論文の概要: Incentivizing News Consumption on Social Media Platforms Using Large Language Models and Realistic Bot Accounts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13362v3
- Date: Sat, 30 Mar 2024 03:10:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 13:44:58.838993
- Title: Incentivizing News Consumption on Social Media Platforms Using Large Language Models and Realistic Bot Accounts
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルとリアルボットアカウントを用いたソーシャルメディアプラットフォームにおけるニュース消費のインセンティブ
- Authors: Hadi Askari, Anshuman Chhabra, Bernhard Clemm von Hohenberg, Michael Heseltine, Magdalena Wojcieszak,
- Abstract要約: 本研究は,Twitter上での検証およびイデオロギー的にバランスの取れたニュースに対するユーザの露出とエンゲージメントを高める方法について検討する。
われわれは、スポーツ、エンターテイメント、ライフスタイルについてツイートするユーザーに対して、文脈対応で返信する28のボットを作った。
ロボットの性別による差分効果をテストするために、治療対象のユーザはランダムに、女性または男性として提示されたボットの応答を受信するように割り当てられた。
治療を受けたユーザーは、より多くのニュースアカウントをフォローし、女性のボット治療を受けたユーザーは、コントロールよりもニュースコンテンツを好む傾向にあった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.06613683722116
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Polarization, declining trust, and wavering support for democratic norms are pressing threats to U.S. democracy. Exposure to verified and quality news may lower individual susceptibility to these threats and make citizens more resilient to misinformation, populism, and hyperpartisan rhetoric. This project examines how to enhance users' exposure to and engagement with verified and ideologically balanced news in an ecologically valid setting. We rely on a large-scale two-week long field experiment (from 1/19/2023 to 2/3/2023) on 28,457 Twitter users. We created 28 bots utilizing GPT-2 that replied to users tweeting about sports, entertainment, or lifestyle with a contextual reply containing two hardcoded elements: a URL to the topic-relevant section of quality news organization and an encouragement to follow its Twitter account. To further test differential effects by gender of the bots, treated users were randomly assigned to receive responses by bots presented as female or male. We examine whether our over-time intervention enhances the following of news media organization, the sharing and the liking of news content and the tweeting about politics and the liking of political content. We find that the treated users followed more news accounts and the users in the female bot treatment were more likely to like news content than the control. Most of these results, however, were small in magnitude and confined to the already politically interested Twitter users, as indicated by their pre-treatment tweeting about politics. These findings have implications for social media and news organizations, and also offer direction for future work on how Large Language Models and other computational interventions can effectively enhance individual on-platform engagement with quality news and public affairs.
- Abstract（参考訳）: 偏極化、信頼の低下、民主的規範に対する波及的な支持は、アメリカの民主主義への脅威を迫っている。
検証済みで質の高いニュースへの暴露は、これらの脅威に対する個人の感受性を低下させ、市民が誤情報、ポピュリズム、超党派レトリックに対してより弾力的になる可能性がある。
本研究は, 実証およびイデオロギー的にバランスの取れたニュースを, 生態学的に妥当な環境で利用者の露出とエンゲージメントを高める方法について検討する。
28,457人のTwitterユーザーを対象に,大規模な2週間のフィールド実験(1/19/2023から2/3/2023まで)を実施しています。
私たちは、スポーツ、エンターテイメント、ライフスタイルについてツイートするユーザーに対して、質の高いニュース機関のトピック関連セクションのURLと、Twitterアカウントのフォローを奨励する2つのハードコードされた要素を含むコンテキスト応答で、GPT-2を利用した28のボットを作成しました。
ボットの性別による差分効果を更にテストするために、治療対象のユーザはランダムに、女性または男性として提示されたボットの応答を受信するように割り当てられた。
我々は、我々の残業介入が、ニュースメディア組織、ニュースコンテンツの共有と好意、政治に関するつぶやき、政治コンテンツの好意を後押しするかどうかを検討する。
治療を受けたユーザーは、より多くのニュースアカウントをフォローし、女性のボット治療を受けたユーザーは、コントロールよりもニュースコンテンツを好む傾向にあった。
しかし、これらの結果の大部分は規模が小さく、すでに政治的に興味を持つTwitterユーザーに限定されていた。
これらの発見は、ソーシャルメディアやニュース組織に影響を及ぼし、また、大規模言語モデルやその他の計算介入が、質の高いニュースや公務に対する個人のプラットフォーム上でのエンゲージメントを効果的に向上させる方法について、今後の研究の方向性を提供する。
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