[论文解读] Analyzing User Engagement with TikTok's Short Format Video Recommendations using Data Donations

Savvas Zannettou, Olivia-Nemes Nemeth+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2023

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance被引用 7

一句话总结

本研究提出了一种符合GDPR的数据显示捐赠系统，使研究人员能够通过利用用户访问个人数据的权利，从TikTok收集真实用户行为数据。该研究首次对TikTok用户参与度进行了大规模、定量分析，发现用户平均每天观看90个视频，使用平台时长达27分钟，其中18–24岁的年轻用户通过点赞和更长使用时长表现出更高的参与度。

ABSTRACT

Short-format videos have exploded on platforms like TikTok, Instagram, and YouTube. Despite this, the research community lacks large-scale empirical studies into how people engage with short-format videos and the role of recommendation systems that offer endless streams of such content. In this work, we analyze user engagement on TikTok using data we collect via a data donation system that allows TikTok users to donate their data. We recruited 347 TikTok users and collected 9.2M TikTok video recommendations they received. By analyzing user engagement, we find that the average daily usage time increases over the users' lifetime while the user attention remains stable at around 45%. We also find that users like more videos uploaded by people they follow than those recommended by people they do not follow. Our study offers valuable insights into how users engage with short-format videos on TikTok and lessons learned from designing a data donation system.

研究动机与目标

• 为克服现有TikTok研究方法（如网络爬取、自我报告和研究人员创建的账号）的局限性。
• 开发一种保护隐私的数据捐赠系统，使研究人员能够从TikTok收集真实、大规模的用户行为数据。
• 利用捐赠数据研究真实用户的参与模式、内容消费习惯以及不同人口统计群体之间的差异。
• 评估基于数据捐赠作为研究方法在封闭社交平台（如TikTok）上的可行性、可信度及面临的挑战。

提出的方法

• 利用欧盟GDPR第15条，使用户能够请求并下载其个人TikTok数据。
• 构建了一个数据显示捐赠系统，允许用户对TikTok数据（如浏览历史、点赞、分享）进行匿名化、自定义并安全地捐赠给研究人员。
• 提供离线工具，使用户可在捐赠前本地化匿名化并检查数据，从而增强隐私保护与信任感。
• 共收集到347名参与者提供的490万条视频观看记录，累计被观看920万次，并附带相关参与度指标。
• 采用补偿机制（视频历史数据5美元，每项可选字段1美元）以激励用户参与。
• 应用事后视频元数据收集与会话推断技术以估算观看时长，尽管存在已知局限性。

实验结果

研究问题

• RQ1 真实TikTok用户每天观看多少内容？在平台上的使用时长是多少？
• RQ2 TikTok上的视频参与度（如点赞、分享、评论）有多普遍？其在不同人口统计群体中如何变化？
• RQ3 在使用数据显示捐赠系统研究封闭平台（如TikTok）时，面临的主要挑战和局限性是什么？
• RQ4 年龄等人口统计因素如何影响TikTok上的观看行为与参与模式？
• RQ5 TikTok数据下载功能所提供的数据在准确性和完整性方面达到何种程度？

主要发现

• 参与者平均每天观看90个视频，每日在TikTok上花费27分钟，表明用户具有高度的日常参与度。
• 18–24岁的年轻用户比25–34岁的用户在TikTok上花费的时间显著更长，表明年龄相关使用模式存在差异。
• 点赞是主要的参与形式，且18–24岁的用户点赞的视频数量多于25–34岁的用户，表明代际间互动模式存在差异。
• 数据显示捐赠系统成功收集了490万条视频被观看920万次，证明了基于GDPR数据访问机制进行大规模行为数据收集的可行性。
• 数据缺失问题（如点赞记录存在两个月的空白）凸显了TikTok数据导出功能的不一致性，引发了对数据完整性和平台合规性的担忧。
• 研究发现，平台使用时长可能被低估，因为分析未包含推断会话末尾的视频观看记录，导致报告的时长仅为下限估计。