短视频创作者传播的多模态测量框架

论文提出五阶段多模态框架，用于大规模测量短视频创作者传播策略。

资讯摘要

论文提出一个五阶段多模态框架，用于大规模测量短视频创作者的主题与传播策略。该框架整合平台元数据、语音转写和采样帧的视觉语言描述，再用大语言模型生成预设指标与开放式标签，并以创作者加权聚合。作者在16位创作者的9,852条TikTok视频上演示，保留7,311条分析，覆盖七个主题和七项传播指标；与两位专家标注对比，六项二元指标的平均一致性Cohen's κ=0.40，接近专家间κ=0.42，但各指标差异较大。

要点速读

1. 框架整合平台元数据、语音转写与采样帧视觉语言描述，并用大语言模型生成指标和标签。
2. 在16位创作者的9,852条TikTok视频上演示，保留7,311条，覆盖七个主题和七项传播指标。
3. 与两位独立专家标注对比，六项二元指标平均κ=0.40，专家间为κ=0.42，单项指标一致性差异明显。

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采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。