Ökningen av sociala medier, såsom bloggar, wikis, Digg och Flickr bland annat, understryker omvandlingen av webben till ett deltagande medium där användarna tillsammans skapar, utvärderar och distribuerar information. De innovationer som införts av sociala medier har lett till ett nytt paradigm för interaktion med information, vad vi kallar "social informationsbehandling". I den här artikeln studerar vi hur sociala nyheter aggregator Digg utnyttjar social informationshantering för att lösa problemen med dokumentrekommendation och betyg. För det första visar vi genom att spåra berättelser över tid att sociala nätverk spelar en viktig roll i dokumentrekommendationen. Det andra bidraget från denna uppsats består av två matematiska modeller. Den första modellen beskriver hur samverkande betygsättning och främjande av berättelser kommer sig av de oberoende beslut som fattas av många användare. Den andra modellen beskriver hur en användares inflytande, antalet befodrade berättelser och användarens sociala nätverk förändras i tiden. Vi finner kvalitativt samförstånd mellan förutsägelser av modellen och användardata som samlats in från Digg.
Lerman REF använde en matematisk modell för att beskriva dynamiken i den samverkande klassificeringen av nyhetskvaliteten genom att modellera användarnas sociala inflytande genom sina sociala nätverk.
Social information processing in social news aggregation. preprint arxiv.org/abs/cs.cy/0703087
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}