Populariteten i innehåll i sociala medier är ojämnt fördelad, och vissa artiklar får en oproportionerlig andel uppmärksamhet från användarna. Att förutsäga vilka nya poster som kommer att bli populära är av avgörande betydelse för både företag som är värdar för sociala medier och deras användare. Exakta förutsägelser i rätt tid skulle göra det möjligt för företagen att maximera intäkterna genom differentierad prissättning för tillgång till innehåll eller annonsplacering. Förutsägelser skulle också ge konsumenterna ett viktigt verktyg för att filtrera den ständigt växande mängden innehåll. Att förutsäga innehållets popularitet i sociala medier är dock en utmaning på grund av de komplexa interaktionerna mellan innehållskvalitet, hur webbplatsen för sociala medier väljer att lyfta fram innehåll och påverka bland användare. Även om dessa faktorer gör det svårt att förutsäga popularitet a priori, visar vi att stokastiska modeller av användarens beteende på dessa webbplatser gör det möjligt att förutsäga popularitet baserat på tidiga användarreaktioner till nytt innehåll. Genom att inkludera aspekter av webbplatsen design, sådana modeller förbättra på förutsägelser baserade på helt enkelt extrapolering från de tidiga rösterna. Vi bekräftar detta påstående på den sociala nyhetsportalen Digg med hjälp av en tidigare utvecklad modell för social röstning baserad på Diggs användargränssnitt.
Lerman m.fl. använde en stokastisk modell för att förutsäga hur populär en ny postad berättelse kommer att baseras på de tidiga reaktioner Digg användare REF.
Using a model of social dynamics to predict popularity of news
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}