TikTok 个性化因素的实证调查
人机交互
2022-01-31 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
TikTok 目前是增长最快的社交媒体平台，月活跃用户超 10 亿，其中多数为 Z 世代。可以说，其最重要的成功驱动因素是推荐系统。尽管 TikTok 的算法对平台成功与内容分发至关重要，关于该算法的实证分析工作却很少。我们的工作为填补此研究空白奠定基础。采用由我们开发的自定义算法所实施的傀儡审计方法，我们测试并分析了访问 TikTok 所用语言与位置、关注与点赞功能，以及当用户观看某些帖子时间长于其他帖子时推荐内容的变化效应。我们提供证据表明所有被测因素均影响向 TikTok 用户推荐的内容。进一步，我们确定关注功能影响最强，其次为点赞功能与视频观看率。我们还讨论了在 TikTok 上过滤气泡形成及问题内容扩散背景下我们发现的启示。
引用
@article{arxiv.2201.12271,
title = {An Empirical Investigation of Personalization Factors on TikTok},
author = {Maximilian Boeker and Aleksandra Urman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.12271},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication at the Web Conference 2022