Короткие видео: экономика зависимости и пути её смягчения

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование посвящено анализу механизмов формирования зависимости от коротких видео и разработке методов борьбы с ней.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Зависимости различаются в зависимости от групп пользователей, что указывает на необходимость дифференцированного подхода к пониманию и решению проблем, связанных с аддиктивным поведением.
Зависимости различаются в зависимости от групп пользователей, что указывает на необходимость дифференцированного подхода к пониманию и решению проблем, связанных с аддиктивным поведением.

В статье представлена симуляционная модель AddictSim, основанная на экономических принципах и алгоритмах рекомендательных систем, демонстрирующая эффективность разнообразия контента в снижении аддиктивного поведения.

Несмотря на растущую популярность коротких видео, их чрезмерное потребление может приводить к формированию зависимостей, что представляет угрозу как для здоровья пользователей, так и для устойчивого развития платформ. В данной работе, ‘Unveiling and Simulating Short-Video Addiction Behaviors via Economic Addiction Theory’, предпринята попытка раскрыть паттерны аддиктивного поведения, используя экономическую теорию зависимости и масштабные данные пользователей. Разработанный симулятор AddictSim, основанный на обучении с подкреплением, показал свою эффективность в моделировании этих паттернов и продемонстрировал, что алгоритмы, учитывающие разнообразие контента, способны снижать интенсивность зависимого поведения. Может ли предложенный подход стать основой для разработки более ответственных и безопасных платформ коротких видео?

Погружение в природу зависимости от коротких видео

Стремительный рост популярности платформ с короткими видеороликами совпал с возрастающей обеспокоенностью по поводу навязчивого поведения пользователей. Этот феномен обусловлен, прежде всего, совершенствованием алгоритмов рекомендаций, которые постоянно адаптируются к предпочтениям каждого зрителя. Эти алгоритмы, функционирующие как сложные системы обратной связи, не просто предлагают контент, а активно формируют пользовательский опыт, максимизируя время, проведенное на платформе. Подобная оптимизация, направленная на удержание внимания, создает своего рода «цифровой водоворот», в котором пользователь, под воздействием постоянно обновляющегося потока развлечений, испытывает затруднения с самоконтролем и прекращением просмотра. В результате, возникает тенденция к непроизвольному и чрезмерному потреблению контента, что вызывает опасения относительно формирования зависимости.

Поведение пользователей, демонстрирующих зависимость от коротких видео, не является случайным, а тесно связано с базовыми экономическими принципами вознаграждения и подкрепления. Алгоритмы платформ, оптимизированные для удержания внимания, эффективно эксплуатируют нейрохимические механизмы, аналогичные тем, что наблюдаются при формировании других видов зависимости. Каждое новое видео, представляющее собой потенциальную награду, вызывает выброс дофамина, что стимулирует повторное поведение и создает цикл подкрепления. Этот процесс, подобно азартным играм или употреблению психоактивных веществ, создает мощную мотивацию для продолжения использования платформы, даже если это идет вразрез с личными целями и благополучием. Изучение этих экономических и нейробиологических основ зависимости от коротких видео позволяет лучше понять механизмы формирования компульсивного поведения и разрабатывать более эффективные стратегии для снижения негативных последствий.

Традиционные методы анализа вовлеченности пользователей, основанные на статичных моделях поведения и линейных представлениях о мотивации, оказываются недостаточными для понимания феномена зависимости от коротких видео. Эти подходы, как правило, не учитывают динамическую природу рекомендательных алгоритмов, которые постоянно адаптируются к предпочтениям пользователя, создавая индивидуально подобранный поток контента. В результате, существующие рамки анализа не способны адекватно отразить сложные взаимодействия между платформой, алгоритмом и психологическими особенностями пользователя, что требует разработки более изощренной и адаптивной методологии, способной учитывать нелинейность, обратные связи и постоянно меняющиеся паттерны поведения. Необходим подход, который позволит исследовать не просто «сколько» времени пользователь проводит на платформе, но и «как» он взаимодействует с контентом и «почему» возникает стремление к повторному просмотру.

Сравнительный анализ поведенческих признаков, указывающих на зависимость от контента, показывает, что они различаются в зависимости от типа рекомендательной системы: короткие видео, гибридные платформы и традиционная электронная коммерция.
Сравнительный анализ поведенческих признаков, указывающих на зависимость от контента, показывает, что они различаются в зависимости от типа рекомендательной системы: короткие видео, гибридные платформы и традиционная электронная коммерция.

