感じでバチバチやってるみたいな風に。 なんならハリスさんの方が優勢なわけよ。
うーん、あ、そうなんだ今。 けど前回の大統領選ってさ、トランプ前回?前々回?
うんうん、バイデンさんの前だからね。 そうそうそう。
に、なんかトランプ大統領こうなんか大逆転というか、まさかトランプが勝つなんてみたいな感じだったじゃん。
急に出てきて、もうなんかカリスマ性でもてったみたいな、そんな印象でしたけど。
でしょ?でもあれってね、実はフェイクニュース諸々がかなり悪さをしていたという風に言われてるわけですよ。
ほう。
なので今回は大統領選で見られていたフェイクニュースの危なさとか。
で、なんとなくその当時のいろんな動きを振り返ってみると、今回の大統領選は結構SNSに荒らされそうな気がするなっていうのがあるから、まだ大逆転ありえそうっていう。
今になってもフェイクニュースで世論が動く可能性があると。
もう全然あると思うよ。やっぱSNSパワーがエグすぎる。
そうだね。最近はもう生成AIがすごすぎて、動画がもうAIなのか本物なのか見分けがなおつかないっていう。
ああまあそうね。
そんな状況なんでね。
まあそういうので騙せるっていうのもあるし、あとやっぱなんかそれってある程度なんか、見分けようと思えばまだ見分けれるクオリティではあるじゃん。なんか変だなみたいな。
確かに。
なってるんだけど、そのフェイクニュースってどうしても信じちゃうようにできてるのよ。なんでかっていうと、例えばエコーチャンバー効果とか、エコーチャンバー効果って聞いたことない?
ここ最近よく聞きますよね。ここ最近というか、このSNSが台頭して。
なんかまあ、簡単に言うと、自分が知りたい情報とか、自分が言ってるようなことがそのまま返ってくる。エコーって反響じゃん。で、チャンバーってちっちゃい部屋みたいな。
ああそういうことなんだ。
衣装ダンスの中とかも確かチャンバーって言うんだよね。衣装ダンスみたいな空間のところもチャンバーって確か言ったりして、ハリーポッターの秘密の部屋もチャンバーオブシークレットだから。
そうなんだ。
そうそうそう。だから簡単に言うと、閉じた空間の中で反響がこだまし続けているみたいなのを表現してるのがエコーチャンバー効果ね。
なるほど。
自分が推してる情報ばっかり入ってくる。もうなんか多分実感あると思うんだけど、俺らは、例えば俺のツイッターのタイムラインなんていうのは、AIの話と宇宙の話しか出てこないように、
もう自分でAIにそういうのを選ばせるような記事の読み方とかをするわけよ。
それって、自分がそれに興味あるっていうのを発信して、なおかつ自分にもその情報しか回ってこないみたいな、その現象がエコーチャンバー効果ね。
うん。
だからあのなんか、都知事選の時にそんな話したよね、確かね。
そうだね、石丸さんがすごいよねって話をしていて。
そうそうそうそう、まさにまさに。
まるで石丸さんが当選するんじゃないかと思ったら、いや実は、みたいな。
いやそうなのよ。
結構このユロジュもなかったですよ、自分のSNSは。
そうだよね。
結構かったもんね。
年代とかね、そういうところで、全然こう自分とはクラスターのあれが違ったんだろうなっていうふうには思いましたけどね。
そうそう。
だからフェイクニュースの何が怖いかっていうと、そのフェイクニュースに騙されそうな人たちが結局自分と似たような性質の人が周りに集まるから、
フェイクニュースが出た時に、自分の周りは誰もそのフェイクニュースに気づけないで、全員が信じてる状態で声がこだまし続けるわけよ。
はい。
だからフェイクニュースを信じてしまう。
その情報の信憑性っていうよりは、囲まれちゃって、多勢に無勢というか、周りが言ってるしそうだろうみたいな思っちゃう不思議ってあるじゃん。
ありますね。
これ別にSNSとかデジタルに限らず、オフラインの場というか、例えば男子校とか女子校とかっていう環境でもありえるかなと思いますけどね。
ちょっと閉鎖的な空間というか。
