主题性与社会影响：多样化的信息与专注的传播者

评论各种事项的用户是否比深耕某一专注领域的用户更有可能获得高影响力？像#lol 这样的通用 Twitter 标签是否倾向于比像#instantlyinlove 这样的新颖标签更受欢迎？此类问题需要一种方法来检测与个人或标签相关联的信息背后隐藏的主题，并衡量这些主题之间的相似性。在此，我们开发了一种方法，通过检测标签共现网络中的社区来识别相似标签的聚类。然后，通过用户标签在不同主题聚类上的熵来量化其兴趣的主题多样性。类似的度量也应用于基于共现标签的标签分析。我们发现，早期采用者或共现标签的高主题多样性意味着标签未来具有高流行度。相比之下，低多样性有助于个人积累社会影响力。简而言之，多样化的信息和专注的传播者更有可能获得影响力。