論文の概要: Open Platform Field Experiments: Expanding the Design Space of Experimental Research on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21608v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 10:43:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.025359
- Title: Open Platform Field Experiments: Expanding the Design Space of Experimental Research on Social Media
- Title(参考訳): オープンプラットフォームフィールド実験:ソーシャルメディア実験空間の拡大
- Abstract要約: オープンプラットフォームフィールド実験(OPFE)を用いたソーシャルメディア実験の設計空間を提案する。
OPFEは、独立した研究者が機能的なプラットフォームコンポーネントに直接介入できる、独立した実験的なアプローチのクラスである。
本研究は,オープンなソーシャルメディア上での独立性,透明性,生態学的基盤を持つ実験のための実践的方法論としてOPFEを確立した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7493346647894688
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite a growing demand for causal evidence about social media, independent researchers remain severely constrained in their ability to conduct experiments directly on online platforms. To cope, multiple methodological workarounds have emerged - from controlled surveys and simulations to client-side overlays and platform partnerships - each requiring distinct trade-offs between desirable experimental properties. The recent emergence of open social media platforms offers a qualitatively different methodological opportunity. Here we propose a design space of social media experimentation and discuss Open Platform Field Experiments (OPFEs). OPFEs represent a distinct class of experimental approaches that enable independent researchers to directly intervene on functional platform components - such as clients, recommendation systems, and moderation services - within live social media environments. Through a comparative analysis of experimental archetypes, we show that OPFEs occupy a previously unexplored region of the design space. We then bridge theory and practice by characterizing the architectural and governance elements that enable OPFEs, mapping them onto Bluesky and the AT Protocol, and illustrating the end-to-end lifecycle of a complete OPFE design. Overall, this work establishes OPFEs as a practical methodological paradigm for independent, transparent, and ecologically grounded experimentation on open social media.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアに関する因果的証拠の需要が高まっているにもかかわらず、独立した研究者はオンラインプラットフォーム上で直接実験を行う能力に厳しい制約を課している。
対処するためには、コントロールされた調査やシミュレーションからクライアント側のオーバーレイやプラットフォームパートナーシップに至るまで、さまざまな方法論的な回避策が生まれています。
近年のオープンなソーシャルメディアプラットフォームは、質的に異なる方法論の機会を提供する。
本稿では,ソーシャルメディア実験の設計空間を提案し,オープンプラットフォームフィールド実験(OPFE)について議論する。
OPFEは、独立した研究者が、クライアント、レコメンデーションシステム、モデレーションサービスなどの機能的なプラットフォームコンポーネントに直接、ライブソーシャルメディア環境内で介入できるようにする、独立した実験的なアプローチのクラスである。
実験的アーキタイプの比較分析により,OPFEがこれまで探索されていなかった設計空間の領域を占めることを示す。
次に、OPFEを可能にするアーキテクチャおよびガバナンス要素を特徴づけ、それらをBlueskyとAT Protocolにマッピングし、完全なOPFE設計のエンドツーエンドライフサイクルを図示することで、理論と実践を橋渡しします。
全体として、この研究はOPFEを、オープンなソーシャルメディア上で独立した、透明で、エコロジーに根ざした実験のための実践的な方法論パラダイムとして確立している。
関連論文リスト
- Deliberate Lab: A Platform for Real-Time Human-AI Social Experiments [9.689197691319741]
Deliberate Labは、大規模でリアルタイムな行動実験のためのオープンソースのプラットフォームである。
人間の参加者と大きな言語モデル(LLM)ベースのエージェントの両方をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-14T22:02:24Z) - Navigation Pixie: Implementation and Empirical Study Toward On-demand Navigation Agents in Commercial Metaverse [3.05484549776329]
本稿では,構造化空間メタデータと自然言語処理を統合した疎結合アーキテクチャを用いたオンデマンドナビゲーションエージェントであるNavigation Pixieを提案する。
99のPCクライアントと94のVR-HMD参加者による商用メタバースプラットフォームであるClusterのクロスプラットフォーム実験では、Navigation Pixieが居住時間と自由探索時間を大幅に増加させることを示した。
本研究は,対話型空間ナビゲーションエージェントによるVRインタラクション設計の進展に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T08:45:34Z) - Simulating multiple human perspectives in socio-ecological systems using large language models [0.0]
我々は,Human-Oriented Perspective Shifting(Human-Oriented Perspective Shifting)モデリングフレームワークを開発した。
HoPeSは、様々な利害関係者を表現するために、大きな言語モデル(LLM)を利用したエージェントを使用している。
制度的力学と土地利用変化の文脈でHoPeSを実証するプロトタイプシステムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-23T16:42:51Z) - Epitome: Pioneering an Experimental Platform for AI-Social Science Integration [29.742040167436638]
人工知能と社会科学の深い統合に特化した、世界初のオープンな実験プラットフォームであるEpitomeを紹介します。
Epitomeは、実際の展開中の個人、組織、社会に対するAIのインタラクティブな影響に焦点を当てている。
Epitomeはキャンバススタイルのユーザーフレンドリーなインターフェースで、研究者が複雑な実験シナリオを設計し、実行できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-30T09:06:16Z) - Training a Generally Curious Agent [77.61142660542599]
Paprikaは、言語モデルが一般的な意思決定機能を開発することを可能にする微調整のアプローチである。
Paprika氏は、より勾配の更新をすることなく、コンテキスト内の環境フィードバックに基づいて、新しいタスクで彼らの振る舞いを探索し、適応するようにモデルに教えている。
結果は、シーケンシャルな意思決定問題を自律的に解決できるAIシステムへの有望な道のりを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-24T18:56:58Z) - Test-Time Domain Generalization for Face Anti-Spoofing [60.94384914275116]
Face Anti-Spoofing (FAS) は、顔認識システムをプレゼンテーション攻撃から保護するために重要である。
本稿では,テストデータを活用してモデルの一般化性を高める新しいテスト時間領域一般化フレームワークについて紹介する。
テスト時間スタイル投影 (TTSP) とディバーススタイルシフトシミュレーション (DSSS) によって構成された本手法は, 目に見えないデータを領域空間に効果的に投影する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T11:50:23Z) - Fair Effect Attribution in Parallel Online Experiments [57.13281584606437]
A/Bテストは、オンラインサービスで導入された変更の影響を確実に特定する目的で役立ちます。
オンラインプラットフォームでは,ユーザトラフィックをランダムに分割して多数の同時実験を行うのが一般的である。
異なるグループ間の完全なランダム化にもかかわらず、同時実験は互いに相互作用し、平均的な集団の結果に負の影響をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T17:15:51Z) - Straggler-Resilient Personalized Federated Learning [55.54344312542944]
フェデレーション学習は、プライバシと通信の制限を尊重しながら、クライアントの大規模なネットワークに分散されたサンプルからのトレーニングモデルを可能にする。
これら2つのハードルを同時に処理する理論的なスピードアップを保証する新しいアルゴリズム手法を開発した。
提案手法は,すべてのクライアントのデータを用いてグローバルな共通表現を見つけ,各クライアントに対してパーソナライズされたソリューションにつながるパラメータの集合を学習するために,表現学習理論からのアイデアに依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T01:14:46Z) - Policy Evaluation for Temporal and/or Spatial Dependent Experiments [44.03746192651919]
本研究の目的は,技術系企業が実施する政策と,複雑な時間的・空間的依存実験において得られる成果の因果関係を確立することである。
本稿では,時間的・空間的依存を特徴とする状況において,時間的・時間的変動係数決定過程(VCDP)モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T13:38:14Z)
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。