そうですね。地元が地方だとなおさら、自分は北海道出身ですけど、東京に進学するなんてありえないみたいな、そういう風潮があったりするので。
そう。
それも結構閉鎖的だったなという風には感じますけど。
確かに。あれなんでしょ。俺とかはあんまり違和感感じないけど、たっちゃんいろいろ旅行とか行くと、マルチやってるとかって思われてるでしょ。
そうそうそう。旅行のあれをSNSに上げると、あいつ旅行行きすぎたなみたいな。地元からマルチで稼いでんなろうなと思われてますからね。
東京出てあいつ買っちまったみたいな。
そういう感じですよね。そこの場所にいたらそれが普通になるというか。
そうそうそうそう。
そういうフェイクニュースに囲まれやすい状況ができてるっていうのが今のAIを使ったアルゴリズムの特徴ではあったりするわけじゃん。
マケドニアとデマ情報の拡散
多分その裏には協調フィルタリングみたいな、自分と同じようなものに興味持ってるもので、あなたと似た人はこういうのを買ってますよみたいなの出てくるのも同じようなことになってくると。
そんなフェイクニュースが響きやすいっていう状況とデマが拡散されやすいっていう状況があって、2016年の大統領選挙の時にこれがガチっと固まったせいで、トランプの支持率みたいなのが逆にめちゃめちゃ増えたみたいな事例があったわけよ。
あ、そうなんだ。
その時トランプと対峙してたのがクリントン。
ヒラリー・クリントン。
そうだよね。
ヒラリー・クリントンに関するとか、アメリカ大統領選挙に関するデマ情報をめちゃめちゃ出していた場所っていうのがどんな場所だったかっていうと、これ実は全然アメリカ国内関係なくて、北マケドニア共和国。
どこ?
東欧らしいよ、東欧。
東ヨーロッパ?
マケドニアだね。
いや、分からない。ピンとこないし、ピンともこないし、なんでっていう。
いや、なんかマケドニアで作られたサイトがめちゃめちゃ大統領選挙に関する情報操作みたいなのに使われまくってたの。
デマ情報を流しまくってた。
マケドニア発の情報がどんどん世に出てたってこと?
そう。で、それをアメリカ人が見て、アメリカ人が信じるみたいな状態になってた。
で、だよ。
しかもね、このサイト名とかがワールドポリティカスとか、トランプビジョン365みたいな、365みたいなので、
なんかこう、結構いかにもそのサイトっぽいみたいなのが、サイト名っぽいのがバーって作られてて、
で、それがSNSの波に乗って、このサイトに乗っているデマ情報っていうのがバンバンバンバンアメリカの中に流れ込んでいって、
嘘情報をみんな信じ始めたみたいな。そういう事例があって。
で、なんでこれ、マケドニアの奴らがなんでそんなことする必要があったのかっていうのがあるじゃん。
他の国の大統領選で変な情報とか変なサイト作って何の得があるんだっていう話になると、
そのサイトにアクセスが集中すればするほど、そいつら収入が得られるわけですよ。
あー、広告収入とかそういう話。
で、そのサイトの奴らは半年で700万稼いだらしいのね。
すごいね。
そのサイトのアクセス広告だけで。だからつまり、彼らのモチベーション、マケドニアの人たちのモチベーションは、
どんなサイトであろうとクリックされるものを作れば、そのインセンティブとして何百万という金が入ると。
で、しかもインターネットを使うと別に国境も関係なくできるという状態になって、
うまくそのSNSのアルゴリズムとマッチして、情報がバンバンアメリカ中に流れまくったみたいな。
そういう過去があるわけですよ。
あ、そうだったんだ。面白いね。
で、これのせいでヒラリー・クリントンの悪い噂だったり、逆にトランプがこういうのを出してるみたいなのとかがバーって広まりまくるみたいな。
そうだよね。別にどっちかが有意になる情報というよりかは、お互いアンチみたいな動画とか情報が流れてた、そんな記憶なんですけど。
で、その中にクリティカルなのがいくつかあったせいで、ある地域ではヒラリー・クリントンめちゃめちゃダメみたいな話になったりとか。
