Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38109
Titel: Estimating community feedback effect on topic choice in social media with predictive modeling
VerfasserIn: Adelani, David Ifeoluwa
Kobayashi, Ryota
Weber, Ingmar
Grabowicz, Przemyslaw A.
Sprache: Englisch
Titel: EPJ Data Science
Bandnummer: 9
Seiten: 1-23
Verlag/Plattform: Springer Nature
Erscheinungsjahr: 2020
Freie Schlagwörter: Social feedback
Social influence
User behavior modeling
DDC-Sachgruppe: 100 Philosophie
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Social media users post content on various topics. A defining feature of social media is that other users can provide feedback—called community feedback—to their content in the form of comments, replies, and retweets. We hypothesize that the amount of received feedback influences the choice of topics on which a social media user posts. However, it is challenging to test this hypothesis as user heterogeneity and external confounders complicate measuring the feedback effect. Here, we investigate this hypothesis with a predictive approach based on an interpretable model of an author’s decision to continue the topic of their previous post. We explore the confounding factors, including author’s topic preferences and unobserved external factors such as news and social events, by optimizing the predictive accuracy. This approach enables us to identify which users are susceptible to community feedback. Overall, we find that 33% and 14% of active users in Reddit and Twitter, respectively, are influenced by community feedback. The model suggests that this feedback alters the probability of topic continuation up to 14%, depending on the user and the amount of feedback.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1140/epjds/s13688-020-00243-w
URL der Erstveröffentlichung: https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-020-00243-w
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-381098
hdl:20.500.11880/34420
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38109
ISSN: 2193-1127
Datum des Eintrags: 21-Nov-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Dietrich Klakow
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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