Cura：社交媒体规模的策展

在线社区如何对其空间执行聚焦的愿景？策展提供了一种途径，即社区领导者手动筛选内容并与社区分享。策展使领导者能够塑造符合其品味、规范与价值观的空间，但该实践在社交媒体规模下往往难以施行：策展者无法 realistically 每日筛过数百或数千份投稿。本文贡献了支持规模化策展的算法与界面基础，并将这些基础实现于名为 Cura 的系统中。我们的方法基于如下观察：尽管策展者注意力有限，其他社区成员的赞数充足且能反映策展者可能的意见。因此我们贡献一个基于 transformer 的策展模型，该模型基于既往社区赞数预测每位策展者是否会赞某帖子。Cura 应用此策展模型生成内容流，预测策展者希望在社区中看到的内容。评估表明，该策展模型能准确估计多样化策展者的意见，为社区更换策展者会导致社区内容出现清晰可辨的偏移，且因此策展可在无额外审核负担下将反社会行为减少一半。通过采样不同类型的策展者，Cura 降低了从编辑组到利益相关者圆桌再到民主制的各类策展型社交媒体门槛。