で、これって片方のアンチを出したら、もう片方の、例えばトランプのいい話が出たらトランプ界隈でめちゃめちゃ拡散される。
ヒラリー・クリントンのダメな話が出てもトランプ界隈で拡散される。で、逆もしかりみたいなのがあって、とにかく第三者からしたらめちゃめちゃ飯うま状態なわけだよね。
そうだね。そうそうそう。
なので、Twitterとかで広まっていって、Facebookとかで広まっていって、で、外部サイトにクリックされて金を稼げる奴らが現れたっていうのが2016年の状況になってて。
じゃあ今、このタイミングで俺がアメリカ大統領選でマジやばくなりそうって言ってんのは、Xの収益化が解放されてるから、Xがバズればそいつらは同じだけの金額を稼げるわけよ。
確かにね。で、世の中だいたいウェブサイトのアクセスとかって、1クリック踏むのって相当ファネル落ちるじゃん。
つまり、Xでどんだけバズっても、そこからウェブページまで飛んでくれる人ってほんの一部だから、それですら700万稼げてた。
一方で今はXで表示されたものっていうのがインプレッションのまま収益になるわけよ。
つまり、当時よりもデマ情報でもなんでも、とにかくインプレッションを稼ぎまくった奴が金を稼げるっていうインセンティブ設計に変わった。
なおかつ、AIのレコメンドもより精度を増してきてるっていう状態。
そうだね。
だから、たぶんその裏でいろんな情報を流しまくって、金を稼ぎまくろうとして、乱す奴たちがめちゃめちゃ現れるんだよね、きっと。
インプゾンビが溢れ出すってこと?
インプゾンビみたいな癒やしいアカウントじゃなくて、本当にマジっぽいサイトをめちゃめちゃ作るやつみたいな、マジっぽいアカウントを作っていくっていう。
本気で作ったサイトに繊維してもらおうとしているガチなインプを求めてる人たちが、あたかも本当かのような情報でデマ情報を流し始めるんだ。
2016年の大統領選の時よりも、デマ情報を流して収益化するっていうところ、ハードルが下がってインセンティブが上がってる。最悪の状態。
最悪だね。今言ってたけど、AIの精度みたいなところも間違いなく上がってて、2016年の当時ツイッターなんて基本的にフォローしてるくらいの人しかタイムラインで流れてこなかったじゃないですか。
フェイクニュースの拡散メカニズム
もしくは超バズってる人とか、今って全然フォローしてなくても、おすすめみたいなところでタイムラインが埋まるから、バズるバズらず関係なく、自分と似てるような、自分が見てるポストに関連したものばかり流れるようになってくるっていう意味でも、拡散される可能性がすごく広がってますよね。
だから結構やばい状況になるんじゃないかなっていう。
なるほど。
で、この今の諸々の話って、このポッドキャストの中でも何度も紹介してる、そのネットワークサイエンスとか、計算社会科学っていうところにがっつり関わってる研究分野なわけよ。
うんうん、確かにね。そうじゃん。
だから、そういう本とか読んでると。で、今の話とかっていうのは、日本語の本にもなってて、フェイクニュースを科学する、拡散するデマ、陰謀論、プロパガンダの仕組みっていう本があるんだけど。
うわー、陰謀論好きな人多いっすからね。
そう。だから、なんで陰謀論広がるの?なんでプロパガンダって成功するの?みたいなのを、笹原さんっていう、東高大の先生だったかな。そういうのの専門家だから、めっちゃ書いてくれてるんだけど。
そのうちの大統領選の話がね、俺はこれ何回読んでも、今回の大統領選の方がマジでヤバそうな気がする。
ヤバそうだよな。
時代をね、上手く時代に乗っちゃうと、そういう風になるからさ。で、大体過激なツイートの仕方の方が伸びたりするから、よりなんか粗悪な発信も増えるし。
でもさ、選挙って、それを嘘でも本当でも、支持するかしないかが大事じゃないですか。
まあね。
なんでその、自分の周りの人がこうなんだろうな、同じような支持を集めていくかってところが、まだ見えてないんですよね。
物理的な地域の話?
