揭示互动方程：量化用户互动对社交媒体主页推荐的影响
社会与信息网络
2024-07-11 v1 计算机与社会
摘要
社交媒体平台依赖算法来选择、策展并为用户个性化内容。这些算法利用用户的过往互动记录和大量内容库，以检索和排序内容，以实现个性化体验并提升参与度。在算法策展内容可通过的各种模式中，主页信息流是最突出的。本文对三大平台（YouTube、Reddit 和 X（前身为 Twitter））上用户主页信息流上呈现内容如何受到用户过往互动影响进行了全面研究。我们设计了一系列精心设计的实验，以收集能够揭示特定用户互动对主页内容影响的数据。该研究为各平台内容策展算法的行为提供了洞见，阐明了它们如何响应用户互动，同时也发现了对特定主题进行低优先级呈现的证据。
引用
@article{arxiv.2407.07227,
title = {Uncovering the Interaction Equation: Quantifying the Effect of User Interactions on Social Media Homepage Recommendations},
author = {Hussam Habib and Ryan Stoldt and Raven Maragh-Lloyd and Brian Ekdale and Rishab Nithyanand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07227},
year = {2024}
}