Twitter, Facebook och andra relaterade system som vi kallar sociala medvetandeströmmar förändrar snabbt informations- och kommunikationsdynamiken i vårt samhälle. Dessa system, där hundratals miljoner användare delar korta meddelanden i realtid, avslöjar globala och lokala samhällens samlade intressen och uppmärksamhet. Framför allt är framväxande tidstrender i dessa system, särskilt de som rör ett enda geografiskt område, en viktig och avslöjande informationskälla för och om ett lokalt samhälle. Denna studie ger två viktiga bidrag till tolkningen av nya tidstrender i dessa informationssystem. Först, baserat på en stor datauppsättning av Twitter-meddelanden från ett geografiskt område, utvecklar vi en taxonomi för de trender som finns i datan. För det andra identifierar vi viktiga dimensioner enligt vilka trender kan kategoriseras, samt de viktigaste särdragen i trender som kan härledas från deras tillhörande budskap. Vi undersöker kvantitativt de beräknade egenskaperna för olika kategorier av trender och fastställer att betydande skillnader kan upptäckas mellan olika kategorier. Vår studie främjar förståelsen av trender på Twitter och andra sociala informationsströmmar, vilket kommer att möjliggöra kraftfulla tillämpningar och aktiviteter, inklusive användardrivna informationstjänster i realtid för lokala samhällen.
Naaman m.fl.s. papper. Ref tolkade geografiska områden med trender och beräknade särdrag för olika kategorier av trender.
HIP AND TRENDY: CHARACTERIZING EMERGING TRENDS ON TWITTER
{'venue': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'journal': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}