Kaskader av informationsutbyte är en primär mekanism genom vilken innehållet når sin publik i sociala medier, och en aktiv forskningslinje har studerat hur sådana kaskader, som formar som innehåll åter delas från person till person, utvecklas och avgår. I denna uppsats utför vi en storskalig analys av kaskader på Facebook under betydligt längre tid skalor, och finner att en mer komplex bild uppstår, där många stora kaskader återkommer, uppvisar flera utbrott av popularitet med perioder av quiescence däremellan. Vi karakteriserar upprepningen genom att mäta den tid som förflutit mellan sprickbildningar, deras överlappning och närhet i det sociala nätverket, och mångfalden i demografin hos individer som deltar i varje topp. Vi upptäcker att innehållets viralitet, vilket framgår av dess ursprungliga popularitet, är en huvudorsak till upprepning, med tillgång till flera kopior av detta innehåll som hjälper till att utlösa nya utbrott. Men utöver en viss popularitet av innehållet sjunker frekvensen av återfall när kaskader börjar trötta ut befolkningen av intresserade individer. Vi återger dessa observerade mönster i en enkel modell av innehållsåterkommande simulerad på ett verkligt socialt nätverk. Med hjälp av endast egenskaper hos en kaskades första utbrott, visar vi starka resultat i att förutsäga om det kommer att återkomma i framtiden.
Cheng m.fl. REF utför en storskalig analys av återkommande kaskader på Facebook.
Do Cascades Recur?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}