Twitter 趋势的实时分类
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2014-03-07 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
社交媒体用户通过分享共同兴趣引发社会趋势，这些趋势可能由不同原因触发。在本研究中，我们探讨了引发 Twitter 趋势的触发器类型，并提出包含以下四种类型的分类体系：'新闻'、'持续事件'、'模因'和'纪念性事件'。虽然先前的研究长期分析了热门话题，但我们关注产生趋势的最早推文，旨在早期对趋势进行分类。这将允许向最终用户提供经过过滤的趋势子集。我们分析并实验了一组基于趋势社会传播的简单语言无关特征，以将其归类到所引入的分类体系中。我们的方法提供了一种高效且准确分类热门话题的方式，无需外部数据，使新闻机构能够实时发现突发新闻，或快速识别可能丰富营销决策的病毒式模因等。对社会特征的分析还揭示了与每种趋势类型相关的模式，例如关于持续事件的推文往往较短（因为许多可能是从移动设备发送的），或者模因拥有更多源自少数趋势引领者的转发。
引用
@article{arxiv.1403.1451,
title = {Real-Time Classification of Twitter Trends},
author = {Arkaitz Zubiaga and Damiano Spina and Raquel Martínez and Víctor Fresno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.1451},
year = {2014}
}
备注
Pre-print of article accepted for publication in Journal of the American Society for Information Science and Technology copyright @ 2013 (American Society for Information Science and Technology)