論文の概要: Patterns, Models, and Challenges in Online Social Media: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13379v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 10:46:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.051337
• Title: Patterns, Models, and Challenges in Online Social Media: A Survey
• Title（参考訳）: オンラインソーシャルメディアにおけるパターン,モデル,課題
• Authors: Niccolò Di Marco, Anita Bonetti, Edoardo Di Martino, Edoardo Loru, Jacopo Nudo, Mario Edoardo Pandolfo, Giulio Pecile, Emanuele Sangiorgio, Irene Scalco, Simon Zollo, Matteo Cinelli, Fabiana Zollo, Walter Quattrociocchi,
• Abstract要約: このサーベイは経験的発見と形式モデルの体系的な合成を提供する。 目標は、共有された経験的ベースラインを統合し、この領域で推論を形成する構造的制約を明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8825534452157526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of digital platforms has enabled the large scale observation of individual and collective behavior through high resolution interaction data. This development has opened new analytical pathways for investigating how information circulates, how opinions evolve, and how coordination emerges in online environments. Yet despite a growing body of research, the field remains fragmented and marked by methodological heterogeneity, limited model validation, and weak integration across domains. This survey offers a systematic synthesis of empirical findings and formal models. We examine platform-level regularities, assess the methodological architectures that generate them, and evaluate the extent to which current modeling frameworks account for observed dynamics. The goal is to consolidate a shared empirical baseline and clarify the structural constraints that shape inference in this domain, laying the groundwork for more robust, comparable, and actionable analyses of online social systems.
• Abstract（参考訳）: デジタルプラットフォームの台頭は、高解像度の相互作用データによる個人と集団の行動の大規模観察を可能にした。 この開発は、情報の循環方法、意見の進化方法、オンライン環境における協調の出現方法を研究するための新たな分析経路を開設した。 しかし、研究の活発化にもかかわらず、この分野は断片化され、方法論的不均一性、限定されたモデル検証、ドメイン間の弱い統合によって特徴付けられる。 このサーベイは経験的発見と形式モデルの体系的な合成を提供する。 プラットフォームレベルの規則性を検証し、それらを生成する方法論的アーキテクチャを評価し、現在のモデリングフレームワークが観察されたダイナミクスに対してどの程度の程度を考慮しているかを評価する。 目標は、共有された経験的ベースラインを統合し、このドメインで推論を形成する構造的制約を明確にし、より堅牢で同等で行動可能なオンラインソーシャルシステム分析の基盤となることにある。

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