論文の概要: Cultural Differences in Friendship Network Behaviors: A Snapchat Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13801v1
• Date: Sun, 29 Jan 2023 22:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:58:52.823155
• Title: Cultural Differences in Friendship Network Behaviors: A Snapchat Case Study
• Title（参考訳）: フレンドシップネットワーク行動の文化的差異:Snapchatのケーススタディ
• Authors: Agrima Seth (University of Michigan), Jiyin Cao (Stony Brook University), Xiaolin Shi (Snap Inc.), Ron Dotsch (Snap Inc.), Yozen Liu (Snap Inc.), Maarten W. Bos (Snap Inc.)
• Abstract要約: 73ヶ国におけるコンテンツ制作者と消費者の友情ネットワークとダイヤド関係を分析した。 我々は, 個人主義, リレーショナルモビリティ, タイトネスの3つの理論的枠組みを考察した。 私たちの仕事はコンテンツレコメンデーションに影響を与え、コンテンツエンゲージメントを改善することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Culture shapes people's behavior, both online and offline. Surprisingly, there is sparse research on how cultural context affects network formation and content consumption on social media. We analyzed the friendship networks and dyadic relations between content producers and consumers across 73 countries through a cultural lens in a closed-network setting. Closed networks allow for intimate bonds and self-expression, providing a natural setting to study cultural differences in behavior. We studied three theoretical frameworks of culture - individualism, relational mobility, and tightness. We found that friendship networks formed across different cultures differ in egocentricity, meaning the connectedness between a user's friends. Individualism, mobility, and looseness also significantly negatively impact how tie strength affects content consumption. Our findings show how culture affects social media behavior, and we outline how researchers can incorporate this in their work. Our work has implications for content recommendations and can improve content engagement.
• Abstract（参考訳）: 文化は人々の行動、オンラインとオフラインの両方を形作る。 驚くべきことに、文化的な文脈がソーシャルメディアにおけるネットワーク形成とコンテンツ消費にどのように影響するか、という研究は少ない。 73か国にまたがるコンテンツ制作者と消費者との友好関係を,クローズドネットワーク環境における文化レンズを用いて分析した。 クローズドネットワークは密接な結合と自己表現を可能にし、行動の文化的差異を研究する自然な環境を提供する。 文化の3つの理論的枠組み(個性主義、関係性モビリティ、タイトネス)を研究した。 異なる文化にまたがって形成された友情ネットワークは,エゴセントリック性(egocentricity,すなわち,ユーザの友人同士のつながり)が異なることがわかった。 個人主義、モビリティ、ゆるみもまた、ネクタイの強さがコンテンツ消費に与える影響に著しく悪影響を及ぼす。 われわれの研究結果は、文化がソーシャルメディアの行動にどのように影響するかを示し、研究者がこれを研究に組み込む方法について概説した。 私たちの仕事はコンテンツレコメンデーションに影響を与え、コンテンツエンゲージメントを改善することができます。

関連論文リスト

• CROPE: Evaluating In-Context Adaptation of Vision and Language Models to Culture-Specific Concepts [45.77570690529597]
  文化固有の概念の知識を探索するための視覚的質問応答ベンチマークであるCROPEを紹介する。 いくつかの最先端のオープンビジョンと言語モデルの評価は、文化固有の概念と共通の概念の相違が大きいことを示す。 文脈知識を用いた実験は、モデルがマルチモーダル情報を効果的に活用し、文化固有の概念を描写に結びつけるのに苦労していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T17:31:19Z)
• Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
  本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。 我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。 異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z)
• CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
  本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。 人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。 我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:49:02Z)
• What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development [2.9418191027447906]
  文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。 文化的・社会的側面は、実際にの使用が成功する上で非常に重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T20:08:37Z)
• Social Links vs. Language Barriers: Decoding the Global Spread of Streaming Content [0.0]
  我々は、Netflix、Spotify、YouTubeの3つの重要なストリーミングサービスの社会的側面を、各国のコンテンツの普及に重点を置いて検討する。 2年間のトレンドチャートデータセットを使用して、ストリーミングコンテンツは、ビデオ指向(Netflix)とオーディオ指向(Spotify)の2つのタイプに分けられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T16:31:54Z)
• Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
  本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。 本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。 私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:16:54Z)
• Quantitative Analysis of Cultural Dynamics Seen from an Event-based Social Network [11.936224646590802]
  文化多様性によって引き起こされる時間的・カテゴリー的事象ダイナミクスを,90カ国17年間に収集された200万件以上のイベントログを用いて分析した。 以上の結果から,全国経済状態は総事象数における変動の44.6%を,個人主義や長期志向といった文化的特徴はトピックカテゴリーにおける分散の32.8%を説明できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T18:02:45Z)
• Assessing Cross-Cultural Alignment between ChatGPT and Human Societies: An Empirical Study [9.919972416590124]
  ChatGPTは、対話で人間のような反応を生成できるという異常な能力で広く認知されている。 そこで我々は,ChatGPTの文化的背景を,人間の文化的差異を定量化するための質問に対する応答の分析によって検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T15:43:39Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and Douyin [95.32409577885645]
  ショートフォームのソーシャルメディアは、聴衆にダイナミックなストーリーを伝え、彼らの注意を引き付けることによって、伝統的なメディアパラダイムから遠ざかる。 特に、興味深く、理解しやすいユニークなシーンを表現するために、日常的なオブジェクトの異なる組み合わせを用いることができる。 同じ会社によって提供されたTikTokとDouyinは、近年人気になった新しいメディアの好例だ。 メディアファッションや社会的慣用性とともに文化的な違いを表現しているという仮説が,本研究の主目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T01:47:49Z)
• Institutional Similarity Drives Cultural Similarity among Online Communities [0.0]
  5,000の小規模オンラインコミュニティのメンバーシップとガバナンススタイルのデータを用いて,組織構造と文化におけるサーバ間の類似性に関する実証的な尺度を構築した。 次に、ネットワーク分析を用いて、共有文化と機関間の因果関係を評価する。 以上の結果から,両方向の影響は明らかだが,文化に対する組織の役割は,機関に対する文化よりもはるかに強いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-09T23:22:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。