ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 (第9回): CHI2023 Cultural Differences in Friendship Network Behaviors: A Snapchat Case Study

1. Cultural Differences in Friendship Network Behaviors: A Snapchat Case Study (CHI 2023)  ଜࢁଠҰ େࡕେֶ ࢈ۀՊֶݚڀॴ ウェブ・ソーシャルメディア論⽂読み会 第9回
2. 2 ֓ཁ Cultural Differences in Friendship Network Behaviors: A Snapchat Case Study (CHI 2023) Agrima Seth (University of Michigan), Jiyin Cao (Stony Brook University), Xiaolin Shi (Snap Inc.), Ron Dotsch (Snap Inc.), Yozen Liu (Snap Inc.), Maarten W. Bos (Snap Inc.) l Human Computer Interaction研究のトップカンファレンスの1つであるThe ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems 2023で発表 l Computational Social ScienceΛઐ໳ʹ͢ΔϛγΨϯେͷതֶ࢜ੜAgrima SethࢯͱSnap Inc.ࣾͱ ͷݚڀ l ͲΜͳ࿦จʁ 4OBQ
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4. 4 ݚڀ໨తʢ3FTFBSDI
   2VFTUJPOʣ RQ1 Snapchatの友達ネットワークは⽂化 によって変化するのか？ 4OBQDIBUͷωοτϫʔΫ ⽂化A ⽂化B RQ2 ⽂化によって、「ネットワークの強 さがコンテンツの視聴時間に与える 影響」に変化をもたらすのか？ （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 ネットワークの強さ ネットワークの強さ What’s Difference?
5. 5 σʔλ Snapchat l ίϯςϯπ͸୹ظؒ ࣌ؒ Ͱফڈ͞ΕΔ l ωοτϫʔΫ͸ϑΥϩʔϑΥϩϫʔͰ͸ͳ͘ɺGSJFOEํࣜ l छྨͷΠϯλϥΫγϣϯ l $IBUTɿϢʔβؒͷςΩετʢμΠϨΫτʣϝοηʔδ l 4UPSJFTɿ༑ୡશһʹૹ৴͞ΕΔը૾ɾಈըίϯςϯπ l 4OBQTɿର·ͨ͸ରάϧʔϓͰͷը૾΍ಈըίϯςϯπͷ΍ΓऔΓ ࢹௌޙʹফڈ l ΧࠃΛର৅ʹɺ֤ࠃਓͷϢʔβΛϥϯμϜʹબ୒͠ɺϲ݄ؒͰަ ྲྀͨ͠POFIPQωοτϫʔΫΛநग़ɻ࠷ऴతʹɺ֤ࠃ໿Ϣʔβؚ͕ ·ΕͨωοτϫʔΫΛߏங
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9. 9 จԽࢦඪ l ͋ΔจԽͷنൣͷڧ͞΍ɺنൣҳ୤ߦಈΛͲͷఔ౓ڐ༰͢Δ͔Λදͨ͠ࢦඪ 5JHIU
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10. 10 ݚڀ໨తʢ3FTFBSDI
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11. 11 32
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    2VFTUJPOʣ ⽂化A ⽂化B RQ2 ⽂化によって、「ネットワークの強 さがコンテンツの視聴時間に与える 影響」に変化をもたらすのか？ （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 ネットワークの強さ ネットワークの強さ What’s Difference?
14. 14 32ɿจԽͱ ʮωοτϫʔΫͷڧ͕͞ίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒʹ༩͑ΔӨڹʯͷؔ܎ Θ͔ͬͯΔ͜ͱ 関係性の強さ その2⼈の間でのメッ セージのやり取り数 （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 強い相関
15. 15 32ɿจԽͱ ʮωοτϫʔΫͷڧ͕͞ίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒʹ༩͑ΔӨڹʯͷؔ܎ ஌Γ͍ͨ͜ͱ 関係性の強さ その2⼈の間でのメッ セージのやり取り数 （その友達からの） コンテンツの 視聴時間 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 ⽂化指標 Indiviualism-collectivism Mobility Tightness どんな影響？
16. 16 32ɿจԽͱ ʮωοτϫʔΫͷڧ͕͞ίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒʹ༩͑ΔӨڹʯͷؔ܎ その2⼈の間でのメッ セージのやり取り数 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 ⼿法：Linear mixed-effect model 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 (DT) = メッセージの やり取り (TS) ⽂化指標 × + GDP + GINI + Market ⽂化指標 Indiviualism-collectivism Mobility Tightness + (1 | country) + (1 | Views)
17. 17 コントロール変数 交互作⽤ 32ɿจԽͱ ʮωοτϫʔΫͷڧ͕͞ίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒʹ༩͑ΔӨڹʯͷؔ܎ その2⼈の間でのメッ セージのやり取り数 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 ⼿法：Linear mixed-effect model 受け取ったコンテンツ の平均滞在時間 (DT) = メッセージの やり取り (TS) ⽂化指標 × + GDP + GINI + Market + (1 | country) + (1 | Views) ⽂化指標 Indiviualism-collectivism Mobility Tightness Random intercept
18. 18 32ɿจԽͱ ʮωοτϫʔΫͷڧ͕͞ίϯςϯπͷࢹௌ࣌ؒʹ༩͑ΔӨڹʯͷؔ܎ *OEJWJEVBMJTNͳจԽɺ)JHI
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19. 19 ·ͱΊ l ֤ࠃͷจԽతՁ஋ײͱιʔγϟϧϝσΟΞͷωοτϫʔΫͷؔ܎Λ໌Β͔ʹ l ݸਓओٛɺ؇͞ɺߴ͍ྲྀಈੑͳͲͷจԽతՁ஋͸ਓʑͷ݁ͼ͖ͭͱίϯςϯ π଺ࡏ࣌ؒͷؔ܎Λ؇࿨ͤ͞Δ l ࠓճɺண໨͍ͯ͠ΔจԽࢦඪͱιʔγϟϧϝσΟΞͷಈ͖ͷরΒ͠߹Θͤͷ ݚڀ͸ɺ৭ʑͱൃలͰ͖ͦ͏Ͱ໘നͦ͏ l ֤จԽʹ͓͍ͯ࠷దͳϞσϨʔγϣϯ΍࢓૊Έͷઃܭʹ໾ʹཱͭൃݟ