論文の概要: Algorithmic Content Selection and the Impact of User Disengagement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13108v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 00:43:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:03.884840
• Title: Algorithmic Content Selection and the Impact of User Disengagement
• Title（参考訳）: アルゴリズムによるコンテンツ選択とユーザ・ディエンジメントの影響
• Authors: Emilio Calvano, Nika Haghtalab, Ellen Vitercik, Eric Zhao,
• Abstract要約: 本稿では、不満を抱いた利用者が不満を抱く可能性のあるコンテンツ選択問題に対するモデルを提案する。 両腕の期待報酬とユーザ満足度との関係が線形に関係している場合、最適なコンテンツ選択ポリシーを効率的に計算できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.14804091327051
• License:
• Abstract: The content selection problem of digital services is often modeled as a decision-process where a service chooses, over multiple rounds, an arm to pull from a set of arms that each return a certain reward. This classical model does not account for the possibility that users disengage when dissatisfied and thus fails to capture an important trade-off between choosing content that promotes future engagement versus immediate reward. In this work, we introduce a model for the content selection problem where dissatisfied users may disengage and where the content that maximizes immediate reward does not necessarily maximize the odds of future user engagement. We show that when the relationship between each arm's expected reward and effect on user satisfaction are linearly related, an optimal content selection policy can be computed efficiently with dynamic programming under natural assumptions about the complexity of the users' engagement patterns. Moreover, we show that in an online learning setting where users with unknown engagement patterns arrive, there is a variant of Hedge that attains a $\tfrac 12$-competitive ratio regret bound. We also use our model to identify key primitives that determine how digital services should weigh engagement against revenue. For example, when it is more difficult for users to rejoin a service they are disengaged from, digital services naturally see a reduced payoff but user engagement may -- counterintuitively -- increase.
• Abstract（参考訳）: デジタルサービスのコンテンツ選択問題は、サービスが複数のラウンドを越えて、それぞれが特定の報酬を返す一連のアームから引き出すための、決定プロセスとしてモデル化されることが多い。 この古典的モデルは、ユーザーが不満を抱き、その結果、将来のエンゲージメントと即時報酬を促進するコンテンツの選択の間の重要なトレードオフを捉えない可能性を考慮していない。 本研究では,不満足なユーザが不満を抱きかねないコンテンツ選択問題と,即時報酬を最大化するコンテンツが,将来的なユーザエンゲージメントの確率を必ずしも最大化しないコンテンツ選択問題に対するモデルを提案する。 本研究では,各アームの期待報酬とユーザ満足度との関係が線形に関係している場合,ユーザのエンゲージメントパターンの複雑さに関する自然な仮定の下で,動的プログラミングを用いて最適なコンテンツ選択ポリシーを効率的に計算可能であることを示す。 さらに、未知のエンゲージメントパターンを持つユーザが到着するオンライン学習環境では、$\tfrac 12$-competitive ratio regret boundに達するHedgeの変種が存在することを示す。 また、当社のモデルを使用して、デジタルサービスが収益に対するエンゲージメントをいかに重み付けすべきかを決定する重要なプリミティブを特定します。 例えば、ユーザが切り離されたサービスに再加入することが難しくなると、デジタルサービスは当然、支払いを減らしますが、ユーザエンゲージメントは -- 逆に -- 増加します。

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