AAAIMar, 2016

在社交媒体中区分主题和非主题信息传播机制

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TL;DR本文研究了在 Twitter 在线社交网络中通过哈希标签和 URL 传播的两种不同类型的信息的主题，并针对每个用于推断她的主题兴趣。通过引入信息扩散的新理论框架，本研究揭示了信息扩散的两个不同机制，即主题和非主题的信息传播，其中非主题信息传播类似于简单传染病的传播，主题信息传播发生在信息口味与其相关的用户之间，具有复杂的传染特性。结果表明，meme 的主题和用户兴趣对于理解和预测信息扩散至关重要。
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发现论文，激发创造
  • 话题性和社会影响：不同信息，专注传达

    研究使用 Twitter 的用户，如果评论多个话题，比专注于一个话题的用户更容易获得高影响力。同时通过检测话题社区，量化用户和标签的话题多样性、相似性，可以预测早期采用者和标签的多样性与未来流行的 hashtags 有关。这项研究发现，多样性的信息和专注的沟通者更容易获得影响力。

    Feb, 2014

  • 可见性和分心对社会传染的限制

    研究社交媒体信息扩散的速度和范围，认为信息的新奇性、用户活动水平、注意力集中和对好友推荐的反应等因素影响信息扩散，用户的所花的最小努力与有限的注意力是信息扩散中的支配性原则，高度连接的个体不太可能传播任意推文，高连接度并不一定导致信息有效传播。

    May, 2012

  • 信息传染：基于 Digg 和 Twitter 社交网络新闻传播的实证研究

    通过分析两个社交新闻站点的数据，研究表明社交网络在信息传播中发挥关键作用，网络结构影响信息流动的动力学。

    Mar, 2010

  • 网络中的信息扩散和外部影响

    通过 Twitter 网络一月的完整跟踪，研究了信息传播的两种方式以及外部事件和因素对信息传播的影响，发现只有约 71% 的信息量可以归因于网络弥散，其余 29% 是由网络外部的事件和因素引起的。

    Jun, 2012

  • 病毒性谣言：同质性与极化的作用

    在此论文中，作者证明了旨在量化信息消费模式的指标可能提供有关虚假声明传播的重要见解，通过分析意大利 Facebook 用户消费不同类型（科学和阴谋新闻）的信息，表明用户在不同内容上的参与度与具有类似消费模式的朋友数量成正相关，然后在 7109 份有意识的讽刺虚假声明的外部样本中测试扩散模式，发现在错误信息很普遍的环境中，围绕共有信念的用户聚合可能成为虚假信息的传播方式。

    Nov, 2014

  • 社交网络中的信息演变

    通过对 Facebook 中数千个 meme 的传播和演化的大规模测量，我们展示了这种不完美信息复制机制的特点，包括 meme 的突变率、传播过程中的不同变体的变化以及社交网络的不同子群体如何优先传播特定的 meme 变体。

    Feb, 2014

  • 社交传染的简单规则

    本文研究了信息传播的社会传染模型，并通过对两个不同的社交媒体网站 Twitter 和 Digg 的用户响应进行比较，证明了信息暴露的位置对社会传染的影响非常大。通过考虑信息在用户界面上的可见性，可以显著简化社会传染的动态模型，并且发现信息暴露次数和主动搜索信息的概率成正比。最后，本文将该模型应用于用户行为的实时预测。

    Aug, 2013

  • 在线媒体信息路径的结构和动态

    本文基于信息传播数据研究了推断动态网络的问题，提出一种基于随机凸优化的在线算法来高效解决，将其应用于 330 万个媒体和博客网站之间的信息传播，并实验了 179 亿不同信息在一年内的传播，发现了信息路径的演变和网络中心性等有趣发现。

    Dec, 2012

  • COVID-19 社交媒体信息疫情

    本研究通过分析 Twitter、Instagram、YouTube、Reddit、Gab 等社交媒体平台上信息扩散的情况，探讨了 COVID-19 话题的传播情况，并运用流行病学模型分析了每个社交媒体平台在信息传播方面的表现，发现每个平台都存在不同程度的虚假信息和谣言传播，但可靠和可疑来源的信息传播模式并无不同。最后，该研究提供了各社交媒体平台特定的谣言放大估计数值。

    Mar, 2020

  • 量化情感在社交媒体信息扩散中的影响

    本文旨在量化情感对信息传播的影响，从而了解内容情感在社交媒体上的传播如何受时间动态的影响。研究发现，在单独的内容层面上，负面信息比积极信息更容易传播，但是积极信息能够触及更多的观众。同时，针对整个对话框架，不同的时间动态可能展现出不同的情感模式。这项研究成果有助于改善在线社交媒体内容的生成与传播方针。

    Jun, 2015