社交媒体上的自组织：内源 - 外源爆发与基线波动
社会与信息网络
2015-06-22 v2 物理与社会
摘要
社交媒体一个显著的动态特性是爆发行为。在本文中，我们利用 Twitter 上 3,000 个关键词的频率时间序列，研究了爆发行为在前置基线波动与后续爆发响应之间的时间关系。我们发现存在一个波动阈值，在该阈值以下，爆发规模随波动增加而增加；而在该阈值以上，则出现各种大小的爆发。我们将此阈值称为临界阈值。基于峰值比和爆发规模调查该阈值与内源爆发和外源爆发的关系，结果表明低于此阈值的爆发是由内源引起的，而高于此阈值则出现外源爆发。对 3,000 个关键词的分析显示，所有名词的爆发均既有内源起源也有外源起源，且每个关键词在基线波动值上都有一个临界阈值以区分两者。拥有一个激活系统的输入值阈值意味着 Twitter 是一种可激发介质。这些发现有助于表征 Twitter 上关键词的可激发程度，并可用于例如预测社交媒体上对特定信息的响应。
引用
@article{arxiv.1407.6447,
title = {Self-organization on social media: endo-exo bursts and baseline fluctuations},
author = {Mizuki Oka and Yasuhiro Hashimoto and Takashi Ikegami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.6447},
year = {2015}
}
备注
Presented at WebAL-1: Workshop on Artificial Life and the Web 2014 (arXiv:1406.2507)