Characterizing Online Public Discussions through Patterns of Participant Interactions
Characterizing Online Public Discussions through Patterns of Participant Interactions
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通过参与者互动的模式来表征在线公共讨论
DOI：
10.1145/3274467
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发表时间：
2018
影响因子：
--
通讯作者：
Taylor, Sean J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Justine;Danescu-Niculescu-Mizil, Cristian;Sauper, Christina;Taylor, Sean J.
社交媒体平台上的公众讨论是在线信息消费的内在组成部分。对这些平台来说，描述可能出现的各种讨论的特点至关重要，因为它们可能试图组织和策划这些讨论。本文介绍了一个框架来描述公共讨论，依赖于一个代表性，捕捉了广泛的社会模式，从对话者之间的互动，评论和观众的reactions.We应用我们的框架来研究在Facebook上的公共讨论在两个互补的规模。首先，在个人讨论的层面，我们用它来预测讨论的未来轨迹，预测未来的反社会行为（如参与者互相阻止），并预测讨论的增长。其次，我们系统地分析了数千个Facebook子社区的讨论变化，揭示了人们在讨论在线内容时如何互动的微妙差异（和意想不到的相似性）。我们进一步表明，这种变化更多地是由参与者的倾向，而不是触发这些讨论的内容。
Public discussions on social media platforms are an intrinsic part of online information consumption. Characterizing the diverse range of discussions which can arise is crucial for these platforms, as they may seek to organize and curate them. This paper introduces a framework to characterize public discussions, relying on a representation that captures a broad set of social patterns which emerge from the interactions between interlocutors, comments, and audience reactions.We apply our framework to study public discussions on Facebook at two complementary scales. First, at the level of individual discussions, we use it to predict a discussion's future trajectory, anticipating future antisocial actions (such as participants blocking each other) and forecasting the discussion's growth. Second, we systematically analyze the variation of discussions across thousands of Facebook sub-communities, revealing subtle differences (and unexpected similarities) in how people interact when discussing online content. We further show that this variation is driven more by participant tendencies than by the content triggering these discussions.
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DOI：
10.18653/v1/d18-1305
发表时间：
2018-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Yiqing Hua;Cristian Danescu-Niculescu-Mizil;Dario Taraborelli;Nithum Thain;Jeff Sorensen;Lucas Dixon
通讯作者：
Yiqing Hua;Cristian Danescu-Niculescu-Mizil;Dario Taraborelli;Nithum Thain;Jeff Sorensen;Lucas Dixon
从用户评论到在线对话
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
Knowledge Discovery and Data Mining
影响因子：
--
作者：
Chunyan Wang;Mao Ye;B. Huberman
通讯作者：
B. Huberman
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影响因子：
3.6
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Tai;D. Atkin
通讯作者：
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3
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通讯作者：
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5
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通讯作者：
Jae Kook Lee