[論文レビュー] Quantifying attention via dwell time and engagement in a social media browsing environment

Ziv Epstein, Hause Lin+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、SNSにおける注目具合を分離するための2段階の「試して買う」モデルを提案する。注目（露出）を表す指標として「停留時間」を、選択（参加）を表す指標として「エンゲージメント（いいね／シェアなど）」を用いる。研究では、ユーザーはセンセーショナルなコンテンツに対して長く停留するが、信頼性の高いコンテンツに対してはより多くエンゲージメントを示すことが判明した。これは、デジタル環境における注目（露出）と意思決定（選択）の間に乖離が生じていることを示している。

ABSTRACT

Modern computational systems have an unprecedented ability to detect, leverage and influence human attention. Prior work identified user engagement and dwell time as two key metrics of attention in digital environments, but these metrics have yet to be integrated into a unified model that can advance the theory andpractice of digital attention. We draw on work from cognitive science, digital advertising, and AI to propose a two-stage model of attention for social media environments that disentangles engagement and dwell. In an online experiment, we show that attention operates differently in these two stages and find clear evidence of dissociation: when dwelling on posts (Stage 1), users attend more to sensational than credible content, but when deciding whether to engage with content (Stage 2), users attend more to credible than sensational content. These findings have implications for the design and development of computational systems that measure and model human attention, such as newsfeed algorithms on social media.

研究の動機と目的

• デジタル環境、特にSNSにおける注目具合のダイナミクスを区別する統一的モデルの不足に応えること。
• 停留時間（注目露出の指標）とエンゲージメント（コンテンツ選択の指標）が、ユーザーの相互作用の段階ごとにどのように異なるかを調査すること。
• 露出段階（停留時間）では注目がセンセーショナルなコンテンツか信頼性の高いコンテンツかに偏っているか、また意思決定段階（エンゲージメント）ではどうかを検討すること。
• 注目指標とコンテンツの質の間の乖離を特定することで、倫理的かつ価値観に整合したアルゴリズム設計を支援すること。

提案手法

• 2段階の「試して買う」モデルを提案：第1段階（試す）では、コンテンツ上の停留時間を注目指標として測定。第2段階（買う）では、エンゲージメント（いいね、シェアなど）を注目指標として測定。
• 主成分分析（PCA）を用いて、コンテンツ特徴から2つの直交する次元（PC1：センセーショナルさ、PC2：信頼性）を抽出。
• 固定効果線形回帰を用いて、対数変換済みの停留時間を、エンゲージメント状態、信頼性、センセーショナルさの関数として予測。
• 固定効果ロジスティック回帰を用いて、エンゲージメント（0/1の二値）を、停留時間の対数、信頼性、センセーショナルさを予測子として予測。
• 信頼性とセンセーショナルさの変数間比較を可能にするために、zスコア標準化された変数を用いた。
• Prolificを用いて628名の参加者を対象にオンライン実験を実施。参加者には、信頼性とセンセーショナルさのレベルが異なる、カスタマイズされたSNS風コンテンツを提示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 停留時間（注目露出の代理指標として用いられる）は、信頼性の高いコンテンツとセンセーショナルなコンテンツに対してどのように異なるか？
• RQ2 エンゲージメント（コンテンツ選択の代理指標として用いられる）は、信頼性の高いコンテンツとセンセーショナルなコンテンツに対してどのように異なるか？
• RQ3 露出段階（停留時間）における注目と意思決定段階（エンゲージメント）における注目との間に乖離が生じているか。もしあるなら、それはどのように現れるか？
• RQ4 停留時間とコンテンツタイプ（センセーショナルさ／信頼性）の相互作用が、エンゲージメントの可能性にどのように影響するか？

主な発見

• 参加者はセンセーショナルなコンテンツに対して有意に長く停留した（b = 0.038, p < .001）、一方で信頼性の高いコンテンツに対しては短くなった（b = -0.017, p = 0.017）ことから、露出段階ではセンセーショナルさに偏った注目が生じていることが示された。
• 参加者は信頼性の高いコンテンツに対しては2倍以上の確率でエンゲージメントを示した（b = 0.212, p < .001）、一方でセンセーショナルなコンテンツに対してはエンゲージメントの可能性が低下した（b = -0.221, p < .001）ことから、意思決定段階では好みが逆転していることが明らかになった。
• 停留時間が長いほどエンゲージメントの可能性が高くなった（b = 0.355, p < .001）、すなわち持続的な注目が選択確率を高めることを示している。
• 停留時間とセンセーショナルさの交互作用がエンゲージメントの可能性を有意に高めた（b = 0.062, p = 0.003）、すなわち長時間の露出が初期の嫌悪感を打ち消す可能性があることを示唆している。
• エンゲージメントとセンセーショナルさの交互作用が停留時間の延長を示した（b = 0.048, p < .001）、すなわちエンゲージメントがセンセーショナルなコンテンツへの注目を強化するフィードバックループが存在することを示している。
• 本モデルは明確な乖離を明らかにした：露出段階ではセンセーショナルさが好まれるが、選択段階では信頼性の高いコンテンツが好まれる。これは、注目指標が相互に置き換え可能であるという仮定に疑問を呈するものである。