物理学者は銃撃事件を予測できるか？

ある物理学者が、多体物理学の研究で得た手法をソーシャルネットワーキングプラットフォームに応用し、ヘイトスピーチを監視およびモデル化することで極端な出来事を予測し、防止することを目指しています。研究では、ソーシャルプラットフォーム上のユーザーグループの急速な成長は、相転移中の物理システムにおける相関長の発散に似ていることが判明しました。ミクロレベルでは、ユーザーグループの成長プロセスはゲルの形成プロセスに似ています。

著者：Qu Lijian

アメリカでは銃撃事件は珍しいことではなく、最近も悲惨な銃撃事件が2件連続で発生した。 5月14日、アメリカ・ニューヨークで銃撃事件が発生し、13人が撃たれ、10人が死亡した。さらに深刻なのは、この銃撃事件の本質は人種差別的な虐殺であるということだ。白人至上主義の思想に触発された白人青年キンドレンはニューヨーク州の半分を旅し、黒人が大多数を占める地域のスーパーマーケットにやって来た。彼はできるだけ多くの黒人の命を奪いたかった。

このような極端な出来事に対して、科学的な手段を使って事前に手がかりを見つけ出し、悲劇が起こるのを防いだり、止めたりすることはできるのでしょうか?この研究に取り組んでいる物理学者の一人は、ワシントン大学のニール・ジョンソン教授です。

ニール・ジョンソン

テロとの密接な関係

ジョンソン氏は1961年にイギリスで生まれ、アイルランド共和軍による度重なるテロ活動の中で育った。

ジョンソンは博士号を取得した。 1989年にハーバード大学を卒業し、1991年にコロンビアのトップ大学であるアンデス大学に1年間教授として赴任した。ここで彼は、ゲリラが罪のない人々を意のままに殺害するのを目撃した。

その後、彼は教授として英国に戻り、2007年に教授として米国に渡りました。最も文明的で豊かな社会では、銃乱射事件がニュースの見出しになる頻度が高まっています。

ジョンソンは、物理学を利用して暴力とは何かを理解し、暴力がいつ起こるかを予測できるのではないかと考え始めた。

ジョンソン氏は、相互作用する粒子の集団的行動を研究する多体物理学の分野で研究を行っています。たとえば、導体内で特定の方向に移動する電子は電流を形成しますが、この電流は妨げられます。しかし、電子が協力してペアを形成できれば、障害の影響を受けなくなります。これが超伝導です。

ジョンソンは多体物理学の思考法を応用して、人間の集団行動について考えました。

人間は粒子ではありませんが、その行動は顕著なパターンを形成します。誰もが追求する美はファッションに集約され、誰もが考えることや理解することは社会のトレンドに集約され、個々のトレーダーの売買は金融トレンドに集約される...

ジョンソンは、多体物理学を扱う中で学んだ原理の多くが社会問題を考える際に使えると感じ、この点で多くの成果を達成しました。

ジョンソンは、差し迫った実際的な問題について考え始めた。暴力事件がニュースになる前に、何らかの手がかりを見つけることができるだろうか？

暴力事件は事前に予測できるのでしょうか？

ジョンソン氏は2014年に過激派の暴力について研究を始めた。

彼は学生グループに、ロシアのソーシャルメディア「VKontakte」（VK、米国のフェイスブックに似たソーシャルネットワーキングサービス）上でISIS支持グループに関する情報を追跡するよう依頼した。ジョンソン氏の研究チームは、VK上のISIS支持グループのメンバー数はほぼ一定であったが、2014年9月にグループの数が急増したことを発見した。その後、ISISがシリアの都市コバニを包囲した。

このパターンはブラジルでも発生しています。 2013年6月にブラジルの抗議運動が最高潮に達する前に、ソーシャルメディアプラットフォームFacebook上でもブラジルの政治トピックグループが急増した。

グループメンバー数の経時的変化は、以下の図に示されています。物理学者にとっては、この種のグラフの方が馴染み深いでしょう。物理システムが臨界点に近い場合、相関長がグラフ内の特性になります。

