論文の概要: Using Interaction Data to Predict Engagement with Interactive Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01949v1
- Date: Wed, 4 Aug 2021 10:28:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-05 13:07:10.986814
- Title: Using Interaction Data to Predict Engagement with Interactive Media
- Title（参考訳）: インタラクションデータを用いたインタラクティブメディアによるエンゲージメント予測
- Authors: Jonathan Carlton, Andy Brown, Caroline Jay, and John Keane
- Abstract要約: 本稿では,対話型テレビ番組とのインタラクションから得られたデータを用いて,エンゲージメントのモデル化と予測を行う。
経験とイベント間の間隔に費やされた時間を含む時間的メトリクスが、エンゲージメントの予測であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.35844047176969
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Media is evolving from traditional linear narratives to personalised
experiences, where control over information (or how it is presented) is given
to individual audience members. Measuring and understanding audience engagement
with this media is important in at least two ways: (1) a post-hoc understanding
of how engaged audiences are with the content will help production teams learn
from experience and improve future productions; (2), this type of media has
potential for real-time measures of engagement to be used to enhance the user
experience by adapting content on-the-fly. Engagement is typically measured by
asking samples of users to self-report, which is time consuming and expensive.
In some domains, however, interaction data have been used to infer engagement.
Fortuitously, the nature of interactive media facilitates a much richer set of
interaction data than traditional media; our research aims to understand if
these data can be used to infer audience engagement. In this paper, we report a
study using data captured from audience interactions with an interactive TV
show to model and predict engagement. We find that temporal metrics, including
overall time spent on the experience and the interval between events, are
predictive of engagement. The results demonstrate that interaction data can be
used to infer users' engagement during and after an experience, and the
proposed techniques are relevant to better understand audience preference and
responses.
- Abstract（参考訳）: メディアは従来の線形物語からパーソナライズされた体験へと進化し、個々のオーディエンスメンバーに情報(またはそれがどのように提示されるか)を制御する。
このメディアによる観客エンゲージメントの計測と理解は,(1)コンテンツにエンゲージメントがどのように関与しているかのポストホックな理解が,プロダクションチームが経験から学び,将来のプロダクションを改善するのに役立つこと,(2)コンテンツオンザフライで適応することでユーザエクスペリエンスを高めるために,リアルタイムなエンゲージメント尺度が使用される可能性があること,の2つの点で重要である。
エンゲージメントは通常、ユーザのサンプルに自己報告を求めることで測定される。
しかし、いくつかのドメインでは、相互作用データはエンゲージメントを推測するために使われてきた。
幸いなことに、インタラクティブメディアの性質は、従来のメディアよりもずっとリッチなインタラクションデータを容易にします。
本稿では,対話型テレビ番組とのインタラクションから得られたデータを用いて,エンゲージメントのモデル化と予測を行う。
経験とイベント間の間隔に費やされた時間を含む時間的メトリクスが、エンゲージメントの予測であることがわかった。
その結果,対話データを用いて体験の前後におけるユーザのエンゲージメントを推測し,提案手法がユーザの好みや反応をよりよく理解する上で有効であることが示された。
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