Page d'état de « Fin de la surveillance (Bill Hodges Trilogy #3) de Stephen King ». Crédit :Maity, Panigrahi &Mukherjee.
Chercheurs de l'Université Northwestern, Microsoft Research Inde, et l'Institut indien de technologie de Kharagpur ont récemment développé un modèle pour prédire si un livre deviendra un best-seller sur Amazon dans les 15 jours suivant sa publication. Leur modèle, décrit dans une étude prépubliée sur arXiv, fonctionne en analysant le comportement de lecture sur la plateforme en ligne Goodreads.
"Nous avons travaillé sur l'analyse de la dynamique de popularité de diverses entités de médias sociaux, tels que les hashtags sur Twitter, sujets dans Quora etc." Animesh Mukherjee, l'un des chercheurs qui a mené l'étude a déclaré à TechXplore. "Nous avons estimé qu'une approche similaire pourrait être adoptée pour analyser la popularité des livres et nous avons trouvé que Goodreads était idéal pour cette enquête."
La popularité d'un livre dépend d'une multitude de facteurs et peut être mesurée à l'aide de plusieurs paramètres. Dans leur étude, les chercheurs se sont concentrés sur la façon dont les caractéristiques de lecture de livres influencent sa popularité. Ils ont effectué une analyse multiplateforme des entités Goodreads et essayé de les lier au volume des ventes de livres sur Amazon.
"Nous avons suivi l'intuition que la popularité des livres est principalement tirée par ses lecteurs, d'où la motivation d'extraire le comportement de lecture de livres pour comprendre la popularité future des livres, " a déclaré Mukherjee. "L'une des meilleures façons de quantifier la popularité des livres est de regarder son record de vente. Ainsi, nous avons essayé de quantifier la notion de popularité en termes de best-sellers Amazon."
Pour commencer, les chercheurs ont analysé le comportement de lecture collective des utilisateurs sur Goodreads. Ils ont ensuite quantifié différentes caractéristiques des entités Goodreads, qui pourrait être utilisé pour identifier les différences entre les best-sellers d'Amazon et d'autres livres moins vendus. Finalement, ils ont développé un modèle basé sur l'apprentissage automatique qui utilise ces caractéristiques pour prédire si un livre deviendra un best-seller 15 jours après sa publication.
"Nous avons utilisé des modèles d'apprentissage automatique de pointe pour effectuer nos prédictions, " a expliqué Mukherjee. " Nous avons observé que les notes et les critiques reçues par un livre sur Goodreads ne sont pas aussi efficaces pour prédire les best-sellers que les modèles de publication de statut de lecture des utilisateurs. Par exemple, dans Goodreads, un lecteur peut afficher la quantité de livre qui a été lu, sur quelle page il se trouve, peut commenter le livre, etc. Nous trouvons que ces fonctionnalités sont très efficaces pour prédire si le livre va devenir un best-seller à l'avenir."
Propriétés caractéristiques des messages d'état des utilisateurs de Goodreads :distribution de a) nombre de mises à jour de statut par utilisateur b) nombre d'utilisateurs uniques mettant à jour le statut c) nombre d'utilisateurs mettant à jour plusieurs fois d) heure d'arrivée entre les statuts e) étendue de lecture maximale moyenne f ) temps moyen pour terminer la lecture de l'ABS par rapport aux autres livres. Crédit :Maity, Panigrahi &Mukherjee.
Leur modèle a atteint une précision moyenne très prometteuse de 88,72 % pour prédire les livres qui deviendraient des best-sellers d'Amazon quelques semaines après leur publication. Leur méthode, qui était basé sur des fonctionnalités dérivées des publications des utilisateurs et des propriétés liées au genre, a atteint une amélioration de 16,4 % par rapport aux méthodes de référence qui n'utilisent que des facteurs de popularité traditionnels, comme les notes ou les critiques de livres.
"L'une des informations les plus importantes que nous obtenons de cette étude est que les livres à succès d'Amazon ne sont pas nécessairement qualifiés par un texte de critique de haute qualité des lecteurs ou un volume élevé d'évaluations, " dit Mukherjee. " En revanche, une grande majorité d'entre eux ont des modèles de publication de statut de lecteur qui les distinguent fortement du reste des livres."
Les chercheurs ont également évalué dans quelle mesure leur méthode pouvait prédire deux autres types de livres :les livres très bien notés qui reçoivent un grand nombre de critiques mais ne sont pas des best-sellers (HRHR), et les livres nominés aux Goodreads Choice Award (GCAN) qui ne sont pas des best-sellers. Ils ont atteint une précision moyenne élevée de 87,1 pour cent pour GCAN et de 86,22 pour cent pour les livres HRHR.
« Nous pensons que ce travail est une contribution importante à la littérature actuelle car il dévoile non seulement le comportement de lecture collectif d'une plate-forme sociale de lecture de livres à travers une étude de mesure rigoureuse, mais établit également un lien fort entre deux canaux orthogonaux - Goodreads et Amazon, " a déclaré Mukherjee.
Le modèle développé par Mukherjee et ses collègues pourrait favoriser le développement d'outils qui relient Amazon et Goodreads via de nouvelles conceptions de politiques multiplateformes. Ils pensent que de telles interactions pourraient être l'une des raisons de l'acquisition de Goodreads par Amazon en mars 2013. Les chercheurs cherchent maintenant à étendre leur étude en analysant davantage les comportements de lecture des utilisateurs.
« Il y a plusieurs directions que nous prévoyons d'explorer à l'avenir, " a déclaré Mukherjee. " L'une consiste à enquêter sur la popularité de différents genres de livres, par exemple, quels sont les modèles de publication d'état dans les différents genres de livres ? Une autre consiste à étudier l'inter-dynamique du genre et la démographie des lecteurs. Par exemple, en quoi les comportements de lecture des hommes diffèrent-ils de ceux des femmes, ou en quoi diffèrent-ils d'un continent à l'autre ? »
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