論文の概要: Algorithmic Content Selection and the Impact of User Disengagement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13108v2
- Date: Wed, 19 Feb 2025 22:50:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:25:02.201782
- 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: デジタルサービスはコンテンツ選択において根本的なトレードオフに直面している。
ユーザーエンゲージメントを維持するという長期的なメリットに対して、ハイリワードコンテンツから得た即時収益をバランスさせなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.14804091327051
- License:
- Abstract: Digital services face a fundamental trade-off in content selection: they must balance the immediate revenue gained from high-reward content against the long-term benefits of maintaining user engagement. Traditional multi-armed bandit models assume that users remain perpetually engaged, failing to capture the possibility that users may disengage when dissatisfied, thereby reducing future revenue potential. In this work, we introduce a model for the content selection problem that explicitly accounts for variable user engagement and disengagement. In our framework, content that maximizes immediate reward is not necessarily optimal in terms of fostering sustained user engagement. Our contributions are twofold. First, we develop computational and statistical methods for offline optimization and online learning of content selection policies. For users whose engagement patterns are defined by $k$ distinct levels, we design a dynamic programming algorithm that computes the exact optimal policy in $O(k^2)$ time. Moreover, we derive no-regret learning guarantees for an online learning setting in which the platform serves a series of users with unknown and potentially adversarial engagement patterns. Second, we introduce the concept of modified demand elasticity which captures how small changes in a user's overall satisfaction affect the platform's ability to secure long-term revenue. This notion generalizes classical demand elasticity by incorporating the dynamics of user re-engagement, thereby revealing key insights into the interplay between engagement and revenue. Notably, our analysis uncovers a counterintuitive phenomenon: although higher friction (i.e., a reduced likelihood of re-engagement) typically lowers overall revenue, it can simultaneously lead to higher user engagement under optimal content selection policies.
- Abstract（参考訳）: デジタルサービスは、コンテンツ選択において根本的なトレードオフに直面している。彼らは、ハイリワードコンテンツから得た即時収益と、ユーザーエンゲージメントを維持する長期的な利益のバランスを取らなければならない。
従来のマルチアームのバンディットモデルは、ユーザーが永久にエンゲージメントを保ち、不満を抱いた時にユーザーが離脱する可能性を捉えることができず、将来の収益の可能性を減らすことができると仮定している。
本研究では,コンテンツ選択問題に対して,ユーザエンゲージメントと非エンゲージメントを明示的に考慮したモデルを提案する。
我々のフレームワークでは、即時報酬を最大化するコンテンツは、持続的なユーザーエンゲージメントを育むという点で必ずしも最適ではない。
私たちの貢献は2倍です。
まず、オフライン最適化とコンテンツ選択ポリシーのオンライン学習のための計算および統計手法を開発する。
エンゲージメントパターンが$k$の異なるレベルで定義されるユーザに対して、我々は、$O(k^2)$時間で正確な最適ポリシーを計算する動的プログラミングアルゴリズムを設計する。
さらに、プラットフォームが未知の、潜在的に敵対的なエンゲージメントパターンを持つ一連のユーザを対象とするオンライン学習環境において、学習保証を不要とする。
第2に,ユーザの全体的な満足度の変化が,プラットフォームが長期的な収益を確保する能力に与える影響を把握し,需要の弾力性を変えるという概念を導入する。
この概念は、ユーザ再エンゲージメントのダイナミクスを取り入れた古典的な需要弾性を一般化し、エンゲージメントと収益の間の相互作用に関する重要な洞察を明らかにする。
より高い摩擦(つまり再導入の可能性の低下)は概して全体の収益を低下させるが、同時に最適なコンテンツ選択ポリシーの下でユーザーエンゲージメントを高めることができる。
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