論文の概要: Dynamics of Algorithmic Content Amplification on TikTok

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20231v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:54:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:50.142098
• Title: Dynamics of Algorithmic Content Amplification on TikTok
• Title（参考訳）: TikTokにおけるアルゴリズムコンテンツ増幅のダイナミクス
• Authors: Fabian Baumann, Nipun Arora, Iyad Rahwan, Agnieszka Czaplicka,
• Abstract要約: 本稿では,TikTokにおけるコンテンツ増幅のダイナミクスについて検討する。 以上の結果から,ボットの関心に沿うコンテンツが大幅に増幅されることが判明した。 TikTokのアルゴリズムはいくつかのコンテンツの多様性を保っているが、増幅と探索の間には強い負の相関がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8013988941721116
• License:
• Abstract: Intelligent algorithms increasingly shape the content we encounter and engage with online. TikTok's For You feed exemplifies extreme algorithm-driven curation, tailoring the stream of video content almost exclusively based on users' explicit and implicit interactions with the platform. Despite growing attention, the dynamics of content amplification on TikTok remain largely unquantified. How quickly, and to what extent, does TikTok's algorithm amplify content aligned with users' interests? To address these questions, we conduct a sock-puppet audit, deploying bots with different interests to engage with TikTok's "For You" feed. Our findings reveal that content aligned with the bots' interests undergoes strong amplification, with rapid reinforcement typically occurring within the first 200 videos watched. While amplification is consistently observed across all interests, its intensity varies by interest, indicating the emergence of topic-specific biases. Time series analyses and Markov models uncover distinct phases of recommendation dynamics, including persistent content reinforcement and a gradual decline in content diversity over time. Although TikTok's algorithm preserves some content diversity, we find a strong negative correlation between amplification and exploration: as the amplification of interest-aligned content increases, engagement with unseen hashtags declines. These findings contribute to discussions on socio-algorithmic feedback loops in the digital age and the trade-offs between personalization and content diversity.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントなアルゴリズムは、私たちが遭遇し、オンラインと関わり合うコンテンツをますます形作る。 TikTokのFor Youフィードは、極端なアルゴリズムによるキュレーションを例示し、ビデオコンテンツのストリームを、ユーザーによるプラットフォームとの明示的で暗黙的なインタラクションに基づいて調整する。 注目度は高まっているが、TikTokのコンテンツ増幅のダイナミクスはほとんど定量化されていない。 TikTokのアルゴリズムは、ユーザの関心に合ったコンテンツを、どの程度の速さで増幅しますか? これらの疑問に対処するため、私たちは、TikTokの"For You"フィードに参加するために、異なる関心を持つボットをデプロイするソック・パペット監査を実施しています。 以上の結果から,ボットの関心に沿うコンテンツが大幅に増幅されていることが明らかとなった。 増幅はすべての利益に対して一貫して観察されるが、その強度は興味によって変化し、トピック固有の偏見の出現を示す。 時系列分析とマルコフモデルは、永続的なコンテンツ強化や、時間とともにコンテンツの多様性が徐々に低下するなど、推奨力学の異なるフェーズを明らかにする。 TikTokのアルゴリズムはいくつかのコンテンツの多様性を保っているが、増幅と探索の間に強い負の相関がある。 これらの知見は、デジタル時代の社会・アルゴリズム的フィードバックループと、パーソナライゼーションとコンテンツ多様性のトレードオフに関する議論に寄与する。

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