Local Variation of Hashtag Spike Trains and Popularity in Twitter

Céyda Sanli Cakir, Renaud Lambiotte

Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revueArticleRevue par des pairs

Résumé

We draw a parallel between hashtag time series and neuron spike trains. In each case, the process presents complex dynamic patterns including temporal correlations, burstiness, and all other types of nonstationarity. We propose the adoption of the so-called local variation in order to uncover salient dynamical properties, while properly detrending for the time-dependent features of a signal. The methodology is tested on both real and randomized hashtag spike trains, and identifies that popular hashtags present regular and so less bursty behavior, suggesting its potential use for predicting online popularity in social media.
langue originaleAnglais
Numéro d'articlee0131704
Nombre de pages18
journalPLoS ONE
Volume10
Numéro de publication7
Date de mise en ligne précoce10 juil. 2015
Les DOIs
Etat de la publicationPublié - 10 juil. 2015

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