Ett antal prediktorer har föreslagits för att upptäcka de mest inflytelserika spridarna av information i sociala medier online över olika domäner som t.ex. Twitter eller Facebook. I synnerhet har grad, PageRank, k-core och andra centra antagits för att rangordna användarnas spridningsförmåga i informationsspridningsmedier. Hittills har valideringen av de föreslagna prediktorerna gjorts genom att man simulerat spridningsdynamiken i stället för att följa det verkliga informationsflödet i sociala nätverk. Följaktligen har hittills endast modellberoende motstridiga resultat uppnåtts för den bästa prediktorn. Här tar vi upp denna fråga direkt. Vi söker efter inflytelserika spridare genom att följa den verkliga spridningsdynamiken i ett brett spektrum av nätverk. Vi finner att den allmänt använda examen och PageRank misslyckas i att ranka användares inflytande. Vi finner att de bästa spridarna är konsekvent placerade i k-kärnan över olika sociala plattformar såsom Twitter, Facebook, Livejournal och vetenskaplig publicering i American Physical Society. Dessutom, när hela den globala nätverksstrukturen är otillgänglig, finner vi att summan av de närmaste grannarnas grad är en pålitlig lokal proxy för användarens inflytande. Vår analys ger praktiska instruktioner för optimal utformning av strategier för ''viral'' informationsspridning i relevanta tillämpningar. nformation spridning är en allestädes närvarande process i samhället som beskriver en mängd olika fenomen som sträcker sig från antagandet av innovationer 1, framgången med kommersiella kampanjer 2, uppkomsten av politiska rörelser 3, och spridningen av nyheter, åsikter och helt nya produkter i samhället 4, 5. I dessa fenomen, från några få "frön", kommer informationen att spridas från person till person smittsamt och kan så småningom spridas genom majoriteten av befolkningen på ett "viralt" sätt [6] [7] [8]. Som sådan bör människors kontakt med varandra i verkliga livet, som skildras av ett socialt nätverk [9] [10] [11], vara av stor betydelse i informationsspridningsprocessen. Från de första dagarna av forskning av informationsspridningsprocesser, har det accepterats att vissa inflytelserika individer sticker ut på grund av sin framträdande förmåga att forma åsikter om stora populationer 12. Förmågan att starta en sådan "viral" spridningsprocess tillskrivs spridarnas unika placering i det underliggande sociala nätverket [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20]. Att inrikta sig på dessa viktiga personer i informationsspridningen är till hjälp när det gäller att utforma strategier för att antingen påskynda spridningen i fråga om marknadsföring av produkter, eller hindra spridningen av rykten i sociala nätverk på nätet och sjukdomar i kontaktnät. Därför är identifiering av privilegierade spridare av stor praktisk betydelse och har rönt stor uppmärksamhet. Faktum är att flera metoder för att lokalisera inflytelserika spridare utvecklas i samband med samhällsvetenskap, antingen från algoritm aspekt 21, eller från synen på topologi och dynamisk modellering 7. Sökandet efter enskilda superspridare av information genomförs vanligen genom att rangordna användarna i termer av topologiska åtgärder. Följaktligen är en tillförlitlig och effektiv topologisk prediktor oumbärlig för att lokalisera kapabla noder för spridning. Hittills finns det dock ingen enighet om den bästa förutsägaren av inflytande. Ett antal olika åtgärder för att identifiera inflytelserika spridare föreslogs under åren 22. De mest framträdande inkluderar grad 23, 24, PageRank 25, mellanhet centralitet, och k-core (även kallad k-skal, betecknad av k S ) [27] [28] [29] [30] [31] [32] : a) Grad (antal anslutningar av en nod) är det mest direkta och allmänt använda topologiska måttet på inflytande. I ett socialt nätverk med en bred grad fördelning 23, de mest anslutna människor eller nav tros vanligtvis vara ansvariga för de största diffusionsprocesserna 23, 24. (b) PageRank är en nätverksbaserad diffusionsalgoritm som beskriver en slumpmässig gångprocess på hyperkopplade nätverk. Även om det ursprungligen föreslogs att ranka innehåll i World Wide Web och stimulerade revolutionen i webbsökningsindustrin bidrar till uppkomsten av sök jätten Google, PageRank tillämpas under många omständigheter för att ranka ett omfattande utbud av data 33. På grund av dess enkla antaganden, enkla genomförande och relativt låga computational komplexitet, är forskarna inspirerade att använda PageRank för att identifiera viktiga individer i sociala nätverk i många praktiska situationer [34] [35] [36] [37] [38].c) I det sociala nätverkssammanhanget definieras mellanhet som ett mått på hur
Nyligen Pei et al har genomfört en forskning REF med stora OSNs dataset och rapporterade att de mest inflytelserika spridare placeras i k-kärnan.
Searching for superspreaders of information in real-world social media
{'venue': 'Scientific Reports, 4, 5547 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Physics']}