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Social networks that matter: Twitter under the microscope

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This post, leveraging AI, summarizes and analyzes the key aspects of the research paper “Social networks that matter: Twitter under the microscope”. For in-depth information, please refer to the original PDF.


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English Summary

Twitter usage is driven by a hidden network of connections underlying the declared set of friends and followers. Scholars, advertisers, political activists use massive online social networks such as Twitter for studying propagation of ideas, bond dynamics, viral marketing among others. However, attention scarcity due to daily tasks makes people default to interacting with those few that matter. This paper analyzes Twitter data to reveal how relevant a list of “friends” is to members of the network by collecting and analyzing large datasets from Twitter users. The study finds out how many friends each user communicates directly through direct messages, showing that active users have fewer followers but communicate with a small number of people compared to declared followees. Therefore, two different networks exist: one dense made up of followers and followees, and another sparser network of actual friends which drives Twitter usage due to attention scarcity.

Key Technical Terms

Below are key technical terms and their explanations to help understand the core concepts of this paper. You can explore related external resources via the links next to each term.

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Social networks that matter: Twitter under the microscope 2008 Bernardo A. Huberman1, Daniel M. Romero1,2 and Fang Wu1 1Social Computing Lab, HP Laboratories, Palo Alto, CA 94304Dec 2Cornell University, Ithaca, NY 14850 4 November 26, 2024 Abstract[cs.CY] Scholars, advertisers and political activists see massive online so- cial networks as a representation of social interactions that can be used to study the propagation of ideas, social bond dynamics and viral mar- keting, among others. But the linked structures of social networks do not reveal actual interactions among people. Scarcity of attention and the daily rythms of life and work makes people default to interacting with those few that matter and that reciprocate their attention. A study of social interactions within Twitter reveals that the driver of usage is a sparse and hidden network of connections underlying the “declared” set of friends and followers.arXiv:0812.1045v1 1 Social networks, a very old and pervasive mechanism for mediating distal interactions among people, have become prevalent in the age of the Web. With interfaces that allow people to follow the lives of friends, acquaintances and families, the number of people on social networks has grown exponen- tially since the turn of this century. Facebook, LinkedIn and MySpace, to give a few examples, contain millions of members who use these networks for keeping track of each other, find experts and engage in commercial transac- tions when needed [6]. Furthermore, commercial enterprises try to exploit them for marketing purposes, as they provide a ready made medium for propagating recommendations through people with similar interests [8]. On the academic side, a large body of knowledge has accumulated on the formation and dynamics of these networks, fueled by the easy availability of data and the regularities found in the statistical distribution of nodes and links within these networks [1, 3,…

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한글 요약 (Korean Summary)

트위터 사용은 선언 된 친구와 추종자 세트의 기본 숨겨진 연결 네트워크에 의해 주도됩니다. 학자, 광고주, 정치 운동가들은 아이디어 전파, 채권 역학, 바이러스 성 마케팅을 연구하기 위해 Twitter와 같은 대규모 온라인 소셜 네트워크를 사용합니다. 그러나 일상적인 작업으로 인한 주의력은 사람들이 불이행 한 소수의 사람들과 상호 작용하도록합니다. 이 논문은 트위터 데이터를 분석하여 트위터 사용자로부터 대규모 데이터 세트를 수집하고 분석하여 “친구”목록이 네트워크 구성원과 얼마나 관련이 있는지를 밝힙니다. 이 연구는 각 사용자가 직접 메시지를 통해 직접 의사 소통하는 친구의 수를 알게되며, 활동적인 사용자는 추종자가 적지 만 선언 된 추종자에 비해 소수의 사람들과 의사 소통한다는 것을 보여줍니다. 따라서 두 개의 다른 네트워크가 존재합니다. 하나는 팔로어와 추종자로 구성된 조밀 한 하나의 밀도가 높고, 다른 친구들로 구성된 다른 친구 네트워크는 주목 부족으로 트위터 사용을 유도합니다.

주요 기술 용어 (한글 설명)

  • Social Networks
    설명 (Korean): 웹 시대에 널리 퍼진 사람들 사이의 원위 상호 작용을 매개하는 메커니즘; Facebook, LinkedIn 등이 사용하는 상업 기업은 비슷한 관심사를 가진 사람들을 통한 권장 사항 전파를위한 매체를 제공하기 때문에 마케팅 목적으로이를 이용하려고합니다.
    (Original English: Mechanism for mediating distal interactions among people prevalent in age of Web; used by Facebook, LinkedIn etc., commercial enterprises try to exploit them for marketing purposes as they provide medium for propagation of recommendations through people with similar interests.)
  • Twitter Users
    설명 (Korean): 트위터의 인터페이스를 사용하는 전 세계 수백만 명이 다른 사용자가 읽을 수있는 짧은 메시지 (최대 140 자)를 게시 할 수 있습니다. 선언 된 추종자와 추종자들은 소셜 네트워크 내에서 지시 된 링크를 왕복합니다.
    (Original English: Millions worldwide who use Twitter’s interface allowing users to post short messages (up to 140 characters) that can be read by any other user; declared followers and followees are reciprocated making links directed within social network.)
  • Friends/Followers
    설명 (Korean): 트위터에서 친구는 사용자가 자신을 향한 적어도 두 개의 게시물을 게시 한 사람들입니다. 그러나 활동적인 사용자는 일상 업무의주의가 부족하여 선언 된 팔로워보다 친구가 적습니다.
    (Original English: Declared friends on Twitter are those whom a user has posted at least two posts directed towards them; however, active users have fewer friends than declared followers due to attention scarcity in daily tasks.)
  • Followees
    설명 (Korean): 사용자는 추종자를 직접 메시지 사용을 추적하려는 사람으로 선언합니다. 그러나 친구의 수는 결국 포화되는 반면, 선언 된 추종자들의 수는 새로운 친구를 추가하는 데 필요한 최소한의 노력으로 인해 추종자보다 의사 소통이 더 영향을 미칩니다.
    (Original English: Users declare followees as people they intend to keep track of using direct messages; but the number of friends eventually saturates while the number of declared followees grows due to minimal effort required for adding a new friend, making communication more influential than followers.)
  • Twitter Data Set
    설명 (Korean): Active 사용자의 시간 프레임 (첫 번째와 마지막 게시물 사이에 경과가 경과), 특정 인민 등을 향한 게시물로 구성된 Twitter 사용자로부터 수집 된 대규모 데이터 세트,이 백서에서 각 사용자가 직접 메시지를 통해 직접 통신하는 친구의 수를 공개하여 Twitter 사용이 선언 된 다음과 같이 선언 된 연결 네트워크에 의해 트위터 사용이 주도된다는 것을 보여줍니다.
    (Original English: Large data set collected from Twitter users consisting of active user’s timeframe (time elapsed between first and last post), posts directed towards specific people etc., analyzed in this paper to reveal how many friends each user communicates directly through direct messages, showing that Twitter usage driven by hidden network of connections underlying declared followees.)
  • Active Users
    설명 (Korean): 적어도 두 번 게시 한 사용자 중; 트위터 네트워크 내에서 사회적 상호 작용에 영향을 미치는주의 부족으로 인해 평균 활동 시간은 206 일입니다.
    (Original English: Among the users who posted at least twice; average active time is 206 days due to attention scarcity affecting social interactions within Twitter networks.)
  • Declared Followees/Followers
    설명 (Korean): 친구의 수는 선언 된 추종자의 수로 나뉘어 거의 모든 사용자가 더 많은 사람들을 선언하지만 실제 사람들과 의사 소통 할 때 추종자보다 친구가 적다는 것을 보여줍니다. 따라서 Sparse Connections 네트워크는 트위터 네트워크 내에서 소셜 상호 작용에 영향을 미치는주의 부족으로 인해 트위터 사용을 유발합니다.
    (Original English: Number of friends divided by number of declared followers, showing that almost all users have fewer friends than followees as they declare more people but communicate with few actual ones; hence sparse network of connections drives Twitter usage due to attention scarcity affecting social interactions within Twitter networks.)
  • Direct messages/posts
    설명 (Korean): 사용자가 특정 사람의 업데이트를 목표로 할 때 사용되며, 업데이트가 읽는 사람이라면 누구나 읽을 때 간접 업데이트가 사용됩니다. 지시 된 게시물은 트위터 네트워크 내에서 사회적 상호 작용에 영향을 미치는주의 부족으로 인해 모든 게시물의 25.4%를 차지하므로 사용자가 널리 사용합니다.
    (Original English: Used when a user aims her update at specific person, indirect updates are used when the update is meant for anyone that cares to read it; directed posts are widely used by users as they account for 25.4% of all posts due to attention scarcity affecting social interactions within Twitter networks.)
  • Friends/Followees
    설명 (Korean): 트위터에서 친구는 사용자가 자신을 향한 적어도 두 개의 게시물을 게시 한 사람들입니다. 그러나 활동적인 사용자는 일상 업무의주의가 부족하여 선언 된 팔로워보다 친구가 적습니다.
    (Original English: Declared friends on Twitter are those whom a user has posted at least two posts directed towards them; however, active users have fewer friends than declared followers due to attention scarcity in daily tasks.)
  • Followees/Friends
    설명 (Korean): 사용자는 추종자를 직접 메시지 사용을 추적하려는 사람으로 선언합니다. 그러나 새로운 친구를 추가하는 데 필요한 최소한의 노력으로 인해 선언 된 추종자들의 수가 성장하는 반면, 친구의 수는 포화되어 트위터 네트워크 내에서 사회적 상호 작용에 영향을 미치는 관심 부족으로 인해 추종자보다 커뮤니케이션이 더 큰 영향을 미칩니다.
    (Original English: Users declare followees as people they intend to keep track of using direct messages; but the number of friends eventually saturates while the number of declared followees grows due to minimal effort required for adding a new friend, making communication more influential than followers due to attention scarcity affecting social interactions within Twitter networks.)

발췌문 한글 번역 (Korean Translation of Excerpt)

소셜 네트워크 : 현미경 2008 Bernardo A. Huberman1, Daniel M. Romero1,2 및 Fang Wu1 1Social Computing Lab, HP Laboratories, Palo Alto, CA 94304dec 2Cornell University, Ithaca, 2024 년 11 월 26 일, 2024 년 NY 14850 [cs.cy] Schols, Advertisers, Advicists Online을 온라인으로 Massive A Massive A Massive Online 아이디어, 사회적 유대 역학 및 바이러스 마케팅의 전파를 연구하는 데 사용될 수있는 사회적 상호 작용의 표현. 그러나 소셜 네트워크의 연결된 구조는 사람들 사이의 실제 상호 작용을 밝히지 않습니다. 주의가 부족하고 삶과 일의 일상적인 리듬은 사람들이 중요한 사람들과 상호 작용하고 관심을 보도하는 데 기본적으로 사람들을 기본으로 만듭니다. 트위터 내에서 사회적 상호 작용에 대한 연구에 따르면 사용의 운전자는“선언 된”친구와 추종자 세트의 드문 있고 숨겨진 연결 네트워크입니다. ARXIV : 0812.1045V1 1 소셜 네트워크, 사람들 사이의 원위 상호 작용을 중재하기위한 매우 오래되고 널리 퍼져있는 메커니즘은 웹 시대에 널리 퍼져 있습니다. 사람들이 친구, 지인 및 가족의 삶을 따를 수있는 인터페이스를 통해 소셜 네트워크에있는 사람들의 수는 금세기 초부터 지출 적으로 성장했습니다. Facebook, LinkedIn 및 MySpace에는 몇 가지 예를 제시하기 위해 이러한 네트워크를 사용하여 서로를 추적하고 전문가를 찾아 필요할 때 상업적 변환에 참여하는 수백만 명의 회원이 포함되어 있습니다 [6]. 또한, 상업 기업은 비슷한 관심사를 가진 사람들을 통해 권장 사항을 전파하기위한 준비된 매체를 제공하기 때문에 마케팅 목적으로 이들을 이용하려고 노력합니다 [8]. 학문적 측면에서, 이들 네트워크의 형성과 역학에 많은 지식이 축적되었으며, 데이터의 쉽게 가용성과 이러한 네트워크 내의 노드와 링크의 통계적 분포에서 발견 된 규칙 성으로 인해 발생합니다 [1, 3, …

Source: arXiv.org (or the original source of the paper)

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