র্যান্ডমাইজেশন ছাড়া নাগরিক যোগাযোগের কারণগত প্রভাব পরিমাপ
Author
Venue
এআইএআই আইসিডব্লিউএসএম ২০২৪
Abstract
ভদ্রতার কারণগত প্রভাব বোঝা অনলাইন সামাজিক যোগাযোগ বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, তবে কারণগততা পরিমাপ করা কঠিন। A/B পরীক্ষা এবং অন্যান্য র্যান্ডমাইজড পরীক্ষাগুলো কারণগত প্রভাব প্রতিষ্ঠার স্বর্ণমানদণ্ড, কিন্তু এই পরিস্থিতিতে সেগুলো প্রযোজ্য নয় কারণ ১) পরীক্ষায় ভদ্রতার স্তর নিয়ন্ত্রণ করা যায় না, এবং আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, ২) ইচ্ছাকৃতভাবে ভদ্রতার স্তর র্যান্ডমাইজ করার নৈতিক সীমাবদ্ধতা রয়েছে। আমরা Roblox সামাজিক 3D প্ল্যাটফর্মে অনলাইন কমিউনিটিগুলিতে ভদ্রতার কারণগত প্রভাব পরিমাপ করার জন্য একটি নতুন প্রায়-প্রায়োগিক পদ্ধতি তৈরি করেছি, যা স্পষ্ট র্যান্ডমাইজেশনের প্রয়োজন পড়ে না। এই পদ্ধতি পর্যবেক্ষণমূলক ঐতিহাসিক ডেটায় ব্যবহারকারীদের সার্ভারে 'ম্যাচমেকিং' বরাদ্দে থাকা অবশিষ্ট স্টোকাস্টিসিটিকে প্রায়-র্যান্ডমাইজেশন প্রক্রিয়া হিসেবে ব্যবহার করে। আমরা দেখতে পাই যে, একজন ব্যবহারকারীকে উচ্চতর ভদ্রতাপূর্ণ যোগাযোগের সার্ভারে বরাদ্দ করলে নির্দিষ্ট অভিজ্ঞতাগুলিতে সম্পৃক্ততার সময় ১.৫% পর্যন্ত বৃদ্ধি পেতে পারে। প্ল্যাটফর্মে মাসিক ৪.৮ বিলিয়ন ব্যক্তি-ঘণ্টা ব্যয় বিবেচনায়, এর ফলে প্রতি মাসে ৮,০০০-এরও বেশি ব্যক্তি-বছরের সামাজিক মিথস্ক্রিয়া বৃদ্ধি পেতে পারে। তদুপরি, অকারণমূলক পদ্ধতিগুলি এই প্রভাবটি ভুলভাবে অনুমান করে। অর্ধ-প্রায়োগিক পদ্ধতিগুলি অনলাইন সম্প্রদায়ে ব্যবহারকারীর আচরণের কারণগত প্রভাব পরিমাপের জন্য নতুন পথের প্রতিশ্রুতি দেয়, যা র্যান্ডমাইজড পরীক্ষার মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের বিরূপ প্রভাব ছাড়াই তা সম্ভব করে।
