Överbelastning av information har blivit ett allmänt problem i det moderna samhället. Användare av sociala medier och mikrobloggare får ett oändligt informationsflöde, ofta mycket högre än deras kognitiva förmåga att bearbeta informationen. I detta dokument genomför vi en storskalig kvantitativ studie av informationsöverbelastning och utvärderar dess inverkan på informationsspridningen på webbplatsen för sociala medier på Twitter. Vi modellerar användare av sociala medier som informationsbehandlingssystem som köar inkommande information enligt vissa policyer, behandlar information från kön med några okända hastigheter och beslutar att vidarebefordra en del av den inkommande informationen till andra användare. Vi visar hur tidsstämplade data om tweets som tas emot och vidarebefordras av användare kan användas för att avslöja viktiga egenskaper hos deras köning politik och uppskatta deras information bearbetningshastigheter och gränser. En sådan förståelse av användarnas informationshantering beteenden gör att vi kan dra slutsatsen om och i vilken utsträckning användare lider av informationsöverbelastning. Vår analys ger empiriska belägg för informationshanteringsgränser för användare av sociala medier och prevalensen av informationsöverbelastning. De mest aktiva och populära användarna av sociala medier är ofta de som är överbelastade. Dessutom finner vi att den takt i vilken användare får information påverkar deras processbeteende, inklusive hur de prioriterar information från olika källor, hur mycket information de behandlar, och hur snabbt de behandlar information. Slutligen beror känsligheten hos en användare av sociala medier för sociala smittämnen på hur snabbt hon får information. En exponering för en bit information, vare sig det är en idé, en konvention eller en produkt, är mycket mindre effektiv för användare som får information i högre takt, vilket innebär att de behöver mer exponering för att anta en viss smitta.
Rodriguez, Gummadi och Schoelkopf REF undersöker begreppet informationsöverbelastning när det gäller sociala smittar på Twitter, och finner bevis för användarinformation bearbetning kapacitetströsklar på inkommande och utgående information.
Quantifying Information Overload in Social Media and its Impact on Social Contagions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}