MJCACHÓN

Análisis de Intereses en Twitter

¿Cómo manejarías tu cuenta de Twitter (o la de una empresa) si fueras capaz de predecir o conocer previamente, qué tipo de tweets van a ser muy retweeteados?

Hay aspectos que dan pie a pensar que ciertos tweets van a tener un buen impacto, desde consideraciones de quién realiza o publica ese mensaje:

  • Tiene influencia en un nicho
  • Él y sus followers son activos
  • Genera interés
  • Perfil, autoridad, antigüedad, followers
  • Etc.

Lo verdaderamente interesante y esclarecedor, sería poder centrar esta idea en el propio contenido del tweet, dejando un poco al margen al usuario.

De esta forma, se podría ahondar en la búsqueda de los factores que hacen interesante un tweet independientemente de quien lo publique, y que se conviertan en susceptibles de ser retweeteados.

Eso es precisamente lo que pretende el paper “Analysis of Interestingness on Twitter“, analizar una gran colección de mensajes de Twitter, divididos en dos grupos de estudio:

– Bajo nivel: recogen las palabras contenidas en un tweet, si existen URLs, hashtags, nombres de usuarios, iconos gestuales, signos de interrogación y/o exclamación, así como términos con connotaciones positivas o negativas.

– Alto nivel: asociación de los propios tweets con temáticas y “sentimientos” de esos tweets.
Este último aspecto relativo a “sentimientos” se basa en Affective Norms of English Words dictionary, que pone un valor numérico a cientos de palabras de este idioma que definen estados de animo y sensaciones (fuerza, debilidad, excitación, calma, bienestar, etc.).

Este estudio concluye cosas como:

  • Los temas generales, son más propicios a generar interés y por tanto, retweets. En este sentido, es obvio pensar que mensajes de índole privado y más específicos, quizás no susciten un interés tal que logre generar retweets por si solo.
  • Los temas comunes, que interesan a muchas personas, también suelen generar mayor difusión. Por tanto, tweets sobre estados de ánimo y que no aportan nada adicional a un topic concreto, no tendrán impactos.
  • Para que el contenido de un tweet sea percibido como interesante y pueda ser retweeteado, es preferible no dirigirlo a otro usuario de Twitter, mediante reply o mention
  • El hecho de incluir una url, también favorece el interés de terceros. También el carácter noticioso del contenido.
  • Y algo curioso del estudio refleja que las malas noticias se difunden más rápido, reciben mayores retweets, sobre todo basándose en el estudio de emoticonos. 

Hasta aquí el primer paper de Twitter, si quieres el pdf original, contacta conmigo

Otros papers que se analizarán próximamente, ¿te interesa alguno en especial? 😀

A Content-based Analysis of Interestingness on Twitter
An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter
Analysis of Factors Influencing the Response Rate in Social QA Behaviour
Analysis of Similarity of Twitter Topic Categories among regions
Analysis of Viral Retweets on the twittersphere
Analyzing and Predicting Viral Tweets
Analyzing the dynamic evolution of hashtags on twitter
Analyzing the Impact of Social TV Strategies
Analyzing the strength of ties of Retweet in health domain
Characterizing Retweeting Behaviors in Twitter
Community Discovery in Twitter Based on User Interests
Discovering the Opinions of the Long Tail
Event based classification of Web 2.0 text streams
Factors Impacting Retweet in Twitter Network
Friends and Neighbors on the Web
How and Why People Twitter The Role that microblogging plays in informal communication
Identifying Information Spreaders in Twitter Follower Networks
Idioms, Political Hashtags, and Complex
Influence and Passivity in Social Media
Measuring Message Propagation and Social Influence Twitter
MEASURING NODE IMPORTANCE A MULTI CRITERIA APPROACH
Measuring user influence in Twitter million follower fallacy
Memes in microblog streams
News Vertical Search using UGC
On the Temporal Dynamics of Influence on the social semantic web
Patterns of Implicit and Non-follower Retweet Propagation
Predicting Future Popularity of Events in Microblogging Platforms
Predicting Future Popularity Trend of Events in Microblogging Platforms
Predicting Information Spreading in Twitter
Predicting retweet reach of a tweeter
Predicting the Speed, Scale, and Range of Information Diffusion in twitter
Quantifying and Predicting Influence on twitter
Quantifying Influence in Social Networks and News Media
Quantifying Influence on Twitter
Re-tweeting from a Linguistic Perspective
Recommending Twitter Users to Follow Using Content
Retweets but Not Just Retweets
Role of the Influencers in social media
RT to Win! Predicting Message Propagation in Twitter
Statistically Modeling the Effectiveness of Disaster
Supervised Rank Aggregation for Predicting Influence in Networks
The Link Prediction Problem for Social Networks
The PageRank Citation Ranking
THE REACH OF TWITTER AS A POLITICAL TOOL
The Role of Multimedia Content in Determining the Virality of social media information
Thesis about Connecting Users with Similar Interests for Group Understanding
Three Degrees of Distance on Twitter
Tweet Tweet Retweet Conversational Aspects of Retweeting on Twitter
twitter predicts information
twitter rank finding topic sensitive influential twitterers
Twitter under the microscope
Two types of Twitter users with equally many followers
Understanding Factors that Affect Response Rates in Twitter
Understanding User-Community Engagement
User Classification in Online Communities
Waiting for a Retweet
Want to be Retweeted
What is Twitter a Social Network or a News Media
What’s in a Hashtag
Who Says What to Whom on Twitter
why do people retweet
Why Do People Unfollow in Twitter
Will the Revolution be Retweeted

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  2 comments for “Análisis de Intereses en Twitter

  1. 20 febrero, 2013 at 14:11

    A mi me gustaría el de Why Do People Unfollow in Twitter . Gracias por los resúmenes :)

    • 20 febrero, 2013 at 14:12

      Genial Paula, esta semana reviso ese paper y lo publico, según tu petición :)

      Gracias por pasarte crack!

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