Twitter 社区影响力的数据驱动研究
社会与信息网络
2013-07-17 v1 物理与社会
摘要
本文从用户影响力的角度，对最流行的微博客服务之一 Twitter 进行了定量研究。我们爬取了 Twitter 上最活跃社区的多个数据集，获得了 2050 万用户档案，以及用户间的 4.202 亿有向关系和 1.05 亿条推文。用户影响力得分来自影响力测量服务 Klout 和 PeerIndex。我们的分析揭示了有趣的发现，包括非幂律影响力分布、社区内用户间的强互惠性、社会影响力中同嗜性和层级关系的存在。最重要的是，我们观察到用户是否转发某条消息，强烈受到其关注列表中第一个发布该消息的用户的影响。为捕捉这种效应，我们提出了首位影响者（FI）信息扩散模型，并通过广泛评估表明，与广泛采用的独立级联模型相比，FI 模型在预测 Twitter 社区影响力传播方面更稳定、更准确。
引用
@article{arxiv.1307.4264,
title = {A Data-driven Study of Influences in Twitter Communities},
author = {Huy Nguyen and Rong Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.4264},
year = {2013}
}
备注
11 pages