グループの成長率は、相転移を起こしている物理システムにおける相関長の発散と同様に、劇的に増加します。

ジョンソン氏と彼のチームは、約200のISIS支持グループにおける変化を秒単位で分析し、約10万人のメンバーアカウントを分析し、グループの進化のパターンを発見した。グループの増減は、物理学や化学における分子集合体の凝集と分解に非常に似ており、結果として得られる数式は実際の観察と一致しています。

ソーシャルメディアにおけるグループメンバーシップの進化とそのダイナミクス

ジョンソン氏の研究結果は、極端な出来事を予測する上で有益である。反ISIS機関は、何百万ものISIS支持のアカウントを監視する必要はなく、数百のグループを監視するだけでよいため、作業負荷が大幅に軽減されます。反ISIS組織がグループが大きくなりすぎないように注意すれば、ISIS支持の感情が広まるのを防ぐことができるだろう。グループメンバー数の急増が見つかった場合、物理システムで相転移が発生する前の相関長の発散傾向と同様に、大規模な攻撃が発生しようとしていることを意味します。

極端な出来事が起こりそうなとき、悲劇を避けるために事前に過激派を特定することは可能でしょうか?

グループの微視的物理学

これまで得られたのはマクロレベルの「熱力学」理論ですが、ミクロレベルの「統計」理論を構築できるでしょうか？

大きな困難は、人間が分子ではないということです。すべての分子は同じですが、人は異なります。それぞれ違います。

物理学者は分子の集団的行動を研究し、多体理論を開発しました。極端な分子の集団的挙動を記述するには、どのような「多体」理論を使用すべきでしょうか?

ジョンソン氏と共同研究者はゲル形成のモデルからインスピレーションを得た。

カードはゲルの一種です。均一な牛乳は、まずさまざまな大きさの塊に凝縮されます。これらの血栓は最終的に一つの塊に集まり、ゲルを形成します。

ジョンソン氏と共同研究者は、オンライン上の過激派グループの成長に関する理論モデルを開発した。ゲル形成の理論モデルとの類推により、ジョンソンは「ヒト分子」の特異性についても考慮しました。

ジョンソンは、詳細に関係なく、人々を「メソスコピック」な人々として扱い、人々に 0 から 1 までの特性パラメータを直接割り当てます。

理論によれば、人々の特性パラメータの違いは、グループの成長と多様性（つまり分布）に大きな影響を与えることが判明しています。過激派グループの数とグループ規模には、-5/2 のべき乗関係があります。理論的な予測は、ソーシャルネットワーキングサイトで収集されたデータと一致しています。

2015年1月、ロシアのソーシャルネットワーキングサイトVK上でISIS支持グループの数が突然急増した。小さな白い円は個々のユーザーを表し、小さな黄色の円はブロックされた個々のユーザーを表し、大きな赤い円はブロックされたグループを表し、大きな緑の円はブロックされていないグループを表します。

この単純な理論は、テロ攻撃を実際に起こす前に「一匹狼」を特定し、排除したいという対テロ当局の願望を打ち砕くものである。ジョンソンの理論によれば、これはほぼ不可能な作業であり、水が沸騰しようとするときにどの分子が最初に蒸発するかを特定することは不可能であるのと同じです。

しかし、ジョンソンの理論は、今にも起こりそうな極端な出来事の前兆を示している。

牛乳の中の凝乳の数がべき乗法則に従って劇的に増加するのと同じように、凝乳が出現しようとしていることがわかります。ソーシャルネットワーキングサイトでは、過激派グループの数とグループ内の人数が -5/2 に近いべき乗関係を示し始めた場合、過激派が問題を引き起こす可能性があることを意味します。過激な事件は個々の要素によって起こりますが、過激派の集団行動によって引き起こされることもあります。

なぜそんなに面倒なことをするのですか?過激派のアカウントとそのグループを削除するだけで、単純かつ残酷で効果的ではないでしょうか?

ジョンソン氏の研究により、それは単純で粗雑だが効果的ではないことが判明した。

オンライン憎悪ネットワークを倒す方法

ベルリンのFacebookモデレーターがヘイト投稿を削除。

ヘイトスピーチに対抗する方法は2つあります。 1 つ目は、悪い要素を見つけて直接排除するというミクロアプローチです。 2つ目は、関連している限り、関連する発言を即座に禁止するというマクロアプローチです。誤って1人を逃がすよりは、1000人を殺したほうがましだ。

どちらのアプローチも実行可能ではありません。前者の方法は、干し草の山から針を探すようなもので、決して見つからないでしょう。後者のアプローチは言論の自由を妨げます。

ジョンソン氏とその協力者は、ソーシャルネットワーク上のヘイトスピーチの世界的な動向を研究し、ヘイトスピーチがクラスターに集まり、それがネットワーク構造を形成することを発見した。このネットワークのネットワークは、国境、大陸の境界、オンラインプラットフォーム、言語、文化の違いを超え、分散化されています。これらの特徴により、ヘイトスピーチを排除することが困難になります。削除された過激派のアカウントやグループは、別の姿で再び現れるでしょう。あるプラットフォームで破壊されても、別のプラットフォームで復活します。さらに悪いことに、警告を受けた後は、敏感な言葉の代わりに専門用語を使用するなど、過激な発言がさらに隠蔽されるようになり、対処がさらに困難になります。

上のグラフはプラットフォーム内およびプラットフォーム間でのヘイトスピーチの広がりを示している。

ソーシャルネットワーキングサイト上のヘイトスピーチに効果的に対抗するにはどうすればよいでしょうか?

ジョンソン氏とその同僚は、彼らが開発した理論モデルに基づいて、下の図に示すように、介入方法と介入の粒度という 2 つの次元に応じて 4 つの対処方法を示しました。

ネット上のヘイトスピーチに介入するための戦略

戦略 1 と 2 はプラットフォームによって直接実行されますが、戦略 3 と 4 には水軍の参加が必要です。

戦略 1: 小規模で孤立したグループを対象とした直接的な禁止。

戦略 2: ランダムに禁止し、欲張らず、誰にも気づかれないように実行する。

戦略 3: ソーシャルメディア上の反ヘイトユーザーをより組織化し、ヘイトユーザーと戦うよう奨励します。ロボット軍団を配備して「核生成サイト」として機能させ、反ヘイト派のユーザーをグループ形成に誘導することができます。

戦略 4: ヘイトスピーチ間の矛盾を利用し、憎悪に満ちたユーザーやグループ間の対立を煽り、過激派の心に疑念の種をまきます。

これらの戦略はまだ実装にはまだ遠いかもしれませんが、規制政策の参考となる枠組みを提供することができます。

練習すれば完璧になる

これらの学術研究はヘイトスピーチの広がりを理解する上で非常に有意義です。これらはヘイトスピーチを抑制し、極端な事件を防ぐために使用できるのでしょうか?

ジョンソン氏は、学術的な洞察を現実世界の状況に適用するために、FBI や他の機関と協力してきました。しかし、その実施方法については報告されていない。アメリカでは過激な銃撃事件が増加し続けており、白人至上主義者による人種差別的な銃撃事件も発生している。インターネットの発達により、オンラインでのライブ放送も始まりました。これは、これらの学術的成果がまだ明らかな応用効果をもたらしていないことを示すのに十分です。

学術界と公安機関が、できるだけ早く極端な事態を防ぐ方法を見つけられることを願っています。

参考文献

https://www.aps.org/publications/apsnews/200611/backpage.cfm

https://physics.aps.org/articles/v11/76

https://www.aps.org/publications/apsnews/201611/backpage.cfm

https://physicsworld.com/a/the-dark-side-of-social-media/

ジョンソン、ニール F.、他「敵対的集団の新しいオンラインエコロジー：ISIS とその先」サイエンス 352.6292 (2016): 1459-1463.DOI: 10.1126/science.aaf0675

マンリケ、ペドロ D.、他「一般化されたゲル化理論は、オンライン上の過激派支持の始まりを説明しています。」フィジカルレビューレターズ 121.4 (2018): 048301. DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.048301

ジョンソン、ニール F.、他「世界的なオンラインヘイトエコロジーの隠れた回復力と適応力」ネイチャー573.7773（2019）：261-265。 DOI: 10.1038/s41586-019-1494-7

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