내부의 파벌, 외부의 불확실성: 소셜 하이라이팅에서의 문서 내 독자 하위 그룹

많은 사람들이 동일한 문서를 하이라이트(highlight)할 때, 대중은 단일한 합의를 이루는 것일까요, 아니면 서로 다른 부분을 표시하는 독자 하위 그룹(reader sub-groups)으로 내부적으로 구조화되어 있는 것일까요? 그리고 그 구조는 독자의 안정적인 특성일까요, 아니면 문서의 특성일까요? 개인의 문서 내 하이라이트 신호는 속삭임에 불과하며 개성은 선택 과정에 존재한다는 이전 연구를 바탕으로, 우리는 마진 보존 커브볼 귀무가설(margin-preserving curveball null)을 사용하여 공동 독서 플랫폼(co-readership platform)에서 그룹 수준의 질문을 던집니다. 실험 1: 문서 내에서 독자들은 강력한 하위 그룹을 형성합니다. 즉, 쌍(pair) 간의 일치도는 공유된 돌출성(salience), 표시 밀도(mark density), 문장 인기도(sentence popularity)가 예측하는 수준을 훨씬 넘어섭니다 (최근접 이웃 일치도(nearest-neighbour agreement) z=+6.3, 문서의 88%에서 유의미함). 8개 블록 영역 보존 귀무가설(eight-block region-preserving null) 하에서, 문서의 동일한 거친 영역(coarse regions)에 대한 공유된 참여는 이러한 초과치의 약 40%를 설명합니다. 나머지 대부분은 더 미세한 독자 특이적 일치도(reader-specific agreement)로 남습니다 (z=+3.6, 77% 유의미함). 따라서 기술적인 관점에서 문서 내의 대중은 파벌적(factional)입니다. 실험 2: 그러한 그룹화가 안정적인 독자 특성일까요? 여기서 우리는 통계적 검정력(power)에 대해 솔직해지고자 합니다. 문서 간 분할-반복 재현성(cross-document split-half reproducibility)은 통합적으로 0에 가깝습니다 (+0.078 및 별도로 추출된 두 샘플에서 0.000). 검정력 보정(power calibration) 결과, 이 테스트는 많은 문서를 공동으로 읽은 쌍에 대해서만 유익한 정보를 제공합니다. 유일하게 유익한 고중첩 하위 집합(k>=4)에서, 점 추정치(point estimates)는 양수이지만 표본 크기가 작고, 별도로 추출된 샘플들 사이에서 부정확하며, 결코 유의미하지 않았고, 영역 보존 귀무가설 하에서 감쇠(attenuate)되었습니다. 따라서 우리는 문서 간 안정성 문제를 미해결 상태로 남겨둡니다. 데이터는 상황적 그룹화(situational grouping)부터 약하거나 중간 정도의 안정적인 독자 특성에 이르기까지 그 어떤 가능성과도 일치합니다. 대중은 문서 내에서 파벌적입니다. 그 파벌이 문서를 가로질러 독자를 따라가는지는, 솔직히 우리의 능력 밖의 일입니다.