Att spåra nya ämnen, idéer och "memes" över webben har varit en fråga av stort intresse. Den senaste tidens arbete har utvecklat metoder för att spåra ämnesskiften över långa tid skalor, samt abrupta spikar i utseendet av vissa namngivna enheter. Dessa tillvägagångssätt är dock mindre lämpade för att identifiera innehåll som sprider sig brett och sedan bleknar över tid i ordning av dagar - den tidsskala på vilken vi uppfattar nyheter och händelser. Vi utvecklar ett ramverk för att spåra korta, distinkta fraser som reser relativt intakt genom on-line text; utveckla skalbara algoritmer för att klusterera textvarianter av sådana fraser, vi identifierar en bred klass av memes som uppvisar bred spridning och rik variation på en daglig basis. Som vårt huvudsakliga studieområde visar vi hur ett sådant meme-tracking tillvägagångssätt kan ge en sammanhängande representation av nyhetscykeln - de dagliga rytmerna i nyhetsmedierna som länge har varit föremål för kvalitativ tolkning men aldrig har fångats tillräckligt noggrant för att tillåta faktiska kvantitativa analyser. Vi spårade 1,6 miljoner mainstream media webbplatser och bloggar under en period av tre månader med totalt 90 miljoner artiklar och vi hittar en uppsättning av nya och ihållande temporal mönster i nyhetscykeln. I synnerhet observerar vi en typisk fördröjning på 2,5 timmar mellan topparna av uppmärksamhet på en fras i nyhetsmedia respektive i bloggar, med olika beteende runt den totala toppen och ett "hjärtat"-liknande mönster i överlämnandet mellan nyheter och bloggar. Vi utvecklar och analyserar också en matematisk modell för de tidsvariationer som systemet uppvisar.
En ram för att spåra korta, distinkta fraser (kallas "memes") som reser relativt intakt genom on-line text utvecklades i REF.
Meme-tracking and the dynamics of the news cycle
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}