通过社交媒体浏览环境中的停留时间与参与度量化注意力
人机交互
2022-11-09 v2 计算机与社会
摘要
现代计算系统拥有前所未有的检测、利用和影响人类注意力的能力。先前工作将用户参与度和停留时间确定为数字环境中注意力的两个关键指标，但这些指标尚未被整合到一个能够推进数字注意力理论与实践的统一模型中。我们借鉴认知科学、数字广告和AI的工作，提出了一个用于社交媒体环境的注意力的两阶段模型，该模型解耦了参与度与停留。在一个在线实验中，我们展示了注意力在这两个阶段中运作方式不同，并发现了明确的解离证据：当停留在帖子时（阶段1），用户更多关注耸动性而非可信内容；但当决定是否与内容互动时（阶段2），用户更多关注可信而非耸动性内容。这些发现对测量和建模人类注意力的计算系统（如社交媒体上的信息流算法）的设计与开发具有启示意义。
引用
@article{arxiv.2209.10464,
title = {Quantifying attention via dwell time and engagement in a social media browsing environment},
author = {Ziv Epstein and Hause Lin and Gordon Pennycook and David Rand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10464},
year = {2022}
}
备注
All Things Attention NeurIPS Workshop