論文の概要: Gender Inequalities in Content Collaborations: Asymmetric Creator Synergy and Symmetric Audience Biases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05782v1
- Date: Fri, 08 Nov 2024 18:49:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:55:14.183379
- Title: Gender Inequalities in Content Collaborations: Asymmetric Creator Synergy and Symmetric Audience Biases
- Title(参考訳): コンテンツコラボレーションにおける性的不等式:非対称な創造者相乗効果と対称的聴力バイアス
- Authors: Mingyue Zha, Ho-Chun Herbert Chang,
- Abstract要約: 本研究では、YouTubeの42,376の動画と6,117,441のコメント(150のチャンネルと3つのゲーム)を用いて、協調環境における男女不平等を調査した。
需要側対称性とともにサプライ側対称性が存在することが分かっています。
本研究は,デジタル・オンラインの偏見に関するより大きな文献に関わり,ジャンルや余暇がジェンダー・コラボレーションの適度さ,不平等の方向性,コラボレーション間のシナジーを定量化するための一般的な枠組みに寄与していることを強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.186901738997927
- License:
- Abstract: Content-creator collaborations are a widespread strategy for enhancing digital viewership and revenue. While existing research has explored the efficacy of collaborations, few have looked at inequities in collaborations, particularly from the perspective of the supply and demand of attention. Leveraging 42,376 videos and 6,117,441 comments from YouTube (across 150 channels and 3 games), this study examines gender inequality in collaborative environments. Utilizing Shapley value, a tool from cooperative game theory, results reveal dominant in-group collaborations based on in-game affordances. However, audience responses are aligned across games, reflecting symmetric biases across the gaming communities, with comments focusing more on peripherals than actual gameplay for women. We find supply-side asymmetries exist along with demand-side symmetries. Our results engage with the larger literature on digital and online biases, highlighting how genre and affordances moderate gendered collaboration, the direction of inequality, and contributing a general framework to quantify synergy across collaborations.
- Abstract(参考訳): コンテンツクリエーターのコラボレーションは、デジタルビューアシップと収益を高めるための広範な戦略である。
既存の研究はコラボレーションの有効性を探求してきたが、特に注意の供給と需要の観点から、コラボレーションの不平等に注目した研究はほとんどない。
この研究では、YouTubeから42,376の動画と6,117,441のコメント(150のチャンネルと3つのゲーム)を利用して、協調環境における男女不平等を調査した。
協調ゲーム理論のツールであるShapley値を利用すると、ゲーム内価格に基づくグループ内コラボレーションが支配的になる。
しかし、観客の反応はゲーム全体で一致しており、ゲームコミュニティ全体の対称バイアスを反映している。
需要側対称性とともにサプライ側対称性が存在することが分かっています。
本研究は,デジタルとオンラインの偏見に関するより大きな文献に関わり,ジェンダーによる中等度なコラボレーション,不平等の方向性,コラボレーション間の相乗効果の定量化のための一般的な枠組みへの貢献などに焦点を当てた。
関連論文リスト
- Learning to Balance Altruism and Self-interest Based on Empathy in Mixed-Motive Games [47.8980880888222]
マルチエージェントのシナリオは、しばしば混合モチベーションを伴い、潜在的な搾取に対する自己保護が可能な利他的エージェントを要求する。
共感に基づくアルトリズムと自己利益のバランスをとるためのLASE学習を提案する。
LASEはその報酬の一部を共同プレイヤにギフトとして割り当て、このアロケーションは社会的関係に基づいて動的に適応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T12:30:56Z) - A Dialogue Game for Eliciting Balanced Collaboration [64.61707514432533]
本稿では、プレイヤーがゴール状態自体を交渉しなければならない2Dオブジェクト配置ゲームを提案する。
我々は,人間プレイヤーが様々な役割を担っていることを実証的に示し,バランスの取れた協調によってタスクのパフォーマンスが向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T13:35:10Z) - Securing Equal Share: A Principled Approach for Learning Multiplayer Symmetric Games [21.168085154982712]
マルチプレイヤーゲームにおける平衡は、一意でも爆発的でもない。
本稿では,平等な共有という自然な目的に焦点をあてることで,これらの課題に対処するための最初の一歩を踏み出す。
我々は、様々な設定でほぼ同じシェアを確実に得る、非回帰学習にインスパイアされた、一連の効率的なアルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T15:59:17Z) - Sharing the Cost of Success: A Game for Evaluating and Learning Collaborative Multi-Agent Instruction Giving and Following Policies [19.82683688911297]
本稿では、2人のプレイヤーが視覚と言語の観察を協調する必要がある、挑戦的な対話型参照ゲームを提案する。
本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization)の標準設定が,パートナー行動のブートストラップによって高い成功率を達成することを示す。
神経パートナーのペアリングは、繰り返し演奏する際の測定された関節の労力を減少させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T08:58:28Z) - Aligning Individual and Collective Objectives in Multi-Agent Cooperation [18.082268221987956]
混合モチベーション協調は、マルチエージェント学習における最も顕著な課題の1つである。
textbftextitAltruistic textbftextitGradient textbftextitAdjustment (textbftextitAgA) という新しい最適化手法を導入する。
我々は,ベンチマーク環境によるAgAアルゴリズムの有効性を評価し,小規模エージェントとの混合モチベーションを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T08:18:53Z) - Reducing Optimism Bias in Incomplete Cooperative Games [0.0]
協調ゲームにおける連立価値を明らかにするためのシーケンスの最適化を目的としたフレームワークを提案する。
筆者らのコントリビューションは3つある: (i) 個々のプレイヤーの楽観的な連立価値の達成と、より効率的な最適化を促進するための分析的特性について検討し、 (ii) オフライン・オンライン両方の方法で追加連立価値を開示し、このギャップを最小限に抑える方法、 (iii) 実践シナリオにおけるアルゴリズムの性能を実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T21:58:26Z) - Modeling Content Creator Incentives on Algorithm-Curated Platforms [76.53541575455978]
本研究では,アルゴリズムの選択が露出ゲームにおける(ナッシュ)平衡の存在と性格にどのように影響するかを検討する。
本研究では、露出ゲームにおける平衡を数値的に見つけるためのツールを提案し、MovieLensとLastFMデータセットの監査結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T08:16:59Z) - Collusion Detection in Team-Based Multiplayer Games [57.153233321515984]
チームベースのマルチプレイヤーゲームにおいて,協調動作を検出するシステムを提案する。
提案手法は,ゲーム内行動パターンと組み合わせたプレイヤーの社会的関係を解析する。
次に,非教師なし学習手法であるアイソレーションフォレストによる検出を自動化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T02:37:39Z) - Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game [65.2200847818153]
本研究は、競合する社会的影響に基づく新しい学習メカニズムの提供に焦点を当てる。
本研究は,競争競合の概念に基づいて,これらのエージェントの評価を人的視点から変えられるかを検討することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T21:54:18Z) - On Emergent Communication in Competitive Multi-Agent Teams [116.95067289206919]
外部のエージェントチームによるパフォーマンスの競争が社会的影響として作用するかどうかを検討する。
以上の結果から,外部競争の影響により精度と一般化が向上し,コミュニケーション言語が急速に出現することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T01:14:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。