The Role of Network and Identity in the Diffusion of Hashtags

要約

文化のオンラインの拡散は、多くの相互作用する社会的要因（ネットワークやアイデンティティなど）の影響を受けると理論付けられています。
ただし、ほとんどの既存の計算カスケードモデルは、単一の要因（ネットワークやアイデンティティなど）のみを考慮しています。
この作業は、ハッシュタグカスケードの根底にあるメカニズムを引き裂くための新しいフレームワークを提供します。
文化的革新をオンラインで表す1,337のハッシュタグの新しいデータセットをキュレートし、経験的カスケードとシミュレートされたカスケードを比較するための10因子評価フレームワークを開発し、ネットワーク+アイデンティティモデルがネットワークまたはアイデンティティのみの反事実よりもハッシュタグカスケードをよりよくシミュレートすることを示します。
また、パフォーマンスの不均一性も探求します。ネットワーク+アイデンティティモデルを組み合わせてカスケードの人気を最もよく予測しますが、ネットワークのみのモデルはカスケードの成長を最もよく予測し、アイデンティティのみのモデルが採用の構成を最もよく予測します。
ネットワーク+アイデンティティモデルは、人種的または地域的なアイデンティティを表現し、スポーツやニュースについて話すために使用されるハッシュタグの中で最も高い比較優位性を持っています。
実際、各ハッシュタグのネットワークおよび/またはアイデンティティの最適なモデルの組み合わせを予測し、これを使用してパフォーマンスをさらに向上させることができます。
私たちの結果は、ソーシャルメディアでのハッシュタグの拡散にネットワーク、アイデンティティ、およびその他の社会的要因の相互作用を組み込んだモデルの有用性を示しています。

要約(オリジナル)

The diffusion of culture online is theorized to be influenced by many interacting social factors (e.g., network and identity). However, most existing computational cascade models consider just a single factor (e.g., network or identity). This work offers a new framework for teasing apart the mechanisms underlying hashtag cascades. We curate a new dataset of 1,337 hashtags representing cultural innovation online, develop a 10-factor evaluation framework for comparing empirical and simulated cascades, and show that a combined network+identity model better simulates hashtag cascades than network- or identity-only counterfactuals. We also explore heterogeneity in performance: While a combined network+identity model best predicts the popularity of cascades, a network-only model best predicts cascade growth and an identity-only model best predicts adopter composition. The network+identity model has the highest comparative advantage among hashtags used for expressing racial or regional identity and talking about sports or news. In fact, we are able to predict what combination of network and/or identity best models each hashtag and use this to further improve performance. Our results show the utility of models incorporating the interactions of network, identity, and other social factors in the diffusion of hashtags in social media.

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