[논문 리뷰] Quantifying attention via dwell time and engagement in a social media browsing environment

Ziv Epstein, Hause Lin외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 21.

Misinformation and Its Impacts인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 소셜 미디어에서 주의를 분리하기 위해 두 단계의 '시도-구매' 모델을 제안한다. '시도'(노출)에 대한 지표로 체류 시간을 사용하고, '구매'(선택)에 대한 지표로 참여도(예: 좋아요/공유)를 사용한다. 연구 결과, 사용자는 화제성 있는 콘텐츠에서 더 오래 머무르지만, 신뢰할 수 있는 콘텐츠에 더 많이 참여하는 것으로 나타나, 디지털 환경에서 주의 노출과 의사결정 간의 분리가 발생함을 밝혔다.

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.

연구 동기 및 목표

• 디지털 환경, 특히 소셜 미디어에서 주의 동역학을 구분할 수 있는 통합 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 체류 시간(주의 노출의 척도로 사용)과 참여도(콘텐츠 선택의 척도로 사용)가 사용자 상호작용의 각 단계에서 어떻게 다르게 작용하는지 조사하기 위해.
• 노출 단계(체류 시간)에서는 화제성 콘텐츠인지 신뢰할 수 있는 콘텐츠인지에 따라 주의가 편향되는지, 결정 단계(참여도)에서는 어떠한지 검토하기 위해.
• 주의 지표와 콘텐츠 품질 간의 분리점을 규명하여 윤리적이고 가치 기반의 알고리즘 설계를 뒷받침하기 위해.

제안 방법

• 두 단계의 '시도-구매' 모델을 제안: 제1단계(시도)는 콘텐츠에 대한 체류 시간을 주의의 척도로 측정하고, 제2단계(구매)는 참여도(예: 좋아요, 공유)를 주의의 척도로 측정한다.
• 주요 성분 분석(PCA)을 사용하여 콘텐츠 특성에서 두 개의 수직 축인 PC1(화제성)과 PC2(신뢰성)를 추출한다.
• 고정 효과 선형 회귀를 적용하여 로그 변환된 체류 시간을 참여 상태, 신뢰성, 화제성의 함수로 예측한다.
• 고정 효과 로지스틱 회귀를 적용하여 참여도(이진: 예/아님)를 예측하고, 로그(체류 시간), 신뢰성, 화제성을 예측 변수로 사용한다.
• 다양한 변수 간 비교를 가능하게 하기 위해 신뢰성과 화제성을 z-점수로 표준화한 변수를 사용한다.
• Prolific을 통해 628명의 참가자에게 온라인 실험을 실시하여 신뢰성과 화제성 수준이 다양하게 조절된 소셜 미디어 스타일 콘텐츠를 노출시켰다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 화제성 있는 콘텐츠에 대해 체류 시간—주의 노출의 대체 척도로 사용—는 어떻게 다를까?
• RQ2 참여도—콘텐츠 선택의 대체 척도로 사용—는 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 화제성 있는 콘텐츠에 대해 어떻게 다를까?
• RQ3 노출 단계(체류 시간)의 주의와 결정 단계(참여도)의 주의 사이에 분리 현상이 존재하는가? 만약 존재한다면, 어떻게 나타나는가?
• RQ4 체류 시간과 콘텐츠 유형(화제성/신뢰성) 간의 상호작용이 참여 가능성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 참가자들은 화제성 있는 콘텐츠에서 유의미하게 더 오래 머물렀다(b = 0.038, p < .001), 반면 신뢰할 수 있는 콘텐츠에서는 더 짧게 머물렀다(b = -0.017, p = 0.017), 이는 노출 단계에서 화제성에 대한 편향이 있음을 시사한다.
• 참가자들은 신뢰할 수 있는 콘텐츠에 대해 참여 확률이 두 배 이상 높았다(b = 0.212, p < .001), 반면 화제성 있는 콘텐츠에 대해서는 참여 확률이 낮았다(b = -0.221, p < .001), 이는 의사결정 단계에서 선호도가 뒤바뀌었음을 보여준다.
• 긴 체류 시간은 참여 가능성 증가를 이끌었다(b = 0.355, p < .001), 지속적인 주의가 선택 가능성 증가와 관련이 있음을 의미한다.
• 체류 시간과 화제성 간의 상호작용은 참여 가능성 증가에 유의미하게 기여했다(b = 0.062, p = 0.003), 이는 장기적 노출이 화제성 콘텐츠에 대한 초반 거부감을 상쇄시킬 수 있음을 시사한다.
• 참여도와 화제성 간의 상호작용은 체류 시간을 더욱 증가시켰다(b = 0.048, p < .001), 이는 참여가 화제성 콘텐츠에 대한 주의를 강화하는 피드백 루프를 형성함을 의미한다.
• 모델은 명확한 분리 현상을 드러냈다: 노출 단계에서는 화제성이 선호되지만, 선택 단계에서는 신뢰성이 선호되며, 이는 주의 지표가 상호 교환 가능하다는 가정을 도전한다.