På många sociala nätverkswebbplatser som Facebook och Twitter kan användare dela om eller lägga om funktionaliteten så att de kan dela andras innehåll med sina egna vänner eller följare. Eftersom innehåll åter delas från användare till användare kan stora kaskader av återdelningar bildas. Medan en växande mängd forskning har fokuserat på att analysera och karakterisera sådana kaskader, har en nyligen genomförd, parallell arbetslinje hävdat att en kaskades framtida bana kan vara till sin natur oförutsägbar. I detta arbete utvecklar vi en ram för att ta itu med problem med kaskadprognoser. På ett stort urval av fotoåterdelningskaskader på Facebook, finner vi starka resultat i att förutsäga om en kaskad kommer att fortsätta att växa i framtiden. Vi finner att den relativa tillväxten av en kaskade blir mer förutsägbar när vi observerar mer av dess reshares, att temporal och strukturella egenskaper är viktiga prediktorer av kaskadstorlek, och att initialt, bredd, snarare än djup i en kaskad är en bättre indikator på större kaskader. Denna förutsägelse prestanda är robust i den meningen att flera olika klasser av funktioner alla uppnår liknande prestanda. Vi upptäcker också att temporalfunktioner är prediktiva för en kaskades slutliga form. När vi observerar oberoende kaskader av samma innehåll, finner vi att även om dessa kaskader skiljer sig mycket åt i storlek, kan vi fortfarande förutsäga vilket som blir det största.
Cheng m.fl. visade att tidsmässiga och strukturella funktioner är viktiga prediktorer av storleken på foto reshare kaskade i Facebook REF.
Can Cascades be Predicted?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}