Hashtaggar används i Twitter för att klassificera meddelanden, sprida idéer och även för att främja specifika ämnen och människor. I detta dokument presenterar vi en språkinspirerad studie av hur dessa taggar skapas, används och sprids av medlemmarna i informationsnäten. Vi studerar spridningen av hashtaggar i Twitter baserade på modeller för analys av spridningen av språkliga innovationer i talgemenskaper, det vill säga i grupper av människor vars medlemmar språkligt påverkar varandra. Men annorlunda än traditionella lingvistiska studier betraktar vi utvecklingen av termer i en levande och snabbt utvecklande ström av innehåll, som kan analyseras i sin helhet. I våra experimentella resultat, med hjälp av en stor samling kröp från Twitter, kunde vi identifiera några intressanta aspekter - liknande dem som finns i studier av (offline) tal - som fick oss att tro att hashtags kan effektivt fungera som modeller för att karakterisera spridningen av språkliga former, bland annat: (1) förekomsten av en "preferentiell fastsättningsprocess", som gör de få vanligaste termerna allt populärare, och (2) förhållandet mellan längden på en tagg och dess frekvens av användning. Förståelsen av bildandet mönster av framgångsrika hashtaggar i Twitter kan vara användbar för att öka effektiviteten i realtid streaming söka algoritmer.
Cunah m.fl. REF fann att hashtag popularitet följer en power-law distribution och att de används för att klassificera tweets, propagera idéer och för att främja specifika ämnen.
Analyzing the Dynamic Evolution of Hashtags on Twitter: a Language-Based Approach
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Language in Social Media (LSM 2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}