All the News that’s Fit to Read: A Study of Social Annotations

for News Reading. の紹介@PENGUINANA_

DSIRNLP#5

自己紹介• 兼山元太 / @PENGUINANA_

• エンジニア at cookpad.com

• 検索インフラとサービス開発

• tokyonlp#1 で一度だけ発表した(wikipediaを使ったshort-textの分類)

• 興味：検索、自然言語処理、レコメンデーション、サービス設計

All the News that’s Fit to Read: A Study of Social Annotations for News Reading.

• 著者：

• Chinmay Kulkarni

• Stanford University HCI Group

• Ed Chi(@edchi, +EdChi)

• HCI and Social Computing Research Scientist at Google

概要

• social annotationがニュースに対する意思決定にどういう影響を及ぼすか

• social annotationの形式が変わると影響はどう変わるか

実験1:パーソナライズ無し

• 6記事ずつ24記事を見てもらいクリックするかどうか

• Amazon Mechanical Turk 560 worker at $0.5

• アノテーションの内容：

• 誰が：無し、コンピュータ、赤の他人、架空の会社、自分

• どうした：読んだ

結果• 自分が読んだことが知られる場合：

• 記事クリック数が減少

• 他人のアノテーション：

• 記事クリック数変わらず

• コンピュータと架空の会社のアノテーション：

• 記事クリック数が増加

結果• 自分が読んだことが知られる場合：

• 記事クリック数が減少→どう見られるかを意識

• 他人のアノテーション：

• 記事クリック数変わらず→無意味

• コンピュータと架空の会社のアノテーション：

• 記事クリック数が増加→公平性、重要性を付加

実験2:パーソナライズ有り• Google+でログイン、知人が+1した記事を提示しクリックするか

• クリック後に記事を1～5でレーティングさせる

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• 実験1同様、読んだことが公開されるか否かの両方をテスト

組み合わせ• Google+でログイン、知人が+1した記事を提示しクリックするか

• クリック後に記事を1～5でレーティング

• 非技術職の同組織の職員 $50 amazon gift

記事パーソナライゼーション アノテーション

A 知人の+1記事 なし

B 知人の+1記事 知人

C 他人の+1記事 なし

D 他人の+1記事 他人

結果• パーソナライズ：

• アノテーション無しでは効果ない

• アノテーション：

• 他人：クリック増、記事の評価DOWN

• 知人：クリック増、記事の評価UP

結果（インタビュー）• 実験2のあとで電話で20分インタビュー。回想してもらう。

• 知人のアノテーションの効果の源泉（仮説）：

• 十分に近しい人だから試してみよう

• その分野のエキスパートとして自分が考えている人だからいい記事に違いない

• 「この間話していた記事かな」などコンテキストが暗に提示される

まとめ

• 知人のアノテーションは記事を読ませるのに役立つ

• 知人のアノテーションは記事評価などにも影響する

• 効果の源泉はいくつかの理由がある

関連論文• Ed chi

• Perception and Understanding of Social Annotations in Web Search(WWW2013)

• Who is Authoritative? Understanding Reputation Mechanisms in Quora(CI2012)

• A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation(WWW2010)