Mänskligt beteende är mycket individuellt till sin natur, men det håller på att växa fram statistiska strukturer som verkar styra människors handlingar kollektivt. Här söker vi efter universella statistiska lagar som dikterar tidpunkten för mänskliga handlingar i kommunikationsbeslut. Vi fokuserar på fördelningen av tidsintervallet mellan meddelanden i mänsklig sändningskommunikation, som dokumenteras i Twitter, och studerar en samling på över 160.000 tweets för tre användarkategorier: personlig (kontrolleras av en person), hanterad (typiskt PR-byrå kontrolleras) och bot-kontrollerad (automatiserat system). För att testa vår hypotes, undersöker vi om det är möjligt att skilja mellan användartyper baserat på tweet timing beteende, oberoende av innehållet i meddelanden. För detta ändamål utvecklade vi ett system för att bearbeta en stor mängd tweets för reality mining och implementerade två enkla probabilistic inference algoritmer: 1. en naiv Bayes classifier, som skiljer mellan två och tre kontokategorier med klassificering prestanda på 84,6% respektive 75,8%, respektive 2. en förutsägelse algoritm för att uppskatta tiden för en användares nästa tweet med en R 2 &0:7. Våra resultat visar att vi på ett tillförlitligt sätt kan skilja mellan de tre användarkategorierna samt förutsäga fördelningen av en användares inter-message tid med rimlig noggrannhet. Ännu viktigare är att vi identifierar en karakteristisk kraft-lag minskning i svansen av inter-message tidsfördelning av mänskliga användare som skiljer sig från den som erhållits för hanterade och automatiserade konton. Detta resultat är ett bevis på en universell lag som genomsyrar tidpunkten för mänskliga beslut i sändningskommunikation och utvidgar resultaten av flera tidigare studier av peer-to-peer kommunikation.
Tavares och Faisal REF skilde mellan personliga, hanterade och bot konton i Twitter, beroende på deras tweet tidsintervall.
Scaling-Laws of Human Broadcast Communication Enable Distinction between Human, Corporate and Robot Twitter Users
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}