Vi föreslår en stokastisk modell för spridning av ämnen in i ett socialt nätverk modellerad av en Watts-Strogatz graf. Vår modell sätter i gång en implicit konkurrens mellan dessa ämnen som de vies för uppmärksamhet av användare i nätverket. Dynamiken i vår modell är baserad på föreställningar tagna från verkliga OSNs som Twitter där användare antingen anta ett exogent ämne eller kopiera ämnen från sina grannar som leder till endogen förökning. När omedelbart korrekt, modellen uppnår en viral regim där några ämnen samla ovanligt bra svar från nätverket, nära efterlikna beteendet hos verkliga OSNs. Vårt huvudsakliga bidrag är vår beskrivning av hur kluster av proximata användare som har talat om ämnet slå samman för att bilda en stor gigantisk komponent gör ett ämne gå viral. Detta visar att det inte är svaga band utan faktiskt starka band som spelar en stor roll för viraliteten. Vi validerar ytterligare vår modell och våra hypoteser om dess beteende genom att jämföra våra simuleringsresultat med resultaten av en mätningsstudie som genomförts på riktiga data tagna från Twitter.
REF definierade en stokastisk modell för lokal dynamik med implicit konkurrens som visade sig generera den globala dynamiken i ett Twitter-liknande nätverk.
Topic Diffusion and Emergence of Virality in Social Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}