論文の概要: Studying Behavioral Addiction by Combining Surveys and Digital Traces: A Case Study of TikTok
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15539v1
- Date: Sun, 26 Jan 2025 14:24:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:33.847044
- Title: Studying Behavioral Addiction by Combining Surveys and Digital Traces: A Case Study of TikTok
- Title（参考訳）: 調査とデジタルトレースを組み合わせた行動適応の研究:TikTokを事例として
- Authors: Cai Yang, Sepehr Mousavi, Abhisek Dash, Krishna P. Gummadi, Ingmar Weber,
- Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームから得られたデジタルデータを用いて,行動依存症を効果的に診断できるかどうかを検討した。
我々は1590人のTikTokユーザーを調査し、3つの中毒グループに分類した。
ユーザーのデータを分析することで、中毒の可能性が高いユーザーがTikTokの動画を見て、一日中TikTokに戻ってくる時間が増えていることがわかりました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.709322238283734
- License:
- Abstract: Opaque algorithms disseminate and mediate the content that users consume on online social media platforms. This algorithmic mediation serves users with contents of their liking, on the other hand, it may cause several inadvertent risks to society at scale. While some of these risks, e.g., filter bubbles or dissemination of hateful content, are well studied in the community, behavioral addiction, designated by the Digital Services Act (DSA) as a potential systemic risk, has been understudied. In this work, we aim to study if one can effectively diagnose behavioral addiction using digital data traces from social media platforms. Focusing on the TikTok short-format video platform as a case study, we employ a novel mixed methodology of combining survey responses with data donations of behavioral traces. We survey 1590 TikTok users and stratify them into three addiction groups (i.e., less/moderately/highly likely addicted). Then, we obtain data donations from 107 surveyed participants. By analyzing users' data we find that, among others, highly likely addicted users spend more time watching TikTok videos and keep coming back to TikTok throughout the day, indicating a compulsion to use the platform. Finally, by using basic user engagement features, we train classifier models to identify highly likely addicted users with $F_1 \geq 0.55$. The performance of the classifier models suggests predicting addictive users solely based on their usage is rather difficult.
- Abstract（参考訳）: 不透明なアルゴリズムは、ユーザーがオンラインソーシャルメディアプラットフォームで消費するコンテンツを拡散し、仲介する。
このアルゴリズムの仲介は、ユーザーが好みのコンテンツを提供する一方で、大規模な社会にいくつかの不注意なリスクを引き起こす可能性がある。
これらのリスクのいくつか、例えば、フィルターバブルやヘイトフルコンテンツの拡散は、コミュニティでよく研究されているが、デジタルサービス法(DSA)によってシステム的リスクとして指定されている行動依存は、調査されている。
本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームからのデジタルデータトレースを用いて,行動依存症を効果的に診断できるかどうかを検討する。
事例研究として,TikTokショートフォーマットビデオプラットフォームに着目し,調査応答と行動トレースのデータ提供を併用する,新たな混合手法を採用した。
我々は1590人のTikTokユーザーを調査し、それらを3つの中毒グループ(つまり、より少ない/少ない/多分中毒者)に分類する。
そして,調査対象者107名からデータ提供を得た。
ユーザーのデータを分析することで、酔っ払ったユーザーがTikTokの動画を見て、一日中TikTokに戻ってくる時間が増え、プラットフォームを使わざるを得ないことがわかりました。
最後に、基本的なユーザエンゲージメント機能を使用することで、非常に中毒性の高いユーザをF_1 \geq 0.55$で識別する分類モデルを訓練する。
分類器モデルの性能は、使用量のみに基づいて中毒性ユーザを予測することは、かなり難しいことを示唆している。
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