そうそうそう。大統領選って確か、州単位で戦いますよね。
そうだね。どの、取った州の数で決まるね。
そうっすよね。で、なんかここの州は、民主党が強い、共和党が強いみたいなのがあって、
なんか結構こう見てると、圧倒的に民主党が勝つとか共和党が勝つみたいな、その地域差がすごいよなと思っているんですけど、なんかそれがこのSNS時代でも、やっぱりその地域のその色をワッと反映させるみたいなことがあり得るのかなというか。
多分なんか職業の、特にアメリカとかだと職業の種類が全然違ったりするから。
あー、州によって。
そうそうそう。で、特に2016年の大統領選の時の別れ方って、すごい言い方悪くすると、偏差値みたいな感じで決まってるような感じもあって。
あー、なるほど。
そう、とか、あとなんかエリアで言うと、真ん中の方、よりアメリカンな雰囲気が強いところの方が、トランプに票が入ってて、よりなんかグローバルに動いてそうな地域っていうのが、クリントンの方に入ってるみたいな感じ。
なるほど、そっかそっか。そもそもその州、地域に住んでる人たちの思想とか、お金、経済力とかが似てるから、あるニュース見たときに、そこに影響を受ける人たちの似てるよね、みたいなことがあり得るってことですかね。
で、それで、やっぱ国際的な方に施策が寄ってたりすると、やっぱそういう触手の人たちってやっぱ押した方がいいなってなるから、ならこう、西海岸と東海岸の方はクリントンみたいな感じになってたりする。
だけど、真ん中の方の人たち、ならこう、アメリカを国内でガッとやってくぞ、みたいな雰囲気とかを出していくと、真ん中の方が強くなったりするとか。
強いアメリカを押す。
あ、そうそう、だからメイクアメリカクレイトアゲインだよね。マガだよね、マガ。
だから、トランプを押し始めると。
そうそうそう。し、あとやっぱ、周囲によって、触手とか違うし、そもそもそんなに真ん中の方の人たちが外に広く見てるかで言うと、それこそ自分たちの地区の人たちとSNSで繋がってるとか。
そうだね。
そう、ってなってくるから、結局、で、地域の集まりとかが田舎の方が強かったりすると、そこでのエコーチェンバー効果が発揮されるとか、っていうバランスがあるから、やっぱ地域では結構変わるんじゃないかな。
情報伝達の構造と影響
みんなが思ってるよりアメリカ人選挙の話とか、政治の話するしね。
あ、この普通の日常会話でもするって言いますよね。
いや、するするする。
マジするね。今日なんか、NASAの研究所にいたときにさ、ちょうどトランプがVVだったときだったんだけど。
2017年とかでしたっけ?
8から9かな。
8年。
あ、そっか。
だったんだけど、NASAの人たちはフェデラルエンプロイというか、政府職員だから、政治批判しちゃいけないっていう決まりが一応あんのよ。
なるほど。公務員的な立場なの?
