社会生态系统中应用程序的生命周期

应用程序正成为一种重要的在线内容形式，并以有趣的方式结合了网络使用的各个方面——它们展现出丰富的用户采用和长期参与的时间结构，并存在于一个更广泛的社会生态系统中，该生态系统有助于推动这些采用和参与模式。然而，要在自然环境中研究应用程序一直十分困难，因为这需要同时分析大量流行应用程序及其所处的底层社交网络。在本工作中，我们通过分析 Facebook Login 上的应用程序集合来应对这一挑战，开发了一个用于分析时间和社交属性的新颖框架。在时间层面，我们开发了一个留存模型，用极少的参数集来表示用户返回应用程序的倾向。在社交层面，我们沿两个基本轴——流行度和社会性——对应用程序空间进行组织，并展示了用户采用应用程序的概率如何既取决于局部网络结构的属性，也取决于用户属性、其好友属性与应用程序用户群体中主导属性之间的匹配程度。我们还开发了模型，展示了不同特征集在预测应用程序成功方面的重要性及其优异表现。