Модель распространения репостов
Результат
В модели расширение круга первых получателей давало каскады более разнообразного масштаба. В отдельном сравнении двух групп по 50 аккаунтов меньшая аудитория дала на 47% больше репостов при одинаковом потоке постов. Эти результаты относятся к симуляции.
Разработал модель распространения постов в социальной сети и проверил её в 96 сценариях. Исследую, как выбор первых получателей и связи между сообществами влияют на лавины репостов.
Задача
Выяснить, при каких условиях отдельный пост запускает большую цепочку репостов и как на это влияет выбор аудитории. Исследование веду с научным руководителем в НИУ ВШЭ.
Что я сделал
- 01
Реализовал на Python модель сети из сообществ и инфлюенсеров. Учёл накопление информации, порог репоста, угасание интереса и взаимные подписки.
- 02
Собрал серию из 96 условий эксперимента и интерактивный отчёт. Сравнивал режимы публикаций, число первых получателей и структуру связей.
- 03
Проверил, почему посты только у крупнейших аккаунтов дают каскады похожего размера. Увеличивал длительность прогона и сеть, затем расширил круг получателей и сравнил распределения.