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Infodemics and Opinion Reproduction Number in Content-Spreading Networks


Centrala begrepp
Opinion reproduction number determines infodemic occurrence in content spread on networks.
Sammanfattning
The article explores infodemics in content spreading on networks using a bounded-confidence model. It introduces the concept of an opinion reproduction number to predict infodemic thresholds. The study analyzes the impact of network structure and spreading-model parameters on content dissemination. Various summary statistics are used to quantify the spread of content, including total shares, longest adoption paths, width of dissemination trees, and structural virality. The analysis is comprehensive and provides insights into the dynamics of content spread.
Statistik
"A critical value of the opinion reproduction number indicates whether or not there is an “infodemic” (i.e., a large content-spreading cascade) of content that reflects a particular opinion." "Using configuration-model networks, we quantify the size and shape of content dissemination using a variety of summary statistics." "The total number of content shares grows linearly with N."
Citat
"When content with misinformation or disinformation spreads widely, it has become common to expand on analogies with disease spread by stating that there is an infodemic." "We define an analogue of the basic reproduction number from disease dynamics that we call an opinion reproduction number." "The structural virality is the mean shortest-path length between nodes in the dissemination tree."

Djupare frågor

어떻게 소스 노드의 의도 있는 선택이 콘텐츠 전파에서 영향 극대화에 영향을 미칠 수 있나요?

의도 있는 소스 노드의 선택은 영향 극대화에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 특정 소스 노드를 선택함으로써 특정 의견이나 콘텐츠가 특정 그룹에 더 빠르게 전파될 수 있습니다. 이를 통해 영향력을 극대화하거나 특정 의견이나 정보를 특정 대상에게 집중적으로 전달할 수 있습니다. 이는 온라인 마케팅, 정보 전달, 또는 사회적 영향력 확대와 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

어떻게 콘텐츠 변이의 통합이 정보 전염 임계값과 전파 패턴에 영향을 미칩니까?

콘텐츠 변이의 통합은 정보 전염 임계값과 전파 패턴에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 변이가 있는 경우, 콘텐츠가 변형되거나 수정될 수 있으며 이는 콘텐츠의 전파 속도와 방식을 변경할 수 있습니다. 특히 의도적인 변이가 있는 경우, 잘못된 정보나 왜곡된 정보가 더 빠르게 퍼질 수 있으며 이는 잘못된 정보의 확산을 촉진할 수 있습니다. 따라서 콘텐츠 변이는 정보 전염의 동적을 변화시키고 전파 패턴을 예측하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

분산 복제 번호 개념을 어떻게 조정하여 콘텐츠 전파 역학을 분석할 수 있나요?

분산 복제 번호 개념은 콘텐츠 전파 역학을 분석하는 데 적용될 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠의 전파 속도와 범위를 예측하고 콘텐츠의 확산 패턴을 이해할 수 있습니다. 분산 복제 번호를 사용하면 콘텐츠가 얼마나 넓게 퍼질지, 어떤 속도로 전파될지 등을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 전파의 특성을 파악하고 콘텐츠 전파 모델의 효율성을 평가할 수 있습니다.
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