Diffusion av information, spridning av rykten och infektionssjukdomar är alla fall av stokastiska processer som förekommer över kanterna på ett underliggande nätverk. Många gånger är nätverk över vilka smittspridningen är oobserverad, och sådana nätverk är ofta dynamiska och förändras med tiden. I detta dokument undersöker vi problemet med att härleda dynamiska nätverk baserade på data om informationsspridning. Vi antar att det finns ett oobserverat dynamiskt nätverk som förändras över tiden, medan vi observerar resultaten av en dynamisk process som sprider sig över nätverkets kanter. Uppgiften är då att härleda kanterna och dynamiken i det underliggande nätverket. Vi utvecklar en online-algoritm som bygger på stokastisk konvex optimering för att effektivt lösa det dynamiska nätverksinferensproblemet. Vi tillämpar vår algoritm på informationsspridning bland 3,3 miljoner vanliga medier och bloggsajter och experimenterar med mer än 179 miljoner olika delar av information som sprids över nätverket under en ettårsperiod. Vi studerar utvecklingen av informationsvägar i online-media och hittar intressanta insikter. Informationsvägarna för allmänna återkommande ämnen är mer stabila över tid än för pågående nyhetsevenemang. Kluster av nyhetsmedier och bloggar dyker ofta upp och försvinner inom några dagar för pågående nyhetsevenemang. Stora sociala rörelser och evenemang som involverar civilbefolkningen, såsom det libyska inbördeskriget eller Syriens uppgång, leder till en ökad mängd informationsvägar bland bloggar samt till den övergripande ökningen av nätverkets centralitet för bloggar och sociala medier.
REF försöker dra slutsatser om nätverkets struktur baserat på diffusionsdata.
Structure and dynamics of information pathways in online media
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}