流し読み:The Dynamics of Viral Marketing(EC’06),#bias: Measuring the Tweeting Behavior of Propagandists
The Dynamics of Viral Marketing(EC’06)
400万ユーザと1600万のリコメンドと50万の製品から成るリコメンドネットワークを分析する.単純な確率モデルでの説明の為,リコメンドの伝搬とカスケードサイズを観測する.リコメンドネットワークで定義されるコミュニティでユーザの行動がどの程度多彩なのか分析する.製品の購入は,重要な購入のシェアはめったに売れないアイテムに属するという”long tail”にしたがう(?).どのようにリコメンドネットワークが成長して,どのくらい効率的かをリコメンドの送信者と受信者の視点から立証する.平均的なリコメンドはそれほど有効でなく,それほど拡大しないが,バイラルマーケティングに関するコミュニティ,製品,価格のカテゴリをうまく確認するモデルを提案することにより,非常に効率的になることを示す.
商品購入サイトを様々な観点から分析
・ネットワークの基本統計量
・リコメンド数と商品の購入との関係
・リコメンドを商品の購入との時間的なラグ
・ネットワークのコミュニティ分割と,そのコミュニティの属性.(Newmanクラスタリングを使用)
これらの分析ののち,各属性をノードとしたベイジアンネットワークを作成
ページ数が多くて読む気にならry…
#bias: Measuring the Tweeting Behavior of Propagandists
Twitterは効率的な情報網となっている.素早い情報の拡大,そして,情報を形作り,人間の意見も形作る.そこで,Twitterの伝達屋のツイート行動を解析する.ユーザは一貫して同じ意見もしくは考えを表しているおり,2つのオンラインコミュニティである2010年のNevada senate raceと2011年の debt-celling debateに着目する.極端なツイートパターンは,以下の4つの宣伝拡散のパターンでユーザを特徴づけられることを確認.
(1)ツイートを短期間で高頻度に行う
(2)リツイートはするがオリジナルツイートは少ない
(3)素早いリツイート
(4)うわべは関係なさそうなユーザが共謀し,同じトピックで瓜二つの文章を同時につぶやく
この4つの特徴がそのほかのより中立なユーザから宣伝を広げるユーザを区分すると考えられ,行動ベースの宣伝を発見する技術を発展させるためのスタートを提供する.
最初は時間ごとのツイートに対するリツイート率と,ユーザのツイート数分布.
ユーザのラベリング(超主張者,提唱者と中立)を行う(Conover2010)
時刻とユーザのツイート並びにリツイート率から,
・超主張者は日々のツイート数が多い
・超主張者はリツイート比率が高い
この2つの特徴
(1)ツイートを短期間で高頻度に行う
(2)リツイートはするがオリジナルツイートは少ない
にさらに(Herman and Chomsky1988)のモデル従い,さらに2つの仮説を追加
(3)素早いリツイート
(4)うわべは関係なさそうなユーザが共謀し,同じトピックで瓜二つの文章を同時につぶやく
超主張者と中立ユーザに対してこれらの特徴の分析
1.バーストボリューム
バーストを平均の3倍以上のツイートと定義して,日単位で何日バーストがあるかを調査
超主張者の方が中立者よりもバーストする傾向20%くらい違う
2.リツイート関係
前ツイートに対するリツイート比の調査
Nevada senate raceでは,超主張者は3倍くらいリツイート比が高い傾向
debt-celling debateはそこまででもないが,そもそもリツイートが少ない
3.クイックリツイート
Nevada senate raceでは超主張者より中立ユーザの方が全体的にクイックリツイートで,直感と一致しない
debt-celling debateでは直感と一致
4.談合
ほぼ同時間に同じようなツイートをする人の比をプロット
Nevada senate raceでは談合はほとんど起きない
debt-celling debateでは超主張者には談合者が多い傾向
4つの特徴はコミュニティの特性に従う
☆Volume-basedパターン
多くのツイートがある場合,ツイート間隔が短く,リツイート比が高いことがコミュニティを満足させる.
☆Time-basedパターン
クイックリツイート,談合ツイート,わずかなリツイート,わずかなツイート
手抜き読み.リツイートの親ノードが分かるといろいろと幸せなんだけどなぁ…