デジタル・ゲリマンダーの影響の情報理論的な評価

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(1)情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. デジタル・ゲリマンダーの影響の情報理論的な評価金子格† デジタル・ゲリマンダーと呼ばれる様々な方法で選挙に影響を及ぼす方法が実際に試みられている．このような行為が導入されることにより有権者や候補者はこれまでと異なる行動をとると考えられ，選挙のメカニズムが変化する。選挙を多数の有権者が少しずつ持つ知識を「集合知」の集約方法として考えた場合に，このような変化が情報理論的に選挙制度にどのような変化をもたらすかを評価するためのモデルを検討し，その影響を考察する．. On the information theoretical evaluation of the effect of the digital gerrymandering Actual trials of digital gerrymandering were observed recently in the real voting event. After introduction of such trial, voters and candidates will behave different to the past and that changes mechanism of the voting. Where understanding voting system as arbitration system among the distributed information source, such difference may cause various changes in the resulting performance of such arbitration system. This report will consider a model to evaluate performance difference caused by such method and consider effect of those trial to change results.. ITARU KANEKO† 1. 動機選挙は現代社会に欠かせない社会基盤である．一方急速に発達する ICT 技術を用いた選挙干渉手段，たとえばビッグデータ，人工知能，SNS などを用い選挙に影響を与えうる手段の多様化が進んでいる．新しい選挙干渉手法には様々なタイプがあり，呼称も確立していない．しかし，デジタル・ゲリマンダーと呼ばれることが多く，関心も高まっている[1] [2] [3] [4] ．デジタル・ゲリマンダーは，特に投票への影響の有無や効果が不透明であることが問題であると筆者は考える．だれがどんな方法で選挙結果を左右しているかわからない状況が繰り返されれば選挙自体への信頼低下も懸念される．本論ではデジタル・ゲリマンダーの効果の情報理論的な分析を試みる．選挙結果の利害関係者が選挙に影響を及ぼそうとすることはそもそも問題ではない．選挙が持つ集合知の集約機能を効果的に発揮するには有権者や利害関係者は選挙にあたってむしろ積極的に ICT 技術を使った意見 †. 交換や意見の拡散をすべきである。しかし、デジタル・ゲリマンダーと呼ばれる手法が，投票結果にどのように影響を与え、選挙の目的に沿うのか，あるいは損なうものかは分析すべきであると考える．本稿ではその解明を目的とし，情報理論的な評価によって現象をモデル化することを試みる。選挙は現代社会に大きな利得をもたらしていると信じられているが、まず選挙の情報理論的な利得を検討する。そして、デジタル・ゲリマンダーとここで呼ぶ手法をモデルに導入し、その効果をモデルに基づいて評価する。最後にデジタル・ゲリマンダーが選挙の利得にどのようなメカニズムで影響を及ぼすか。またどの程度の影響を及ぼすか，という点を議論する。. 2. 選挙利得のモデル化 2.1. 選挙の 4 つの効果一般に個々の選挙の機構や効果は複雑である．明確な最優先の目的や争点を決めて選挙を行うわけではなく様々な現象が関係する．しかしモデ. 東京工芸大学 Tokyo Polytechnic University. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 1.

