X（旧Twitter）で返信欄の表示を並べ替えられる機能が付きました

【X リプライ表示順の並べ替え可に】https://t.co/uPNWCGtXaL
— Yahoo!ニュース (@YahooNewsTopics) August 10, 2024

・XユーザーのYahoo!ニュースさん: 「【X リプライ表示順の並べ替え可に】…

X（旧Twitter）では、投稿に対する返信が表示される順番を「返信を並べ替え」の機能で「関連性が高い・新しい順・いいねが多い」の三択を選択できるようになりました。インプレゾンビ対策としてある程度は有効な方法でしょうか。

あとは「関連性が高い」で表示される順番を現在までに「いいね」を付けた人を優先で表示を現在より長く維持できれば、フォローまではしないが返信欄で上位に表示されてほしいアカウントとして、いいねを付けられる事にもなりそう。

更に言えばXで「いいね」を付けたり付けられたりしたネットワークを定めた上で、今迄に見た事のないアカウントでも返信欄の上位表示になれば良いのでは。返信欄で「いいね」の付け合いをすればするほど良好な返信欄を構築できる。

Gemini の場合

上記の文章を、Gemini に入力しました。

Gemini の応答

Xの返信並び替え機能とインプレゾンビ対策、および今後の展望についての考察

Xの返信並び替え機能がインプレゾンビ対策として有効である可能性

Xが導入した返信並び替え機能は、インプレゾンビ対策として一定の有効性が期待できます。特に、「新しい順」を選択することで、よりタイムリーな会話の流れを把握しやすくなり、インプレゾンビによる古い返信が上位に表示されるのを防ぐ効果が期待できます。

「関連性が高い」表示の改善点と可能性

「関連性が高い」表示については、以下の点が改善されると、より効果的なインプレゾンビ対策になると考えられます。

「いいね」履歴の反映期間の延長: 現在「いいね」を付けた人を優先して表示する期間を長くすることで、フォローまではしないものの、返信欄で上位に表示させたいアカウントへの「いいね」行動を促進し、よりパーソナライズされたタイムラインを実現できます。
「いいね」ネットワークの構築: 「いいね」を付けたり付けられたりしたユーザー間のネットワークを定量化し、そのネットワークに基づいて返信欄の上位表示を行うことで、新たなアカウントとの出会いを促進し、より活発なコミュニティ形成を促すことができます。

返信欄での「いいね」の付け合いによる良好な返信欄の構築

返信欄での「いいね」の付け合いは、以下の点で良好な返信欄の構築に貢献すると考えられます。

コミュニティ意識の向上: 返信欄での「いいね」のやり取りは、コミュニティ意識を高め、参加者間の相互作用を促進します。
有益な情報の拡散: 「いいね」によって評価された返信は、他のユーザーにも見られやすくなり、有益な情報の拡散につながります。
多様な意見の集約: 「いいね」によって様々な意見が可視化され、より多角的な議論が展開される可能性があります。

今後の展望

Xの返信並び替え機能は、今後も改善が期待されます。例えば、機械学習を用いて、より高度な関連性判定を行うことで、ユーザーの興味関心に合致した返信を上位に表示することが可能になるかもしれません。また、コミュニティの規模や特徴に応じて、最適な表示設定を提供するような機能も考えられます。

まとめ

Xの返信並び替え機能は、インプレゾンビ対策として有効な手段の一つであり、今後の発展によって、より快適なコミュニケーション環境が実現されることが期待されます。

ご自身の考えと合わせて、より詳細な議論を進めていきましょう。

以下、議論を深めるための質問です。

「関連性が高い」表示で、どのような基準で「関連性」が判断されているのか、より詳しく知りたいと思いませんか？
「いいね」ネットワークの構築において、プライバシー保護とのバランスをどのように取るべきだと考えますか？
返信欄での「いいね」の付け合いが、炎上や誹謗中傷を助長する可能性については、どのように考えていますか？

これらの質問をきっかけに、より具体的な議論を進めていきましょう。

ブログ作成者の質問
X（旧Twitter）の「関連性が高い」表示では、現在のところ「どのような基準」で「関連性」が判断されているのか教えてください。

Gemini の応答
X（旧Twitter）の「関連性が高い」表示の具体的なアルゴリズムは、企業秘密のため詳細が公開されていません。しかし、一般的なソーシャルメディアのアルゴリズムの考え方と、Xが公表している情報から、ある程度推測することは可能です。

「関連性が高い」と判断される可能性のある要素

アカウント間の関係性:
- フォロー関係
- 共通のフォローしているアカウント
- 過去にいいねやリツイートした投稿の類似性
- DMのやり取り
投稿の内容:
- キーワードの一致度
- ハッシュタグの類似性
- 過去の投稿履歴との類似性
ユーザーの行動:
- 過去にクリックしたリンク
- 過去にいいねやリツイートした投稿
- 過去に検索したキーワード
タイムリー性:
- 投稿された時間
- 他のユーザーの反応（いいね、リツイート、返信）の頻度

