Bu sitedeki içerik yapay zeka (AI) veya makine çeviri teknolojisi kullanılarak çevrilmiştir ve hatalar içerebilir.

Skip to content
Safety & Civility
Data Science

Randomizasyon Olmadan Sivil İletişimin Nedensel Etkilerinin Ölçülmesi

Author

Tony Liu (Pennsylvania Üniversitesi ve Roblox), Lyle Ungar (Pennsylvania Üniversitesi), Konrad Kording (Pennsylvania Üniversitesi), Morgan McGuire (Roblox)

Venue

AAAI ICWSM 2024

Abstract

Çevrimiçi sosyal iletişimi analiz ederken nezaketin nedensel etkilerini anlamak çok önemlidir, ancak nedenselliği ölçmek zordur. A/B testleri ve diğer rastgele deneyler, nedensel etkileri belirlemek için altın standarttır, ancak 1) deneyde nezaket düzeylerini kontrol edememe ve daha da önemlisi 2) nezaket düzeylerini kasıtlı olarak rastgele hale getirmeye yönelik etik kısıtlamalar nedeniyle bu ortamda uygulanamazlar. Roblox sosyal 3D platformundaki çevrimiçi topluluklarda nezaketin nedensel etkisini, açık bir randomizasyona gerek kalmadan ölçmek için yeni bir yarı deneysel yaklaşım geliştiriyoruz. Bu yöntem, gözlemsel tarihsel verilerde yarı randomizasyon mekanizması olarak, kullanıcıların sunuculara "eşleştirme" atamalarındaki artık stokastikliği kullanır. Bir kullanıcıyı daha yüksek nezaket düzeyine sahip bir sunucuya atamanın, belirli deneyimlerde etkileşim süresini %1,5'e kadar artırabileceğini tespit ettik. Platformda aylık olarak harcanan 4,8 milyar kişi-saat göz önüne alındığında, bu her ay 8.000 kişi-yılı üzerinde bir sosyal etkileşim artışı anlamına gelmektedir. Ayrıca, bu etki nedensel olmayan yöntemlerle yanlış tahmin edilmektedir. Yarı deneysel yaklaşımlar, rastgele deneyler yoluyla kullanıcıları olumsuz etkilemeden çevrimiçi topluluklarda kullanıcı davranışının nedensel etkisini ölçmek için yeni yollar vaat etmektedir.