Modeling Story Expectations to Understand Engagement: A Generative Framework Using LLMs
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摘要
本论文提出利用大规模语言模型（LLMs）生成故事可能续写，以模拟受众对故事发展的预期、疑惑和惊讶特征，进而解释用户多样化的参与行为。基于逾3万章节数据，实证显示该框架能使现有故事特征工程方法的解释力提升约31%，并揭示了不同情感和心理主题在推动阅读、评论及点赞行为中的不同作用机制，为内容产业的市场营销与用户行为分析提供新范式 [page::0][page::2][page::9][page::11][page::15].
