Språkförändring och innovation är konstant i on-line och offline kommunikation, och har lett till nya ord som kommer in i människors lexikon och till och med in i moderna ordböcker, med nya tillägg av "e-cigg" och "vape". Det manuella arbete som krävs för att identifiera dessa "innovationer" är dock både tidskrävande och subjektivt. I detta arbete visar vi hur sådana innovationer i språket kan identifieras i två olika OSN:s (Online Social Networks) genom driftalisering av kända språkacceptansmodeller som innehåller relativt enkla statistiska tester. Från att ha grundat vårt arbete i språkteori, identifierade vi tre statistiska tester som kan tillämpas -variation i; frekvens, form och mening. Varje visar olika framgångar i de två nätverken (Geo-bound Twitter prov och ett urval av Reddit). Dessa tester tillämpades också på olika samhällsnivåer inom de två nätverken som gör det möjligt att identifiera olika innovationer mellan olika samhällsstrukturer över de två nätverken, till exempel: identifiera regionala variationer över Twitter, och variera mellan grupper av Subreddits, där identifierade exempel på innovationer inkluderade "casualidad" och "cym".
I REF studerades skillnader i nya ord från olika regioner i Förenade kungariket med avseende på frekvens, form och betydelse.
Towards Modelling Language Innovation Acceptance in Online Social Networks
{'venue': "WSDM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}