Hur flödar information i sociala nätverk online? Hur utvecklas informationskaskadens struktur och storlek i tiden? Hur kan vi effektivt minera informationen i kaskaddynamiken? Vi närmar oss dessa frågor empiriskt och presenterar ett effektivt och skalbart matematiskt ramverk för kvantitativ analys av kaskader på nätverk. Vi definierar en kaskadgenererande funktion som fångar detaljerna i kaskadernas mikroskopiska dynamik. Vi visar att denna funktion också kan användas för att beräkna de makroskopiska egenskaperna hos kaskader, såsom deras storlek, spridning, diameter, antal stigar, och genomsnittlig bana längd. Vi presenterar en algoritm för att effektivt beräkna kaskadgenererande funktion och visar att samtidigt som avsevärt komprimera information inom en kaskad, gör det ändå möjligt för oss att korrekt rekonstruera dess struktur. Vi använder detta ramverk för att studera informationsdynamiken i Diggs sociala nätverk. Digg tillåter användare att posta och rösta om berättelser, och enkelt se de historier som vänner har röstat på. Som en berättelse sprids på Digg genom röstning, genererar det kaskader. Vi extraherar kaskader av mer än 3.500 Digg berättelser och beräknar deras makroskopiska och mikroskopiska egenskaper. Vi identifierar flera trender inom kaskaddynamik: spridning via kedja, förgrening och gemenskap. Vi diskuterar hur dessa påverkar spridningen av historien genom Diggs sociala nätverk. Vår beräkningsram är allmän och erbjuder en praktisk lösning på kvantitativ analys av den mikroskopiska strukturen hos även mycket stora kaskader.
I ett tidigare arbete föreslog vi en metod för att kvantitativt karakterisera den mikroskopiska och makroskopiska strukturen av informationskaskader och använde den för att studera utvecklingen av kaskader på Digg REF.
A framework for quantitative analysis of cascades on networks
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}