論文の概要: A dynamical measure of algorithmically infused visibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04735v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 02:51:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:56:25.394445
- Title: A dynamical measure of algorithmically infused visibility
- Title（参考訳）: アルゴリズムによる可視性の動的測定
- Authors: Shaojing Sun, Zhiyuan Liu, David Waxman,
- Abstract要約: この研究は、人間とアルゴリズムの振る舞いが互いに影響を及ぼす社会における可視性の性質に焦点を当てている。
本稿では、コミュニケーション研究、政治科学、マーケティング、技術デザイン、ソーシャルメディア分析など、様々な分野への含意と応用を含む視界の定量的尺度を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.02963809041973
- License:
- Abstract: This work focuses on the nature of visibility in societies where the behaviours of humans and algorithms influence each other - termed algorithmically infused societies. We propose a quantitative measure of visibility, with implications and applications to an array of disciplines including communication studies, political science, marketing, technology design, and social media analytics. The measure captures the basic characteristics of the visibility of a given topic, in algorithm/AI-mediated communication/social media settings. Topics, when trending, are ranked against each other, and the proposed measure combines the following two attributes of a topic: (i) the amount of time a topic spends at different ranks, and (ii) the different ranks the topic attains. The proposed measure incorporates a tunable parameter, termed the discrimination level, whose value determines the relative weights of the two attributes that contribute to visibility. Analysis of a large-scale, real-time dataset of trending topics, from one of the largest social media platforms, demonstrates that the proposed measure can explain a large share of the variability of the accumulated views of a topic.
- Abstract（参考訳）: この研究は、人間とアルゴリズムの振る舞いが互いに影響を及ぼす社会における可視性の性質に焦点を当てている。
本稿では、コミュニケーション研究、政治科学、マーケティング、技術デザイン、ソーシャルメディア分析など、様々な分野への含意と応用を含む視界の定量的尺度を提案する。
この尺度は、アルゴリズム/AIによるコミュニケーション/ソーシャルメディア設定において、与えられたトピックの可視性の基本的特徴をキャプチャする。
傾向を示すトピックは互いに比較してランク付けされ、提案尺度は以下の2つの属性を組み合わせている。
一 トピックが異なるランクで過ごす時間、及び
(二)トピックが到達した順位が異なること。
提案手法は, 可視性に寄与する2つの属性の相対的な重みを決定する, 識別レベルと呼ばれる調整可能なパラメータを組み込んだものである。
ソーシャルメディアプラットフォームの一つであるトレンドトピックの大規模リアルタイムデータセットの解析により、提案手法は、トピックの蓄積されたビューのばらつきの大部分を説明できることを示した。
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