Fig. 1:Violación de la regla de la mediana en el conjunto de datos de Twitter. En morado, trazamos el histograma de la probabilidad pi como se define en la ec. (1). Los datos se refieren a N = 6474 agentes de los 6757 originales al considerar aquellos con un grado de salida de al menos dos. La mediana de la distribución es 0,436 (media y estándar:0,450, 0,189). En azul claro, calculamos la misma distribución al reorganizar las secuencias temporales de las conexiones (hipótesis nula). La mediana de esta distribución es 0,5 (media y estándar:0,489, 0,173). Las dos distribuciones son significativamente diferentes desde el punto de vista estadístico (valor p de la prueba de Kolmogorov-Smirnov ≪ 10−8). Crédito:DOI:10.1038/s41467-021-27089-8
Un modelo para describir la formación de comunidades en línea y el aumento de personas influyentes en las plataformas de redes sociales, basado en la calidad del contenido generado por el usuario, se informa en un estudio publicado en Nature Communications . Los hallazgos podrían mejorar nuestra comprensión de cómo surgen las personas influyentes en las redes sociales.
Las redes sociales a menudo pueden desempeñar un papel central en la difusión de información y pueden influir en la opinión pública, pero nuestra comprensión de los fenómenos que tienen lugar dentro de estas plataformas sigue siendo difícil de alcanzar. En muchas plataformas de redes sociales populares, como Instagram, YouTube, TikTok y Twitter, los usuarios comparten contenido e interactúan activamente con el contenido de otros usuarios para formar amistades virtuales. Las comunidades basadas en intereses suelen surgir a través de usuarios destacados que pueden influir en otros usuarios con su contenido.
Nicolò Pagan, Wenjun Mei y sus colegas proponen un modelo matemático para la formación de redes sociales, donde los usuarios deciden vincularse/seguirse entre sí en función de la calidad de su contenido según sus intereses. Luego, los autores probaron su modelo con los datos de Twitter en una red compuesta por más de 6000 científicos. Los resultados sugieren que los usuarios tienen como objetivo aumentar la calidad del contenido que reciben y buscan continuamente proveedores de contenido de la mejor calidad a través de motores de búsqueda integrados. Descubrieron que los usuarios que producían contenido de la más alta calidad tenían el doble de seguidores que el segundo, y así sucesivamente. Luego, los autores validaron su modelo utilizando conjuntos de datos de Twitch, una plataforma popular para jugadores en línea. Sugieren que el modelo mapea el aumento de la popularidad y la formación de redes de manera más realista que los modelos anteriores.
Los hallazgos brindan información sobre un posible mecanismo de cómo se forman las comunidades de redes sociales y las personas influyentes.
