言及手段のトレーサビリティ

SNSでの言及の構造で、何か他の発言に言及するときの構造を比較して、そのトレーサビリティについて書いた。しかしそのトレーサビリティを失う形で、言及の手法は発展した（ [[ 空リプ ]]など）。その結果、何かトレンドがあるにはあるんだけど、投稿間（一般的に書くのも苦しいので以降ツイートとしよう）でのセマンティックな（？）つながりがそこにはない。これは問題だと思う。いまいち自分でもピンと来ていないのだが、たとえば誹謗中傷への対処とかには使えるかもしれない。単に関係があるものを機械的に関連付けておきたいということか。

ユーザは、言及対象のツイートから自分のツイートを追っかけられないようにしたい。機械的には、追っかけられるようにしたい。現状のTwitterでは、ユーザの願望と、機械的な願望を実現するための、ツイートの構造が同一になっている。すなわち、データベースに保存された反応に関する情報（いいねの数、インプレッションetc）はほとんどをユーザの側からも見ることができる。商業的には、広告用のパラメータを除いて、ユーザから見えないものをわざわざデータベースに置いておくのは無駄なので、当たり前ではある。

• いや、上の段落で書いたことはおかしくて、ここにはさらに「Twitter社の願望」があると考える方がいいかもしれない。あと機械的な構造とユーザーに見える情報は 一致 対応していなくてはいけない。そうしないとプログラムは動かない。うーん、どう書けばいいんだ。

しかし、Instagramはいいねの数について、ユーザに見える情報と、DBに保存された情報を分離するようになった。 他人の投稿についたいいねの数を見えないようにしたのだった。これは承認欲求の問題に対処するための手段であるが、言及のトレーサビリティを制御するのにも使えるのではないだろうか。たとえば、

• 言及先に通知の飛ぶ引用RTと、飛ばない引用RTを選べるようにする
• 相手に通知の飛ばないリプライ、リツイートをつくる
  • 陰湿になるかもしれないが、それは防ぎようがない。スクリーンショットで拡散するよりははるかにマシ
  • Discordにそのような機能があるらしい が挙げられる。FediverseのUnlistedから学ぶところもある。

また、言及だけではなく、SNSにおける指標一般には、「機械的な情報から、ユーザに見える情報への非自明な写像をつくる」ことに注目できる。

• 「発火」のしきい値を定める：L_x 以下のいいね数については無視する・ゼロとして扱う
  • パーセプトロンでよくある発想
    • 脳内のドーパミン放出・受容体を発火させない
    • sigmoid関数に相当するのは?
  • L_x以上については「たくさん」にまとめてしまうのでもよい
• QoSの導入：たまに通知が届く、たまに届かない
• ユーザー名を見せない０
• binchotanにも使えそう