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A Difusão de Hashtags no Twitter: Uma Abordagem Dupla

Este artigo examina como a rede e a identidade moldam a popularidade das hashtags no Twitter.

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Índice

Hashtags estão por toda parte nas Redes sociais, especialmente no Twitter. Eles ajudam a galera a compartilhar pensamentos e se conectar com outros. Este artigo dá uma olhada em como hashtags, que muitas vezes são usadas pra conectar novas ideias e culturas, se espalham pelo Twitter. Vamos explorar como dois fatores importantes-rede e identidade-afetam a forma como as hashtags bombam.

Entendendo Hashtags

Uma hashtag é uma palavra ou frase precedida pelo símbolo "#". Ela ajuda a categorizar o conteúdo no Twitter e facilita pra galera encontrar mensagens sobre tópicos específicos. Cerca de 1 em cada 5 tweets inclui hashtags, mostrando como elas são comuns. As hashtags têm dois propósitos principais no Twitter:

  1. Elas ajudam a criar novas ideias culturais.
  2. Elas facilitam a disseminação dessas ideias.

Por exemplo, quando uma nova tendência ou tópico surgiu, as pessoas usam hashtags pra se engajar. É assim que a inovação cultural acontece nas redes sociais.

Por que Estudar a Disseminação de Hashtags?

Quando falamos sobre a disseminação de hashtags, pensamos em "cascatas". Uma cascata é o processo pelo qual comportamentos ou informações se espalham pelas redes sociais. Os pesquisadores geralmente se concentraram em um fator principal, frequentemente a estrutura da rede social, pra entender como esse espalhamento acontece. No entanto, este artigo visa fornecer uma visão mais completa ao olhar para dois fatores:

  1. A Rede: A estrutura das conexões entre os usuários do Twitter.
  2. Identidade: O histórico demográfico dos usuários envolvidos.

Estudando esses dois fatores juntos, conseguimos entender melhor como e por que algumas hashtags se tornam populares enquanto outras não.

Como Testamos Isso

Analisamos 1.337 hashtags no Twitter, observando como elas representavam novas ideias culturais. Estudando cerca de 3 milhões de usuários, criamos e testamos diferentes modelos pra ver como eles previam a disseminação de cada hashtag com base apenas na rede, apenas na identidade, ou uma combinação das duas.

Três Modelos Usados

  1. Modelo Apenas de Rede: Este modelo olha apenas como a estrutura da rede contribui para a disseminação de hashtags.
  2. Modelo Apenas de Identidade: Este modelo analisa fatores demográficos sem considerar a rede.
  3. Modelo Combinado de Rede e Identidade: Este modelo observa a rede e a identidade juntas.

Comparamos como cada modelo previu dez propriedades diferentes das hashtags, como Popularidade e Crescimento.

O Que Descobrimos

Os resultados mostram que usar uma combinação de rede e identidade nos dá as melhores previsões sobre a disseminação de hashtags. No entanto, diferentes aspectos da disseminação são influenciados por diferentes fatores.

Popularidade vs. Crescimento

  • Popularidade: Quantas vezes uma hashtag é usada.
  • Crescimento: Quão rápido a hashtag é adotada.

Nossos achados indicam que, enquanto o modelo combinado prevê bem a popularidade, o modelo apenas de rede é melhor pra prever a rapidez com que uma hashtag cresce. Isso significa que a estrutura da rede desempenha um papel mais crítico em quão rápido uma hashtag se espalha.

A Identidade Importa

O modelo de identidade foi melhor em prever quem adota a hashtag. Isso é especialmente verdadeiro para hashtags que se relacionam à identidade da comunidade, como aquelas que expressam afiliações raciais ou regionais. A identidade dos Adotantes influencia se eles vão se engajar com uma hashtag específica.

A Importância de Múltiplos Fatores

Ao combinar tanto a rede quanto a identidade em nossa análise, vimos um reflexo mais preciso de como as hashtags se espalham.

  • Comportamentos Entendidos: Modelos que usaram ambos os fatores capturaram melhor como as hashtags viajaram pelas redes sociais.
  • Necessidades Diferentes: Hashtags que atendem a comunidades específicas, como eventos esportivos ou culturais, se beneficiaram do modelo combinado.

Diferentes Tipos de Hashtags

Percebemos que diferentes tipos de hashtags precisam de fatores diferentes pra sua disseminação. Por exemplo, hashtags ligadas a esportes ou eventos locais geralmente exigem tanto a rede quanto a identidade pra ganhar força. Por outro lado, tópicos mais gerais podem não precisar de tanto foco na identidade.

Como as Hashtags Se Espalham

Pra visualizar como as hashtags se espalham, pense em uma árvore. Os primeiros usuários adotam uma hashtag, e os amigos deles veem isso. Se esses amigos compartilharem, mais pessoas notam, e continua se espalhando.

