論文の概要: Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16941v6
• Date: Sat, 07 Dec 2024 14:53:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:49:58.407004
• Title: Engagement, User Satisfaction, and the Amplification of Divisive Content on Social Media
• Title（参考訳）: エンゲージメント, ユーザ満足度, ソーシャルメディアにおけるディバイシブコンテンツの増幅
• 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する。 本稿では,ユーザの指定した嗜好に基づいてコンテンツをランク付けする代替アプローチの意義について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.206581957044513
• License:
• Abstract: In a pre-registered algorithmic audit, we found that, relative to a reverse-chronological baseline, Twitter's engagement-based ranking algorithm amplifies emotionally charged, out-group hostile content that users say makes them feel worse about their political out-group. Furthermore, we find that users do \emph{not} prefer the political tweets selected by the algorithm, suggesting that the engagement-based algorithm underperforms in satisfying users' stated preferences. Finally, we explore the implications of an alternative approach that ranks content based on users' stated preferences and find a reduction in angry, partisan, and out-group hostile content, but also a potential reinforcement of pro-attitudinal content. The evidence underscores the necessity for a more nuanced approach to content ranking that balances engagement and users' stated preferences.
• Abstract（参考訳）: 事前登録されたアルゴリズムによる監査で、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は、逆時系列のベースラインと比較して、感情的に充電された、グループ外の敵対的なコンテンツを増幅し、ユーザーが自身の政治的アウトグループに対して悪感を与えるという結果が得られた。 さらに, 利用者は, アルゴリズムが選択した政治的ツイートを好み, ユーザの嗜好を満たす上で, エンゲージメントに基づくアルゴリズムが不十分であることが示唆された。 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し, 怒り, パルチザン, アウトグループの敵対的コンテンツを減らし, また, 保護的内容の強化の可能性についても検討する。 この証拠は、エンゲージメントとユーザの指定した嗜好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。

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