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The utility of social and topical factors in anticipating repliers in Twitter conversations

Anticipating repliers in online conversations is a fundamental challenge for computer mediated communication systems which aim to make textual, audio and/or video communication as natural as face to face communication. The massive amounts of data that social media generates has facilitated the study of online conversations on a scale unimaginable a few years ago. In this work we use data from Twitter to explore the predictability of repliers, and investigate the factors which influence who will reply to a message. Our results suggest that social factors, which describe the strength of relations between users, are more useful than topical factors. This indicates that Twitter users' reply behavior is more impacted by social relations than by topics. Finally, we show that a binary classification model, which differentiates between users who will and users who will not reply to a certain message, may achieve an F1-score of 0.74 when using social features.

The utility of social and topical factors in anticipating repliers in Twitter conversations

Urheber*in: Schantl, Johannes; Kaiser, Rene; Wagner, Claudia; Strohmaier, Markus

Rechte vorbehalten - Freier Zugang

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ISBN
978-1-4503-1889-1
Umfang
Seite(n): 376-385
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Status: Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)
5. ACM Web Science Conference (WebSci '13). Paris, 2013

Erschienen in
Proceedings of the 5th ACM Web Science Conference 2013

Thema
Naturwissenschaften
Publizistische Medien, Journalismus,Verlagswesen
Naturwissenschaften, Technik(wissenschaften), angewandte Wissenschaften
interaktive, elektronische Medien
Twitter
computervermittelte Kommunikation
Interaktion
interaktive Medien
Soziale Medien
Verhalten
soziale Faktoren
Netzgemeinschaft

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Schantl, Johannes
Kaiser, Rene
Wagner, Claudia
Strohmaier, Markus
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
ACM
(wo)
Vereinigte Staaten von Amerika, New York
(wann)
2013

DOI
URN
urn:nbn:de:0168-ssoar-66083-7
Rechteinformation
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
Letzte Aktualisierung
21.06.2024, 16:26 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Objekttyp

  • Konferenzbeitrag

Beteiligte

  • Schantl, Johannes
  • Kaiser, Rene
  • Wagner, Claudia
  • Strohmaier, Markus
  • ACM

Entstanden

  • 2013

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