Mathematics: Investigating how social media influencers arise

 
사용자 생성 콘텐츠의 질에 입각한 소셜 미디어 플랫폼상에서, 커뮤니티의 형성과 인플루언서의 대두를 기술하는 모델에 대해 보고하는 논문이 Nature Communications에 게재된다.이번 지식은 소셜 미디어의 인플루언서가 어떻게 출현하는지에 대한 이해를 깊게 하는데 도움이 될지도 모른다.

소셜 네트워크는 정보를 퍼뜨릴 때 중심적인 역할을 하는 경우가 많아 여론에 영향을 줄 수도 있지만, 이러한 소셜 미디어 플랫폼 내에서 일어나는 현상에 대한 해명은 여전히 ​​어렵다.많은 인기 소셜 미디어 플랫폼(인스타그램, 유튜브, 틱톡, 트위터 등)에서는 사용자가 콘텐츠를 공유하거나 다른 사용자의 콘텐츠와 적극적으로 상호작용하여 가상 친구 관계를 형성합니다. 있다.사용자의 관심에 기초한 커뮤니티는 자신의 콘텐츠에 의해 다른 사용자에게 영향을 줄 수 있는 유명한 사용자를 통해 발생하는 경우가 많다.

이번에, Nicolò Pagan, Wenjun Mei들은, 소셜 네트워크 형성의 수리 모델을 제안하고 있다.이 모델에서, 사용자는 자신의 관심에 비추어 결정한 콘텐츠의 질에 기초하여 서로 링크 / 팔로우하기로 결정한다.다음으로 Pagan은 6000명 이상의 과학자로 구성된 네트워크의 트위터 데이터로 이 모델을 검증했다.검증 결과는 사용자가 수신한 콘텐츠의 질을 높이는 것을 목표로 통합검색 엔진을 사용하여 최고 품질의 콘텐츠 제공자를 끊임없이 검색하고 있는 것을 시사했다.그리고, 가장 질 높은 콘텐츠를 제작하고 있는 유저의 팔로워수가, 다음으로 질 높은 콘텐츠의 제작자의 팔로워의 2배가 되고 있는 등의 패턴이 판명되었다.또한 Pagan은 온라인 게임 플레이어용 인기 플랫폼인 트위치를 사용하여 이 모델을 검증했다. Pagan은 이 모델은 이전 모델보다 리얼하게 인기의 상승과 네트워크의 형성을 매핑할 수 있다고 생각하고 있다.

이번 지견은 소셜 네트워크 커뮤니티와 인플루언서의 형성 기구라고 생각되는 것에 관한 단서가 된다.
 

doi:10.1038/s41467-021-27089-8
[영어 원문 »]
 
「Nature 관련지 주목의 하이라이트」는, 네이처 홍보 부문이 보도 관계자용으로 작성한 릴리스를 번역한 것입니다.보다 정확하고 상세한 정보가 필요한 경우에는 원저 논문을 참조하십시오.

 
※이 기사는 「Nature Japan 주목의 하이라이트」에서 전재하고 있습니다.
원본 텍스트: "수학 : 소셜 미디어 인플루언서가 등장하는 과정을 조사합니다."
 

네이처 재팬

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