Understanding factors that affect response rates in twitter

Abstract

In information networks where users send messages to one another, the issue of information overload naturally arises: which are the most important messages? In this paper we study the problem of understanding the importance of messages in Twitter. We approach this problem in two stages. First, we perform an extensive characterization of a very large Twitter dataset which includes all users, social relations, and messages posted from the beginning of the service up to August 2009. We show evidence that information overload is present: users sometimes have to search through hundreds of messages to find those that are interesting to reply or retweet. We then identify factors that influence user response or retweet probability: previous responses to the same tweeter, the tweeter's sending rate, the age and some basic text elements of the tweet. In our second stage, we show that some of these factors can be used to improve the presentation order of tweets to the user. First, by inspecting user activity over time, we construct a simple on-off model of user behavior that allows us to infer when a user is actively using Twitter. Then, we explore two methods from machine learning for ranking tweets: a Naive Bayes predictor and a Support Vector Machine classifier. We show that it is possible to reorder tweets to increase the fraction of replied or retweeted messages appearing in the first p positions of the list by as much as 50-60%.

Medindo Sentimentos No Twitter Por Meio De Uma Escala Psicométrica

“…A rede social Twitter vem se tornando popular como uma plataforma que permite aos seus usuários a postagem de mensagens curtas sobre fatos do seu cotidiano, compartilhando informações em tempo real (MEEYOUNG et al, 2012, COMARELA et al 2012) sobre diversos eventos de escala global como tragédias e revoluções (MACASKILL, 2009;SAKAKI et al, 2010;GOMIDE et al, 2011), na previsão de ataques terroristas (TUMASJAN et al, 2010;DIAKOPOULOS et al, 2010, O'CONNOR et al, 2010 e na compreensão de eleições políticas (CHEONG e LEE, 2011). Estimativas recentes sugerem que 200 milhões dos usuários ativos no Twitter postam cerca de 150 milhões de tweets diariamente (KIRKPATRICK, 2011;RAO, 2010), ou seja, se o Twitter fosse um país apenas esses usuários o classificariam como o quinto maior do mundo.…”

“…Now, it is desktop edited in a single column to be easier to read on the screen. However, if you wish to print this paper, be aware that it uses Eco Sans, a printing font that reduces the amount of required ink.Revista Eletrônica de Sistemas de Informação, v. 14, n. 2, mai-ago 2015, artigo 3 A rede social Twitter vem se tornando popular como uma plataforma que permite aos seus usuários a postagem de mensagens curtas sobre fatos do seu cotidiano, compartilhando informações em tempo real (MEEYOUNG et al, 2012, COMARELA et al 2012) sobre diversos eventos de escala global como tragédias e revoluções (MACASKILL, 2009;SAKAKI et al, 2010; GOMIDE et al, 2011), na previsão de ataques terroristas (TUMASJAN et al, 2010;DIAKOPOULOS et al, 2010, O'CONNOR et al, 2010 Como essas mensagens podem conter o humor de cada usuário, consideramos como hipótese que essas também são capazes de revelar o sentimento do autor em relação a um determinado evento. Dessa forma, detectar sentimentos das pessoas sobre eventos utilizando uma base de dados extraída do Twitter nos permitiria compreender como, quando e porque os sentimentos das pessoas oscilam em relação a algum evento.…”

Tag-assisted social-aware opportunistic device-to-device sharing for traffic offloading in mobile social networks

“…Therefore, for exploring the natural social aspect of MSNs, we observe the dramatic rise in the number of people who frequently participate in activities in the online Social Network Services (SNSs), e.g., Facebook, Twitter and Sina Weibo, where more and more popular contents are recommended and propagated widely and rapidly [8] [9].…”

Uso de técnicas de Computação Social para tomada de decisão de compra e venda de ações no mercado brasileiro de bolsa de valores

“…Identificar fatores que influenciam na escolha, pelo usuário, de mensagens para responder, dentro do universo de mensagens recebidas, é o objetivo de [90]. Em [91], é apresentado um estudo sobre usuários do Twitter, seu comportamento, padrão de crescimento e tamanho da rede.…”