Моделирование зависимости: экономический и поведенческий подход

Предлагаемая модель зависимости объединяет принципы экономической теории, в частности, максимизацию Utility (полезности), с наблюдаемыми паттернами поведения пользователей. В рамках данной модели, поведение пользователя рассматривается как стремление к максимизации совокупной полезности, получаемой от потребления контента или совершения определенных действий. Это позволяет формализовать процесс формирования привычек и зависимостей, рассматривая их как результат рационального выбора, направленного на получение максимальной выгоды в текущий момент времени, даже если это приводит к неоптимальным долгосрочным последствиям. Модель позволяет количественно оценить факторы, влияющие на выбор пользователя, и спрогнозировать его дальнейшее поведение на основе анализа исторических данных.

Модель использует неявную обратную связь, включающую данные о времени просмотра (Watch Time) и сессиях пользователей, для вывода предпочтений и прогнозирования паттернов вовлечения. Вместо явных оценок или отзывов, модель анализирует поведение пользователя — продолжительность просмотра контента, частоту сессий, последовательность просмотренных видео — чтобы определить, какие типы контента вызывают наибольший интерес. Этот подход позволяет модели строить профили пользователей на основе их фактических действий, а не на основе субъективных оценок, что повышает точность прогнозирования и позволяет выявлять скрытые предпочтения, которые пользователь мог бы не выразить напрямую.

Интеграция данных на уровне сессий и отдельных видео позволила количественно оценить петли подкрепления, лежащие в основе компульсивного потребления контента. Модель, использующая данные о длительности сессий, просмотренных видео и последовательности их просмотра, показала значительное снижение средней абсолютной ошибки (MAE) и среднеквадратичной ошибки (RMSE) по сравнению с базовыми моделями. Уменьшение MAE и RMSE подтверждает повышенную точность прогнозирования поведения пользователей, что указывает на валидность предложенного подхода к моделированию аддиктивного поведения.

Зависимость от коротких видеороликов проявляется в снижении полезности для пользователя <span class="katex-eq" data-katex-display="false">U</span> по мере увеличения времени просмотра <span class="katex-eq" data-katex-display="false">T</span>, что указывает на потенциальную привыкаемость.
Зависимость от коротких видеороликов проявляется в снижении полезности для пользователя U по мере увеличения времени просмотра T, что указывает на потенциальную привыкаемость.

AddictSim: симулятор для изучения динамики зависимости

Симулятор ‘AddictSim’ построен на базе большой языковой модели (LLM) и использует метод обучения M2A (Model-to-Average), который предполагает первоначальное обучение на усредненных данных о поведении, прежде чем модель адаптируется к индивидуальным профилям пользователей. Такой подход позволяет добиться более стабильного и обобщенного поведения симулятора на начальном этапе, а затем обеспечить персонализацию для более реалистичного моделирования динамики зависимости. Обучение начинается с изучения общих закономерностей, что снижает риск переобучения на ограниченном наборе индивидуальных данных и повышает надежность симулятора при работе с новыми пользователями.

Симулятор использует обучение GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization) для оптимизации своей политики поведения и точного воспроизведения наблюдаемых паттернов аддиктивного поведения. Процесс обучения GRPO позволяет модели адаптировать свою стратегию взаимодействия, максимизируя соответствие между симулируемым поведением и данными, полученными из нашей модели аддикции. Валидация результатов обучения GRPO проводится путем сравнения симулируемых паттернов с данными, представленными в ‘Addiction Model’, что обеспечивает высокую степень достоверности и точности воспроизведения.

В симуляторе ‘AddictSim’ в качестве базовой модели рекомендаций использовалась ‘NFM’ (Neural Factorization Machine). Это позволило проводить контролируемые эксперименты для оценки эффективности различных стратегий смягчения последствий зависимости. Использование ‘NFM’ в качестве эталона обеспечило возможность сравнения результатов, полученных при применении новых методов вмешательства, с известным уровнем производительности и выявления статистически значимых улучшений в предотвращении или уменьшении проявлений зависимого поведения.

Наше исследование состоит из двух основных этапов: построения модели зависимости и обучения симулятора AddictSim, использующего эту модель в качестве функции вознаграждения для моделирования и смягчения аддиктивного поведения.
Наше исследование состоит из двух основных этапов: построения модели зависимости и обучения симулятора AddictSim, использующего эту модель в качестве функции вознаграждения для моделирования и смягчения аддиктивного поведения.

