[论文解读] Social networks that matter: Twitter under the microscope

Bernardo A. Huberman, Daniel M. Romero+1 more|ArXiv.org|Dec 4, 2008

Social Media and Politics参考文献 8被引用 6

一句话总结

本文通过区分用户声明的粉丝/关注对象与基于相互直接消息互动定义的实际互动‘好友’，研究了Twitter社交网络的动力学。基于309,740名用户的数据显示，仅有13%的声明关注对象是实际好友，揭示了一个活跃互动驱动用户行为的稀疏、隐藏的社交网络，其影响力超过粉丝数量，挑战了社交媒体中网络影响力的传统假设。

ABSTRACT

Scholars, advertisers and political activists see massive online social networks as a representation of social interactions that can be used to study the propagation of ideas, social bond dynamics and viral marketing, among others. But the linked structures of social networks do not reveal actual interactions among people. Scarcity of attention and the daily rythms of life and work makes people default to interacting with those few that matter and that reciprocate their attention. A study of social interactions within Twitter reveals that the driver of usage is a sparse and hidden network of connections underlying the declared set of friends and followers.

研究动机与目标

• 理解Twitter上声明的社交连接与实际互动模式之间的差异。
• 识别在线社交网络中用户行为的真实驱动因素，超越粉丝数量的考量。
• 量化尽管声明链接看似密集，社交网络在真实互动中实际稀疏的程度。
• 提出一种方法，以揭示对信息传播具有实际意义的‘隐藏’互动网络。

提出的方法

• 将‘好友’定义为至少从某用户接收过两条直接消息的用户，以捕捉相互互动。
• 收集并分析了包含309,740名Twitter用户的完整帖子历史、粉丝/关注数量及时间戳的数据集。
• 计算比率 δ = 好友数量 / 声明关注对象数量，以衡量真实互动的稀疏性。
• 使用散点图和直方图可视化用户活动（发帖数）、粉丝数、好友数与关注对象数之间的关系。
• 跟踪好友数量和 δ 随关注对象数量增加而发生的变化，以识别饱和点。
• 比较用户活动（总发帖数）随粉丝数与好友数的变化，评估其预测能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 在Twitter上，实际好友数量（存在相互直接消息的用户）与声明关注对象数量相比如何？
• RQ2 用户活动（发帖数量）与粉丝数量相比，与实际好友数量的相关性有多大？
• RQ3 随着用户关注更多人，好友与声明关注对象的比率（δ）是否保持不变，还是会趋于饱和？
• RQ4 是什么驱动了Twitter上的用户参与度：粉丝数量，还是活跃互动对象的数量？
• RQ5 ‘隐藏’互动网络的结构与公开声明的粉丝和关注对象网络有何不同？

主要发现

• 平均每位用户仅有0.13的声明关注对象是实际好友，中位数 δ 为0.04，表明真实互动存在极端稀疏性。
• 拥有更多实际好友的用户会显著发布更多更新，且该关系不会趋于饱和，而粉丝数量的关系则会趋于饱和。
• 用户维持的好友数量在约80至100人之间趋于饱和，即使声明关注对象数量持续无限增长。
• 随着粉丝数量增加，用户发帖数最终趋于饱和，表明基于粉丝数量的参与度回报递减。
• 随着用户关注的人数增加，δ 值迅速下降，表明大多数声明连接在沟通层面上是不活跃的。
• 真实好友构成的隐藏网络远比公开声明的粉丝与关注对象网络更稀疏，但对驱动用户活动更具影响力。