論文の概要: The Impact of Featuring Comments in Online Discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02369v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 10:53:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:43:42.162100
- Title: The Impact of Featuring Comments in Online Discussions
- Title(参考訳): オンライン討論におけるコメント機能の影響
- Authors: Cedric Waterschoot, Ernst van den Hemel, Antal van den Bosch,
- Abstract要約: 特定のコメントを掲載するニュース記事のオンラインディスカッションと、コメントを掲載しない議論を比較した。
ユーザベースとプラットフォーム自体の観点から,議論の質を推定し,比較することにより,コメントが議論に与える影響を測定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4255659581428335
- License:
- Abstract: A widespread moderation strategy by online news platforms is to feature what the platform deems high quality comments, usually called editor picks or featured comments. In this paper, we compare online discussions of news articles in which certain comments are featured, versus discussions in which no comments are featured. We measure the impact of featuring comments on the discussion, by estimating and comparing the quality of discussions from the perspective of the user base and the platform itself. Our analysis shows that the impact on discussion quality is limited. However, we do observe an increase in discussion activity after the first comments are featured by moderators, suggesting that the moderation strategy might be used to increase user engagement and to postpone the natural decline in user activity over time.
- Abstract(参考訳): オンラインニュースプラットフォームによる幅広いモデレーション戦略は、プラットフォームが高品質なコメントとみなすものを特徴付けることである。
本稿では、特定のコメントを掲載するニュース記事のオンラインディスカッションと、コメントを掲載しない記事の比較を行う。
ユーザベースとプラットフォーム自体の観点から,議論の質を推定し,比較することにより,コメントが議論に与える影響を測定する。
分析の結果,議論の質への影響は限定的であることがわかった。
しかし,最初のコメントがモデレーターによって特徴付けられた後,議論活動の増加が観察され,このモデレーション戦略がユーザエンゲージメントの向上や,時間の経過とともにユーザ活動の自然な減少を遅らせる可能性があることが示唆された。
関連論文リスト
- ArguMentor: Augmenting User Experiences with Counter-Perspectives [4.84187718353576]
ArguMentorは、意見書のクレームをハイライトする人間とAIのコラボレーションシステムである。
LLMを使用してそれらに対する反論を識別し、現在のイベントに基づいたコンテキストベースの要約を生成する。
さらに、Q&AボットやDebateMeなどの追加機能を通じて、ユーザ理解をさらに強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T21:43:56Z) - Rethinking the Evaluation of Dialogue Systems: Effects of User Feedback on Crowdworkers and LLMs [57.16442740983528]
アドホック検索では、評価は暗黙のフィードバックを含むユーザーの行動に大きく依存する。
アノテータの会話知覚におけるターン評価におけるユーザフィードバックの役割はほとんど研究されていない。
本稿では,タスク指向対話システム(TDS)の評価が,ターンのフォローアップ発話を通じて提供されるユーザフィードバック,明示的あるいは暗黙的な評価にどのように影響するかに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T16:45:50Z) - Context Does Matter: Implications for Crowdsourced Evaluation Labels in Task-Oriented Dialogue Systems [57.16442740983528]
クラウドソースラベルは、タスク指向の対話システムを評価する上で重要な役割を果たす。
従来の研究では、アノテーションプロセスで対話コンテキストの一部だけを使用することが提案されている。
本研究では,対話文脈がアノテーション品質に及ぼす影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T17:56:39Z) - ViCo: Engaging Video Comment Generation with Human Preference Rewards [68.50351391812723]
ビデオコメント生成の課題に対処するために,3つの新しいデザインのViCoを提案する。
コメントのエンゲージメントを定量化するために、各コメントが受け取る「いいね!
コメントのエンゲージメントを自動的に評価するために、我々は報酬モデルをトレーニングし、その判断を上記のプロキシに合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T04:01:01Z) - Fostering User Engagement in the Critical Reflection of Arguments [3.26297440422721]
本研究では,人間との対話を行うシステムを提案する。
ユーザが既存の意見に集中しすぎれば,システムに介入することが可能になる。
58名の被験者を対象に,本モデルと介入機構の効果について調査を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T15:48:23Z) - Analyzing Norm Violations in Live-Stream Chat [49.120561596550395]
本研究は,ライブストリーミングプラットフォーム上での会話における規範違反を検出することを目的とした,最初のNLP研究である。
ライブストリームチャットにおける標準違反カテゴリを定義し、Twitchから4,583のコメントを注釈付けします。
以上の結果から,適切なコンテキスト情報がモデレーション性能を35%向上させる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T05:58:27Z) - Thread With Caution: Proactively Helping Users Assess and Deescalate
Tension in Their Online Discussions [13.455968033357065]
オンラインディスカッションプラットフォームにとって、インキュビティは依然として大きな課題だ。
伝統的に、プラットフォームはモデレーターを -- アルゴリズムの支援の有無に関わらず -- 頼りにしており、コメントの削除やユーザー禁止といった修正措置を取っている。
本研究では,会話における既存の緊張感に対する意識を積極的に高め,ユーザに直接力を与える補完的パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T19:00:03Z) - Persua: A Visual Interactive System to Enhance the Persuasiveness of
Arguments in Online Discussion [52.49981085431061]
説得力のある議論を書く能力を高めることは、オンラインコミュニケーションの有効性と文明性に寄与する。
オンライン議論における議論の説得力向上を支援するツールの設計目標を4つ導き出した。
Persuaは対話型ビジュアルシステムであり、議論の説得力を高めるための説得戦略の例に基づくガイダンスを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-16T08:07:53Z) - Explainable Patterns for Distinction and Prediction of Moral Judgement
on Reddit [8.98624781242271]
Redditのフォーラムr/AmITheAssholeでは、ユーザが提示した具体的な物語に基づいた道徳的問題に関する議論が開催されている。
コメントの新しいデータセットを構築し、フォーラムの投稿の分類を調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T19:39:52Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online
Discussions [6.853826783413853]
議論対象に対するユーザのスタンスが,オンライン上での議論に影響を及ぼすかどうかを考察する。
機械学習モデルに基づいた一連の予測演習をセットアップしました。
その結果,最も情報に富む特徴は,ユーザが参加することを好む議論のスタンス・コンポジションに関係していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-25T02:08:54Z)
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。