論文の概要: Context-Aware Prediction of User Engagement on Online Social Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14533v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 03:36:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 22:50:03.463275
- Title: Context-Aware Prediction of User Engagement on Online Social Platforms
- Title（参考訳）: オンラインソーシャルプラットフォームにおけるユーザエンゲージメントのコンテキストアウェア予測
- Authors: Heinrich Peters, Yozen Liu, Francesco Barbieri, Raiyan A. Baten,
Sandra C. Matz, Maarten W. Bos
- Abstract要約: 我々は、コンテキスト対応モデリングアプローチが、オンラインソーシャルプラットフォーム上でのユーザエンゲージメントの全体的かつ軽量な表現を提供する可能性を示唆するデータを提示する。
約8万人から1億以上のSnapchatセッションを分析しています。
本研究は,アクティベートおよびパッシブ使用の文脈一致型,習慣駆動型パターンの概念と一致している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.476938924862147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The success of online social platforms hinges on their ability to predict and
understand user behavior at scale. Here, we present data suggesting that
context-aware modeling approaches may offer a holistic yet lightweight and
potentially privacy-preserving representation of user engagement on online
social platforms. Leveraging deep LSTM neural networks to analyze more than 100
million Snapchat sessions from almost 80.000 users, we demonstrate that
patterns of active and passive use are predictable from past behavior
(R2=0.345) and that the integration of context information substantially
improves predictive performance compared to the behavioral baseline model
(R2=0.522). Features related to smartphone connectivity status, location,
temporal context, and weather were found to capture non-redundant variance in
user engagement relative to features derived from histories of in-app
behaviors. Further, we show that a large proportion of variance can be
accounted for with minimal behavioral histories if momentary context
information is considered (R2=0.44). These results indicate the potential of
context-aware approaches for making models more efficient and
privacy-preserving by reducing the need for long data histories. Finally, we
employ model explainability techniques to glean preliminary insights into the
underlying behavioral mechanisms. Our findings are consistent with the notion
of context-contingent, habit-driven patterns of active and passive use,
underscoring the value of contextualized representations of user behavior for
predicting user engagement on social platforms.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルプラットフォームの成功は、大規模なユーザーの行動を予測し、理解する能力にかかっている。
本稿では,コンテキスト認識モデリング手法が,オンラインソーシャルプラットフォームにおけるユーザエンゲージメントの総合的かつ軽量かつ潜在的に保護可能な表現を提供する可能性を示唆するデータを提案する。
深層LSTMニューラルネットワークを活用して、約8万人から1億以上のSnapchatセッションを分析し、アクティブおよびパッシブ使用パターンが過去の行動から予測可能であること(R2=0.345)、コンテキスト情報の統合が行動ベースラインモデル(R2=0.522)と比較して予測性能を大幅に向上すること(R2=0.522)を実証した。
スマートフォンの接続状況,位置,時間的状況,天候に関連する特徴は,アプリ内行動の履歴から得られた特徴に対して,ユーザエンゲージメントの非冗長なばらつきを捉えていることがわかった。
さらに,時間的文脈情報を考慮した場合,行動履歴を最小限に抑えることができる(R2=0.44)。
これらの結果は、長いデータ履歴の必要性を減らし、モデルをより効率的かつプライバシー保護にするためのコンテキスト認識アプローチの可能性を示している。
最後に,モデル説明可能性手法を用いて行動メカニズムの予備的考察を行う。
本研究は,ソーシャルプラットフォーム上でのユーザエンゲージメントを予測するために,ユーザ行動の文脈化表現の価値を強調し,文脈一致型,習慣駆動型,能動的使用パターンの概念と一致している。
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