Att modellera och förutsäga populariteten av online-innehåll är ett betydande problem för praxis för informationsspridning, reklam och konsumtion. Det senaste arbetet med att analysera massiva datauppsättningar ökar vår förståelse för popularitet, men en stor lucka kvarstår: Att exakt kvantifiera förhållandet mellan populariteten av ett online-objekt och de externa kampanjer det tar emot. Detta arbete tillhandahåller den felande länken mellan exogena indata från offentliga sociala medieplattformar, såsom Twitter, och endogena svar inom innehållsplattformen, såsom YouTube. Vi utvecklar en ny matematisk modell, Hawkes intensitetsprocess, som kan förklara den komplexa popularitetshistorien för varje video utifrån dess typ av innehåll, nätverk av diffusion och känslighet för marknadsföring. Vår modell ger en prototypisk beskrivning av videor, kallad endo-exo karta. Denna karta förklarar popularitet som ett resultat av en extrinsisk faktor - mängden kampanjer från omvärlden som videon tar emot, agerar på två inneboende faktorer - känslighet för marknadsföring, och inneboende viralitet. Vi använder denna modell för att förutsäga framtida popularitet ges kampanjer på en stor 5-månaders feed av de mest-tweeted videor, och fann det att sänka det genomsnittliga felet med 28,6% från metoder baserade på popularitet historia. Slutligen kan vi identifiera videor som har en hög potential att bli virus, liksom de för vilka kampanjer kommer att ha knappast någon effekt.
Rizoiu m.fl. REF utvecklade en Hawkes intensitetsprocess, som länkar exogena indata från Twitter, och endogena svar inom YouTube, för att förutsäga populariteten av online-innehåll.
Expecting to be HIP: Hawkes Intensity Processes for Social Media Popularity
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}