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Previous issue date: 2017-09-15 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Users influence analysis over other users has been highlighted in studies involving online
social networks, especially for the social network known as Twitter. However, there is still
room for studies which analyze the influence that a user a exerts on another user e, based
on the frequency of interactions from e dedicated to a in the social network. In the case
of Twitter, three interactions are commonly used by users: the like, the mention and the
retweet. This work assumes that a direct way of measuring the influence of a user a over
another user e on Twitter is to observe the number of interactions of e with a over time. In
this sense, a new concept called loyalty is proposed to define a specific and personalized
type of influence, in which users, through their interactions, demonstrate preference by
some peers in the social network (i.e., through the frequency of the interactions). Three
aspects of loyalty were analyzed: i) intensity of interaction with the preferred user; ii)
probability of interaction with users with whom there is loyalty, and iii) predictability of
user interactions with their peers. Experiments done on a large sample of Twitter users
reveal that the vast majority of users have loyalty to some user. In addition, the type of
interaction and cultural aspects such as the written language used in the tweets differently
affect the three aspects of fidelity considered. The paper also offers suggestions on how
information derived from loyalty may be useful for future work related to influence on
Twitter. / Análise da Fidelidade no Comportamento dos Usuários do Twitter– Um Estudo a Respeito
da Influência Social com uma Visão Local Para Redes Sociais Online.
A análise da influência de usuários sobre outros tem tido destaque em estudos envolvendo
as redes sociais online, em especial a rede social Twitter. Entretanto, ainda há carência
de trabalhos que analisem a influência que um usuário a tem sobre outro usuário e, com
base na quantidade de interações que e tem com a na rede social. No caso do Twitter, três
interações são comumente utilizadas pelos usuários: o curtir (ou gostar), o retweet e a
menção.
Este trabalho parte do princípio que uma forma direta de avaliar a influência que um
usuário a tem sobre um usuário e no Twitter é observar o número de interações de e com
a ao longo do tempo. Nesse sentido, propõe-se um novo conceito, denominado fidelidade,
para definir um tipo específico e personalizado de influência, em que os usuários, por
meio de suas interações, demonstram preferência (através da frequência de interações)
por alguns de seus pares na rede social. Analisou-se três aspectos da fidelidade: i)
intensidade de interação com o usuário preferido; ii) probabilidade de interação com
usuários aos quais há fidelidade e iii) previsibilidade do usuário ao interagir com seus
pares. Experimentos feitos em uma grande amostra de usuários, revelam que a grande
maioria dos usuários têm fidelidade com algum outro usuário. Além disso, o tipo de
interação e aspectos culturais como a língua escrita utilizada afetam de modo diverso
os três aspectos de fidelidade considerados. O trabalho também apresenta sugestões de
como as informações derivadas sobre a fidelidade podem ser úteis para trabalhos futuros
relacionados à influência no Twitter.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7893 |
| Date | 15 September 2017 |
| Creators | Matos Júnior, João Batista Pereira |
| Contributors | Rosa, Thierson Couto, Camilo Júnior, Celso Gonçalves, Rosa, Thierson Couto, Camilo Júnior, Celso Gonçalves, Fernandes, Deborah Silva Alves, Oliveira, David Braga Fernandes de |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, -2555911436985713659 |
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