人気度に着目したニュース閲覧行動の変容分析

抄録

電子媒体で発信される情報量が増加し，推薦サービスの導入も進んでいる．その中で，過度な推薦により，ユーザに偏った情報のみを提供するフィルターバブルやエコーチェンバーなどの問題が存在するとの指摘もある． 我々はこれらのユーザ行動をログデータから定量的に評価することを目指している．これまでに，記事のカテゴリの多様性に基づきユーザの行動変容を議論してきた．本稿では，記事のカテゴリ情報に加え，記事の人気や記者に関する情報を用いることで，ユーザ行動の変化をより詳細に捉えられることを示した．