(2) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. ル化による理解という本稿の目的のために，現実性を失わない程度に可能な限りシンプルなモデルを用いるべきだろう．そこで選挙によって得られる効果を以下の 4 つの効果とする． 1) 誤差平準化の効果 2) 利害調整の効果 3) 公正な利害補償を促す効果 4) ナッシュ均衡による持続的発展の効果これら 4 つの効果を説明する． 2.2. 誤差平準化による効果集合知による誤差削減は wisdom of crowds として知られている．各人の推定値の誤差が正規分布であれば，N 人の推定値の平均誤差は 1/√N に比例し縮小する．ビッグデータの利用においてより高度な分析手法も提案されている[5] ．一方でこうした大衆の意見の集約で誤差が拡大する様々な条件もしられている．たとえば全体の意見を誘導しても誤差が増すが，集団内で回答を話あうだけでも誤差が増えることが知られている．. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. 者が争い，各世帯が自分に近い公民館を提案した候補者に投票する場合，投票結果として公民館と各家の距離の合計が最小となる位置が選択される．2 人の候補が 1 直線上の政策を選ぶ場合このように選挙によって全体利益を最大化する政策が選択されると考えられる． 2.4. 利害補償を促す効果次に，3 人の候補が 2 次元空間上の選択で争う場合はこのような安定した結果にならないことを図 3 を使って示す．2 人の候補 A,B が意見を 2 分している場合第 3 の全体最低でない候補 C が最多票を獲得する．結果 3 人の争いでは全体最適でも多数意見でもない政策を支持する C が勝者となる．公民館. A. B. C. 図 3 候補が 3 人の場合の利害調整．2 人の候補 A,B が意見を 2 分している場合第 3 の全体最低でない候補 C が最多票を獲得する．. 図 1 投票による誤差の収れん．N 人の投票によれば平均誤差は 1/√N になり平均誤差を縮小することができる．. 2.3. 利害調整の効果投票は利害調整の効果を持つ．利害調整の効果とは投票により個々の有権の得失が偏らず，また全体利益が向上する政策を投票によって選択する効果である．公民館. 図 2 投票による利害調整．公民館をどの位置に建設するかという課題に対し 2 候補が票を争うことで最適な位置が選択される．図 2 のように一本の道沿いに有権者が点在し，公民館の位置を決める場合を考える．2 人の候補. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 次に図 3 の例において，各候補者が公民館からの距離による不利益の補償をする場合を考える．補償の結果各世帯が受け取る利得と負担は有権者全体の利得と負担を平均化したものになる．この場合は，(各有権者は全体利益に比例する利得を得るので)，候補者の数にかかわらず全体の利得が多い政策が選択される．この補償は，有権者間の自発的なリベートの提供によっても達成しえる．そのような状況を表 1 で説明する．ここで X 地域, Y 地域の利得は(x,y) と表す．そして政策案 A 案 B 案における調整なしの利得はそれぞれ(5,1),(2,2)であり，この場合 X 地域では A 案を, Y 地域では B 案を支持することになり意見が対立する．しかし A 案に対し X 地域から Y 地域に+2 のリベートを与え調整することを考える．結果として A 案(3,3),B 案が(2,2)となり X 地域, Y 地域とも A 案を支持することができる．利害補償により利害のアンバランスがある政索の利益の移転を政策に含めれば，全体最適な政策を選挙によって(ここの投票者の自己利益最適化のみによって)選択できることが示された．. 2.

