I detta dokument presenteras en studie av livscykeln för nyhetsartiklar som publiceras online. Vi beskriver samspelet mellan webbplatsbesöksmönster och sociala mediers reaktioner på nyhetsinnehåll. Vi visar att vi kan använda denna hybrid observationsmetod för att karakterisera olika klasser av artiklar. Vi finner också att sociala mediers reaktioner kan bidra till att förutsäga framtida besöksmönster tidigt och exakt. Vi validerar våra metoder med hjälp av kvalitativ analys samt kvantitativ analys av data från ett stort internationellt nyhetsnätverk, för en uppsättning artiklar som genererar mer än 3.000.000 besök och 200 000 sociala medier reaktioner. Vi visar att det är möjligt att modellera de övergripande trafikartiklarna exakt genom att observera de första tio till tjugo minuterna av sociala mediers reaktioner. Att uppnå samma förutsägelsenoggrannhet med enbart besök skulle kräva att vänta på tre timmars data. Vi beskriver också betydande förbättringar av exaktheten i den tidiga förutsägelsen om hållbarhet för nyheter.
Nyligen gjordes en stor studie av nyhetsartiklars livscykel när det gäller distribution av besök, tweets och aktier över tid över olika delar av förlaget REF.
Characterizing the life cycle of online news stories using social media reactions
{'venue': "CSCW '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}