Populära online sociala nätverk (OSNs) som Facebook och Twitter förändrar hur användare kommunicerar och interagerar med Internet. En djup förståelse av användarinteraktioner i OSNs kan ge viktiga insikter i frågor om mänskligt socialt beteende och i utformningen av sociala plattformar och tillämpningar. Nyligen genomförda studier har dock visat att en majoritet av användarinteraktionerna på OSN är latenta interaktioner, det vill säga passiva åtgärder, såsom profilbläddring, som inte kan observeras med traditionella mättekniker. I denna artikel söker vi en djupare förståelse av både aktiva och latenta användarinteraktioner i OSNs. För kvantifierbara data om latenta användarinteraktioner utför vi en detaljerad mätningsstudie på Renren, det största OSN i Kina med mer än 220 miljoner användare hittills. Alla vänskapslänkar i Renren är offentliga, vilket gör att vi uttömmande krypa en ansluten graf komponent 42 miljoner användare och 1,66 miljarder sociala länkar under 2009. Renren håller också detaljerade, offentligt synliga besöksloggar för varje användarprofil. Vi fångar detaljerad historia av profilbesök under en period av 90 dagar för användare i Peking University Renren nätverket och använder statistik över profilbesök för att studera frågor om användarprofil popularitet, ömsesidighet av profilbesök, och inverkan av innehållsuppdateringar på användarens popularitet. Vi finner att latenta interaktioner är mycket vanligare och frekventare än aktiva händelser, är icke-ömsesidiga till sin natur, och att profilens popularitet är korrelerad med sidvyer av innehåll snarare än med kvantitet av innehållsuppdateringar. Slutligen konstruerar vi latenta interaktionsgrafer som modeller för användarbläddringsbeteende och jämför deras strukturella egenskaper, evolution, samhällsstruktur och blandningstider mot både aktiva interaktionsgrafer och sociala grafer.
Användaren latenta interaktioner i Renren undersöks i REF.
Understanding latent interactions in online social networks
{'venue': 'TWEB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}