Семинар «Ретвит-каскады: о предсказании популярности в соцсетях»
Андрей Купавский, сотрудник отдела теоретических исследований Яндекса, провел 14 февраля в московском офисе Яндекса семинар на тему определения популярности новостей. Семинар проводился на примере сети Твиттер, как второй после Фейсбука сети по размеру, число пользователей которой превысило 50 миллионов, из которых 500 тысяч – активны.
Особенность Twitter состоит в распространении информации ретвит-каскадами: после ретвита сообщения такой каскад запускается.
5-6% твитов получают ретвиты, в новостных лентах их имеется 15%, и 90% ретвитов происходят во время первого часа, так что твит становится популярным или быстро, или уже никогда.
Андрей предложил различные модели распространения информации:
- эпидемиологическая модель, сравнивающая твит с вирусом и прогнозирующая вероятность «заражения»;
- линейная модель влияния, учитывающая влиятельность сделавших ретвит аккаунтов;
- машинное обучение, когда машина учится оценивать, станут твиты популярными или нет.
Андрей отметил, что шансы на ретвиттинг повышает наличие любого содержания ссылок, хэштегов, длина поста и его общее положительное настроение. Предсказание популярности любого контента может быть применено и к Twitter, и к любым соцсетям. Для русского Twitter проводятся отдельные исследования. Результаты могут использоваться в целях рекламы, для улучшения поиска, свежести и качества выдачи. В Twitter верна теория четырёх рукопожатий. Можно предсказать будет ли ссылка или Twitt в дальнейшем популярна. Предсказывая популярность контента можно оценивать рекламную компанию.
Смотри также: