الملخص

مع تزايد كمّ الأبحاث المُراجعة من قبل الزملاء، يعتمد الباحثون بشكل متزايد على المنصات الاجتماعية للعثور على المحتوى، في حين يُخصص المؤلفون جهودًا كبيرة لترويج أعمالهم لضمان ظهورها وزيادة عدد الاقتباسات. ولتسهيل هذه العملية وتقليل الاعتماد على الجهد البشري، نقدّم "الترويج التلقائي" (AutoPR)، وهي مهمة جديدة تحوّل الأوراق البحثية إلى محتوى علني دقيق، وجذّاب، ومتزامنًا مع الوقت. ولتمكين تقييم دقيق، نُطلق PRBench، وهو معيار متعدد الوسائط يربط 512 مقالًا مُراجَعًا من قبل الزملاء بمنشورات ترويجية عالية الجودة، ويُقيّم الأنظمة من خلال ثلاث محاور: الدقة (الدقة والأسلوب)، والانخراط (استهداف الجمهور وجذب الانتباه)، والتوافق (التوقيت وتحسين القنوات). كما نقدّم PRAgent، وهي إطار متعدد الوكلاء يُمكّن من أتمتة مهمة الترويج التلقائي عبر ثلاث مراحل: استخلاص المحتوى مع التحضير متعدد الوسائط، والتركيب التعاوني لإنتاج مخرجات منسقة، والتكيف المخصص للمنصة لتحسين القواعد والأسلوب والوسوم لتحقيق أكبر نطاق تأثير. عند مقارنتها بمسارات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المباشرة على معيار PRBench، تُظهر PRAgent تحسينات كبيرة، تشمل زيادة بنسبة 604% في الوقت الكلي للمشاهدة، وارتفاعًا بنسبة 438% في عدد الإعجابات، وزيادة لا تقل عن 2.9 مرة في مجموع مؤشرات الانخراط. وتُظهر دراسات التحليل (Ablation Studies) أن نمذجة المنصات والترويج المستهدف يسهمان أكثر في هذه التحسينات. تُجسّد نتائجنا الترويج التلقائي كمشكلة بحثية قابلة للحل وقابلة للقياس، وتقدّم خارطة طريق لاتصال أكاديمي تلقائي قابل للتوسع وذو أثر فعّال.