Följare räkna är viktigt för Twitter-användare: det kan indikera popularitet och prestige. Men på ett holistiskt sätt förstår man inte mycket om vilka faktorer - liknande socialt beteende, budskapsinnehåll och nätverksstruktur - som leder till fler efterföljare. Sådan information kan hjälpa teknikerna att utforma och bygga verktyg som hjälper användarna att öka sin publik. I denna uppsats studerar vi 507 Twitter-användare och en halv miljon av deras tweets under 15 månader. Genom att gifta sig med ett longitudinellt förhållningssätt med en negativ binomial auto-regression modell, finner vi att variabler för meddelandeinnehåll, socialt beteende och nätverksstruktur bör beaktas lika när man förutsäger länkformationer på Twitter. Enligt vår kunskap är detta den första longitudinella studien av följa prediktorer, och den första som visar att de relativa bidragen av socialt beteende och budskapsinnehåll är lika effektiva som faktorer relaterade till sociala nätverksstruktur för att förutsäga tillväxt av online sociala nätverk. Vi avslutar med praktiska och teoretiska konsekvenser för utformningen av social medieteknik.
Hutto m.fl. REF visar att ökningar i följare på Twitter baseras på socialt beteende, meddelandeinnehåll och sociala nätverksstrukturvariabler i ungefär lika proportioner.
A longitudinal study of follow predictors on twitter
{'venue': "CHI '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}