Understanding Reader Backtracking Behavior in Online News Articles
Understanding Reader Backtracking Behavior in Online News Articles
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了解在线新闻文章中的读者回溯行为
DOI：
10.1145/3308558.3313571
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Naaman, Mor
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Smadja, Uzi;Grusky, Max;Artzi, Yoav;Naaman, Mor
丰富的参与度数据可以揭示人们如何与在线内容互动，以及这种互动可能如何由页面内容决定。在这项工作中，我们研究了一种特定类型的交互-回溯，它指的是在阅读在线新闻文章时在浏览器中滚动回滚的操作。我们利用超过15K名读者与在线新闻文章互动的近70万个实例的数据集，来表征和预测回溯行为。我们首先定义不同类型的回溯操作。然后，我们展示了“完整的”回溯，即读者最终返回到他们离开文本的地方，可以通过使用先前显示的与文本可读性相关的特征来预测。这一发现突出了回溯和可读性之间的关系，并表明回溯可以帮助评估内容的可读性。
Rich engagement data can shed light on how people interact with online content and how such interactions may be determined by the content of the page. In this work, we investigate a specific type of interaction, backtracking, which refers to the action of scrolling back in a browser while reading an online news article. We leverage a dataset of close to 700K instances of more than 15K readers interacting with online news articles, in order to characterize and predict backtracking behavior. We first define different types of backtracking actions. We then show that “full” backtracks, where the readers eventually return to the spot at which they left the text, can be predicted by using features that were previously shown to relate to text readability. This finding highlights the relationship between backtracking and readability and suggests that backtracking could help assess readability of content at scale.
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DOI：
--
发表时间：
2018-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Nathan Kallus;Xiaojie Mao;Madeleine Udell
通讯作者：
Nathan Kallus;Xiaojie Mao;Madeleine Udell
影响因子：
6.3
作者：
M. Just;P. Carpenter
通讯作者：
M. Just;P. Carpenter
DOI：
10.1145/3178876.3186180
发表时间：
2018-04
期刊：
Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference
影响因子：
--
作者：
Nir Grinberg
通讯作者：
Nir Grinberg
结合词汇和语法特征来提高第一和第二语言文本的可读性测量
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
North American Chapter of the Association for Computational Linguistics
影响因子：
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作者：
Michael Heilman;Kevyn Collins;Jamie Callan;M. Eskénazi
通讯作者：
M. Eskénazi
使用视口时间建模子文档注意力
DOI：
10.1145/3025453.3025916
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
影响因子：
--
作者：
Max Grusky;J. Jahani;Josh Schwartz;D. Valente;Yoav Artzi;Mor Naaman
通讯作者：
Mor Naaman