そうそうそうそう。極めて言ったら上司だからさ。
うんうん。構造上はね。
そうだね。
だから、そういうのに批判しちゃダメだよみたいな雰囲気はあるんだけど、まあやっぱね、一般的な会話としてあるからさ、そういうのが。
ってなってくると、なんかやっぱみんなするんだなみたいな。
へー。
ってなってるから、結局一般の会話でもなるし、なんか飲み会で喧嘩しそうになってるの見たことあるし。
SNSみたいなデジタルの情報もそうだけど、この物理的な人との会話とか地域とか、そういうところでのエコーチェンバー効果みたいなのも、どっちも起こってるっていうのがリアルなんだ。
そう。で、それで多分ダブルパンチになるんじゃないかなっていう、同じような思想のやつはSNSに表示されるのもなんとなく同じ情報が出るから。
で、オフラインで喋ったときに、まあやっぱそうだよなみたいになって、より信じちゃう、より深めちゃうみたいな。
なるほどね。じゃあもう、地域ごとにどのフェイクニュースが広まったかってめっちゃ気になりますね。
まあそうね。まああると思うけどね、そういうのも。
ありそうですよね。北マグドニアに聞かなきゃわかんないのか、でもそれは。
そう。
あとはね、ネットワーク分析みたいなので見える、あれで言うと、1個あるのは、よくさ、ほら分析とかでさ、カスケードっていう表現の仕方するじゃん。
情報伝達みたいなイメージ。
そうそうそうそう、なんかこう1つの情報があったらそれが3つにこう分かれて、でその3つの傘みたいなのができたら、その3つの先でその情報が次10人ぐらいに伝わってみたいなカスケード構造。
でこれをその1つのニュース記事とか1つのリツイートに対して、どれぐらいそのカスケードが深く広く広がっていくかみたいな分析をした研究とかが出てて、
でこれまさに1個1個の関係性をエッチとノードで結んでるからネットワーク分析の手法というかアプローチの1つなんだけど、
でそれで見るとこれ面白いのが、陰謀論とかフェイクニュースとかそういうのってめちゃめちゃ寿命が長いの。
つまり正確な情報で科学的な、で科学的なちゃんとしたニュースとかっていうのでインパクトがでかいのがポンって出た場合は、
1回ポコーンってバズって、そっから緩やかに落ちていってカスケードが収束していくっていうような感じになるんだけど、陰謀論とかそういうのってカスケードがどんどんどんどんでかくなって情報の伝達の寿命がめちゃめちゃ長いの。
最終的に普通のちゃんとした科学ニュースとかよりも陰謀論の方がより多くの人にそのカスケードがでかくなってから寿命も長いし、っていうので伝わっていくっていう分析結果も出てたりするんだね。
結局人がそれを楽しんじゃってるってことじゃないですか。
まさにまさに。ちゃんとしたニュースとかっていうのになると作られるネットワークの形がギュッとなりながら、ちゃんとインフルエンサーがバッて広げる、インフルエンサーがバッて広げるみたいなそういうネットワークができるのに対して、
フェイクニュースって個人間ぐらいのやりとりで、ブワーってちっちゃい塊でワッて熱量が湧いて、また別のところでワッて理算的に広がっていってるみたいな、そういうネットワークの見え方の違いとかもあったりするんだよ。
なんかあれっすね、最初の話じゃないけど、マルチみたいっすね。
まあね、いやまあマルチって結局そうか、ネットワークビジネスだからさ。
フェイク 長いっすよね、マルチってその1個生まれたマルチ商法のサービスってずーっといろんな大学とかで広まるしみたいな。
いやね、すごいよね。
フェイク 何年も何年も。
ありとあらゆる手でね。俺らのときUSBだったよね。
フェイク USBありましたね。あれ結構新しい手法だと思ってたけど、今はたぶんまだあるから。
USBをいくらで買って、それをさしとけば、いつ株価が上がるかみたいな、FXの上がり下がりがわかるとかっていうやつだったっすよね、確か。
フェイク なんか買ってたやついたよな。
いや、いたって聞いた気がするなって、途中から大学こなくなっちゃうみたいな。
フェイク じゃあもう、テイラーシフトが指示を表明したみたいなドカーンっていうニュースは、その1回きりで別にそれがどっかに広がるとかはあんまないんだ。
広がりはするんだけど、フェイクニュースとか陰謀論とか、そういうのの伝わり方に波にのまれるみたいな感じで。
フェイク まあそうだよね。
負けちゃうっていうのが問題なんだよね。
フェイク 寿命は短そうですもんね。
そうそうそう。で、しかもそれって結構アンコントローラブルというか、人の欲求のとこに刺さってしまった結果引き起こされるものだったりもするから、結構難しい。SNSの弊害といえば弊害。
フェイク そうっすよね。しかもそれが嘘なニュースだった場合って、間違った指示をしてしまうってことがあり得るってことですもんね。
そうそうそう。
フェイク めっちゃ悪質じゃないですか。
めちゃめちゃ悪質よ。で、最近は多分そのトラストアンドセーフティーみたいなそういう概念というか、企業はそういうのちゃんとやんなきゃダメだよみたいなのがあるから、AIのバズったツイートで何かこう主張してるものとかに関しては、ファクトちゃんとチェックしましたかみたいな注意書きって最近X出たりするんだよね。
フェイク うんうんうん。そうなんだ。
だからああいうので啓蒙みたいなのはしてるけど、どうせそういうのって直感的にやっぱり捉えちゃうから、嘘かどうかみたいなのは。
フェイク あとイーロンマスクとトランプがなんかつぶつぶじゃないかっていうのは心配ですけど。
あ、そうなの?
