211service.com
„Twitter“ geriausių gandų skleidėjų paieška
Kartais nesunku žinoti, kurie pranešimai „Twitter“ pasklis kaip ant mielių. Tiesiog paklauskite atstovo Anthony'io Weinerio (Niujorkas), kuris patiria spaudimą atsistatydinti po to, kai netyčia tūkstančiams sekėjų išsiuntė savo intymią nuotrauką.
MIT Informacijos ir sprendimų sistemų laboratorijos mokslininkai išbando paieškos sistemą, kuri identifikuoja, kurie įrašai tam tikra tema gali plisti, tirdami vartotojų ryšių tinklą.
Sistema, vadinama Trumor, identifikuoja žmones, kurie yra gerai pasirengę skleisti informaciją, ir naudoja tai, kad įvertintų skirtingų pranešimų tam tikra tema vertę. Informacija dažniausiai pasklinda tarp vartotojų, kai jie persiunčia įrašus. Norėdami rasti įtakingų „Twitter“ naudotojų, kurių įrašai greičiausiai bus pakartotinai skelbiami „Twitter“, mokslininkai ištyrė „tweets“ ir „retweets“ pranešimų tinklą tokiomis temomis kaip tenisas, futbolas ir BET apdovanojimai. Ankstyvieji rezultatai rodo, kad ši technika gali būti veiksmingas būdas rasti žinutes, kurios plačiai pasklistų tinkle.
Automatinis įtakingų „Twitter“ vartotojų identifikavimas gali būti naudingas reklamuotojams, kurie galėtų tai panaudoti efektyviau skleisti informaciją apie produktus.
Nustatyti įtaką „Twitter“ nėra taip paprasta, kaip pamatyti, kiek sekėjų turi vartotojas. Svarbiausia, kad sekėjai atkreiptų dėmesį į įrašus ir juos aptartų, o ši diskusija plistų už ją pradėjusio vartotojo. Tyrėjai ieškojo geresnių būdų įvertinti asmens įtaką, o Trumoras išaugo iš šio darbo.
Komanda pradėjo tyrinėdama retweets tinklus „Twitter“. Jie sugrupavo retweets pagal temas ir pažiūrėjo, kaip jie plinta tinkle. Tyrėjai manė, kad vartotojai yra prisijungę prie tinklo, jei vienas persiuntė žinutę iš kito – vien sekti vienas kitą nepakako.
Kai jie turėjo tuos tinklus, atsirado aiškus modelis, sako Tauhidas Zamanas , MIT informacijos ir sprendimų sistemų laboratorijos doktorantas, dalyvavęs darbe. Kiekvienai temai jie rado superžvaigždes – labai susijusius asmenis, kurių įrašai plačiai pasklido. Šių žmonių įtaka buvo daug didesnė nei kitų jų tinkle.
Daugeliu atvejų būtų naudinga nustatyti šių naudotojų tapatybę prieš įvykį. Pavyzdžiui, reklamuotojas gali norėti su kuo nors pasikalbėti prieš BET apdovanojimus, kad renginio metu gautų informaciją apie produktą.
Tyrėjai išbandė kelis metodus, kaip tai padaryti, pavyzdžiui, žiūrėjo, kiek prisijungimų vartotojas turėjo arba kaip arti jie buvo su kitais tinkle. Jie išsiaiškino, kad jie gali juos atpažinti naudodami metodą, vadinamą gandų centralizavimu, kuris įvertina, kaip asmuo yra pasirengęs skleisti informaciją. Ši technika matuoja, kiek kelių vartotojas turi informacijos sklaidai.
Zamanas sako, kad gandų centriškumas yra ypač vertingas, nes atsižvelgiama į visą tinklą, o ne tik į vartotojo kaimynystėje esančius ryšius. Pavyzdžiui, asmuo gali turėti daug pasekėjų, tačiau tie pasekėjai patys gali būti netinkami. Asmuo, turintis mažiau, geresnius ryšius turinčių pasekėjų, turi daugiau informacijos sklaidos būdų, taigi ir didesnis gandų dėmesio balas.
Radę superžvaigždžių identifikavimo metodą, mokslininkai sukūrė eksperimentinę paieškos sistemą aplink sistemą. „Trumor“ suranda žmones, turinčius aukštus gandų dėmesio balus tam tikroje temoje, ir įvertina jų įrašus, taip suteikdamas informacijos, kuri greičiausiai pasklis. Vartotojai gali pasirinkti temą, kurios nori ieškoti, ir būti nukreipti į informaciją, kuri gali pasirodyti populiari. Sistema identifikuoja populiarias paskyras, tokias kaip Lady Gaga, tačiau, priduria Zaman, ji taip pat ištraukia santykinius nežinomus dalykus. Jis sako, kad „Trumor“ vis dar yra ankstyvoje stadijoje, tačiau priduria, kad testai rodo, kad jis puikiai padeda laiku nustatyti svarbią informaciją.
Kiti mokslininkai taip pat ieško būdų, kaip išmatuoti įtaką socialiniams tinklams. Abhikas Dasas Teksaso universitete Ostine atliko tyrimus apie įtaką mobiliųjų telefonų tinklams ir nustatė, kad viso tinklo struktūra yra pagrindinis veiksnys. Tačiau jo darbai taip pat rodo, kad žmogaus įtaka laikui bėgant stiprėja ir silpnėja, ir kad gera sistema turi į tai atsižvelgti. Dasas sako, kad žmogus negali skleisti įtakos neribotą laiką.
Zamanas sutinka ir sako, kad būsimose Trumor versijose planuojama apskaičiuoti gandų svarbą tam tikram laikotarpiui, pvz., praėjusiai savaitei ar mėnesiui, o tai leidžia tinklo pakeitimams turėti įtakos informacijos svoriui.