Mikrobloggningssystem som t.ex. Twitter avslöjar digitala spår av social diskurs med en aldrig tidigare skådad grad av upplösning av individuella beteenden. De erbjuder en möjlighet att undersöka hur ett storskaligt socialt system reagerar på exogena eller endogena stimuli, och att lösgöra de tidsmässiga, rumsliga och aktuella aspekterna av användarnas aktivitet. Här fokuserar vi på spetsar av kollektiv uppmärksamhet i Twitter, och särskilt på toppar i populariteten av hashtaggar. Användarna använder hashtaggar som en form av social kommentar, för att definiera en delad kontext för en specifik händelse, ämne, eller meme. Vi analyserar ett storskaligt rekord av Twitter aktivitet och finner att utvecklingen av hashtag popularitet över tid definierar diskreta klasser av hashtags. Vi kopplar dessa dynamiska klasser till händelserna som hashtags representerar och använder textbrytning tekniker för att ge en semantisk karakterisering av hashtag klasser. Dessutom spårar vi spridningen av hashtaggar i Twitter sociala nätverk och finner att epidemispridning spelar en mindre roll i hashtag popularitet, som främst drivs av exogena faktorer.
REF tillhandahöll en tidsanalys av olika typer av hashtaggar.
Dynamical Classes of Collective Attention in Twitter
{'venue': "WWW'12, 251 (2012)", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}