論文の概要: Community evolution in retweet networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06214v2
- Date: Thu, 2 Sep 2021 08:44:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 06:33:19.539757
- Title: Community evolution in retweet networks
- Title（参考訳）: リツイートネットワークにおけるコミュニティ進化
- Authors: Bojan Evkoski, Igor Mozetic, Nikola Ljubesic, Petra Kralj Novak
- Abstract要約: 我々は,リツイートネットワークにおけるコミュニティの進化の2つの側面,すなわち,コミュニティ間のメンバのフロー,およびその影響をトラックするアプローチを提案する。
コミュニティ検出のための2段階のアプローチを提案する。第1段階では,Ensemble Louvainと呼ばれる拡張されたルービンアルゴリズムを適用し,安定したコミュニティを見つける。
検出されたコミュニティに対しては、内部および外部の影響を計算し、個々のユーザに対しては、h-indexの影響をretweetする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45880283710344055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Communities in social networks often reflect close social ties between their
members and their evolution through time. We propose an approach that tracks
two aspects of community evolution in retweet networks: flow of the members in,
out and between the communities, and their influence. We start with high
resolution time windows, and then select several timepoints which exhibit large
differences between the communities. For community detection, we propose a
two-stage approach. In the first stage, we apply an enhanced Louvain algorithm,
called Ensemble Louvain, to find stable communities. In the second stage, we
form influence links between these communities, and identify linked
super-communities. For the detected communities, we compute internal and
external influence, and for individual users, the retweet h-index influence. We
apply the proposed approach to three years of Twitter data of all Slovenian
tweets. The analysis shows that the Slovenian tweetosphere is dominated by
politics, that the left-leaning communities are larger, but that the
right-leaning communities and users exhibit significantly higher impact. An
interesting observation is that retweet networks change relatively gradually,
despite such events as the emergence of the Covid-19 pandemic or the change of
government.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワークのコミュニティは、しばしばメンバーと時間を通じての進化の間の密接な社会的関係を反映している。
我々は,リツイートネットワークにおけるコミュニティの進化の2つの側面,すなわち,コミュニティ間のメンバのフロー,およびその影響をトラックするアプローチを提案する。
まず、高解像度のタイムウィンドウから始め、コミュニティ間で大きな違いを示すいくつかのタイムポイントを選択します。
コミュニティ検出には,2段階のアプローチを提案する。
最初の段階では、Ensemble Louvain と呼ばれる拡張された Louvain アルゴリズムを適用し、安定なコミュニティを見つける。
第2段階では,これらのコミュニティ間のインフルエンスリンクを形成し,リンクされたスーパーコミュニティを特定する。
検出されたコミュニティに対しては、内部および外部の影響を計算し、個々のユーザに対しては、h-indexの影響をretweetする。
提案手法は,スロヴェニア全ツイートの3年間のtwitterデータに適用する。
分析の結果、スロベニアのtweetosphereは政治に支配されており、左寄りのコミュニティは大きいが、右寄りのコミュニティとユーザーの方が影響が大きいことがわかった。
興味深い観察は、Covid-19のパンデミックや政府の変化といった出来事にもかかわらず、リツイートネットワークが比較的徐々に変化することである。
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