(3) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 表 1 リベートによる調整. 大きな利益を得る X から Y にリベートを分配することで，全体最適である限り B 案の全会一致賛成を得ることができる. X,Y の利得(x,y) 調整なし調整あり A (5,1) (5-2,1+2) 政策案 B (2,2) (2,2) 2.5. ナッシュ均衡による持続発展の効果次に，有権者の一部から利益を奪うことによって他有権者に利益を提供する政策が選挙で勝つことが可能であることを表 2 によって示す．政策案 A に対し政策案 B は X には+1 の利得を，B には-20 の利得を与える．全体として総利得は-10 で損失である．しかし多数派の X にとって政策案 A が有利であるため A が勝利する．これはようするに「弱い者いじめ」である．有権者の倫理感に頼らずにこのような全体損失をどうやって抑制し得るだろうか．表 2 差別による多数票獲得. 少数派である Y の利益を多数派の X に与えることで，全体最適でない政策が多数派の賛成を得ることができる． X Y 利得件数利得件数 A 0 10 0 1 政策案 B +1 10 -20 1. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. 3. ゲリマンダーのモデル次に本稿で分析対象とするゲリマンダーの定義について検討する．この検討は筆者が[4] ですでに行ったものである． 3.1. 地理的ゲリマンダーの数量的モデル地理的ゲリマンダーを図 4 で説明する．定員２の選挙区における選挙区分けの操作を行うことで当選者数を増やす状況を示している．(a)では□ 派と×派がそれぞれ一人ずつ当選する．この場合 ×が勝利したエリアでは×の支持者にかなり余裕がある．区割りを調整し，この×の支持者をもう一つの選挙区に多く配置されるようにすれば， (b)のようにもう一つの選挙区でも×派が勝利する．. (a). (b). 図 4 地理的ゲリマンダーにおける区割り操作．. いま，□派と×派が𝐶個の選挙区でそれぞれ一人ずつ候補をたてて争っているとすれば，その状況は以下のように行列を使って簡単に表現できる．有権者，選挙区，候補をそれぞれ， 𝐾人の有権者，1 ≤ 𝑘 ≤ 𝐾 𝐵個の選挙区，1 ≤ 𝑏 ≤ 𝐵 ×派=1，□派=2 として C=2 種類の政党を1 ≤ 𝑐 ≤ 2 で，表す．有権者はいずれか一つの選挙区に属するので，有権者𝑘が選挙区𝑏に属する場合を𝑠𝑘𝑏 = 1，そうでない場合𝑠𝑘𝑏 = 0とすると，選挙区割は𝐾 行𝐵列の行列で表すことができる．. このような政策は複数のナッシュ均衡点が存在する．まず全員が差別を容認し自分が多数派になることを目指す戦略はナッシュ均衡点の一つである．他の有権者が差別を容認すると仮定する限り自分も受け入れる方が有利である．差別容認戦略が採用され Y が社会的に排除されれば，その後 X の中でさらに X, X’という差別政策が採用される可能性が高い．差別容認戦略をとり続けると全体損失が無限に拡大し多数派が継続的に縮小集約していくと予想される．そのためいくつかの不安定性を持ち持続的な成長が困難であると考えられる．一方全体損失を生む差別政策は拒否するとい選挙区割 : 𝑆 = (𝑠𝑘𝑏 ) う共通的ルールを作りそれに違反するメンバーにはペナルティを与える，という基本政策を共有有権者𝑘 が政党𝑐を支持してる場合を𝑣𝑐𝑘 = 1，そうでなする場合もナッシュ均衡となる．この場合は有権者は一回の投票(ゲーム)における利害のみでなく，い場合𝑣𝑐𝑘 = 0とすると，有権者の政党支持傾向も 2 行 K 列の行列で表すことができる．くり返し投票(ゲーム)の利益を最大化するが，自身を含め有権者の多数が差別拒否方針をとって正当支持傾向:𝑉 = (𝑣𝑐𝑘 ) いれば，自身もその価値観を共有することが有利になると期待できる．各選挙区の得票数𝑊は以下の簡単な式で表す. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 3.

