論文の概要: Influencing the Influencers: Evaluating Person-to-Person Influence on
Social Networks Using Granger Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04899v1
- Date: Sun, 10 Oct 2021 20:40:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 21:19:03.381809
- Title: Influencing the Influencers: Evaluating Person-to-Person Influence on
Social Networks Using Granger Causality
- Title(参考訳): インフルエンサーへの影響 : グレンジャー因果関係を用いた対人影響評価
- Authors: Richard Kuzma, Iain J. Cruickshank, Kathleen M. Carley
- Abstract要約: 本稿では,Twitter上での個人間コンテンツの影響を分析する新しい手法を提案する。
Ego-AlterフレームワークとGranger Causalityを使って、トランプ大統領(Ego)と彼がリツイートした人々(Alters)を調べる。
それぞれのAlterは、複数のトピックにまたがって異なる影響範囲を持ち、与えられたトピックに異なる影響範囲を持ち、単一のAlterの影響の大きさはトピックによって異なる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.458496335718509
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a novel method for analyzing person-to-person content influence
on Twitter. Using an Ego-Alter framework and Granger Causality, we examine
President Donald Trump (the Ego) and the people he retweets (Alters) as a case
study. We find that each Alter has a different scope of influence across
multiple topics, different magnitude of influence on a given topic, and the
magnitude of a single Alter's influence can vary across topics. This work is
novel in its focus on person-to-person influence and content-based influence.
Its impact is two-fold: (1) identifying "canaries in the coal mine" who could
be observed by misinformation researchers or platforms to identify
misinformation narratives before super-influencers spread them to large
audiences, and (2) enabling digital marketing targeted toward upstream Alters
of super-influencers.
- Abstract(参考訳): 本稿では,twitterにおける対人コンテンツの影響を分析する新しい手法を提案する。
Ego-AlterフレームワークとGranger Causalityを使用して、トランプ大統領(Ego)と彼がリツイートした人々(Alters)をケーススタディとして検討する。
それぞれのAlterは、複数のトピックに対して異なる影響範囲を持ち、与えられたトピックに対して異なる影響範囲を持ち、単一のAlterの影響の大きさはトピックによって異なる。
この作品は、人から人への影響とコンテンツに基づく影響に焦点をあてた斬新な作品である。
その影響は,(1)誤報研究者やプラットフォームが観察できる「炭鉱のカナリア」を識別し,過影響者が大観衆に広める前に誤報の物語を識別し,(2)超影響者の上流アルターをターゲットとしたデジタルマーケティングを可能にすることである。
関連論文リスト
- Social Convos: Capturing Agendas and Emotions on Social Media [1.6385815610837167]
本稿では,特定のトピックを議論するユーザのグループ間を循環するメッセージから,影響指標を抽出する手法を提案する。
我々は、アジェンダ(制御)と感情言語の使用の2つの影響指標に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T19:14:09Z) - InfluencerRank: Discovering Effective Influencers via Graph
Convolutional Attentive Recurrent Neural Networks [15.461845673443804]
本研究では,その投稿行動と時間的社会的関係に基づいて,インフルエンサーをその効果でランク付けするインフルエンサーランクを提案する。
Instagramのデータセットは18,397人のインフルエンサーで構成され、12ヶ月以内に2,952,075件の投稿が公開された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T15:48:08Z) - What Drives Virtual Influencer's Impact? [0.0]
この研究は、写真に他の誰かを含めることで、仮想インフルエンサーの投稿に対する消費者の反応がどのように形成されるかを調べる。
マルチメソッド調査では、何千ものソーシャルメディア投稿の自動画像とテキスト分析を組み合わせる。
コンパニオンの存在によって、バーチャルインフルエンサーはより人間らしく見え、より信頼されるように思える。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T09:22:41Z) - Understanding How People Rate Their Conversations [73.17730062864314]
我々は、人々が会話エージェントとのインタラクションをどのように評価するかをよりよく理解するために研究を行う。
我々は、評価の変動を説明する変数として、同意性と外向性に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T00:45:32Z) - Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S.
Presidential Elections [92.33485580547801]
我々は2016年米大統領選挙と2020年米大統領選挙の間の分極の変化を分析した。
トップインフルエンサーのほとんどが、両選挙の間にメディア組織に所属していた。
2020年のトップインフルエンサーの75%は2016年は存在しなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T20:08:54Z) - Analyzing Behavioral Changes of Twitter Users After Exposure to
Misinformation [1.8251012479962594]
一般のTwitterユーザーが誤報に晒された後に行動を変えたかどうかを理解することを目的としている。
露出したユーザーの行動前後を比較して、投稿したツイートの頻度に大きな変化があったかどうかを判断する。
また,潜在的に影響を受けやすい2つの特定のユーザグループ,マルチ露光と極端な変更グループの特徴についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T04:48:07Z) - An influencer-based approach to understanding radical right viral tweets [0.0]
ROTは、35の急進的右派インフルエンサーのコンテンツ、エンゲージメント、フォローシップに関する洞察を提供する。
5万件以上のオリジナル記事と4000万件以上のリツイート、引用、返信、言及が含まれている。
インフルエンサーレベルの構造を考慮し、インフルエンサーレベルの要素とコンテントレベルの要素の両方の重要性の証拠を見つけることが重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T21:40:25Z) - Machine learning reveals how personalized climate communication can both
succeed and backfire [55.41644538483948]
オンライン広告は、気候変動に対する人々の信念を増大させる一方で、他人に対する信念を低下させることを示す。
特に,年齢や民族によって広告の効果が変化する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T20:47:34Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.4854427067898]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。
偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。
本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T19:37:04Z) - Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。
議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。
我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T20:00:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。