本研究では、Upworthy社のデータセットを活用し、A/Bテストが情報拡散に及ぼす影響を分析する。
まず、言語的特徴の抽出と重要度の評価を行う。Lasso回帰を用いて、ヘッドラインの言語的特徴と
クリック率の関係を分析し、各特徴の影響度を定量化する。
次に、エージェントベースモデルを構築し、ソーシャルネットワーク上での情報拡散を再現する。
2つのシナリオを比較する - 1) 純粋な社会的拡散、2) A/Bテストによる拡散。
結果、A/Bテストが行われる場合、情報の多様性が減少し、成功した特徴が強化される傾向が見られた。
これは、A/Bテストがオンラインディスコースに大きな影響を及ぼす可能性を示唆している。
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