5. ENGAGEMENT LEVEL METRICSMotivate

5. ENGAGEMENT LEVEL METRICS
Motivated by the reading patterns identified in the previous
section, we propose a set of user engagement levels that
more accurately reflect user engagement and attention with
a news article, compared to current approaches using dwell
time. Given the availability of viewport data, our proposed
taxonomy classifies each individual page view into one of the
four level categories: Bounce, Shallow engagement, Deep engagement
and Complete engagement.
A Bounce indicates that users do not engage with the
article and leave the page relatively quickly. We adopt 10
seconds dwell time threshold to determine a Bounce. Other
thresholds can be used, for example accounting for genre
(politics versus sport); we leave this for future work.
If the user decides to stay and read the article but reads
less than 50% of it, we categorize such a page view as Shallow
engagement, since the user has not fully consumed the
content. The percentage of article read is defined as the
proportion of the article body (main article text) having a
viewport time longer than 5 seconds. Using 50% is rather arbitrary
and used only to distinguish between extreme cases
of shallow reading and consumption of the entire article. It
is sufficient to demonstrate the insights brought with our
proposed four levels of engagement.
On the other hand, if the user decides to read more than
50% of the article content, we refer to this as Deep engagement,
since the user most likely needs to scroll down the
article, indicating greater interest in the article content.
Finally, if after reading most of the article the user decides
to interact (post or reply) with comments, we call such experience
Complete engagement. The users are fully engaged
with the article content to the point of interacting with its
associated comments.
To understand what insights these engagement levels can
bring, in particular in terms of modeling user attention, we
group our data according to the proposed taxonomy, and
compare each group with three sets of measures. Table 1
presents a summary of this comparison. We start with dwell
time, viewport time broken down for the proposed engagement
levels. We then report viewport time for article header

Kết quả (Việt) 2:

5. số liệu THAM GIA CẤP
Thúc đẩy bởi các mô hình đọc sách được xác định trong các trước
phần, chúng tôi đề xuất một tập hợp các mức độ tương tác người dùng mà
phản ánh chính xác hơn sự cam kết sử dụng và sự chú ý với
một bài báo, so với các phương pháp hiện tại sử dụng dừng
thời gian. Với sự sẵn có của dữ liệu khung nhìn, đề xuất của chúng tôi
phân loại phân loại từng xem trang cá nhân thành một trong những
bốn loại cấp độ: Bounce, sự tham gia của nông, tham gia sâu
. Và sự tham gia đầy đủ
Thoát chỉ ra rằng người dùng không tham gia với các
bài viết và rời khỏi trang tương đối Mau. Chúng tôi áp dụng 10
giây ngự ngưỡng thời gian để xác định một Bounce. Khác
ngưỡng có thể được sử dụng, ví dụ chiếm thể loại
(chính trị so với thể thao); chúng tôi rời khỏi đây cho công việc trong tương lai.
Nếu người dùng quyết định ở lại và đọc bài viết nhưng đọc
ít hơn 50% của nó, chúng tôi phân loại như một điểm trang như Shallow
tham gia, kể từ khi người sử dụng đã không tiêu thụ đầy đủ các
nội dung. Tỷ lệ phần trăm của bài viết đọc được định nghĩa là
tỷ lệ các bài báo cơ thể (văn bản chính của bài viết) có một
thời gian khung nhìn dài hơn 5 giây. Sử dụng 50% là khá tùy tiện
và chỉ được sử dụng để phân biệt giữa các trường hợp cực đoan
của việc đọc và tiêu thụ của toàn bộ bài viết cạn. Nó
là đủ để chứng minh sự hiểu biết mang theo của chúng tôi
đưa ra bốn mức độ tham gia.
Mặt khác, nếu người dùng quyết định để đọc nhiều hơn
50% nội dung bài viết, chúng tôi đề cập tới sự tham gia như sâu này,
kể từ khi người sử dụng nhu cầu có khả năng nhất để di chuyển xuống các
bài viết, cho thấy sự quan tâm lớn hơn trong nội dung bài viết.
Cuối cùng, nếu sau khi đọc hầu hết các bài báo người dùng quyết định
để tương tác (bài hoặc reply) với ý kiến, chúng ta gọi là kinh nghiệm như vậy
sự tham gia đầy đủ. Những người dùng đang tham gia đầy đủ
với nội dung bài viết đến độ tương tác với nó
nhận xét liên quan.
Để hiểu được những thông tin chi các mức cam kết có thể
mang lại, đặc biệt là trong các điều khoản của người sử dụng mô hình quan tâm, chúng tôi
nhóm dữ liệu của chúng tôi theo phân loại đề xuất, và
so sánh mỗi nhóm với ba bộ các biện pháp. Bảng 1
trình bày tóm tắt so sánh này. Chúng tôi bắt đầu với dừng
thời gian, thời gian viewport chia nhỏ cho sự tham gia đề xuất
các cấp. Chúng tôi sau đó báo cáo thời gian khung nhìn cho tiêu đề bài viết