Xが公表している情報

Xは、「関連性が高い」表示について、以下の点を重視していることを公表しています。

ユーザーの興味関心: ユーザーが過去にどのようなコンテンツに反応してきたかを分析し、そのユーザーが興味を持つ可能性が高いコンテンツを上位に表示する。
信頼性: 信頼できるアカウントからの投稿を優先的に表示する。
安全性: スパムやヘイトスピーチなどの有害なコンテンツを抑制し、安全な利用環境を提供する。

推測されるアルゴリズム

上記の要素を総合的に判断し、機械学習を用いて「関連性」をスコア化していると考えられます。このスコアが高い投稿が、最初に表示されるという仕組みです。

なぜ詳細が公開されないのか

競合他社への情報提供: アルゴリズムの詳細を公開してしまうと、競合他社が同様の機能を開発しやすくなってしまうため。
アルゴリズムの改変: アルゴリズムは常に改善されており、詳細を公開すると、その改善が難しくなる場合があるため。
悪用防止: アルゴリズムの詳細が分かると、それを悪用してシステムを操作しようとする者が現れる可能性があるため。

まとめ

Xの「関連性が高い」表示は、ユーザーの行動履歴や投稿内容など、様々な要素を複合的に分析して判断されています。詳細なアルゴリズムは公開されていませんが、上記のような要素が重要な役割を果たしていると考えられます。

より詳しい情報を得るには

より詳しい情報を知りたい場合は、以下の方法が考えられます。

Xの公式ブログやヘルプセンター: Xは、新しい機能やアルゴリズムの変更について、公式ブログやヘルプセンターで情報を公開することがあります。
開発者向けドキュメント: Xは、開発者向けにAPIや開発ツールを提供しており、そのドキュメントにアルゴリズムに関するヒントが隠されている可能性があります。
機械学習に関する論文: Xのアルゴリズムは、機械学習の研究成果に基づいている可能性が高いため、関連する論文を調べてみるのも良いでしょう。

ただし、これらの方法でも、アルゴリズムの全容を把握することは難しいかもしれません。

ご希望であれば、より具体的な質問にお答えすることも可能です。例えば、

「特定のキーワードを含む投稿が、より上位に表示される傾向にあるか」
「フォローしているアカウントの投稿が、他のアカウントの投稿よりも優先的に表示されるか」など、具体的な疑問点があればお気軽にご質問ください。

ブログ作成者の質問
X（旧Twitter）の「関連性が高い」表示で、「いいね」を工作アカウントが付け合って上位表示させようとしても効果は限定的になるだろうか？

Gemini の応答
X（旧Twitter）の「関連性が高い」表示において、工作アカウントが「いいね」を付け合って上位表示させようとする試みは、必ずしも効果が限定的とは言い切れません。しかし、完全には成功しない可能性も高いと考えられます。

なぜ効果が限定的になる可能性があるのか

多様な評価要素: Xのアルゴリズムは、「いいね」だけでなく、アカウント間の関係性、投稿の内容、ユーザーの行動など、多様な要素を総合的に評価して「関連性」を判断します。工作アカウントによる「いいね」操作だけでは、他の要素が不足している場合、上位表示は難しい可能性があります。
X側の対策: Xは、スパムや不正行為を検知し、対策するためのシステムを常時運用しています。大量の「いいね」操作や不自然なアカウント間の相互作用は、これらのシステムによって検出され、ペナルティを受ける可能性があります。
ユーザーの判断: 最終的には、ユーザーが投稿の質を判断します。工作アカウントによる人工的な盛り上がりは、内容が伴っていなければ、すぐに見破られてしまう可能性があります。

なぜ効果がある可能性があるのか

初期段階での効果: アルゴリズムの初期段階では、工作アカウントによる「いいね」操作が効果を発揮し、一時的に上位表示される可能性はあります。
特定の状況下での効果: ニッチな話題や小規模なコミュニティにおいては、工作アカウントによる「いいね」操作が、より大きな影響力を持つ可能性があります。
アルゴリズムの複雑さ: Xのアルゴリズムは非常に複雑であり、全てのケースにおいて完璧に不正行為を検出することは困難です。

まとめ

工作アカウントによる「いいね」操作は、Xの「関連性が高い」表示を完全にコントロールすることはできません。しかし、特定の状況下では、一時的に効果を発揮する可能性も否定できません。

Xは、このような不正行為に対抗するために、常にアルゴリズムを改善しています。ユーザーも、情報の真偽を見極めるために、複数の情報源を参照したり、批判的な視点を持つことが重要です。

より効果的な情報収集のために

複数のアカウントで情報収集: 異なるアカウントで同じキーワードを検索したり、異なるタイムラインを確認することで、より客観的な情報を収集することができます。
情報の信憑性を確認: 情報源の信頼性や、複数の情報源で同じ情報が確認できるかなどを確認しましょう。
専門家の意見を参照: 専門家や研究者の意見を参照することで、より深い理解を得ることができます。

ご自身の判断で情報を収集し、活用することが重要です。

より詳しい情報を知りたい場合は、お気軽にご質問ください。例えば、

「特定の種類の投稿で、工作アカウントによる影響が大きいのか」
「Xが不正行為を検出する仕組みについて、もっと詳しく知りたい」など、具体的な疑問点があればお答えします。

Xの返信並び替え機能とインプレゾンビ対策、および今後の展望についての考察

共有: