orange @[email protected]

＞＜
https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/110170050440921722

2023年4月10日 - @[email protected]の投稿 - notestock
https://notestock.osa-p.net/@orange_in[email protected]/20230410/view#note_c67a679ec7fae10d81bac446f5d11bf9

ドレイクの方程式みたいな感じで、情報の量やら検証者の数やらいろいろパラメータを並べて式にするのって出来ないのかな？＞＜（超意訳）ってGPT-4oさんに聞いたけど、
「誤情報の魅力とかを数値に落とし込むのはとても困難だろうから難しいんじゃね？」的な感じで「前向きに考えるのであれば、もしかしたら感染症モデル（SIRモデル）とネットワーク理論を組み合わせたら可能性はありそう」的な回答が＞＜
そういう回答が来るという事は、既存のものは無さそう・・・＞＜

オレンジがドアの近くで突っ立ってたからドアに鍵がかかってると思われて人だかりになっちゃった現象と、ひとつの噂が銀行や信金の取り付け騒ぎにまで至る現象、両方とも情報カスケード？＞＜；

学校でドアの近くで立ったままオレンジ休憩する＞＜
　↓
なんか知らないけど次に来た人が、（後から考えると）どうやらドアにカギがかかってると思ったようで、オレンジからちょっと離れた場所で立ったまま休憩（？）
　↓
3番目に来た人も同様に、4番目に来た人も・・・
　↓
5分経たずに10人以上の人だかりに＞＜；
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先生が来て「何の騒ぎ？　なんで教室に入らないの？」
　↓
オレンジはその集団とは別のクラスなので知らんぷりして立ち去る＞＜；

https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/108491375840533308

これ、Informational Cascadesって言うのか＞＜；

で、おすすめされた1992年の論文、なんか違う気がするけどこれはこれで偶然にも（？）オレンジの別の疑問に対応してるかも＞＜；（脱線＞＜；）

(PDF) A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades
https://www.researchgate.net/publication/24103748_A_Theory_of_Fads_Fashion_Custom_and_Cultural_Change_as_Informational_Cascades

で、「（オレンジが思いついたような事）に近い既存の理論はありますか？＞＜」ってChat GPTさんに聞くと、近そうな内容の論文をいくつかおすすめしてくれる＞＜
おもしろい時代＞＜

TODO Group : オープンソースが企業にとって重要である理由 - The Linux Foundation
https://www.linuxfoundation.jp/blog/2020/09/why-open-source-matters-to-your-enterprise/

"...オープンソースの開発者やアドボケイトがよく使うフレーズに「Given enough eyeballs, all bugs are shallow (目玉の数が十分にあれば、どんなバグも深刻ではない)」というものがあります。..."

ソフトウェアじゃないけど、これでいうバグ入りも含めたソースコードが大量に発生したので結果的に目玉の数が全く足りなくなったみたいな状況が、現在の報道やら報道のようなものやらSNSやら色々混ざったメディアの状況なのかも＞＜

情報源のうち、多くの目にさらされないメディアの比率が高くなれば、結果的に将来も検証されないままになる情報の比率も高くなるわけで、
そう考えると、個別のテレビ番組がめちゃくちゃだろうがなんだろうが、それは結果的に（『検証された』では無くて）『検証される事になる可能性が高い』情報源でもあるわけだから、その比率が下がってしまうという面で考えるのなら、
やはり今は「テレビを見ない方がむしろ馬鹿になる」時代なのでは？＞＜

テレビを嫌ってる人でもわかると思うけど、例えばテレビ番組がなんか変な間違いを放送するじゃん？＞＜　そしたら大量の検証の目にさらされて、どの部分がどうおかしいって集合知による訂正が大量に入るじゃん？＞＜
新聞だって、ほんとに誰も見てないような記事じゃなければめちゃくちゃな事が書かれてたら気づかれて同様に検証されまくってツッコミされまくるし、逆に言うとそれすらされないような記事はそもそも影響力がない＞＜

SNSやオンラインのメディアの大量の記事に対してそういう事起こる？＞＜
テレビ番組なり新聞記事なりの誤りと同じようにツッコミが入るのはごく一部では？＞＜

つまり、テレビの時代（比喩）であれば、検証しない馬鹿が世の中に大量にいても、情報が少ない故にその馬鹿に届く少量の情報は、他の誰かに検証されたり検証済だったりしたけど、
SNSの時代（比喩）になって、情報の量が検証する人々の量より圧倒的に増えた結果、検証しない馬鹿どもに届く情報も検証されないままの情報ばかりになった＞＜
つまり、情報の質の問題というよりも、情報の量の問題であり、「オールドメディアだって間違うことがある！」とかいう主張は全く何の意味もない＞＜
検証が追いつくかどうかこそが重要なのかも＞＜

おそらく昔から馬鹿の数は大して変わってないであろうけど、メディアが限られていた時には、馬鹿をだまして多数派を取ろうとしても、検証がある程度間に合うので、誤りが含まれていれば指摘が追いついた＞＜
でも、現在はそれが追い付かず何も検証されないままのメディアが大量にあふれて、
で、わりと思ってた以上に検証しない馬鹿どもが多かったので、大量に情報を溢れさせる作戦が圧倒的に有利になっちゃったのかも＞＜

昼間に引用した記事いくつかも含めてふと思ったけど、
簡潔に言うと、わりとマジでテレビが死んだ時点で民主主義も死んだのかもしれない＞＜

どういうことかというと、（雑に言うと）テレビと新聞の時代はメディアが限られているわけだから、検証しなければならないのはその限られたメディア（例えば限られた番組なり限られた記事）で済んでた＞＜
でも、それらの影響力が相対的にとても弱まった結果、検証されない大量の記事が出回るようになって、どうやっても検証が間に合わなくなった＞＜

Can Trump Reduce the Trade Deficit?: Paul Krugman - Stone Center on Socio-Economic Inequality https://stonecenter.gc.cuny.edu/can-trump-reduce-the-trade-deficit-paul-krugman/

[B! あとで読む] クルーグマン「トランプは貿易赤字を減らせるか？」 - himaginary’s diary https://b.hatena.ne.jp/entry/s/himaginary.hatenablog.com/entry/20241116/Can_Trump_Reduce_the_Trade_Deficit