A Cascade-Driven Approach Towards the Understanding of External Inﬂuence on Information Diffusion
Creators: name: Φούντα, Αντιγόνη-Μαρία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Διάχυση Πληροφορίας
Τουίτερ
Εξόρυξη Πληροφορίας απ’ το Διαδίκτυο
Information Diffusion
Twitter
Web Mining

description: Η διπλωματική αυτή εργασία πραγματεύεται την κατανόηση της επιρροής που έχει η εξωτερική πληροφορία στην διαδικασία της διάχυσης πληροφορίας μέσα στα Κοινωνικά Δίκτυα και πως αυτή μπορεί να ποσοτικοποιηθεί. Η κατανόηση των παραγόντων που επηρεάζουν τη διάχυση της πληροφορίας βρίσκονται στο κέντρο του ενδιαφέροντος της επιστημονικής κοινότητας, κυρίως εξαιτίας της ευρείας χρήσης αυτών των μέσων για την διαφήμιση και προώθηση πληροφορίας, τη δημιουργία μηχανών συστάσεων κοκ. Συνολικά η μέθοδος που παρουσιάζεται περιλαμβάνει δύο βήματα για την κατανόηση του τρόπου διάχυσης και την επιρροή κάθε παράγοντα, τα οποία εφαρμόζονται σε χαρακτηριστικά που έχουν εξαχθεί από τις αλληλουχίες των εκάστοτε αναρτήσεων. Πιο αναλυτικά, η διαδικασία έχει ως εξής: αρχικά πραγματοποιήθηκε συλλογή δεδομένων από την πλατφόρμα Twitter. Τα δεδομένα είναι σχετικά με κάποια προεπιλεγμένα θέματα τα οποία βρίσκονταν στην επικαιρότητα κατά το διάστημα του φθινοπώρου 2016 με χειμώνα 2017. Στη συνέχεια κατασκευάστηκαν αλληλουχίες πληροφορίας, οι οποίες αναπαριστούν τον τρόπο που διαδόθηκε κάθε αρχική ανάρτηση της συλλογής μας. Μέσα από τις αλληλουχίες υπολογίστηκαν και αναπαραστάθηκαν διάφοροι παράγοντες επιρροής της διάχυσης πληροφορίας, όπως η επιρροή από εξωτερικές πηγές, η επιρροή που έχει η δημοτικότητα του χρήστη, η επιρροή της χρονικής στιγμής που επιλέχθηκε να αναρτηθεί η πληροφορία κοκ. Στη συνέχεια ακολούθησαν τα δύο βήματα ανάλυσης της διάχυσης. Το πρώτο βήμα περιλαμβάνει την στατιστική ανάλυση των χαρακτηριστικών που υπολογίστηκαν προηγουμένως, ώστε να υπάρξει βαθύτερη κατανόηση της επιρροής τους και ως προς τη διάχυση αλλά και ανάμεσά τους. Κατόπιν πραγματοποιήθηκε ανάλυση συστάδων με τη χρήση του αλγορίθμου k-means ώστε να παρατηρηθούν τυχόν πρότυπα στον τρόπο διάδοσης ως προς τους διάφορους παράγοντες επιρροής. Τέλος, πραγματοποιήθηκε και ανάλυση σχετικά με το θέμα του εκάστοτε περιεχομένου, με βάση τα προεπιλεγμένα θέματα που χρησιμοποιήθηκαν για την συλλογή των δεδομένων, ώστε να γίνει κατανοητό κατά πόσο το ίδιο το θέμα του περιεχομένου αποτελεί παράγοντα επιρροής στη διαδικασία διάχυσης της πληροφορίας. Η εργασία συνεισφέρει στην κατανόηση των διαφόρων παραγόντων επιρροής της διάχυσης πληροφορίας και ειδικά όσον αφορά την εξωτερική πληροφορία, και η τεχνική που προτείνεται δεν έχει επαναληφθεί στο παρελθόν. Τέλος τα αποτελέσματα δείχνουν ότι υπάρχουν διαφοροποιήσεις στην επιρροή απ’ τους διάφορους παράγοντες που εξετάστηκαν και επομένως είναι σημαντική η ανάλυσή τους
description: In this work we experiment with measuring the impact of external inﬂuence in the information diffusion process of social networks. More speciﬁcally, we collect various data from a number of pre-selected topics from Twitter and make a two-step analysis on these data in order to determine the factor of external inﬂuence. The approach contains the construction of information cascades which are used to extract features and apply some analysis on. First, there is the statistical analysis of the features where we statistically describe each of them and then analyse their correlations. Afterwards there is the cluster analysis where the cascades are organised into groups of similar objects and we thoroughly investigate the underlying patterns on these clusters. In all the steps, we compare the effect of external and internal information to get a clear image of the inﬂuence, but also, we try to see the connection between external inﬂuence and other important factors of inﬂuence such as Temporal and Social inﬂuence. Finally, we perform a topic analysis based on the initial topics, where we apply the same statistical analysis on the extracted features of every topic and attempt to understand the differences in their performance. In general, we observe some differences between the performance of the two information categories, namely internal and external. We ﬁnd that external inﬂuence seems to be affected by user inﬂuence but is they are not signiﬁcantly correlated and temporal inﬂuence seems that is having an impact on external cascades but only when user inﬂuence is low. Moreover, we notice that the basic dissemination actions of Twitter, which are the favourites and retweets, seem to be much more connected to internal cascades as in most cases the amounts of both are almost double. The basic cascade dynamics we extracted seem to be affected differently by external inﬂuence. Finally, the results of the topic analysis show that the behaviour is very close to the general case but there are many variations on the statistics, based on the topics, which is an indicator that topics does in fact inﬂuence the diffusion of information and might also be affected by external inﬂuence