論文の概要: Out-of-Network Attention Dynamics on Bluesky

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01971v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 16:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.274293
• Title: Out-of-Network Attention Dynamics on Bluesky
• Title（参考訳）: ブルースキーのネットワーク外注意ダイナミクス
• Abstract要約: 大規模な分散マイクロブログプラットフォームであるBluesky上での173万のユーザ-オーサリングを解析する。 74.5%のインタラクションが、すでにフォローしているアカウントを通じてユーザーに届くことがわかった。 そして、ユーザと期間によって探索の仕方が変わるのを特徴付けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized social media commonly relies on explicit follow graphs to shape what content users encounter; yet how much attention crosses ties they have not formed remains largely undocumented at scale. We study this question on Bluesky, a large decentralized microblogging platform whose default feed relies on a simple, reverse-chronological content recommender. We analyze 173 million user-author interactions (likes, reposts, replies, and quotes) collected from a near-complete platform dump between February and September 2023. We decompose each interaction by attention-path length (already followed, relayed by a followed account, reachable within two follow-hops, or beyond) and find that 74.5% of interactions reach the user through an account they already follow. Measured by distance in the follow graph rather than by route, 80.6% of interaction lands within two follow hops, far beyond the 22.4% an expected-degree null predicts. We then characterize how exploration varies across users and over tenure. A broad-reaching minority generates three quarters of all exploratory activity, while aggregate declines in exploration with tenure mask three distinct individual trajectories. Finally, attention reaching beyond two hops converts into new follow ties at less than one third the rate of two-hop-local exploratory attention. Together, these results depict a platform where out-of-network exploration is substantial in volume but strongly constrained by network proximity and unlikely to translate into new social ties.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたソーシャルメディアは、ユーザーがどのようなコンテンツに遭遇するかを明示的なフォローグラフに頼っている。 我々は,この疑問を,シンプルで逆時間的コンテンツレコメンデータに依存した,大規模分散型マイクロブログプラットフォームであるBlueskyで研究する。 2023年2月から9月にかけて、ほぼ完全なプラットフォームダンプから収集された1億7300万件のユーザー・オーサリング(いいね! 我々は、各インタラクションをアテンションパス長で分解し(あとはフォローアカウントで中継し、2つのフォローホップで到達可能かそれ以上)、既にフォローしているアカウントを通じて74.5%のインタラクションがユーザに到達することを発見した。 経路ではなく追従グラフで距離によって測定され、80.6%の相互作用は2つの追従ホップ内にあり、予想される22.4%のヌル予測をはるかに超えている。 そして、ユーザと期間によって探索の仕方が変わるのを特徴付けます。 広範に分布するマイノリティは、探索活動の4分の3を生んでいる一方、有給マスクによる探索では3つの別々の軌道で減少している。 最後に、2ホップを超える注意力は、2ホップ局所的な注意力の3分の1以下で新しい追従関係に変換される。 これらの結果は、ネットワーク外探索が量的に重要であるが、ネットワークの近接性に強く制約され、新たな社会的結びつきに転換する可能性が低いプラットフォームを描いている。

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