(4) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. ことができる．得票数: 𝑊 = (𝑤𝑐𝑏 ) = 𝑉𝑆 ここで𝑤𝑐𝑏 は候補𝑐の選挙区𝑏における得票数になる．各□派(𝑐 = 1)の得票数が×派(𝑐 = 2)の得票数より大きければ当選となるから，全選挙区における□ 派の当選者数は以下の式で表現できる．𝐻０は. 定の候補者を支持するメッセージのみを伝達したり妨害したりすれば，SNS を通信手段として用いた単純な選挙応援である．そのようなケースをゲリマンダーに含めてもよいかもしれないが，特に今までの選挙活動と異なるメカニズムが生まれるわけではない．そうではなく，デジタル・ゲリマンダーの類型 ②にあたる場合，すなわち有権者がどの候補を支 Heaviside の階段関数で𝑊1,𝑏 > 𝑊2,𝑏 の場合に 1, 持するかという選択には影響を与えずに，投票をそうでない場合に 0 とり，その合計は□派の当選行うか行わないかという決定のみに関与する場者数となる．(同点の場合当選ではないとする)．合を考える． □派の当選者数: 𝑁 まず，これを候補者の応援，妨害と単純にとら 𝐵 えることはできない．なぜならメッセージは候補 𝑁 = ∑ 𝐻０ (𝑊1,𝑏 − 𝑊2,𝑏 ) への支持や投票を直接含んでいないからである． 𝑏=1 したがって選挙結果への影響が不透明であり法地理的ゲリマンダーは，このように比較的簡単的な規制もむずかしい．にモデル化できる．次に後者の方法による選挙介入を行いたい場工学的にはこのようにして定式化されたモデ合，どのようにメッセージの対象を選べば効果をルの「最適解」を求めたり，操作を困難にしたり得られるだろうか．今選挙区𝑏0 の有権者のほとんすることが研究テーマとなるだろう．どはすでにある候補を支持しているとする．選挙 3.2. デジタル・ゲリマンダーの定義区𝑏1 の有権者𝑘の選挙区を𝑏0 に移動したとすると，ディジタルゲリゲリマンダの定義は文献によ 𝑏1 の結果に影響を与えうる．一方𝑘が投票に参加り異なっている．これらを整理して湯淺は①コンしないように誘導してそれが成功した場合も選ピュータ技術を使って恣意的な選挙区割り（地理挙区𝑏1 の結果に与える影響は同じであろう．有権的ゲリマンダーの高度化），②統計的データ分析者𝑘を当選結果に寄与しない別の選挙区𝑏0 に割り（ビッグデータ分析）を用いて選挙区割以外の方当てることの効果と同等である．法により投票結果にバイアスをかけること，つまり①の地理的ゲリマンダーに，新たな有権 ③SNS などでメッセージの伝達にバイアスをか者を加えても影響がない仮想的な「投票効果のなけることによって誘導を行うこと，という 3 つのい選挙区」を加えるよう拡張すれば，その仮想的類型を示した[1] ．な選挙区を加えて選挙区割の最適化を行った場 ①は，コンピュータ技術を使いはするが，モデ合と，同じ効果を持つ．したがって SNS によるルとしては地理的ゲリマンダーと同一でよい．②，後者の方法によるこのような干渉の効果は①の ③の地理的ゲリマンダーとの関係は後で SNS に類型と全く同じではないが，その拡張モデルとしよる選挙操作として述べるが，②は後述のようにて扱い得ると考えられる．「投票効果のない選挙区」を含めることにより地 4. 抑制方法の工学的手段の考察理的ゲリマンダーの一種としてモデル化可能でつぎに，デジタル・ゲリマンダーや SNS によるあると考えられる．③の SNS の誘導の作用は地選挙干渉の抑制方法について工学的に取りえる理的ゲリマンダーのモデルとの関係は薄いが，後手段を考察する述の echo chamber の研究との関連が高いと思わ 4.1. 推薦システムの信頼性推定手法の適用れる．今日のネット販売では利用者が商品の推薦記 3.3. 類型①と類型②の関係- SNS 干渉の効果事を提供する推薦システム (recommender 湯淺による類型②では SNS 等により投票行動 system)が必須である．そのようなシステムにおを選択的に促すことにより選挙に影響を与えるいて，推奨対象者自らがバイアスのあるメッセー可能性が生じる．類型②と類型①は一見異なるがジ(公平な評価より高い評価を自身に与えたり，他どのような関係にあるだろう．そして SNS によ者に低い評価を与えたりするメッセージ)を投稿る干渉はどのような効果を生じ得るだろう．することを防ぐ必要がある．そうした投稿が増えまず SNS 機能を使って特定候補を直接応援すると推薦システムへの信頼が損なわれてしまう．る場合はここでは除外する．なぜならもしも，評価の信頼性を向上するには大きく「異常値」を SNS に介入できるだれかが特定の候補者に直接検出し除外する方法と，評価の「多様性」を高め的に有利・不利になる介入をすれば，たとえば特. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 4.

