Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and Douyin

论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.01414

本文利用Faster R-CNN进行目标检测，针对检测到的目标进行统计分析，包括标签统计，标签相似度和标签人分布。并进一步使用I3D网络来分类和分析人类行为。通过比较TikTok和抖音的分布结果，发现了两个紧密相关的视频社交媒体平台在对象数量，对象类别和人类行为类别的内容维度上的相似性和对比性。已收录于IEEE Big Data 2020！作者单位：罗切斯特大学

短视频社交媒体通过告诉观众一个动态的故事来吸引他们的注意力，从而摆脱了传统的媒体范式。特别地，可以采用日常对象的不同组合来表示有趣且可理解的独特场景。TikTok和抖音由同一家公司提供，是近年来流行的此类新媒体的流行案例，同时针对不同的市场（例如美国和中国）进行了量身定制。他们表达文化差异以及媒体时尚和社会特质的假说是我们研究的主要目标。为此，我们首先使用预先训练有COCO数据集用Faster R-CNN进行目标检测。基于从视频中检测到的一组对象，我们执行统计分析，包括标签统计，标签相似度和标签人分布。我们进一步使用经过Kinetics数据集预先训练的I3D网络来分类和分析人类行为。通过比较TikTok和Douyin的分布结果，我们发现了两个紧密相关的视频社交媒体平台在对象数量，对象类别和人类行为类别的内容维度上的相似性和对比性。

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