Неравенство внимания - Attention inequality

Неравенство внимания это термин, используемый для обозначения неравенства в распределении внимания между пользователями в социальных сетях,[1] люди в целом,[2] и для научных статей.[3][4] Юнь Семейный фонд представил «коэффициент неравенства внимания» как меру неравенства во внимании и аргументирует это тесной взаимосвязью с неравенство богатства.[5]

Связь с экономическим неравенством

Неравенство внимания связано с экономическим неравенством, поскольку внимание - это экономически дефицитный товар.[2][6] Те же меры и концепции, что и в классической экономике, могут применяться для экономия внимания. Отношения развиваются также за пределами концептуального уровня - учитывая АИДА Процесс, внимание является предпосылкой для получения реальных денежных доходов в Интернете.[7] По данным 2018 г.,[8] значительная взаимосвязь между нравится и комментарии в Facebook к пожертвованиям доказаны для некоммерческие организации.

Степень

Как показывают данные 2008 года, 50% внимания сосредоточено примерно на 0,2% всех имена хостов, и 80% на 5% имен хостов.[6] В Коэффициент Джини распределения внимания в 2008 г. составляло более 0,921 для таких коммерческих доменных имен, как ac.jp и 0,985 для .org-домены.

Коэффициент Джини был измерен в Twitter в 2016 году для количества подписчиков как 0,9412, для количества упоминаний как 0,9133 и для количества ретвитов как 0,9034. Для сравнения: мировой коэффициент Джини по доходу составлял 0,68 в 2005 году и 0,904 в 2018 году. Более 96% всех подписчиков, 93% ретвитов и 93% всех упоминаний принадлежат 20% Twitter.[1]

Причины

По крайней мере, в отношении научных работ, сегодняшний консенсус гласит, что неравенство необъяснимо вариациями качества и индивидуальных способностей.[9][10][11] Эффект Мэтью играет важную роль в возникновении неравенства внимания - те, кто уже пользуется большим вниманием, получают еще больше внимания, а те, кому его нет, теряют еще больше. Могут быть обнаружены существенные доказательства того, что алгоритм ранжирования уменьшит неравенство количества сообщений по темам.[7]

Смотрите также

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ а б Чжу, Линьхун; Лерман, Кристина (26 января 2016 г.). «Неравенство внимания в социальных сетях». arXiv:1601.07200 [cs.SI ].
  2. ^ а б "Новый разрыв в богатстве растет - неравенство внимания". Стоит. 12 ноября 2019.
  3. ^ Эллисон, Пол Д. (29 июня 2016 г.). «Неравенство и научная продуктивность». Социальные исследования науки. 10 (2): 163–179. Дои:10.1177/030631278001000203.
  4. ^ Пароло, Пьетро делла Бриотта; Пан, Радж Кумар; Гош, Руми; Huberman, Bernardo A .; Каски, Киммо; Фортунато, Санто (октябрь 2015 г.). «Упадок внимания в науке». Журнал Informetrics. 9 (4): 734–745. arXiv:1503.01881. Bibcode:2015arXiv150301881D. Дои:10.1016 / j.joi.2015.07.006.
  5. ^ GmbH, finanzen net. «Фонд семьи Юнь вводит« коэффициент неравенства внимания »в качестве меры неравенства внимания в экономике внимания | Markets Insider». market.businessinsider.com.
  6. ^ а б МакКерли, Кевин С. (2008). «Неравенство доходов в экономике внимания» (PDF). Google Reaserch.
  7. ^ а б Ли, Гуанруи (Кайла); Митас, Сунил; Чжан, Чжисин; Там, Кар Ян (2019). «Как алгоритмическая фильтрация влияет на неравенство внимания в социальных сетях?». Библиотека AIS.
  8. ^ Фарзан, Роста; Лопес, Клаудия (2018). «Оценка конкуренции за внимание социальных сетей среди некоммерческих организаций». Социальная информатика. Конспект лекций по информатике. Издательство Springer International. 11185: 196–211. Дои:10.1007/978-3-030-01129-1_12. ISBN  978-3-030-01128-4.
  9. ^ Адлер, Моше (1985). «Звездность и талант». Американский экономический обзор. 75 (1): 208–212. ISSN  0002-8282. JSTOR  1812714.
  10. ^ Салганик, М. Дж. (10 февраля 2006 г.). «Экспериментальное исследование неравенства и непредсказуемости на искусственном культурном рынке». Наука. 311 (5762): 854–856. Bibcode:2006Научный ... 311..854С. Дои:10.1126 / science.1121066.
  11. ^ Ларивьер, Винсент; Гинграс, Ив (2010). «Эффект Мэтью импакт-фактора: естественный эксперимент в библиометрии». Журнал Ассоциации информационных наук и технологий. 61 (2): 424–427. arXiv:0908.3177. Bibcode:2009arXiv0908.3177L.