(5) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. る手法がある．アカウントで発信者が特定できれば大量投稿の検出は容易だ．しかし実際には偽アカウントが利用されうるので，アカウントによる発信者特定はできないという前提でこれらの手法が研究されている．たとえば Vargas 等による推奨記事の統計的特徴を利用して推奨者の新規性，信頼性，多様性を評価する手法を示した報告[5] はこの分野では最も引用件数が多い研究報告である．またこの手法は投稿者の多様性を担保するが，同時に偏った投稿を大量に行うという意味で「異常」な投稿者を自動的に排除する効果も期待できる．デジタル・ゲリマンダーを意図して SNS に投稿を行う場合，結果に影響を及ぼすためには意図的な投稿を大量に投稿する必要があるだろう．大量の異常なメッセージを検出，除去する技術はデジタル・ゲリマンダーの有効な抑制手段の一つになると考えられる．異常値を除去することは選挙に保守的なバイアスをかけることにならないだろうか．異常値を制限すべきなのは投票へ行くようにという勧奨だけで，「候補 A に投票してください」というメッセージは適法な選挙活動であり全く制限されない．デジタル・ゲリマンダーの問題はステルス性(だれが何のためにやっているかが見えないこと)と，費用や実施時期の監視ができないことである．投票の勧奨に関する投稿でありかつ異常な投稿のみを検出，抑制することは，選挙運動に保守的なバイアスをかける恐れなくデジタル・ゲリマンダーを効果的に抑制する手段となりそうである． 4.2. Echo Chamber の推定手段の適用 SNS の研究において Echo chamber とは特定の意見を支持する集団内でお互いの間でのみコミュニケーションが行われることを意味する． Echo chamber という言葉は音響の分野でもともと用いられていた．音楽演奏などに心地のよい残響を響かせるための部屋を意味する．2000 年ごろから SNS における現象にもこの言葉が使われ始めた．SNS のフィルター機能により促進され，利用者を泡の中に取り込んでしまうように見えるためフィルターバブルとも呼ばれる． Colleon 等は 2009 年の 4.6 億件のツイートを分析し，民主党支持者と共和党支持者が内輪のみでメッセージ交換をしているかを確認した[7] ．民主党支持者は民主党の支持者へのフォローが 82%，共和党支持者へのフォローが 12％だったが，共和党支持者は民主党支持者のフォローが 76%，民主党支持者へのフォローが 23%であり，この分析では極端な Echo chamber は発生していないこ. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. とを示す結果となった．一方笹原もツイートデータベースを分析した [8] が，この場合は同一集団内のつながりの強さが見いだされ，笹原はツイートの連携の強いグループをソーシャルグラフ化した．またツイート数とユーザ数の関係を分析し，グラフからは 1%程度の小数のユーザが半分以上のツイートを行っている状況が示唆された． Echo chamber が発生している場合，利用者は多数の閉じたグループにわかれ，それらはごく一部の利用者が大部分のメッセージを発信することで結合している．もし，投票行動を促すメッセージをあるグループで大量にリツイートされるよう調整して発信すれば，グループ内で効率的に反復拡散し，グループ単位で投票行動に影響を与えることが可能となる．こうして Echo chamber は類型②のデジタル・ゲリマンダーを効率的，効果的に実行する手段となりえる．この時選ばれる Echo chamber 自体は必ずしも特定の候補を支持している必要はない． Echo chamber の支持者が目標政党に対立候補の支持者であっても利用できる．なぜなら，もしその Echo chamber のメンバーが当選させたい政党を支持する傾向があれば「投票に行くように」，そしてその逆であれば「投票に行かないように」誘導すればよい．このように Echo chamber はデジタル・ゲリマンダーを行うために容易かつ効果的な手段であり，その研究はデジタル・ゲリマンダーの利用や抑制に役立つと思われる． Echo chamber 自体は利用者本人の選択であり， Echo chamber 自体を規制することは自己決定権の裁量範囲である．Echo chamber はフィルターバブルとも呼ばれており，その形成には SNS の運営も関与している．そこで Echo chamber を利用した過度に偏った誘導を「自己決定権」との関係で板倉は論じているが，このアプローチで効果的な法規制を行うことは困難ではないかと考えられる．一方で，Echo chamber の客観的指標は工学的に示しうる．利用者がどの程度 Echo chamber 囲まれているか，Echo chamber に囲まれているとした場合にどのような属性になっているかを利用者自身が確認することはプライバシー権の行使として認めることが可能ではないかと考えられる．これを利用者が自主的に確認可能とすることで，利用者自身の Echo chamber を利用した誘導に対する耐性を高められるかもしれない．もしそのような効果があれば Echo chamber の検出や客観指標の導出手法が Echo chamber による誘導. 5.

(6) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. の防止にある程度効果を発揮すると期待できる． 4.3. ゲリマンダーに耐性がある選挙制度 Erdélyi は様々な選挙制度と選挙操作について調べた．特に選挙方法毎に，選挙操作への頑健性を細かく調査している．Erdélyi はマルチエージェント研究の立場から分析をしている．まずゲリマンダーの選挙制度の単純な関係として，ゲリマンダーは当選に結び付かないいわゆる死に票を再配分する操作であるから，大選挙区や比例代表では抑制され，小選挙区で敏感であることは理解しやすい．しかし Erdélyi 等は詳細な理論的分析を展開し，縮退投票(Fallback Voting)がゲリマンダーに対し強い耐性があることを示した[9] ． Erdélyi が例示するモデルは 2 段階投票で，ゲリマンダーの目的は有権者を 2 グループに分けた時に意図的にそれぞれのグループが選ぶ候補を制御できるかという問題である．Erdélyi は，そのような操作が NP 困難(NP hard)であることを「意図的な操作が実際上は不可能である」ことから「頑健である」と定義して分析を行っている．多くの選挙方式を比較し，その中で Fallback Voting が区割り操作に対し計算量的に頑健 (computationaly registant)であることを示している．表 3 デジタル・ゲリマンダーの種別(a～d)と選挙の効果(1～4)に対する影響の有無と大小についての仮説 1) 2) 3) 4). a) None None None None. b) Small Small Small None. c) None None None Small. d) Large Large Large Large. 5. 選挙への影響の検討つぎに本稿のテーマであるデジタル・ゲリマンダーの選挙への影響を検討する．まず選挙の 4 つの効果をすでにあげた 1) 誤差平準化の効果 2) 利害調整の効果 3) 公正な利害補償を促す効果 4) ナッシュ均衡による持続的発展の効果次にデジタル・ゲリマンダーを以下の 4 つに分類する． a) 地理的ゲリマンダー b) 投票の推奨によるゲリマンダー c) SNS 等によるコミュニティの分断 d) そのためのフェイクニュース．これらについての効果の有無と大小について筆者の仮説を示し，その理由を説明する．．. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 5.1. 地理的ゲリマンダーの中立仮説デジタル・ゲリマンダーのうち IT を利用した地理的ゲリマンダーは選挙の効果に中立であると予想する．その理由は，選挙制度の公正性を求める有権者のナッシュ均衡がおそらく機能している選挙制度の前提としてすでに成立しているからである．極端に不公正な選挙区があっても，有利な選挙区の投票者が単純にその都度の利己的な意味で特権を利用していると，その投票者は選挙の利益を最大化することができない．したがって安定したナッシュ均衡にある選挙制度では，たとえ投票権を持たない利害関係者に対しても公正な配慮をして全体最適となる政索を選ぶと期待できる．したがって選挙区割は選挙制度の効果に大きな影響を持たないのではないかと考える． 5.2. 投票推奨によるゲリマンダーの効果投票の推奨によるゲリマンダーの効果はあるが，少ないと考えられる．この場合影響が皆無ではないのは，「棄権」の推奨により投票に参加しない有権者が増える可能性があることである．その場合には選挙で評価される情報が削減されるので，選挙の誤差平準化の効果，利害調整の効果，公正性を促す効果が若干低下することが考えられる．しかし選挙結果により政策が決定されその分析を有権者が行って次の選挙に反映させれば，けっきょくのところそうしたバイアスはくりかえし選挙(ゲーム)におけるナッシュ均衡へ向かうメカニズムの中で吸収されるので，そのメカニズム自体には影響がないと考えられる． 5.3. SNS によるコミュニティの分断いわゆる分断による選挙操作は地理的ゲリマンダーと同様有権者が一人一票を行使するという枠組み自体には影響がないので，誤差平準化，利害調整の効果は減じられることがないと考えられる．また分断は多くの場合，不公正にたいする反感を利用して行われるので，おおきな不公正があれば分断手法に利用され積極的に議論されるから，公正な利害補償にプラスとは限がらない必ずしもマイナスではないと考えられる．しかしながら分断されたグループは，利己的になるかもしれない．もし世論が分断された上で，対立するグループは自分だちとは本質的に違うグループでありその利益を考える必要がない，という心理が高まれば持続的な発展を促す効果の一部が棄損されると考えられる． 5.4. そのためのフェイクニュース最後に米国大統領選でみられたような大量のフェイクニュースを流すような手法の効果を考. 6.

