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Data Science

बिना यादृच्छिकीकरण के नागरिक संचार के कारणिक प्रभावों का मापन

Author

टोनी लियू (पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय और रॉब्लॉक्स), लाइल उंगर (यू.पेन), कोनराड कॉर्डिंग (यू.पेन), मॉर्गन मैकग्वायर (रॉब्लॉक्स)

Venue

एएएआई आईसीडब्ल्यूएसएम 2024

Abstract

ऑनलाइन सामाजिक संचार का विश्लेषण करते समय शिष्टाचार के कारण प्रभावों को समझना महत्वपूर्ण है, फिर भी कारणता को मापना कठिन है। A/B परीक्षण और अन्य यादृच्छिक प्रयोग कारण प्रभाव स्थापित करने के लिए स्वर्ण मानक हैं, लेकिन इस सेटिंग में वे लागू नहीं हैं क्योंकि 1) एक प्रयोग में शिष्टाचार के स्तर को नियंत्रित करने में असमर्थता, और अधिक महत्वपूर्ण रूप से, 2) जानबूझकर शिष्टाचार के स्तर को यादृच्छिक करने पर नैतिक प्रतिबंध। हम एक्सप्रेस रैंडमाइज़ेशन की आवश्यकता के बिना, रॉब्लॉक्स सोशल 3डी प्लेटफ़ॉर्म पर ऑनलाइन समुदायों में सभ्यता के कारण प्रभाव को मापने के लिए एक नया अर्ध-प्रयोगात्मक दृष्टिकोण विकसित करते हैं। यह विधि अवलोकन संबंधी ऐतिहासिक डेटा में एक अर्ध-रैंडमाइज़ेशन तंत्र के रूप में, उपयोगकर्ताओं को सर्वरों में "मैचमेकिंग" असाइनमेंट में शेष यादृच्छिकता का उपयोग करती है। हम पाते हैं कि किसी उपयोगकर्ता को उच्च स्तर के सभ्य संचार वाले सर्वर पर असाइन करने से विशेष अनुभवों में जुड़ाव का समय 1.5% तक बढ़ सकता है। प्लेटफ़ॉर्म पर मासिक रूप से खर्च किए जाने वाले 4.8 अरब व्यक्ति-घंटों को देखते हुए, इसका मतलब है कि हर महीने सामाजिक बातचीत में 8,000 से अधिक व्यक्ति-वर्षों की संभावित वृद्धि। इसके अलावा, गैर-कारणिक विधियों द्वारा इस प्रभाव का गलत अनुमान लगाया जाता है। अर्ध-प्रयोगात्मक दृष्टिकोण, यादृच्छिक प्रयोगों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को प्रतिकूल रूप से प्रभावित किए बिना, ऑनलाइन समुदायों में उपयोगकर्ता के व्यवहार के कारणिक प्रभाव को मापने के लिए नए रास्ते खोलते हैं।