ソーシャルメディアに関するニュースの現在:ユーザ参加をブースティングするためのニュースヘッドライン編集の因果分析【JST・京大機械翻訳】

Park Kunwoo; Kwak Haewoon; An Jisun; Chawla Sanjay

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219343701302 整理番号：21P0049301

ソーシャルメディアに関するニュースの現在:ユーザ参加をブースティングするためのニュースヘッドライン編集の因果分析【JST・京大機械翻訳】

How-to Present News on Social Media: A Causal Analysis of Editing News Headlines for Boosting User Engagement

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発行年： 2020年09月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

より広範な聴取を達成して,ニュース記事に向けてトラフィックを最適化するために,メディア出口は,一般的にソーシャルメディアを実行して,短いテキスト要約でそれらの内容を共有した。論文の共有における説得力のあるメッセージを書き込むことの重要性にもかかわらず,研究コミュニティは,どのような種類の編集戦略が,効果的に聴衆参加を促進するかの十分な理解を所有していない。本研究では,データ駆動手法を用いて,メディア出口の電流実行を分析することによってギャップを埋めることを目指した。最初に,元のニュース記事の並列コーパスとそれらの対応するツイートを8つのメディア出口が共有する。次に,これらのメディアがオリジナルなヘッドラインに対してツイートを編集し,そのような変化の影響を明らかにした。聴取参加におけるソーシャルメディア共有のためのニュースヘッドラインの編集の効果を推定するために,深い学習による因果推論技術を組み込んだ系統的解析を提示する。傾向スコアマッチングを用いて,類似のニュース記事が種々のスタイルと共有される対抗事例と比較して,編集スタイルの潜在的(不)利点を推定することができる。種々の編集スタイルの解析によって,出口を横切るスタイルの共通で異なる影響を報告した。種々の編集スタイルの影響を理解するために,メディア出口は,自分自身によって使いやすいツールを適用できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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