[論文レビュー] Influence of Selective Exposure to Viewing Contents Diversity

Kota Kakiuchi, Fujio Toriumi+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2018

Complex Network Analysis Techniques参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、二部グラフ埋め込みと再定義された多様性指標を用いて、ユーザーのコンテンツ多様性が時間経過とともにどのように変化するかを測定・分析するフレームワークを提案する。微視的レベルでの選択的露出があるにもかかわらず、マクロ的レベルでのコンテンツ多様性は時間とともに増加しており、特に曖昧でマルチジャンルのコンテンツを消費する場合に顕著である。これは、一般的に想定されるほど社会的極化が進行しているわけではないことを示唆している。

ABSTRACT

Personalization, including both self-selected and pre-selected, is inevitable when tremendous amounts of media content are available. Personalization, which is believed to cause people to consume fewer diverse contents, can lead to fragmentation and polarization in society. Therefore, it is important to investigate the diversity of consumed contents over time. In this paper, first, we propose a framework to measure and analyze how the diversity of the consumed contents of users changes over time. In our framework, we introduce a new metric to measure content diversity based on our redefinition of diversity. Then, we investigate the relationship between selective exposure and content diversity changes using our framework and examine what factors encourage people to consume contents that are more diverse. We find that people autonomously consume more diverse contents from a macro-perspective without an external influence, suggesting that people are less likely to be fragmented and polarized, although from a micro-perspective they consume limited contents. We also obtain evidence that users who consume highly ambiguous contents tend to increase the diversity of their consumed contents.

研究の動機と目的

• 時間経過に伴うユーザーのコンテンツ多様性の変化を定量的に測定するための手法を開発すること。
• レコメンデーションシステムなどの強い外部要因が存在しない状況下で、選択的露出がコンテンツ多様性に与える影響を調査すること。
• 多様性の増加を引き起こす行動的およびコンテンツ的要因を同定すること。
• 曖昧でマルチジャンルのコンテンツを消費すると、ユーザーがより多様なコンテンツを消費するようになるかどうかを評価すること。
• メディアプラットフォームに適用可能なフレームワークを提供し、社会的分断や極化を監視・緩和すること。

提案手法

• ユーザーとコンテンツの相互作用を二部グラフとして表現し、ネットワーク埋め込みを用いてコンテンツ表現を学習する。
• コンテンツ埋め込みにファジーセントロイドクラスタリングを適用してジャンルクラスタを定義し、クラスタメンバーシップのエントロピーとしてコンテンツの曖昧さを測定する。
• ユーザーの視聴履歴におけるコンテンツ分布のエントロピーに基づく新しい多様性指標を提案し、この文脈における多様性を再定義する。
• 新しい指標を用いて、初期時刻ブロックから最終時刻ブロックへの多様性の変化を測定する。
• ウェルチのt検定を用いて、高曖昧性群と低曖昧性群のユーザー間での多様性上昇を比較する。
• 5か月間にわたるAbemaTVのユーザー視聴データを用いてフレームワークを評価し、仮説を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 選択的露出の下で、消費されるコンテンツの多様性は時間経過とともにどのように変化するか？
• RQ2 ユーザーのコンテンツ多様性の増加に寄与する要因は何か？
• RQ3 高曺度（複数のジャンルにまたがる）コンテンツを消費すると、より高いコンテンツ多様性が得られるか？
• RQ4 微視的レベルでのコンテンツ消費パターンとは対照的に、多様性の上昇はマクロ的傾向として観察されるか？
• RQ5 コンテンツの曖昧性は、社会的分断や極化を軽減するための有効な介入要因になり得るか？

主な発見

• 微視的レベルでの限定的消費があるにもかかわらず、マクロ的レベルで測定したコンテンツ多様性は時間経過とともに顕著に増加した。
• 高曚昧性群では多様性が0.1308上昇したのに対し、低曚昧性群では0.0218上昇し、p値は5.98e-3で統計的に有意であった。
• より曒明でマルチジャンルのコンテンツを消費したユーザーは、より集中したコンテンツを消費するユーザーと比べて、著しく高い多様性の上昇を示した。
• レコメンデーションアルゴリズムやソーシャルネットワークなどの外部要因がなければ、人々が時間経過とともに分断されたり極化されたりする可能性は低いことが示唆された。
• 提案されたフレームワークは、時間的多様性ダイナミクスを的確に捉え、コンテンツの曒明さが多様性拡大の主要因であることを特定した。
• 本研究は、より曒明なコンテンツを設計することで、ユーザーの露出範囲を広げ、社会的極化を軽減できる可能性を示唆している。