論文の概要: Characterizing Human Actions in the Digital Platform by Temporal Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09535v2
• Date: Thu, 01 May 2025 09:40:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.427343
• Title: Characterizing Human Actions in the Digital Platform by Temporal Context
• Title（参考訳）: 時間的文脈によるデジタルプラットフォームにおける人間行動の特徴付け
• Authors: Akira Matsui, Emilio Ferrara,
• Abstract要約: それぞれのアクションとその時間間隔を共同で埋め込む2スケールのアクション・タイミング・コンテキスト・フレームワークを紹介します。 ATCは行動の低次元表現を取得し、時間間情報を特徴付ける。 その結果,デジタルプラットフォーム上での人間活動の包括的,解釈可能な理解には,時間的文脈を明示的にモデル化することが不可欠であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.657531563610767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in digital platforms generate rich, high-dimensional logs of human behavior, and machine learning models have helped social scientists explain knowledge accumulation, communication, and information diffusion. Such models, however, almost always treat behavior as sequences of actions, abstracting the inter-temporal information among actions. To close this gap, we introduce a two-scale Action-Timing Context(ATC) framework that jointly embeds each action and its time interval. ATC obtains low-dimensional representations of actions and characterizes them with inter-temporal information. We provide three applications of ATC to real-world datasets and demonstrate that the method offers a unified view of human behavior. The presented qualitative findings demonstrate that explicitly modeling inter-temporal context is essential for a comprehensive, interpretable understanding of human activity on digital platforms.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームの最近の進歩は、人間の振る舞いの豊富な高次元ログを生成し、機械学習モデルは、社会科学者が知識蓄積、コミュニケーション、情報拡散を説明するのに役立っている。 しかし、このようなモデルはほとんど常に行動のシーケンスとして扱い、行動間の情報を抽象化する。 このギャップを埋めるために、各アクションとその時間間隔を一緒に埋め込む2スケールのAction-Timing Context(ATC)フレームワークを導入します。 ATCは行動の低次元表現を取得し、時間間情報を特徴付ける。 実世界のデータセットにATCの3つのアプリケーションを提供し、その手法が人間の行動の統一的なビューを提供することを示す。 その結果,デジタルプラットフォーム上での人間活動の包括的,解釈可能な理解には,時間的文脈を明示的にモデル化することが不可欠であることが示唆された。

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