論文の概要: Ephemeral Feeds and Enduring Rituals: RushTok and the Formation of Event-Based Algorithmic Communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09331v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 18:17:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.781816
- Title: Ephemeral Feeds and Enduring Rituals: RushTok and the Formation of Event-Based Algorithmic Communities
- Title(参考訳): Ephemeral Feeds and Enduring Rituals: RushTok and the Formation of Event-based Algorithmic Communities
- Authors: Emelia Hughes, Tim Weninger,
- Abstract要約: イベントベースのアルゴリズムコミュニティとしてRushTokを検討する。
発見は曖昧でエンターテイメントをベースとしたアウトラインを示す。
プラットフォームガバナンスの意義について概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.233590639227564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Each August, TikTok's For You page turns the University of Alabama's sorority recruitment into RushTok. We examine RushTok as an event-based algorithmic community: a collective assembled around a bounded offline ritual and sustained by recommendation. Using a mixed-methods survey (n=71) and a reflexive account of creator outreach, we ask who participates, how, and with what stakes. Findings show an ambiguous and entertainment based throughline; many called it a community (51/71) but few claimed membership (11/71). Affiliation centered on creators rather than shared practices, with parasocial attention clustering around a small set of potential new members (PNMs) and returning figures. Higher content exposure tracked with self-identification as a community member; those members commented, followed creators, and engaged across videos. Attempts to interview creators were met with silence or refusals, reflecting community boundary-work despite viral visibility. We outline implications for platform governance, including time-bounded context, graduated visibility, and aftercare.
- Abstract(参考訳): 毎年8月、TikTokのFor Youページはアラバマ大学のSorority recruitmentをRushTokに変えている。
イベントベースのアルゴリズムコミュニティであるRushTokについて検討する。
混合メソッド調査(n=71)と、創造者のアウトリーチに関する反射的な説明を使って、誰が参加し、どのように、そして、どの利害関係を持つのかを問う。
発見は曖昧でエンターテイメントが基本で、コミュニティ(51/71)と称される者もいたが、会員数が少ない(11/71)。
共通プラクティスではなくクリエーターに焦点を当てたアフィリエイトでは、潜在的な新しいメンバー(PNM)の小さなセットを中心にパラ社会的な注目が集結し、数字が返ってくる。
コミュニティメンバーとしての自己識別によって、より高いコンテンツ露出が追跡され、メンバーはコメントし、クリエーターをフォローし、ビデオにまたがって関与した。
クリエーターにインタビューする試みは沈黙や拒絶に満ちており、バイラルな可視性にもかかわらずコミュニティの境界線作業が反映された。
タイムバウンドコンテキストや,可視性の向上,アフターケアなど,プラットフォームガバナンスの意義について概説する。
関連論文リスト
- Reddit Deplatforming and Toxicity Dynamics on Generalist Voat Communities [73.88859384645264]
コミュニティ全体の恒久的な禁止であるデプラットフォームは、主要なプラットフォームでコンテンツモデレーションを行うための主要なツールである。
Redditの4大禁止波(2015-2020)と、Voatの一般コミュニティへの影響を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-26T19:13:45Z) - AI Didn't Start the Fire: Examining the Stack Exchange Moderator and Contributor Strike [6.538542549579634]
大規模言語モデル(LLM)のリリースに伴う緊急時を中心に,2023年に発生したStack Exchangeプラットフォームとコミュニティの対立について検討する。
2023年の紛争は、特に、コミュニティの高度に評価されたガバナンスにおける参加的役割を無視することによる、コミュニティとプラットフォームの関係の長期的悪化によって、どのように先行していたかを示す。
我々は、プラットフォームやコミュニティが、永続的で効果的に参加型ガバナンスを実施できる方法を推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-09T18:19:42Z) - Hashtag Re-Appropriation for Audience Control on Recommendation-Driven Social Media Xiaohongshu (rednote) [17.873872681980437]
Xiaohongshuの女性は、本来の意味とは無関係なポストで使用することで、積極的に適切なハッシュタグを再設定する。
収集した5,800件の投稿に基づいてハッシュタグ再適用の実践を分析し,多様な背景から24名のアクティブユーザをインタビューした。
このプラクティスは、レコメンデーション駆動プラットフォーム上のコンテンツ配信よりもエージェンシーを再利用する方法を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-30T08:55:32Z) - Disinformation Echo-Chambers on Facebook [0.27195102129095]
この章では、Facebookグループ内の協調的不正確な振る舞いを特定するために設計された計算手法を紹介する。
この方法は、投稿、URL、画像の分析に焦点を当て、一部のFacebookグループが組織されたキャンペーンに従事していることを明らかにした。
これらのグループは同一のコンテンツを同時に共有し、ユーザーが嘘や誤解を招く物語を繰り返し遭遇することを露呈する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T14:33:16Z) - A request for clarity over the End of Sequence token in the
Self-Critical Sequence Training [69.3939291118954]
本研究は,問題自体の認識を広げることによって問題を解決することを提案する。
特に、私たちは、SacreEOSというライブラリの助けを借りて、シンプルで情報的な署名を共有するために、将来的なワークスを招待します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-20T18:01:47Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-14T08:23:16Z) - Unsupervised Discriminative Embedding for Sub-Action Learning in Complex
Activities [54.615003524001686]
本稿では,複雑な活動における教師なしサブアクション学習の新たなアプローチを提案する。
提案手法は,視覚表現と時間表現の両方を,サブアクションを識別的に学習する潜在空間にマッピングする。
視覚-時空間埋め込みと判別的潜在概念の組み合わせにより,教師なし設定でロバストな動作表現を学習できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T20:07:27Z) - Learning Multi-Attention Context Graph for Group-Based Re-Identification [214.84551361855443]
オーバーラップしていないカメラシステムを介して人々のグループを再識別または取得することを学ぶことは、ビデオ監視において重要なアプリケーションです。
本研究では,グループre-idというグループを識別するためのコンテキスト情報の利用を検討する。
本研究では,グループベースリドタスクを同時に処理するグラフニューラルネットワークに基づく新しい統合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T09:57:47Z) - #TulsaFlop: A Case Study of Algorithmically-Influenced Collective Action
on TikTok [10.495593679303031]
この研究は、TikTokの人気の高まりと社会政治的な意味合いの高まりに触発され、TikTokの推奨アルゴリズムがコール・ツー・アクション・ビデオの増幅に果たす役割を探求している。
我々は600人以上のTikTokユーザーからのコール・ツー・アクション・ビデオを分析し、これらのビデオの可視性(再生回数)を、同じユーザーが公開している他のビデオと比較する。
エビデンスによると、タルサに関連するビデオは一般的により多くのプレイを受けており、場合によっては増幅は劇的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T17:09:25Z) - Certified Robustness of Community Detection against Adversarial
Structural Perturbation via Randomized Smoothing [81.71105567425275]
本研究は, 対向構造摂動に対するコミュニティ検出の信頼性保証を初めて開発した。
このスムーズなコミュニティ検出手法は,任意のノード群を同一のコミュニティにグループ化する。
また,本手法を複数の実世界グラフ上で実験的に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-09T18:39:39Z)
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。