自己情報量と「濃い情報」

自己情報量と「濃い情報」

情報理論では、ある事象の確率が低いほど自己情報量が大きくなるとされます。たとえば、確率が0.01の事象が起きたとき、それがもたらす情報の重みは、確率0.5の事象よりもはるかに大きい。この「希少性と驚きの大きさ」は、シャノンによって定式化された「自己情報量」の概念で定量化できます。

現代のSNSやニュース拡散においてもこの原理は見られます。フェイクニュースや激安セール情報のように、「レアでインパクトの強い」情報は、真偽にかかわらず人々の注意を惹き、拡散されやすくなります。これは数式的にも、心理学的にも説明可能です。

実際、MITの研究では、Twitter上の虚偽情報は真実よりも約6倍速く拡散するとされました。これは希少な情報が持つ「大きな自己情報量」によって、人間がそれを価値あるものと無意識に判断するためです。また、ネットワーク構造やバイアス（驚きの共有欲求）も加わり、「濃い情報」が社会的に大きな影響を持つことになります。

このように、「確率の低さ＝情報の濃さ」という数式が、現代の情報拡散メカニズムを理解する手がかりになっています。