(7) 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. える．筆者はこれはすべての選挙の効果を著しく低下させると考える．その理由として，フェイクニュースはそもそも真実ではないから，選挙に入りこむ利害関係に一定方向にバイアスを持ったノイズを加えることになる．選挙が目指す平均化による誤差の縮小効果がこれによって棄損される．また利害調整にも悪影響が大きい．誤った情報に基づいて政策を決定するのだから校正な利害補償についても悪影響がある．. Vol.2018-EIP-79 No.14 2018/2/16. [8] 笹原和俊, 「連想ネットワークによる集合注意の可視化」, 人工知能学会論文誌, 論文 ID: B-MDF02,2015 [9] Gábor Erdélyi, Lena Piras, Jörg Rothe, “The complexity of voter partition in Bucklin and fallback voting: solving three open problemsm,”Proc. AAMAS’11,Vol.2,p.837-844. 6. まとめ本稿ではデジタル・ゲリマンダーの効果の情報理論的な分析を目的とし，その現象をモデル化することを試みた．簡潔でシミュレーション可能と思われるモデルを示した．このモデルを用いたデジタル・ゲリマンダーの影響の定量的な分析は今後の課題であるが，4 つのタイプのデジタル・ゲリマンダーと選挙の 4 つの機能について，モデルの構造から類推できる関係を仮説として示した．仮説の検証を含めたモデルを使ったシミュレーションは今後の課題である．. [参考文献] [1] 湯淺墾道, ディジタルゲリマンダの法規制の可能性, 情報処理学会, 情報処理, vol. 58, no.12 (2017) [2] 板倉陽一郎, ディジタルゲリマンダとプライバシー，自己決定権，情報処理学会, 情報処理, vol. 58, no.12 (2017) [3] 藤代裕之, ソーシャルメディアと想像の共同体デ，情報処理学会, 情報処理, vol. 58, no.12 (2017) [4] 金子格, ディジタルゲリマンダへの技術的アプローチ, 情報処理学会, 情報処理, vol. 58, no.12 (2017) [5] Dengyong Zhou, John C. Platt, Sumit Basu, and Yi Mao Learning from the Wisdom of Crowds by Minimax Entropy NIPS2012 NIPS2012 2012 [6] Saúl Vargas , Pablo Castells, " Rank and relevance in novelty and diversity metrics for recommender systems,”ACM Proc. RecSys'11, 2011 [7] E Colleoni, A Rozza, A Arvidsson, "Echo chamber or public sphere? Predicting political orientation and measuring political homophily in Twitter using big data,” Journal of Communication, 2014 Wiley Online Library, 2014. ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan. 7.

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