[论文解读] Feedback loops of attention in peer production

Fang Wu, Dennis M. Wilkinson+1 more|ArXiv.org|May 12, 2009

Open Source Software Innovations参考文献 11被引用 5

一句话总结

本文表明，注意力反馈回路——即活跃贡献者获得越多关注与粉丝，进而激励其持续参与——能够解释 Digg 和 YouTube 等众包平台中贡献行为的幂律分布。该机制显示，缺乏关注与用户退出密切相关，而更高的可见度与粉丝数量则形成自我强化的循环，推动持续高产。

ABSTRACT

A significant percentage of online content is now published and consumed via the mechanism of crowdsourcing. While any user can contribute to these forums, a disproportionately large percentage of the content is submitted by very active and devoted users, whose continuing participation is key to the sites' success. As we show, people's propensity to keep participating increases the more they contribute, suggesting motivating factors which increase over time. This paper demonstrates that submitters who stop receiving attention tend to stop contributing, while prolific contributors attract an ever increasing number of followers and their attention in a feedback loop. We demonstrate that this mechanism leads to the observed power law in the number of contributions per user and support our assertions by an analysis of hundreds of millions of contributions to top content sharing websites Digg.com and Youtube.com.

研究动机与目标

• 探究注意力与粉丝增长在维系众包平台长期参与中的作用。
• 检验缺乏关注是否与用户停止贡献存在相关性。
• 分析在线内容平台中生产力、宣传度（粉丝数）与受欢迎程度（点赞/播放量）之间的相互关联。
• 基于 Digg 和 YouTube 的实证数据，提出一个解释用户贡献幂律分布现象的机制。
• 检验粉丝数量是否在过往生产力与未来所获关注之间起到中介作用。

提出的方法

• 收集并分析了 2004–2008 年间 270 万条 Digg 提交内容与 990 万条 YouTube 视频，包括时间戳、提交者 ID、Digg 数量与播放量。
• 以固定日期（2008 年 1 月 3 日（Digg）、2008 年 2 月 7 日（YouTube））的粉丝数（Digg）或订阅者数（YouTube）来衡量贡献者的“宣传度”。
• 追踪这些用户在接下来两周内新发布内容的受欢迎程度（Digg 数量或播放量）。
• 使用分箱平均法分析过往生产力（先前贡献数量）与当前宣传度（粉丝/订阅者数量）之间的关系。
• 分析宣传度（粉丝/订阅者数量）与新内容受欢迎程度（Digg/播放量）之间的相关性。
• 提出一个反馈回路模型：更高的生产力带来更多的粉丝，进而带来新内容的更多关注，从而强化持续贡献行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 Digg 和 YouTube 上，缺乏关注是否与用户停止贡献相关？
• RQ2 用户过往生产力、粉丝数量与新内容所获关注之间是否存在正反馈回路？
• RQ3 粉丝数量（宣传度）如何随用户过往贡献量变化而变化？
• RQ4 用户粉丝数量在多大程度上可预测其新内容的受欢迎程度？
• RQ5 观察到的用户贡献幂律分布能否通过注意力与粉丝数量的反馈回路加以解释？

主要发现

• 停止获得关注的用户显著更可能停止贡献，表明关注是维系长期参与的关键动因。
• 用户过往生产力与粉丝数量之间存在强烈正相关，且生产力与粉丝数量呈对数关系。
• 新内容的受欢迎程度（Digg 数量或播放量）与贡献者粉丝数量成正比，表明粉丝数量驱动关注。
• 反馈回路机制——即生产力提升带来粉丝增加，粉丝增加带来新内容关注度上升，从而进一步强化生产力——可解释观察到的贡献幂律分布。
• 在 Digg 和 YouTube 上，新内容的平均 Digg 数或播放量均随粉丝数量线性增长，证实宣传度的中介作用。
• 数据支持一种自我强化循环：顶尖贡献者不仅更活跃，而且越来越具可见性，并因获得更多关注而持续获得激励，从而维系其长期参与。