論文の概要: Unboxing Engagement in YouTube Influencer Videos: An Attention-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12311v4
• Date: Mon, 26 Aug 2024 15:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:36:52.068174
• Title: Unboxing Engagement in YouTube Influencer Videos: An Attention-Based Approach
• Title（参考訳）: YouTubeインフルエンサービデオにおけるエンゲージメントのアンボックス化:注意に基づくアプローチ
• Authors: Prashant Rajaram, Puneet Manchanda,
• Abstract要約: 著者らは,非構造化データを用いたサンプル外予測を良好に行う「解釈可能なディープラーニングフレームワーク」を開発した。 印刷広告における視覚的注意に触発された解釈手法は、映像特徴に対するモデル注意の尺度を使用する。 このフレームワークはYouTubeのインフルエンサービデオに適用され、ビデオの機能を浅いエンゲージメントと深いエンゲージメントの尺度にリンクする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3686808512438362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Influencer marketing videos have surged in popularity, yet significant gaps remain in understanding the relationship between video features and engagement. This challenge is intensified by the complexities of interpreting unstructured data. While deep learning models effectively leverage unstructured data to predict business outcomes, they often function as black boxes with limited interpretability, particularly when human validation is hindered by the absence of a known ground truth. To address this issue, the authors develop an "interpretable deep learning framework" that not only makes good out-of-sample predictions using unstructured data but also provides insights into the captured relationships. Inspired by visual attention in print advertising, the interpretation approach uses measures of model attention to video features, eliminating spurious associations through a two-step process and shortlisting relationships for formal causal testing. This method is applicable across well-known attention mechanisms - additive attention, scaled dot-product attention, and gradient-based attention - when analyzing text, audio, or video image data. Validated using simulations, this approach outperforms benchmark feature selection methods. This framework is applied to YouTube influencer videos, linking video features to measures of shallow and deep engagement developed based on the dual-system framework of thinking. The findings guide influencers and brands in prioritizing video features associated with deep engagement.
• Abstract（参考訳）: インフルエンサーのマーケティングビデオの人気は急上昇しているが、ビデオ機能とエンゲージメントの関係を理解する上では大きなギャップが残っている。 この課題は、非構造化データの解釈の複雑さによって強化される。 ディープラーニングモデルは、非構造化データを効果的に活用してビジネス成果を予測する一方で、しばしばブラックボックスとして機能する。 この問題に対処するため,著者らは,非構造化データを用いたサンプル外予測だけでなく,キャプチャされた関係に関する洞察を提供する「解釈可能なディープラーニングフレームワーク」を開発した。 印刷広告における視覚的注意から着想を得たこの解釈手法は、ビデオ特徴に対するモデル的注意の尺度を用いて、2段階のプロセスを通して刺激的な関連を排除し、形式的因果検定のための関係をショートリスト化する。 この方法は、テキスト、オーディオ、ビデオ画像データを分析する際に、付加的な注意、拡張されたドット積の注意、勾配に基づく注意など、よく知られた注意機構に適用できる。 シミュレーションを用いて検証されたこのアプローチは、ベンチマークの特徴選択方法よりも優れている。 このフレームワークは、YouTubeのインフルエンサービデオに適用され、ビデオ機能と、思考のデュアルシステムフレームワークに基づいて開発された浅いエンゲージメントと深いエンゲージメントの尺度をリンクする。 この発見は、インフルエンサーやブランドが深いエンゲージメントに関連するビデオ特徴の優先順位付けに寄与する。

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