私たちはクリックするものです：オンラインニュース読者の時間とコンテンツに基づく習慣の理解

この記事は、ユーザーの情報行動を測定する新しいアプローチを紹介し、クリック行動に基づいてユーザーのタイプを提案することにより、オンラインニュース消費の研究に概念的および方法論的に貢献します。大手全国紙の2つのオンラインメディアをケーススタディとして使用し、クリックストリームデータに基づくニュースコンテンツとの時間およびコンテンツに基づくユーザーインタラクションのパターンを検出するための計算アプローチを採用しています。インタラクションの分析は、ニュース消費のいくつかの異なるタイムラインを検出し、読書セッション中にユーザーがニューストピックをどのように切り替えるかを精査します。クラスタリング分析を使用して、記事はニュースリーダーのいくつかのタイプ（例：サンプラー、グルメ）を特定し、彼らのニュースダイエットを調査します。結果は、異なるタイプの読者間でのニュースダイエットのトピカル構成の限られた変動と、これらのダイエットがニュース供給パターン（すなわち媒体によってカバーされるトピックの平均分布）に整合する傾向を示しています。