[論文レビュー] Online Popularity under Promotion: Viral Potential, Forecasting, and the Economics of Time

Marian-Andrei Rizoiu, Lexing Xie|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2017

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 15被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、外部プロモーション下でのオンライン動画の人気を予測するためのハーケス強度過程（HIP）ベースのモデルを提案する。新たに導入された2つの指標として、1単位のプロモーションあたりの視聴回数合計を表す『バイラルポテンシャル』と、95％の視聴回数が蓄積されるまでの時間を示す『成熟時間』を定義する。将来のプロモーション量を組み込むことで予測精度が38.66％向上することを示し、一定のプロモーションスケジュールが、受動的記憶効果と拡散性を高める手段として有効であることを説明する。

ABSTRACT

Modeling the popularity dynamics of an online item is an important open problem in computational social science. This paper presents an in-depth study of popularity dynamics under external promotions, especially in predicting popularity jumps of online videos, and determining effective and efficient schedules to promote online content. The recently proposed Hawkes Intensity Process (HIP) models popularity as a non-linear interplay between exogenous stimuli and the endogenous reactions. Here, we propose two novel metrics based on HIP: to describe popularity gain per unit of promotion, and to quantify the time it takes for such effects to unfold. We make increasingly accurate forecasts of future popularity by including information about the intrinsic properties of the video, promotions it receives, and the non-linear effects of popularity ranking. We illustrate by simulation the interplay between the unfolding of popularity over time, and the time-sensitive value of resources. Lastly, our model lends a novel explanation of the commonly adopted periodic and constant promotion strategy in advertising, as increasing the perceived viral potential. This study provides quantitative guidelines about setting promotion schedules considering content virality, timing, and economics.

研究の動機と目的

• 外部プロモーション下でのオンラインコンテンツにおける集団的注目度のダイナミクスをモデル化し、集計レベルの人気予測におけるギャップを埋める。
• プロモーションのタイミング、量、非線形的人気効果を組み込むことで、将来の人気をより正確に予測する。
• 成熟時間と時間に依存するリソース価値の関係を分析することで、費用対効果の高いプロモーションスケジュールを設計する。
• 周期的・一定プロモーション戦略が広く用いられる理由を、受動的バイラルポテンシャルの向上という観点から説明する。
• 初期段階で目立たないが、後に急激に人気を博す可能性のある「スリーピング・ビューティーズ」（潜在的バイラル性を有する動画）を特定する。

提案手法

• ハーケス強度過程（HIP）を採用し、外生的刺激（プロモーション）と内生的口コミ拡散の非線形的相互作用として人気をモデル化する。
• 1単位のプロモーションによって生成される期待視聴回数を表すバイラルポテンシャル ν を導入し、プロモーションの効率を定量化する。
• 1単位のプロモーションによって誘発される視聴回数の95％が蓄積されるまでの時間を成熟時間 t∗ として定義し、人気の蓄積速度を測定する。
• インパulse応答分解を用いて観測された人気時系列に適合させ、視聴回数を外生的インパulseへの応答のスケーリングおよび時間シフトの和としてモデル化する。
• 注目度を単なる視聴回数ではなく順位関数としてモデル化することで、非線形的人気順位効果を予測に組み込む。
• 複利金利を考慮したコスト・リターン分析を用いて、さまざまなプロモーションスケジュールの経済的効率を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プロモーションのタイミングに依存せずに、1単位のプロモーションが誘発する総注目度をどのように定量化できるか？
• RQ2 プロモーションによる視聴回数の大部分が蓄積されるまでの時間は何か？ また、コンテンツごとにその時間はどのように変化するか？
• RQ3 プロモーションのタイミング、量、バイラルポテンシャル、非線形的人気効果のうち、どれが将来の人気予測精度を最も向上させるか？
• RQ4 なぜ広告で一般的に周期的または一定のプロモーション戦略が用いられるのか？ その背後にある経済的根拠は何か？
• RQ5 初期段階で目立たないが、後に急激に人気を博す可能性のある「スリーピング・ビューティーズ」（潜在的バイラル性を有する動画）を検出できるか？

主な発見

• 将来のプロモーション量の知識を組み込むことで予測誤差が38.66％削減され、タイミングや過去データのみを用いるモデルを著しく上回る性能を示した。
• バイラルポテンシャル ν は動画のプロモーション効率を効果的に定量化し、異なる動画間でのプロモーション1単位あたりの人気反応を比較可能にする。
• 成熟時間 t∗ は、動画の人気蓄積の速さを示す時間に依存する指標であり、t∗ が短いほど注目度の蓄積が速いことを示す。
• バイラルポテンシャルと非線形的人気効果の組み合わせが、急激な人気上昇の検出において最良の性能を示し、一方の要因のみを用いるモデルを上回った。
• 成熟時間が長い動画に対しては、一定のプロモーションスケジュールが経済的に最適であり、受動的記憶効果を最大限に引き出し、注目度を時間とともに複利的に蓄積できる。
• 本モデルは「スリーピング・ビューティーズ」を効果的に特定でき、初期段階で無視されがちだが後に急激に人気を博す動画（潜在的バイラル性を有する）の存在を示唆した。