قياس الآثار السببية للاتصال المدني دون التوزيع العشوائي
Author
Venue
AAAI ICWSM 2024
Abstract
يعد فهم الآثار السببية للكياسة أمرًا بالغ الأهمية عند تحليل التواصل الاجتماعي عبر الإنترنت، إلا أن قياس السببية أمر صعب. تعد اختبارات A/B والتجارب العشوائية الأخرى المعيار الذهبي لإثبات الآثار السببية، لكنها غير قابلة للتطبيق في هذا السياق بسبب 1) عدم القدرة على التحكم في مستويات الكياسة في التجربة، والأهم من ذلك، 2) القيود الأخلاقية على التوزيع العشوائي المتعمد لمستويات الكياسة. نقوم بتطوير نهج شبه تجريبي جديد لتقدير الأثر السببي للكياسة في المجتمعات عبر الإنترنت على منصة Roblox الاجتماعية ثلاثية الأبعاد دون الحاجة إلى التوزيع العشوائي الصريح. تستخدم هذه الطريقة العشوائية المتبقية في عملية "التوفيق" بين المستخدمين والخوادم كآلية شبه عشوائية في البيانات التاريخية القائمة على الملاحظة. وجدنا أن تخصيص مستخدم لخادم يتمتع بمستويات أعلى من التواصل المهذب يمكن أن يزيد وقت المشاركة بنسبة تصل إلى 1.5٪ في تجارب معينة. وبالنظر إلى 4.8 مليار ساعة عمل تقضيها المنصة شهريًا، فإن هذا يعني زيادة محتملة تزيد عن 8000 سنة عمل من التفاعل الاجتماعي كل شهر. علاوة على ذلك، يتم تقدير هذا التأثير بشكل خاطئ بواسطة الطرق غير السببية. توفر المناهج شبه التجريبية سبلًا جديدة لقياس التأثير السببي لسلوك المستخدمين في المجتمعات عبر الإنترنت دون التأثير سلبًا على المستخدمين من خلال التجارب العشوائية.