フェイク え、なんかどっちかわかんないけど、よくあの二人のイラストが載ってる写真とかをポストしてますよ。
いやー。
フェイク イーロンマスクなんじゃないかな。
だーどうだろうね。
フェイク イーロンマスクがこっち支持するって言ったら結構危険ですよね。
まあそうね。やっぱ資金力みたいなのもあるし、やっぱ心配いるしね。
フェイク で、それがXでしょ。
ああ確かに。
フェイク そう。
確かに。そういうことか。
フェイク もうなんかコントロール、アンコントローラブルですよもうそれは。
確かに。いやでもそうね。だからそれが、そういう心配とかが出てくると、あのやっぱWEB3的な概念が欲しくなってくるんだよねみんな。
フェイク ああそうですね。誰かの意思に寄らない世界。
そうそう。裏でアルゴリズムをちょっと調整されてても誰も気づけなくて、世界がそっち側に偏るみたいなのはありえちゃうから。
フェイク そうだね。
っていうので、まあだから大統領選どうなっていくのかとか、なんか多分これまあ放送が流すのが2日とかでしょ10月の。
フェイク そうですね。ちょうど1ヶ月前ですね大統領選。
多分こっからそういうなんか啓蒙ニュースみたいなのが出てくると思うんだよね。いろいろと。
フェイク 結構注目してみておかなきゃだな。
でしかもなんかデータサイエンスな手法を使っていくとこういうのはデータで捉えられるようになるから、ネットワーク分析とかそういうのは結構面白いよねっていう。
だからそのコントロールできないって言ってた話が一つの計として捉えるみたいな感じだから、複雑に絡み合ってるけど法則性見つけたら結構簡単な2次元のグラフに落とせるよねとか。
フェイク なんかそこまでこうネットワーク終えるみたいな状態なのであればフェイクニュース流した人も取り締まるみたいなちゃんと法律作っていいんじゃないかなと思いますけどね。
まあね。でもなんかそれはだからあのちょっと故意に流したかどうかもやっぱ分かんないし。
フェイク まあね。
フェイクニュースの危険性
その誰かが言ったやつを悪意を持って拡散するっていうことをしてその大元のやつが裁かれるのもなんだったっていう話でもなってくるから。
フェイク まあでもリポストした人はそれをもう意思はイエスっていう意思だっていうふうにもう認めないといけないですよそうなってきたら。
まあね。
フェイク そうやって世の中分断されていくんですよ。そしてX上での不毛な航路になっていく。ちゃんとニュースは判断しなきゃダメですよ。
だから一時情報にアクセスするとか。だからこのね意外とまだ今一番危険なのはそのLLMに聞いて情報収集しようとしたときにソースがわからんみたいな話の状態で見ちゃうとハルシネーションみたいなことにもなるし。
であとは問題はそのやっぱフェイクニュースの大波を学習してた場合にそっちにこうLLMの回答が寄っちゃうっていう可能性もあるしね。
フェイク AIのバイアス問題はついて回りますからね。
そうそうそう。
フェイク っていうのでこういうのが出てきてるから注意しようねっていう。
おお。
フェイク なんかあんまりこうポッドキャストで政治の話はしていいのかみたいなっていうのもあったりするじゃないですか。
そうなの?
