Sociala nätverk spelar en grundläggande roll för informationsspridningen. Det finns dock två olika sätt på vilket information når en person i ett nätverk. Information når oss genom anslutningar i våra sociala nätverk, liksom genom påverkan externa out-of-network källor, som de vanliga medierna. Medan de flesta nuvarande modeller av informationsspridning i nätverk antar information endast passerar från en nod till nod via kanterna på det underliggande nätverket, den senaste tillgängligheten av massiva online sociala medier data gör att vi kan studera denna process mer i detalj. Vi presenterar en modell där information kan nå en nod via länkarna till det sociala nätverket eller genom påverkan från externa källor. Vi utvecklar sedan en effektiv modellparameter monteringsteknik och tillämpar modellen på uppkomsten av URL nämner i Twitter-nätverket. Med hjälp av ett komplett en månad spår av Twitter studerar vi hur information når noderna i nätverket. Vi kvantifierar de externa influenserna över tid och beskriver hur dessa påverkar informationsspridningen. Vi upptäcker att informationen tenderar att "hoppa" över nätverket, vilket bara kan förklaras som en effekt av en omärklig extern påverkan på nätverket. Vi finner att endast cirka 71% av informationsmängden i Twitter kan hänföras till nätverksspridning, och de återstående 29% beror på externa händelser och faktorer utanför nätverket.
Myers m.fl. REF utvecklade en informationsspridningsmodell för att integrera både det interna inflytandet och det externa inflytandet i ett nätverk.
Information diffusion and external influence in networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}