Maximizing the Diversity of Exposure in a Social Network

Social-media platforms have created new ways for citizens to stay informed and participate in public debates. However, to enable a healthy environment for information sharing, social deliberation, and opinion formation, citizens need to be exposed to sufficiently diverse viewpoints that challenge their assumptions, instead of being trapped inside filter bubbles. In this paper, we take a step in this direction and propose a novel approach to maximize the diversity of exposure in a social network. We formulate the problem in the context of information propagation, as a task of recommending a small number of news articles to selected users. We propose a realistic setting where we take into account content and user leanings, and the probability of further sharing an article. This setting allows us to capture the balance between maximizing the spread of information and ensuring the exposure of users to diverse viewpoints. The resulting problem can be cast as maximizing a monotone and submodular function subject to a matroid constraint on the allocation of articles to users. It is a challenging generalization of the influence maximization problem. Yet, we are able to devise scalable approximation algorithms by introducing a novel extension to the notion of random reverse-reachable sets. We experimentally demonstrate the efficiency and scalability of our algorithm on several real-world datasets

Balancing spreads of influence in a social network

The personalization of our news consumption on social media has a tendency to reinforce our pre-existing beliefs instead of balancing our opinions. To tackle this issue, Garimella et al. (NIPS’17) modeled the spread of these viewpoints, also called campaigns, using the independent cascade model introduced by Kempe, Kleinberg and Tardos (KDD’03) and studied an optimization problem that aims to balance information exposure when two opposing campaigns propagate in a network. This paper investigates a natural generalization of this optimization problem in which μ different campaigns propagate in the network and we aim to maximize the expected number of nodes that are reached by at least ν or none of the campaigns, where μ ≥ ν ≥ 2. Following Garimella et al., despite this general setting, we also investigate a simplified one, in which campaigns propagate in a correlated manner. While for the simplified setting, we show that the problem can be approximated within a constant factor for any constant μ and ν, for the general setting, we give reductions leading to several approximation hardness results when ν ≥ 3. For instance, assuming the gap exponential time hypothesis to hold, we obtain that the problem cannot be approximated within a factor of n−g(n) for any g(n) = o(1) where n is the number of nodes in the network. We complement our hardness results with an Ω(n−1/2)-approximation algorithm for the general setting when ν = 3 and μ is arbitrary

Дані краудсорсингу для інновацій: Чи це має значення?

