Nyhetsartiklar är extremt tidskänsliga av naturen. Det råder också intensiv konkurrens mellan nyhetsartiklar för att sprida sig så brett som möjligt. Därför är uppgiften att förutsäga populariteten av nyheter på den sociala webben både intressant och utmanande. Tidigare forskning har behandlat förutsäga eventuell online popularitet baserat på tidig popularitet. Det är dock högst önskvärt att förutsäga objektens popularitet innan de släpps, vilket främjar möjligheten att fatta lämpliga beslut för att ändra en artikel och sättet för dess publicering. I detta papper konstruerar vi ett flerdimensionellt funktionsutrymme som härrör från egenskaper hos en artikel och utvärderar effekten av dessa funktioner för att fungera som prediktorer av online popularitet. Vi undersöker både regressions- och klassificeringsalgoritmer och visar att trots slumpmässighet i mänskligt beteende, är det möjligt att förutsäga intervall av popularitet på twitter med en total 84% noggrannhet. Vår studie illustrerar också skillnaderna mellan traditionellt framstående källor och dem som är oerhört populära på det sociala nätet.
Forskningsarbete mer i linje med vår, försöker förutsäga populariteten av nyhetsartiklar aktier (url sharing) på Twitter baserat på innehållsfunktioner REF.
The Pulse of News in Social Media: Forecasting Popularity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}