Analyzing and modeling user curiosity in online information services

Abstract

Na atual era da economia da informação, a curiosidade, componente fundamental do comportamento humano, exerce um papel de extrema importância, uma vez que diversos serviços de informação (e.g., busca, recomendação) são projetados para atrair e manter a atenção do usuário. Recentemente, muitos esforços têm surgido para introduzir modelos de curiosidade em serviços de informação online visando melhorar a personalização de seus resultados e, em última instância, a satisfação de seus usuários. Um modelo de particular interesse, fundamentado em teorias da Psicologia, é a curva de Wundt, que expressa como a curiosidade de uma pessoa varia em função do estímulo ao qual ela é exposta. O estímulo, por sua vez, é definido como uma combinação de variáveis colativas, tais como novidade, complexidade, conflito e incerteza, que capturam fatores que governam como a curiosidade humana é estimulada. O objetivo desta tese é investigar a hipótese de que modelos de curiosidade computacional podem ser utilizados para obter uma compreensão mais fundamental do processo de disseminação de informação online e para projetar serviços de informação personalizados mais eficazes. Para tanto, propõe-se explorar múltiplas variáveis colativas que compõem o estímulo de curiosidade, um esforço ainda pouco explorado na literatura, em especial no contexto de serviços de informação online. A investigação é feita a partir de dois estudos de caso relacionados à disseminação de informação. O primeiro aborda o papel da curiosidade no consumo de informação, especificamente músicas na plataforma LastFM. O segundo foca na produção de informação e aborda o papel da curiosidade no compartilhamento de conteúdo em grupos do WhatsApp. Os resultados do primeiro estudo de caso mostram que as métricas de novidade, complexidade e incerteza capturam componentes complementares da curiosidade na maioria dos casos. Por meio dessas métricas, foram encontrados quatro perfis de curiosidade distintos em nível de acesso do consumo da informação. Também foram encontrados padrões que mostram como a curiosidade do usuário muda por meio desses diferentes perfis. Os resultados também mostram que os usuários dão preferência aos conteúdos que são diferentes do que eles têm consumido recentemente, talvez para evitar o tédio gerado por conteúdos familiares. Além disso, para o segundo estudo de caso, argumenta-se que é necessário considerar a influência social como outro componente do estímulo de curiosidade, em especial nas plataformas de mídias sociais online. Dessa forma, são propostas novas métricas para capturar este aspecto tanto em nível individual como de grupo para mostrar que elas capturam componentes da estimulação de curiosidade que não têm sido considerados até agora. Em nível do compartilhamento de mensagem, foram identificados três perfis e, para quase 30% dos casos, a influência social representa um importante papel na disseminação da informação. Além disso, a influência social muda muito ao longo do tempo, pois é um componente da curiosidade do usuário que responde à dinâmica das interações dentro do grupo. De fato, os resultados mostram que o impacto da curiosidade social está entre 50% e 100% para apenas 10% dos grupos, pois dependente fortemente do engajamento do usuário por meio do compartilhamento de conteúdo. Finalmente, os resultados mostram que, para uma parte significativa de usuários, a curva do perfil de curiosidade é multimodal, refletindo os padrões complexos e dinâmicos do comportamento de usuários de plataformas de mídias sociais. Esses resultados superam as deficiências de estudos anteriores que usam um formato unimodal para essa curva.