SNSで「いいね」を最大化する取り組みは、「報酬学習」のパターンに従っている

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SNSで「いいね」を最大化する取り組みは、「報酬学習」のパターンに従っている

ニューヨーク大学の研究の研究チームは、人々がソーシャルメディアで他の人と、執拗に関与するように駆り立てる動機について調査しました。
「いいね」を最大化する取り組みは、「報酬学習」のパターンに従い、餌の報酬を求める際の動物の行動との類似点が明らかになりました。

While social media usage has been studied extensively, what actually drives people to engage, sometimes obsessively, with others on social media is less clear.
参照元：https://www.nyu.edu/about/news-publications/news/2021/february/social-media-use-driven-by-search-for-reward–akin-to-animals-se.html
– ニューヨーク大学 New York University. Feb 26, 2021 –

概要：

ニューヨーク大学の研究
- 人々がソーシャルメディアで他の人と、執拗に関与するように駆り立てる動機について調査
- 「いいね」を最大化するための取り組みは、「報酬学習」のパターンに従っている
- 餌の報酬を求める際のラットなどの動物の行動との類似点が明らかになった
分析、
- Instagramやその他のサイトの4,000人を超えるユーザーからの100万を超えるソーシャルメディアの投稿を分析
結果、
- 人々が平均して受け取る「いいね」の数を最大化する方法で投稿の間隔を空けることを発見
- このパターンが報酬学習の既知のメカニズムに密接に準拠していた
補足、
- この結果は、行動が報酬によって推進および強化される可能性があるという長年確立された心理的概念
- ソーシャルメディアの関与が、ラットなどの人間以外の動物がスキナーボックスで餌の報酬を最大化するように導くのと、同様の原則によって推進

ソーシャルメディアの使用、特に「いいね」を最大化するための取り組みは、「報酬学習」のパターンに従っており、国際的な科学者チームによる新しい研究を締めくくっています。

ジャーナルNatureCommunicationsに掲載されているその調査結果は、餌の報酬を求める際のラットなどの動物の行動との類似点を明らかにしています。

ニューヨーク大学とアムステルダム大学の教授であり、論文の著者の1人であるDavidAmodio氏は説明します。

「これらの結果は、ソーシャルメディアの関与が報酬学習の基本的な種間原則に従っていることを証明しています。これらの調査結果は、ソーシャルメディアが多くの人々の日常生活を支配するようになる理由を理解し、報酬の学習と依存症に関する研究から借りた手がかりを、厄介なオンラインエンゲージメントに対処する方法に提供するのに役立つかもしれません。」

2020年には、40億人以上が、Instagram、Facebook、Twitter、その他のより専門的なフォーラムなどのプラットフォームで、平均して1日あたり数時間を費やしました。

この広範なソーシャルメディアエンゲージメントは、多くの人から中毒に例えられています。

依存症では、人々は直接的な社会的相互作用や、飲食などの基本的なニーズよりも、「いいね」などのポジティブなオンラインソーシャルフィードバックを追求するように駆り立てられます。

ソーシャルメディアの使用法は広く研究されてきましたが、実際に人々がソーシャルメディアで他の人と、時には執拗に関与するように駆り立てるものはあまり明確ではありません。

これらの動機を調べるために、ボストン大学、チューリッヒ大学、スウェーデンのカロリンスカ研究所の科学者も参加したネイチャーコミュニケーションズの研究では、ソーシャルメディアの使用が私たちの心の処理方法によって説明できるかどうかを初めて直接テストしました。

そのために、著者はInstagramやその他のサイトの4,000人を超えるユーザーからの100万を超えるソーシャルメディアの投稿を分析しました。

彼らは、人々が平均して受け取る「いいね」の数を最大化する方法で投稿の間隔を空けることを発見しました。

次に、研究者は計算モデルを使用して、このパターンが報酬学習の既知のメカニズムに密接に準拠していることを明らかにしました。

これは、行動が報酬によって推進および強化される可能性があるという長年確立された心理的概念です。

より具体的には、彼らの分析は、ソーシャルメディアの関与が、ラットなどの人間以外の動物がスキナーボックスで餌の報酬を最大化するように導く同様の原則によって推進されていることを示唆しました。

動物の被験者がコンパートメント、特定のアクション（たとえば、特定のレバーを押す）を実行して食品にアクセスします。

その後、研究者たちはこれらの結果をオンライン実験で裏付けました。