Web 2.0-tillämpningar har fått stor uppmärksamhet eftersom deras öppna natur gör det möjligt för användare att skapa lätta semantiska byggnadsställningar för att organisera och dela innehåll. Hittills har samspelet mellan sociala och semantiska komponenter i sociala medier endast delvis undersökts. Här fokuserar vi på Flickr och Last.fm, två sociala mediesystem där vi kan relatera användarnas märkningsaktivitet med en uttrycklig representation av deras sociala nätverk. Vi visar att en betydande nivå av lokal lexikal och aktuell anpassning är observerbar bland användare som ligger nära varandra i det sociala nätverket. Vi inför en nullmodell som bevarar användaraktiviteten samtidigt som vi tar bort lokala korrelationer, vilket gör att vi kan skilja den faktiska lokala anpassningen mellan användare från statistiska effekter på grund av den varierande blandningen av användaraktivitet och centralitet i det sociala nätverket. Denna analys tyder på att användare med liknande aktuella intressen är mer benägna att vara vänner, och därför bör semantiska likhetsåtgärder mellan användare baserade enbart på deras annotationsmetadata förutsäga sociala länkar. Vi testar denna hypotes på Last.fm data set, som bekräftar att det sociala nätverket konstruerat från semantisk likhet fångar verklig vänskap mer exakt än Last.fms förslag baserade på lyssnande mönster.
Nyligen utfört arbete av Schifanella et al. REF arbetar också med samspelet mellan sociala och semantiska komponenter i sociala medier på Flicker och Last.fm.
Folks in Folksonomies: Social Link Prediction from Shared Metadata
{'venue': 'Proceedings of the third ACM international conference on Web search and data mining WSDM2010, New York, Feb 4-6 2010, p. 271', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}