Снижение зависимости посредством диверсифицированных рекомендаций

Эксперименты, проведенные в симуляторе ‘AddictSim’, показали, что подходы, ориентированные на разнообразие контента, эффективно противодействуют формированию зависимостей, прерывая механизмы подкрепления. В ходе моделирования было установлено, что алгоритмы, способствующие сбалансированному представлению различных категорий видео, снижают вероятность возникновения навязчивого поведения. Этот эффект достигается за счет предотвращения зацикливания пользователя на однотипном контенте, что ослабляет нейронные связи, ответственные за формирование привычки и компульсивного вовлечения. По сути, разнообразие контента нарушает предсказуемость вознаграждения, снижая мотивацию к постоянному потреблению одного и того же типа информации и способствуя более здоровому взаимодействию с платформой.

В рамках исследования были разработаны и протестированы два алгоритма переранжирования контента — CP-Fair и P-MMF, направленные на обеспечение более сбалансированного представления различных категорий видеоматериалов. Алгоритм CP-Fair, основанный на принципах справедливости, стремится к равномерному распределению внимания пользователя между разными темами, предотвращая чрезмерную концентрацию на одной категории. В свою очередь, P-MMF использует матричную факторизацию для моделирования предпочтений пользователя и оптимизации ранжирования с целью максимизировать разнообразие просматриваемого контента. Результаты показали, что оба алгоритма эффективно расширяют спектр потребляемого контента, способствуя снижению риска формирования зависимого поведения за счет разрушения монотонных циклов подкрепления, при этом не снижая общую удовлетворенность пользователя.

Исследования показали, что целенаправленное разнообразие контента на платформах может существенно снизить риск возникновения компульсивного поведения пользователей, не ухудшая при этом их общее удовлетворение. В ходе экспериментов, проведенных в симуляторе ‘AddictSim’, применение алгоритмов, ориентированных на диверсификацию рекомендаций, позволило добиться впечатляющих результатов: так называемая ‘точка пикового увлечения’ снизилась с 6.7 минут (при использовании стандартных недиверсифицированных методов) до приблизительно 2.3 минут. Более того, наблюдался значительный сдвиг в показателе ‘степени зависимости (w)’ — от положительного значения, указывающего на склонность к навязчивому просмотре, к отрицательному, что свидетельствует о снижении риска развития зависимости. Данные результаты подтверждают потенциал проактивных мер по диверсификации контента как эффективного инструмента борьбы с компульсивным поведением пользователей в онлайн-среде.

Сравнение показывает, что модель ранжирования NFM достигает пика зависимости, в то время как модели CP-Fair и P-MMF, учитывающие разнообразие, демонстрируют меньшую степень зависимости.
Сравнение показывает, что модель ранжирования NFM достигает пика зависимости, в то время как модели CP-Fair и P-MMF, учитывающие разнообразие, демонстрируют меньшую степень зависимости.

Исследование зависимости от коротких видео, представленное в данной работе, стремится к ясности в сложном вопросе формирования поведенческих паттернов. Авторы предлагают симулятор AddictSim, основанный на принципах экономической теории и обучения с подкреплением, что позволяет детально изучить механизмы привыкания. Подход, направленный на снижение аддиктивного поведения посредством алгоритмов, учитывающих разнообразие контента, представляется особенно перспективным. Как однажды заметил Давид Гильберт: «Главное в жизни — это не решать задачи, а ставить правильные вопросы». Именно к постановке правильных вопросов и стремлению к простоте в понимании сложных процессов и направлена эта работа, выявляя и моделируя зависимость от коротких видео.

Что дальше?

Представленная работа, как и любая попытка моделирования человеческой слабости, выявляет скорее границы применимости существующих инструментов, чем окончательные ответы. Симулятор AddictSim, несомненно, представляет собой шаг вперед в понимании механизмов формирования зависимости от коротких видео, однако следует признать, что экономическая теория, при всей своей элегантности, упрощает сложность когнитивных процессов. Истинная природа зависимости, вероятно, лежит на пересечении множества дисциплин, а не только в рациональном максимизировании вознаграждения.

Перспективы дальнейших исследований очевидны: необходимо углубить моделирование индивидуальных различий в предрасположенности к зависимости, учитывая нейробиологические и психологические факторы. Кроме того, важно исследовать влияние различных форматов контента и способов его представления на формирование привычки. Разработка алгоритмов, способных не просто снижать вероятность возникновения зависимости, но и формировать осознанное потребление контента, представляется задачей, требующей не только технических, но и этических решений.

В конечном счете, успех в этой области не будет измеряться количеством предотвращенных просмотров, а способностью человека к самоконтролю и осознанности. Моделирование зависимости — лишь инструмент, а ответственность за собственное внимание всегда лежит на самом наблюдателе. И это, пожалуй, самое важное упрощение, которое необходимо помнить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15975.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-25 16:27