Purpose – to explore a crowdsourcing data-driven approach to construct crowdknowledge databases for innovation through supporting creative idea generation. In the approach, social media will be used as platforms to crowdsource knowledge for producing the databases. Findings. Creativity is an essential element of innovation, but producing creative ideas is often challenging in design. Many computational tools have become available recently to support designers in producing creative ideas that are new to individuals. As a standard feature, most of the tools rely on the databases employed, such as ConceptNet and the US Patent Database. This study highlighted that the limitations of these databases have constrained the capabilities of the tools and, thereby, new computational databases supporting the generation of new ideas to a crowd or even history are needed. Crowdsourcing outsources tasks conventionally performed in-house to a crowd and uses external knowledge to solve problems and democratize innovation. Social media is often employed in crowdsourcing for a crowd to create and share knowledge. Originality/value/scientific novelty of the research. This paper proposes a novel approach employing social media to crowdsource knowledge from a crowd for constructing crowd knowledge databases. Practical importance of the research. The crowd knowledge database is expected to be used by the current computational tools to support designers producing highly creative ideas that are new to the crowd, in new product design, and ultimately to innovation. Research limitations/Future research. In this study to provide insights and potential directions for future research are discussed that challenges of employing described approach.   Paper type – theoretical.Цель работы – изучить краудсорсинговый подход, основанный на данных для создания крауд-баз данных для инноваций посредством поддержки генерации творческих идей. В этом подходе социальные медиа будут использоваться как платформы для краудсорсинга знаний для создания баз данных. Результаты исследования. Креативность - важный элемент новаторства, но создание креативных идей часто является сложной задачей в проектировании. Отмечено, что в последнее время стало доступно множество вычислительных инструментов для поддержки проектантов в разработке новых творческих идей для отдельных заказчиков. В качестве стандартной функции большинства инструментов проектанты используют базы данных, такие как ConceptNet и Патентная база данных США. В исследовании показано, что ограничения этих баз данных урезают возможности инструментов и, следовательно, необходимы новые вычислительные базы данных, поддерживающие генерацию новых идей для краудсорсинга или даже для истории процессов. При краудсорсинге на аутсорсинг передаются задачи, обычно выполняемые собственными силами, с целью использовать крауд-знания в решении проблем и демократизации инноваций. Отмечено, что социальные сети часто используют в краудсорсинге для накопления и внешнего обмена знаниями. Оригинальность/Ценность/Научная новизна исследования. Предложен новый подход использования социальных сетей при краудсорсинге для создания крауд-баз данных. Практическое значение исследования. Ожидается, что база данных коллективных знаний будет использоваться текущими вычислительными инструментами для поддержки проектантов, создающих очень креативные идеи, которые являются новыми в краудсорсинге, в проектировании новых продуктов и, в конечном итоге, в инновациях. Ограничения исследований /Перспективы будущих исследований. В этом исследовании обсуждаются проблемы использования описанного подхода для предоставления понимания и потенциальных направлений для будущих исследований. Тип статьи – теоретический.Мета роботи – вивчити краудсорсинговий підхід, заснований на даних для створення баз даних краудсорсингу для інновацій за допомогою підтримки генерації творчих ідей. У цьому підході соціальні медіа будуть використовуватися як платформи для краудсорсингу знань для створення баз даних. Результати дослідження. Творчість – важливий елемент інновацій, проте створення креативних ідей часто складне завдання у проектуванні. Наголошено, що нещодавно багато обчислювальних інструментів стали доступними для підтримки дизайнерів у виробленні нових творчих ідей для окремих замовників. Зазвичай більшість дизайнерських інструментів покладаються на використовувані бази даних, такі як ConceptNet та База даних патентів США. У цьому дослідженні підкреслено, що обмеження цих баз даних зменшують можливості інструментів, а отже, необхідні нові обчислювальні бази даних, що підтримують генерування нових ідей для краудсорсингу або навіть історії процесів. Під час краудсорсингу передають на аутсорсинг завдання, які зазвичай виконують власноруч, з метою використати зовнішні знання для вирішення проблем та демократизації інновацій. Наголошено, що соціальні медіа застосовують у краудсорсингу для накопичення та зовнішнього обміну знаннями. Оригінальність/Цінність/Наукова новизна дослідження. Запропоновано новий підхід із використання соціальних медіа задля накопичення крауд-баз даних для інновацій. Практичне значення дослідження. Очікується, що крауд-база даних знань може застосовуватися сучасними обчислювальними інструментами для підтримки дизайнерів, що виробляють висококреативні ідеї, які є новими для краудсорсингу, під час розробці нових продуктів і, зрештою, для інновацій. Обмеження досліджень/Перспективи подальших досліджень. У цьому дослідженні обговорено проблеми застосування описаного підходу задля надання розуміння та потенційних напрямків для подальших досліджень. Тип статті – теоретичний

Challenging Social Media Threats using Collective Well-being Aware Recommendation Algorithms and an Educational Virtual Companion

Social media (SM) have become an integral part of our lives, expanding our inter-linking capabilities to new levels. There is plenty to be said about their positive effects. On the other hand however, some serious negative implications of SM have repeatedly been highlighted in recent years, pointing at various SM threats for society, and its teenagers in particular: from common issues (e.g. digital addiction and polarization) and manipulative influences of algorithms to teenager-specific issues (e.g. body stereotyping). The full impact of current SM platform design -- both at an individual and societal level -- asks for a comprehensive evaluation and conceptual improvement. We extend measures of Collective Well-Being (CWB) to SM communities. As users' relationships and interactions are a central component of CWB, education is crucial to improve CWB. We thus propose a framework based on an adaptive "social media virtual companion" for educating and supporting the entire students' community to interact with SM. The virtual companion will be powered by a Recommender System (CWB-RS) that will optimize a CWB metric instead of engagement or platform profit, which currently largely drives recommender systems thereby disregarding any societal collateral effect. CWB-RS will optimize CWB both in the short term, by balancing the level of SM threat the students are exposed to, as well as in the long term, by adopting an Intelligent Tutor System role and enabling adaptive and personalized sequencing of playful learning activities. This framework offers an initial step on understanding how to design SM systems and embedded educational interventions that favor a more healthy and positive society