[论文解读] Influence of Selective Exposure to Viewing Contents Diversity

Kota Kakiuchi, Fujio Toriumi+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2018

Complex Network Analysis Techniques参考文献 14被引用 5

一句话总结

本文提出一个框架，通过双分图嵌入和重新定义的多样性度量，衡量并分析用户内容多样性的随时间演变。研究发现，尽管在微观层面存在选择性暴露，宏观层面的内容多样性仍随时间增加，尤其是当用户消费模糊、多类型内容时，表明社会极化程度低于普遍假设。

ABSTRACT

Personalization, including both self-selected and pre-selected, is inevitable when tremendous amounts of media content are available. Personalization, which is believed to cause people to consume fewer diverse contents, can lead to fragmentation and polarization in society. Therefore, it is important to investigate the diversity of consumed contents over time. In this paper, first, we propose a framework to measure and analyze how the diversity of the consumed contents of users changes over time. In our framework, we introduce a new metric to measure content diversity based on our redefinition of diversity. Then, we investigate the relationship between selective exposure and content diversity changes using our framework and examine what factors encourage people to consume contents that are more diverse. We find that people autonomously consume more diverse contents from a macro-perspective without an external influence, suggesting that people are less likely to be fragmented and polarized, although from a micro-perspective they consume limited contents. We also obtain evidence that users who consume highly ambiguous contents tend to increase the diversity of their consumed contents.

研究动机与目标

• 开发一种定量测量用户内容多样性随时间变化的方法。
• 研究在缺乏推荐系统等强外部影响的情况下，选择性暴露如何影响内容多样性。
• 识别推动内容多样性增加的行为和内容因素。
• 评估模糊、多类型内容是否促使用户消费更多元化的内容。
• 为媒体平台提供可应用的框架，以监测和缓解社会碎片化与极化。

提出的方法

• 将用户-内容互动表示为双分图，并应用网络嵌入技术学习内容表征。
• 对内容嵌入使用模糊c均值聚类以定义类型簇，并通过簇成员隶属度的熵计算内容模糊度。
• 基于用户观看历史中内容分布的熵，提出一种新的多样性度量，针对此情境重新定义多样性。
• 使用新度量方法，测量初始与最终时间块之间内容多样性的变化。
• 通过Welch’s t检验比较高模糊度与低模糊度内容用户群体的多样性增长。
• 使用AbemaTV用户五个月的观看数据评估该框架并检验假设。

实验结果

研究问题

• RQ1 在选择性暴露下，消费内容的多样性如何随时间演变？
• RQ2 哪些因素导致用户内容多样性随时间增加？
• RQ3 消费高模糊度内容（即跨越多个类型）是否导致更高的内容多样性？
• RQ4 尽管在微观层面存在内容消费模式，多样性增加是否仍为宏观趋势？
• RQ5 内容模糊度能否作为减少社会碎片化与极化的杠杆？

主要发现

• 尽管个体用户消费内容有限，但从宏观层面测量，内容多样性在时间上显著增加。
• 高模糊度组的内容多样性增加了0.1308，而低模糊度组仅增加0.0218，p值为5.98e-3，表明具有统计显著性。
• 消费更多模糊、多类型内容的用户，其内容多样性增幅明显高于消费更专注内容的用户。
• 结果表明，当不受推荐算法或社交网络等外部系统影响时，人们随时间更不易发生碎片化或极化。
• 所提出的框架成功捕捉了时间多样性动态，并识别出内容模糊度是多样性扩展的关键驱动力。
• 研究暗示，设计更具模糊度的内容可能有助于拓宽用户接触范围，并减少社会极化。