Generative search engines are reshaping information access by replacing traditional ranked lists with synthesized answers and references. In parallel, with the growth of Web3 platforms, incentive-driven creator ecosystems have become an essential part of how enterprises build visibility and community by rewarding creators for contributing to shared narratives. However, the extent to which exposure in generative search engine citations is shaped by external attention markets remains uncertain. In this study, we audit the exposure for 44 Web3 enterprises. First, we show that the creator community around each enterprise is persistent over time. Second, enterprise-specific queries reveal that more popular voices systematically receive greater citation exposure than others. Third, we find that larger follower bases and enterprises with more concentrated creator cores are associated with higher-ranked exposure. Together, these results show that generative search engine citations exhibit exposure bias toward already prominent voices, which risks entrenching incumbents and narrowing viewpoint diversity.


翻译:生成式搜索引擎正通过以合成答案和参考文献取代传统排名列表的方式重塑信息获取途径。与此同时,随着Web3平台的发展,激励驱动的创作者生态系统已成为企业通过奖励创作者参与共建叙事来建立知名度和社区的重要组成部分。然而,生成式搜索引擎引文中的曝光度在多大程度上受外部注意力市场影响仍不明确。本研究对44家Web3企业的曝光度进行了审计。首先,我们发现每家企业的创作者社群具有时间上的持续性。其次,针对企业的特定查询显示,较受欢迎的声音会系统性地获得比其他声音更多的引文曝光。第三,我们发现拥有更大粉丝基数及创作者核心更集中的企业往往获得更高排名的曝光。这些结果表明,生成式搜索引擎引文存在对已有显著声量者的曝光偏向,这可能固化现有优势地位并削弱观点多样性。

0
下载
关闭预览

相关内容

互联网
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【ICML2019】IanGoodfellow自注意力GAN的代码与PPT
GAN生成式对抗网络
18+阅读 · 2019年6月30日
iOS如何区分App和SDK内部crash
CocoaChina
11+阅读 · 2019年4月17日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)
量化投资与机器学习
76+阅读 · 2018年10月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【ICML2019】IanGoodfellow自注意力GAN的代码与PPT
GAN生成式对抗网络
18+阅读 · 2019年6月30日
iOS如何区分App和SDK内部crash
CocoaChina
11+阅读 · 2019年4月17日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(一)
量化投资与机器学习
76+阅读 · 2018年10月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员