Een nieuw model kan online mediabedrijven helpen erachter te komen wat gebruikers op de lange termijn tevreden stelt - niet alleen de onmiddellijke bevrediging van continu scrollen - wat kan resulteren in minder tijd op het platform, maar minder gebruikers die helemaal stoppen.

De meeste online platforms proberen de tijd die gebruikers daar doorbrengen te vergroten, meestal door ze meer van de inhoud te geven die ze in het verleden hebben geconsumeerd. Maar deze strategie kan hersenloos scrollen in stand houden en er mogelijk toe leiden dat spijtige gebruikers cold turkey stoppen.

"Er is een discussie in de onderzoeksgemeenschap en in technologiebedrijven over hoe het kan dat mensen veel online media gebruiken, maar vaak wegkomen zonder de tijd die ze eraan besteden te waarderen", zegt Jon Kleinberg, de Tisch University Professor of Computer Science in the Cornell Ann S. Bowers College voor computer- en informatiewetenschappen. Kleinberg is co-auteur van een nieuw artikel dat tools biedt om dit conflict te verlichten door online mediabedrijven nieuwe manieren te geven om erachter te komen wat gebruikers echt willen.

"Deze platforms zijn ontworpen om te kijken wat je doet en je dan meer te geven van wat je wilt", zei Kleinberg. "Dus aan de ene kant zijn deze platforms sterk geoptimaliseerd. Aan de andere kant hebben we vaak het gevoel dat we geen goede keuzes maken als we ze gebruiken. Dus hoe kunnen we deze twee dingen met elkaar verzoenen?"

Deze inconsistentie kan het gevolg zijn van twee bekende facetten van menselijke besluitvorming, systeem 1 en systeem 2. Systeem 1 neemt snelle, bijna automatische beslissingen, terwijl systeem 2 langzamer, reflexief en logischer is. Bij eten wil systeem 1 de hele zak frites, terwijl systeem 2 de salade kiest. Beide voedingsmiddelen kunnen deel uitmaken van een uitgebalanceerd dieet, maar de frites zorgen voor bevrediging in het moment, terwijl de salade langdurige voldoening geeft. Bij online media kunnen posts van beroemdheden systeem 1 activeren, terwijl een educatieve video systeem 2 kan interesseren.

Om te begrijpen hoe deze twee systemen de online mediaconsumptie beïnvloeden, werkte Kleinberg samen met voormalig afgestudeerde student Manish Raghavan, nu aan het Massachusetts Institute of Technology, en Sendhil Mullainathan, een gedragseconoom aan de Universiteit van Chicago. Ze ontwikkelden een model dat simuleert hoe een gebruiker met tegenstrijdige verlangens omgaat met een platform, en stelt vervolgens manieren voor om prioriteit te geven aan de waarde die de gebruiker ontvangt.

Hun paper, "The Challenge of Understanding What Users Want:Inconsistent Preferences and Engagement Optimization", ontving de Exemplary Applied Modeling Paper Award op de Association for Computing Machinery Economics and Computation 2022-conferentie.

Het model is nodig, zeiden de onderzoekers, omdat de meeste platforms enorm veel gedragsgegevens hebben - klikken, aandelen en sessieduur - die voornamelijk systeem 1-keuzes weerspiegelen. Informatie verzamelen over systeem 2-keuzes, zoals door middel van gebruikerstevredenheidsonderzoeken, is veel moeilijker.

Het nieuwe model is een startpunt voor bedrijven om te begrijpen wat gebruikersbeslissingen drijft. "Hoewel sommige soorten inhoud zich gedragen als junkfood, kunnen andere zich gedragen als gezonde salades, en het verschil uit elkaar halen is essentieel om te begrijpen wat gebruikers willen," zei Raghavan. Het model kan bedrijven helpen om content te classificeren als chips of salade, en om het algoritme te wijzigen om te voorkomen dat gebruikers bingingen.

Bovendien kan het model ontwerpwijzigingen voorstellen. Platforms kunnen bijvoorbeeld systeem 2 periodiek laten ingrijpen door regelmatige pauzes toe te voegen, een optie die sommige sociale-mediabedrijven al bieden. Ze kunnen ook autoplay uitschakelen, wat de impulsieve beslissingen van systeem 1 voedt.

Nu werken de auteurs samen met platformontwerpers om erachter te komen welke interventies het gebruikersgeluk met succes verbeteren. Ze zijn ook bedoeld om interacties tussen gebruikers in het model op te nemen, om te zien hoe likes en opmerkingen van peers de ervaring beïnvloeden.

In het ideale geval hopen de auteurs dat dit model het gesprek zal verschuiven van het vergroten van de betrokkenheid naar het vergroten van de waarde van het platform voor gebruikers. "Ik denk dat veel van deze bedrijven erkennen dat het op de lange termijn juist gunstig voor hen is om mensen gelukkiger en veiliger te maken door deze platforms te gebruiken", zegt Raghavan.