必是其所在：大规模分布式活动中在线社区参与度的预测
社会与信息网络
2022-02-08 v2 计算与语言
摘要
理解大规模集体决策，并阐明社区组织与社区动态如何塑造集体行为，是社会科学研究的核心。本文中我们研究数千个社区、数百万活跃成员的行为。我们定义一项新任务：预测哪个社区将发起一场意外的、大规模的、分布式活动。为此，我们开发一种混合模型，结合文本线索、社区元数据与结构属性。我们展示这种多面模型如何准确预测分布式环境中的大规模集体决策。我们通过Reddit的r/place（一项大规模在线实验，数百万用户自发组织于数千社区中，为达成各自目标既冲突又协作）论证模型的适用性。我们的混合模型取得0.826的高F1预测分数。我们发现粗粒度元特征对预测精度的重要性不亚于细粒度文本线索，而显式结构特征作用较小。通过对模型的解读，我们提出并佐证了关于参与\r/place实验的社区独特特征的多项社会学见解。我们的结果与分析揭示了驱动集体行为的复杂社会动态，以及推动用户协调的因素。\rp~实验的规模与独特条件表明，我们的发现可适用于更广语境，如在线行动主义、（遏制）仇恨言论传播与缓解政治极化。通过对WallStreetBets社区、其在r/place中的角色以及四年后2021年GameStop逼空活动中的广泛分析，论证了该模型的更广适用性。
引用
@article{arxiv.2201.05334,
title = {This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign},
author = {Abraham Israeli and Alexander Kremiansky and Oren Tsur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05334},
year = {2022}
}