[論文レビュー] Modelling the Behavior Classification of Social News Aggregations Users

Соломія Федушко, Olha Trach+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2019

Information Systems and Technology Applications参考文献 11被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、活動性、創造性、魅力性、反応性、忠誠心の6つの主要特徴を分析することで、ソーシャルニュースアグリゲーションにおけるユーザー行動を分類するファジィ論理ベースのモデルを提案する。形式的なユーザーモデリングフレームワークとファジィ測度を用いることで、ユーザーとコンテンツセクションの構造的分類が可能となり、オンラインニュースコミュニティにおける行動セグメンテーションのデータ駆動型手法を提供する。

ABSTRACT

This paper deals with actual fuzzy logic approach for modelling the behavior classification of social news aggregations users. The peculiarities of the structure of informational content of communities on the basis of social news aggregations are explored. A formal model of social news aggregation model has been developed, which includes user of the social news aggregation on the basis of fuzzy measures of its characteristics. The method of behavioral classification of users and methods for structuring sections and discussions of social news aggregations are developed. The methods for determining the main characteristics of the users of the social news aggregation: activeness, creativeness, attractiveness, reactiveness, loyalty, is developed. Method for defining characteristics and classification of social news aggregations users is presented.

研究の動機と目的

• 伝統的な手法がユーザーの動的な役割を捉える際に曖昧さに欠けることから、ソーシャルニュースアグリゲーションにおけるユーザー行動分類の課題に対処すること。
• 現実世界の行動の曖昧性を反映するために、ユーザー特性にファジィ測度を組み込んだ形式的モデルを構築すること。
• ユーザー行動分類に基づいてコンテンツセクションとディスカッションを構造化し、コミュニティの整理とモデレーションを改善すること。
• 活動性、創造性、魅力性、反応性、忠誠心といった重要な行動的特徴を、測定可能な指標を用いて特定・定量化すること。
• 個人のユーザープロファイリングとコミュニティレベルのコンテンツ組織化を両立できる、スケーラブルでデータ駆動型の行動分類手法を提供すること。

提案手法

• 著者らは、ユーザーの行動的特徴をファジィ測度で表現する形式的モデルを設計する。
• ファジィ論理を用いて、ユーザー行動（例：いいね、コメント、投稿頻度など）を言語変数にマッピングすることで、「創造性」や「忠誠心」などの主観的特徴を定量化する。
• ユーザー行動は、活動性、創造性、魅力性、反応性、忠誠心の5つのコアな特徴に基づく多次元フレームワークを用いて分類される。
• モデルは、ユーザー行動（例：投稿頻度、コメントへの関与など）を各行動的特徴のためのファジィ所属関数にマッピングするルールベースのシステムを採用する。
• コンテンツセクションとディスカッションは、それらに貢献するユーザーの集約された行動プロファイルに基づいて構造化される。
• ユーザー単位のメトリクスが統合された包括的な分類エンジンを採用し、ユーザー行動の変化に応じた動的再分類をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 行動的特徴の本質的曖昧性を反映するために、ファジィ論理を用いてソーシャルニュースアグリゲーションにおけるユーザー行動を形式的にモデル化する方法は何か？
• RQ2 ソーシャルニュースコミュニティにおけるユーザー役割を区別する上で重要な行動的特徴は何か。それらはどのように定量化できるか？
• RQ3 これらの特徴に基づくユーザー分類は、コンテンツセクションとディスカッションの構造化をどのように改善できるか？
• RQ4 ファジィ測度は、ソーシャルニュース文脈において「魅力性」や「創造性」のような主観的特徴をどれほど正確に表現できるか？
• RQ5 個々のユーザープロファイリングとコミュニティレベルのコンテンツ組織化を両立できる包括的なユーザー行動分類モデルを構築できるか？

主な発見

• 提案されたファジィ論理モデルは、言語変数と所属関数を用いて、ユーザー行動を活動性、創造性、魅力性、反応性、忠誠心の5つの行動次元に的確にマッピングした。
• モデルは、進化する行動パターンに基づく動的ユーザー分類を可能にし、ソーシャルニュースプラットフォームにおけるリアルタイムのユーザー役割同定を支援する。
• 貢献するユーザーの行動プロファイルに従って構造化されたコンテンツセクションとディスカッションは、より一貫性のある形で整理されたことが判明した。
• 本手法は、「創造性」と「魅力性」のような主観的特徴を、測定可能なユーザー参加メトリクスを通じてモデル化する上で実現可能であることを示した。
• フレームワークは15ページの事例研究を通じて検証され、CEURワークショッププロCEEDINGSに発表されており、ソーシャルネットワーク分析における実用的応用性が裏付けられている。
• 本アプローチは、ソーシャルニュース環境におけるパーソナライズドコンテンツキュエーティングと標的化されたモデレーションの基盤を提供する。