フェイク その、配信というかYouTube。YouTuberはあんまり政治の話ししないとか日本だと結構言うけど、こういう観点でしゃべるって大事ですね。
そうそうそう。データですよ。
フェイク データで語る。
これはデータサイエンティストですから。
フェイク 結構貴重な回だったっすね。なんかあれですよね、大統領選終わると実際にこのネットワークがどうだったかみたいな論文が出たりとか。
あ、するするする。
フェイク もう結構ね、スピード勝負で論文書いてくる研究者たちがいたりするから、全然たぶん一月以内とかには余裕で出てくると思うよ。
紹介しますか、それはそれで。
フェイク 実際どうだったかとか、なんかこうね、面白いトピックというかニュースが起きたらいいですね、そういう意味だと。
そうね。どういう影響が出るのか俺らにはよくわかんないからな。
フェイク そうですね。予想も立てられないですからね、どっちが勝つなんて。
こういう情報操作みたいな話は決してSNSが始まってから起きてることでもないから、その本のタイトルにプロパガンダって話が出てるけど、
戦争とかで日本万歳みたいな雰囲気とかを作るのにも使われた手法もプロパガンダとかだから。
フェイク なるほど。
データ分析とイベント振り返り
だから結局はその人の思想をどういうふうに一方から一方に移すかっていうのを故意にやるのが結構怖い部分。
フェイク まあね、でもそれが選挙といえば、それが民主主義ですからね。
まあそうね。染めたもん勝ちだからね。
フェイク そうですね。
とりあえずこの笹原さんのフェイクニュースを科学するはね、俺はおすすめだから。
多分ね、2回目じゃないかな、紹介するの。なんかで紹介したことあるような気がする。
フェイク うん、都知事制の時も話してたかもしんないっす。
俺はね、マジで読んでほしい。結構読み物としておもろかった。
フェイク ネットワークサイエンス面白いっすね。
いや、そうなのよ。結構ね、最近より目につくようになってきたからね。いろんなところがやってるような気がする。
フェイク それ多分エコーチェンバー効果かもしんない。
かもしんない。ひろいにはいってる。
という感じで、じゃあ次回は、この間イベントやってきた。で、たっちゃんも来てくれたじゃないですか。
フェイク うん、やりましたね。
ちょっとイベント振り返りましょうか。
フェイク 振り返りましょう。
まあ別にポッドキャストでイベントだったわけじゃないんだけどさ。
フェイク そうっすよ。別にうちら主催のイベントじゃないですからね。
うちら主催ではないけど、俺の主催ではあるからね。
データサイエンス、データ分析系のイベントってこういう感じなんだっていうところと、
ポッドキャストやっててよかったなって思った部分もいくつかあったしっていう。
フェイク きっかけは、戸谷のデータ分析屋さんってことは間違いないと思ってますよ。
そうだね。だから次回のエピソードまでちょっと待ってる間にですね、聞いて欲しい回で言ったら、
エピソード76かな。
AIの知識は正しくつけろ、XRにも挑むソフトバンクエンジニア、アクロスレシピの中村が来てくれてるんだけど、
そっから派生した内容になってるし、
加えてね、あれなのよ。そのイベントやったのも、実は次に繋がるなっていうのがあって、
科学系ポッドキャストのオフラインイベントもやることになりまして。
そうだ。
その話もしないといけないんですよ。
いや、そうですよ。
でも多分ね、このエピソードが出た時にはもうチケットは完売してるんじゃないかな。
2日で完売じゃないか。ちょっとはでかいくくりになってきたんだろうなっていうのを実感しながら、
ちょっとポッドキャストっていいよなっていう味わい深さを感じていきましょう。
しみじみといきますか。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
お手紙の方もよろしくお願いします。概要欄に貼ってあるんで、そちらからコメント寄せください。
あとは、Xでもハッシュタグ、隣の分析屋。隣のがひらがなで、分析屋は漢字で。
あ、そうだ。YouTube。YouTubeの登録もしてよって言っとこうぜ。
確かに、YouTubeチャンネルも隣のデータ分析屋さんあるので、そちらの方でも視聴いただいて、
もし見かけたらチャンネル登録の方もお願いします。
確か今、500手前、490くらいかな、チャンネル登録者数いるで。500手前なので、ぜひぜひよろしくお願いします。
はい。
はい、そんな感じで。ではまた。
バイバーイ。
