論文の概要: Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content
on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16941v2
- Date: Thu, 14 Sep 2023 00:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 18:48:04.827802
- Title: Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content
on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるエンゲージメント,ユーザ満足度,分断コンテンツの増幅
- Authors: Smitha Milli, Micah Carroll, Yike Wang, Sashrika Pandey, Sebastian
Zhao, Anca D. Dragan
- Abstract要約: Twitterのエンゲージメントに基づくランキングアルゴリズムは、感情に満ちた、グループ外の敵対的なコンテンツを増幅し、感情的な偏光に寄与する可能性がある。
本稿では,ユーザの指定した嗜好に基づいて,コンテンツランキングに対する代替アプローチの意義について考察する。
この証拠は、エンゲージメント、ユーザの指示された嗜好、社会政治的な結果のバランスをとるコンテンツランキングに対する、より曖昧なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.3201470123544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In a pre-registered randomized experiment, we found that, relative to a
reverse-chronological baseline, Twitter's engagement-based ranking algorithm
may amplify emotionally charged, out-group hostile content and contribute to
affective polarization. Furthermore, we critically examine the claim that the
algorithm shows users what they want to see, discovering that users do *not*
prefer the political tweets selected by the algorithm. Finally, we explore the
implications of an alternative approach to ranking content based on users'
stated preferences and find a reduction in angry, partisan, and out-group
hostile content but also a potential reinforcement of echo chambers. The
evidence underscores the necessity for a more nuanced approach to content
ranking that balances engagement, users' stated preferences, and sociopolitical
outcomes.
- Abstract（参考訳）: 事前登録されたランダム化実験では、twitterのエンゲージメントベースのランキングアルゴリズムが感情的にチャージされ、グループ外で敵対的なコンテンツを増幅し、感情的な分極に寄与することを発見した。
さらに,このアルゴリズムが見たいものを表示するという主張を批判的に検討し,そのアルゴリズムが選択した政治的ツイートをユーザが好まないことを発見した。
最後に,ユーザの嗜好に基づいてコンテンツをランク付けする代替手法を提案するとともに,怒り,パルチザン,外集団の敵対的コンテンツの減少に加えて,エコーチャンバーの強化の可能性についても考察する。
この証拠は、エンゲージメント、ユーザの選好、社会政治的な結果のバランスをとる、より微妙なコンテンツランキングアプローチの必要性を強調している。
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