論文の概要: Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance: A Human-Centric Perspective on User-Generated Content Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01897v3
• Date: Thu, 04 Jun 2026 06:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 19:21:33.003622
• Title: Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance: A Human-Centric Perspective on User-Generated Content Evaluation
• Title（参考訳）: ソーシャル・テキスト・エンゲージメントと共鳴のコミュニティ・アウェア・アセスメント : ユーザ生成コンテンツ評価における人間中心的視点
• Authors: Tianjiao Li, Kai Zhao, Xiang Li, Yang Liu, Huyang Sun,
• Abstract要約: 本稿では,信号中心の指標から人間中心の共鳴評価へのパラダイムシフトを提案する。 本稿では,新しいソーシャル・チェーン・オブ・トラヒック(Social-CoT)機構を導入するMEDEAについて紹介する。 CASTER-Benchは、さまざまなカテゴリをカバーする包括的な人間アノテーション付きベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.614134221440528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Video Quality Assessment (VQA) focuses narrowly on aesthetic fidelity, overlooking the complex social dynamics that define quality in User-Generated Content (UGC). In this work, we propose a paradigm shift from signal-centric metrics to human-centric resonance assessment. We introduce CASTER (Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance), a new task that evaluates whether a UGC item achieves positive community resonance based on its multimodal attributes rather than visual quality alone. To address this, we present MEDEA (Multimodal Engagement-Driven Evaluation Architecture), which introduces a novel Social Chain-of-Thought (Social-CoT) mechanism. Unlike traditional logical CoT, Social-CoT performs multimodal perspective-taking, instantiating diverse viewer personas to simulate collective cognitive and emotional reactions (i.e., the "community mind") before deriving a quality judgment. MEDEA is trained via a two-stage approach involving supervised fine-tuning and process-supervised reinforcement learning with Social Alignment Reward to ensure reasoning paths are grounded in authentic human social cognition. To support this task, we release CASTER-Bench, a comprehensive human-annotated benchmark covering diverse UGC categories. Experiments demonstrate that MEDEA significantly outperforms state-of-the-art baselines on CASTER-Bench while providing interpretable and empathetic reasoning paths that align with real community feedback.
• Abstract（参考訳）: 従来のビデオ品質アセスメント(VQA)は、ユーザ生成コンテンツ(UGC)の品質を定義する複雑な社会的ダイナミクスを見越して、美的忠実さに焦点を絞っている。 本研究では,信号中心のメトリクスから人間中心の共鳴評価へのパラダイムシフトを提案する。 CASTER(Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance)は,UGC項目が視覚的品質のみではなく,マルチモーダル属性に基づいて肯定的なコミュニティ共鳴を達成するかどうかを評価する新しいタスクである。 これを解決するために,MEDEA(Multimodal Engagement-Driven Evaluation Architecture)を紹介し,新しいSocial Chain-of-Thought(Social-CoT)メカニズムを導入する。 従来の論理的CoTとは異なり、Social-CoTは、品質判断を導き出す前に、認知的および感情的反応(すなわち「コミュニティマインド」)をシミュレートするために、多様なビューアーペルソナをインスタンス化するマルチモーダルな視点取りを行う。 MEDEAは、ソーシャルアライメント・リワード(Social Alignment Reward)による教師付き微調整とプロセスによる強化学習を含む2段階のアプローチを通じて訓練され、人間の社会的認知に推論経路が根ざされていることを保証する。 このタスクをサポートするために、さまざまなUGCカテゴリをカバーする包括的な人間アノテーション付きベンチマークであるCASTER-Benchをリリースする。 実験により、MEDEAはCASTER-Benchの最先端のベースラインを著しく上回り、実際のコミュニティのフィードバックに合わせて解釈可能で共感的な推論パスを提供することが示された。

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