基于 Hawkes 过程对在线讨论板上的超传播动力学和昼夜节律进行建模

在线讨论板为分享和讨论内容提供了平台，其中讨论以对帖子回复的 cascade 形式出现。分支点过程模型提供了一种实用的建模方法，但现有模型不 account for 实证数据中显现的特征。我们通过说明 Hawkes 过程建模此类数据的灵活性，并概述了服务此类模型所需的计算工具来填补这一差距。例如，讨论中回复的分布倾向于具有重尾。因此，少数帖子和评论可能生成许多回复，而大多数帖子则生成少量或没有回复，这类似于流行病中的“超传播”。本文提出一种新颖的在线讨论模型，灵感来自来自 r/ireland subreddit 讨论的数据集，该模型能够容纳此类现象，并开发了一种框架进行贝叶斯推断，考虑在-和-样本测试的良好拟合度。该分析表明，来自该社区的讨论遵循昼夜节律，并受到适度的超传播动力学的影响。例如，我们估计，04:00至12:00之间的初始帖子预期讨论大小约为4，但在15:00至02:00时约为2.5。我们还估计，58%至62%的帖子未生成任何讨论，具有95%后验概率。因此，我们表明我们的框架提供了一种建模在线讨论的通用方法。