論文の概要: Quantifying attention via dwell time and engagement in a social media browsing environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10464v2
• Date: Mon, 7 Nov 2022 20:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:19:02.261498
• Title: Quantifying attention via dwell time and engagement in a social media browsing environment
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア閲覧環境における生活時間とエンゲージメントによる注意の定量化
• Authors: Ziv Epstein, Hause Lin, Gordon Pennycook and David Rand
• Abstract要約: 本稿では,エンゲージメントと居住を混乱させるソーシャルメディア環境に対する2段階の注意モデルを提案する。 オンライン実験では、これらの2つの段階において注意が異なることを示し、解離の明確な証拠を見出す。 これらの発見は、人間の注意を計測しモデル化する計算システムの設計と開発に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3838746889748625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern computational systems have an unprecedented ability to detect, leverage and influence human attention. Prior work identified user engagement and dwell time as two key metrics of attention in digital environments, but these metrics have yet to be integrated into a unified model that can advance the theory andpractice of digital attention. We draw on work from cognitive science, digital advertising, and AI to propose a two-stage model of attention for social media environments that disentangles engagement and dwell. In an online experiment, we show that attention operates differently in these two stages and find clear evidence of dissociation: when dwelling on posts (Stage 1), users attend more to sensational than credible content, but when deciding whether to engage with content (Stage 2), users attend more to credible than sensational content. These findings have implications for the design and development of computational systems that measure and model human attention, such as newsfeed algorithms on social media.
• Abstract（参考訳）: 現代の計算システムは、人間の注意を検知し、活用し、影響する前例のない能力を持っている。 以前の研究は、デジタル環境におけるユーザのエンゲージメントと居住時間(dwell time)を2つの重要な注意指標として挙げていたが、これらの指標は、デジタルアテンションの理論と実践を前進させる統一モデルに統合されていない。 我々は認知科学、デジタル広告、AIの成果を描き、エンゲージメントと居住を混乱させるソーシャルメディア環境に2段階の注意モデルを提案する。 オンライン実験では、これらの2つの段階において注意が異なった動作をしており、解離の明確な証拠を見出す: 投稿(ステージ1)に居住する場合、ユーザは信頼できるコンテンツよりもセンセーショナルに出席するが、コンテンツ(ステージ2)にかかわるかどうかを決める場合、ユーザはセンセーショナルコンテンツよりも信頼に満ちる。 これらの発見は、ソーシャルメディア上のニュースフィードアルゴリズムのような人間の注意を計測しモデル化する計算システムの設計と開発に影響を及ぼす。

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