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# コンピューターサイエンス # ヒューマンコンピュータインタラクション

ストリーミングサービスの自動再生の利点と欠点

オートプレイが視聴習慣やユーザーのコントロールにどんな影響を与えるかを探る。

Brennan Schaffner, Yaretzi Ulloa, Riya Sahni, Jiatong Li, Ava Kim Cohen, Natasha Messier, Lan Gao, Marshini Chetty

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自動再生:便利なのか罠なの 自動再生:便利なのか罠なの か? のか、それとも害を与えてるのか? オートプレイは俺たちの視聴習慣を助けてる
目次

今の時代、Netflixみたいなストリーミングサービスは日常のエンタメの定番になってるよね。世界中に何百万ものユーザーがいるから、こういうプラットフォームのデザインはコンテンツの消費に大きく影響するんだ。特に自動再生って機能は、動画が次のエピソードを自動で再生するから、めっちゃ便利に見えるけど、意図しない結果を招くこともあるんだよね、例えば binge-watching みたいな。

自動再生って何?

自動再生は、ユーザーがボタンを押さなくてもコンテンツを連続で見ることができる機能のこと。1エピソードが終わると、次のが始まるまで短い待ち時間があって、大体5秒くらい。これって、視聴者を引き込んで、続けて見やすくするために作られてる。しかし、ユーザーを意図せずにもっと見るように操ってしまうかもしれないって懸念もあるんだ。

自動再生の危険性

多くのユーザーは自動再生の便利さを楽しんでるけど、その悪影響を無視するわけにはいかない。研究によると、自動再生はスクリーンタイムの増加、自制心の低下、さらには中毒的な行動につながることがあるんだ。ユーザーは数時間も画面に釘付けになってしまうことがある、ただ単に一時停止するのが面倒だったから。

研究

研究者たちは、自動再生をオフにすることでNetflixでの視聴行動がどう変わるのかを詳しく調べたかったんだ。そこで、Netflixユーザーのグループを使って実験を行った。目的は、自動再生を切ることで、どれだけコンテンツを見たり、どのくらいの時間をかけたりするかを見たかったから。

実験の設定

実験には76人の通常のNetflixユーザーが参加して、2つのグループに分けられた。一方のグループは自動再生をオンにして、もう一方はオフにした。10日から17日の間、参加者は特別なブラウザ拡張機能を使って視聴データを記録したり、体験についての調査にも答えたりした。

彼らが見つけたこと

研究の結果は驚くべきもので、自動再生をオフにしたユーザーは、平均して1日あたり21分少なくコンテンツを見ていた。視聴セッションも約17分短かったんだ。また、自動再生を切った人はエピソードの間に約24秒余分にかかって、次を見続けるかどうかの選択をしていた。これって、自動再生をオフにすることで、ユーザーが視聴習慣にもっと主体的になれたことを示してるんだ。

ユーザーの視点

研究中、参加者は自動再生についての考えを共有してた。多くの人がその便利さを楽しんでたけど、自分の視聴時間を失ったことに対して複雑な気持ちも抱えてた。中には、研究の後に自動再生を戻すつもりだって言ってた人もいて、その簡単さを挙げてた。一方で、自動再生をオフにしたことで、視聴選択について考え、時間をうまく管理できたって感じた人もいたんだ。

コントロールと便利さのバランス

プラットフォームデザインにおいて、コントロールと便利さのバランスを見つけることが重要だよね。多くのユーザーは自動再生の即時的な満足をありがたく思ってるけど、次のエピソードをいつ見るかを選ぶ自主性を大事にしてる人もいる。自動再生はコンテンツの連続フローを可能にするけど、ユーザーが本当に見たいものを考える機会を奪ってしまうかもしれない。

ダークパターンの役割

自動再生は「ダークパターン」として見られることもあるんだ。これは、ユーザーの行動を利用するようなデザイン選択を指す言葉なんだけど、こういうデザインはユーザーを意図しない選択に導くことがある。自動再生は視聴時間の延長を招いて、ユーザーが最初に計画していた以上のコンテンツを消費させることにつながるんだ。

プラットフォームへの提言

この結果を受けて、Netflixみたいなプラットフォームは自動再生みたいな機能をデザインする際にユーザーのウェルビーイングを考慮すべきだってことがわかる。改善のための提案には以下が含まれるよ:

  1. ユーザーコントロール: ユーザーがアカウント設定内で自動再生を簡単にオン・オフできるようにする。
  2. カスタマイズ: 自動再生するエピソード数やカウントダウンタイマーの長さを設定できるオプションを提供する。
  3. 認知: 自動再生設定の存在を強調して、ユーザーが無効にできることを知ることができるようにする。

規制の役割

ユーザーの行動や好みが進化する中で、規制についての議論も進んでる。一部の地域では、特に子供たちを強制的な視聴から守るために、自動再生について法整備が始まってる。これは大事なことで、子供たちは自動再生の影響を特に受けやすいから。

結論

要するに、自動再生は多くの人にとって視聴体験を豊かにする一方で、欠点もあるんだ。便利さとユーザーの自主性のバランスが重要だよね。より意識を高めて、プラットフォームデザインを改善すれば、ユーザーは自分の視聴習慣を取り戻せるんだ。これから先、ユーザーとプラットフォームがコンテンツ消費について対話を続けて、個人のウェルビーイングを損なわずにエンターテインメントを楽しみ続けられるようにする必要があるんだ。

次に、意図せずに binge-watching して、いつの間にかショーのエピソード5にいる自分を見つけたら、思い出してね: それはもしかしたらこっそり自動再生が働いてるせいかもしれないよ!リモコンをつかんで、自動再生に流される前に一度考えてみてね。

オリジナルソース

タイトル: An Experimental Study Of Netflix Use and the Effects of Autoplay on Watching Behaviors

概要: Prior work on dark patterns, or manipulative online interfaces, suggests they have potentially detrimental effects on user autonomy. Dark pattern features, like those designed for attention capture, can potentially extend platform sessions beyond that users would have otherwise intended. Existing research, however, has not formally measured the quantitative effects of these features on user engagement in subscription video-on-demand platforms (SVODs). In this work, we conducted an experimental study with 76 Netflix users in the US to analyze the impact of a specific attention capture feature, autoplay, on key viewing metrics. We found that disabling autoplay on Netflix significantly reduced key content consumption aggregates, including average daily watching and average session length, partly filling the evidentiary gap regarding the empirical effects of dark pattern interfaces. We paired the experimental analysis with users' perceptions of autoplay and their viewing behaviors, finding that participants were split on whether the effects of autoplay outweigh its benefits, albeit without knowledge of the study findings. Our findings strengthen the broader argument that manipulative interface designs can and do affect users in potentially damaging ways, highlighting the continued need for considering user well-being and varied preferences in interface design.

著者: Brennan Schaffner, Yaretzi Ulloa, Riya Sahni, Jiatong Li, Ava Kim Cohen, Natasha Messier, Lan Gao, Marshini Chetty

最終更新: 2024-12-20 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.16040

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.16040

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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