Att beskriva informationsspridning på sociala plattformar som Twitter gör det möjligt för oss att förstå egenskaperna hos underliggande medier och modellkommunikationsmönster. Som Twitter vinner i popularitet, har det också blivit en plats att sända rykten och desinformation. Vi använder epidemiologiska modeller för att karakterisera informationskaskader i twitter till följd av både nyheter och rykten. Speciellt använder vi den SEIZ-förstärkta epidemimodellen som uttryckligen erkänner skeptiker för att karakterisera åtta händelser över hela världen och spänner över en rad olika händelsetyper. Vi visar att vårt tillvägagångssätt är korrekt när det gäller att fånga spridning i dessa händelser. Vårt tillvägagångssätt kan kombineras med andra strategier som använder innehållsmodellering och grafteoretiska funktioner för att upptäcka (och eventuellt störa) rykten.
Jin och Dougherty REF ) tillämpa epidemiologiska modeller för informationsspridning på Twitter.
Epidemiological modeling of news and rumors on Twitter
{'venue': "SNAKDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}