O Papel dos Adotantes Iniciais

Os adotantes iniciais são cruciais. Eles são geralmente as primeiras pessoas a usar uma hashtag. Se eles já forem influentes ou centrais em seus círculos sociais, podem chamar muita atenção pra hashtag.

  • Usuários Centrais: Usuários com muitos seguidores ou conexões na rede empurram as hashtags pra frente.
  • Conexões Comunitárias: Se os adotantes iniciais estão ligados a uma comunidade específica, essa comunidade provavelmente vai apoiar a hashtag.

Hashtags Refletindo Identidade

Uma descoberta significativa é que hashtags muitas vezes refletem a identidade dos usuários que as adotam. Quando as pessoas usam hashtags que expressam identidade racial ou social, essas hashtags têm mais sucesso quando adotadas por outros que compartilham essa identidade.

  • Exemplo: Uma hashtag como #BlackLivesMatter ganha força em comunidades onde a identidade racial é forte. A combinação de conexões na rede e identidade compartilhada ajuda na disseminação de tais hashtags.

Avaliando o Sucesso

Pra avaliar como cada modelo se saiu, olhamos pra dez propriedades diferentes relacionadas a cascatas:

  1. Frequência de Uso: Quantas vezes uma hashtag é usada.
  2. Número de Adotantes: Quantos usuários únicos adotam a hashtag.
  3. Densidade de Conexões: Quão conectados estão os adotantes dentro da rede social.
  4. Previsibilidade de Crescimento: A habilidade de prever quão grande uma hashtag vai se tornar com base nos adotantes iniciais.
  5. Similaridade Demográfica: Quão semelhantes são as demografias dos adotantes.
  6. Similaridade Geográfica: Quão relacionadas estão as localizações dos adotantes.
  7. Similaridade de Propriedades de Rede: Quão semelhantes são as posições dos adotantes dentro da rede.

Comparando essas métricas entre os diferentes modelos, vimos as vantagens de combinar rede e identidade.

Limitações de Estudos Passados

A maior parte do trabalho anterior se concentrou em fatores únicos, seja rede ou identidade. Ao fazer isso, podemos perder uma compreensão mais ampla de como diferentes aspectos da interação social contribuem para a disseminação de hashtags.

Direções Futuras

Pesquisas futuras podem melhorar nossas descobertas considerando fatores adicionais que podem influenciar a adoção de hashtags. Algumas áreas a explorar incluem:

  • O tipo de relacionamentos entre os usuários.
  • As intenções específicas por trás do uso de uma hashtag.
  • O papel das emoções e eventos atuais em aumentar a popularidade de hashtags.

Conclusão

Em resumo, nosso estudo mostra que entender a disseminação de hashtags requer olhar pra rede e a identidade dos usuários juntos. Essa abordagem combinada oferece uma visão mais detalhada de como as hashtags ganham força no Twitter.

Analisando os papéis da rede e da identidade, aprendemos que há uma interação complexa entre como as conexões sociais e as Identidades pessoais influenciam a forma como ideias culturais se espalham. Estudos futuros podem se beneficiar de nossos achados explorando essas dinâmicas mais a fundo.

Liberação de Dados

Pra apoiar a pesquisa contínua, vamos liberar um banco de dados das 1.337 hashtags que estudamos, junto com várias características relacionadas ao seu tópico e às demografias dos usuários envolvidos. Isso vai permitir uma exploração mais profunda de como as hashtags funcionam e se espalham pelas redes sociais.

Fonte original

Título: The Role of Network and Identity in the Diffusion of Hashtags

Resumo: Although the spread of behaviors is influenced by many social factors, existing literature tends to study the effects of single factors -- most often, properties of the social network -- on the final cascade. In order to move towards a more integrated view of cascades, this paper offers the first comprehensive investigation into the role of two social factors in the diffusion of 1,337 popular hashtags representing the production of novel culture on Twitter: 1) the topology of the Twitter social network and 2) performance of each user's probable demographic identity. Here, we show that cascades are best modeled using a combination of network and identity, rather than either factor alone. This combined model best reproduces a composite index of ten cascade properties across all 1,337 hashtags. However, there is important heterogeneity in what social factors are required to reproduce different properties of hashtag cascades. For instance, while a combined network+identity model best predicts the popularity of cascades, a network-only model has better performance in predicting cascade growth and an identity-only model in adopter composition. We are able to predict what type of hashtag is best modeled by each combination of features and use this to further improve performance. Additionally, consistent with prior literature on the combined network+identity model most outperforms the single-factor counterfactuals among hashtags used for expressing racial or regional identity, stance-taking, talking about sports, or variants of existing cultural trends with very slow- or fast-growing communicative need. In sum, our results imply the utility of multi-factor models in predicting cascades, in order to account for the varied ways in which network, identity, and other social factors play a role in the diffusion of hashtags on Twitter.

Autores: Aparna Ananthasubramaniam, Yufei Zhu, David Jurgens, Daniel Romero

Última atualização: 2024-07-17 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.12771

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12771

Licença: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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