ఈ సైట్‌లోని విషయాలు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) లేదా యంత్ర అనువాద సాంకేతికత ఉపయోగించి అనువదించబడ్డాయి మరియు లోపాలు ఉండవచ్చు.

Skip to content
Safety & Civility
Data Science

యాదృచ్ఛికీకరణ లేకుండా పౌర సంభాషణ యొక్క కారణ ప్రభావాలను కొలవడం

Author

టోనీ లియు (పెన్సిల్వేనియా విశ్వవిద్యాలయం మరియు రాబ్లాక్స్), లైల్ ఉంగర్ (యు.పెన్), కోన్రాడ్ కోర్డింగ్ (యు.పెన్), మోర్గాన్ మెక్‌గైర్ (రాబ్లాక్స్)

Venue

AAAICICWSM 2024

Abstract

ఆన్‌లైన్ సామాజిక సంభాషణను విశ్లేషించేటప్పుడు మర్యాద యొక్క కారణ ప్రభావాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం, అయినప్పటికీ కారణత్వాన్ని కొలవడం కష్టం. A/B పరీక్షలు మరియు ఇతర యాదృచ్ఛిక ప్రయోగాలు కారణ ప్రభావాలను స్థాపించడానికి గోల్డ్ స్టాండర్డ్‌గా ఉన్నాయి, కానీ ఈ సందర్భంలో అవి వర్తించవు, ఎందుకంటే 1) ఒక ప్రయోగంలో మర్యాద స్థాయిలను నియంత్రించలేకపోవడం, మరియు మరింత ముఖ్యంగా, 2) ఉద్దేశపూర్వకంగా మర్యాద స్థాయిలను యాదృచ్ఛికం చేయడంపై నైతిక పరిమితులు ఉండటం. రొబ్లాక్స్ సోషల్ 3D ప్లాట్‌ఫారమ్‌లోని ఆన్‌లైన్ కమ్యూనిటీలలో మర్యాద యొక్క కారణ ప్రభావాన్ని, స్పష్టమైన యాదృచ్ఛికీకరణ అవసరం లేకుండా లెక్కించడానికి మేము ఒక నూతన క్వాసి-ఎక్స్‌పెరిమెంటల్ విధానాన్ని అభివృద్ధి చేశాము. ఈ పద్ధతి, పరిశీలనాత్మక చారిత్రక డేటాలో క్వాసి-యాదృచ్ఛికీకరణ యంత్రాంగంగా, వినియోగదారులను సర్వర్‌లకు కేటాయించే "మ్యాచ్‌మేకింగ్" ప్రక్రియలో ఉండే అవశేష యాదృచ్ఛికతను (residual stochasticity) ఉపయోగిస్తుంది. అధిక స్థాయిలో మర్యాదపూర్వక సంభాషణలు ఉండే సర్వర్‌కు వినియోగదారుడిని కేటాయించడం వల్ల, నిర్దిష్ట అనుభవాలలో నిమగ్నత సమయం 1.5% వరకు పెరగవచ్చని మేము కనుగొన్నాము. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై నెలవారీగా 4.8 బిలియన్ వ్యక్తిగత గంటల సమయం గడుపుతున్నందున, ప్రతి నెలా 8,000 కంటే ఎక్కువ వ్యక్తిగత సంవత్సరాల సామాజిక పరస్పర చర్యలో సంభావ్య పెరుగుదల ఉంటుందని ఇది సూచిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఈ ప్రభావాన్ని కారణ సంబంధం లేని పద్ధతులు తప్పుగా అంచనా వేస్తాయి. యాదృచ్ఛిక పరీక్షల ద్వారా వినియోగదారులను ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేయకుండా, ఆన్‌లైన్ కమ్యూనిటీలలో వినియోగదారుల ప్రవర్తన యొక్క కారణ ప్రభావాన్ని కొలవడానికి క్వాసి-ప్రాయోగాత్మక విధానాలు కొత్త మార్గాలను అందిస్తాయి.