How Do Online Social Networks GrowO

How Do Online Social Networks Grow

Online social networks such as Facebook, Twitter and Gowalla allow people to communicate and interact across borders. In
past years online social networks have become increasingly important for studying the behavior of individuals, group
formation, and the emergence of online societies. Here we focus on the characterization of the average growth of online
social networks and try to understand which are possible processes behind seemingly long-range temporal correlated
collective behavior. In agreement with recent findings, but in contrast to Gibrat’s law of proportionate growth, we find
scaling in the average growth rate and its standard deviation. In contrast, Renren and Twitter deviate, however, in certain
important aspects significantly from those found in many social and economic systems. Whereas independent methods
suggest no significance for temporally long-range correlated behavior for Renren and Twitter, a scaling analysis of the
standard deviation does suggest long-range temporal correlated growth in Gowalla. However, we demonstrate that
seemingly long-range temporal correlations in the growth of online social networks, such as in Gowalla, can be explained by
a decomposition into temporally and spatially independent growth processes with a large variety of entry rates. Our analysis
thus suggests that temporally or spatially correlated behavior does not play a major role in the growth of online social
networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายสังคมออนไลน์เติบโตวิธีทำเครือข่ายสังคมออนไลน์เช่น Facebook, Twitter และโกวอลลาให้คนสามารถสื่อสาร และข้ามพรมแดน ในในอดีตปีที่เครือข่ายสังคมออนไลน์ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับการศึกษาพฤติกรรมของบุคคล กลุ่มกำเนิด และการเกิดขึ้นของสังคมออนไลน์ ที่นี่เราเน้นการจำแนกลักษณะของการเติบโตเฉลี่ยของออนไลน์เครือข่ายสังคมและพยายามที่จะเข้าใจซึ่งเป็นกระบวนการที่เป็นไปได้เบื้องหลังระยะไกลดูเหมือนกาลเวลาความสัมพันธ์ลักษณะการทำงานร่วมกัน ข้อ ตกลงเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่ตรงกันข้าม กับกฎหมายของ Gibrat การเจริญเติบโตตาม เราค้นหามาตราส่วนในอัตราเติบโตเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ ตรงกันข้าม Renren และ Twitter เบี่ยงเบน อย่างไรก็ตาม ในบางสำคัญอย่างมีนัยสำคัญจากที่พบในระบบสังคม และเศรษฐกิจมากมาย ในขณะที่วิธีการอิสระแนะนำไม่มีความสำคัญสำหรับลักษณะการทำงานมีความสัมพันธ์ระยะยาวชั่ว Renren และ Twitter การวิเคราะห์มาตราส่วนของการส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแนะนำเติบโตมีความสัมพันธ์ระยะยาวที่ขมับในโกวอลลา อย่างไรก็ตาม เราแสดงให้เห็นว่าดูเหมือนความสัมพันธ์ชั่วคราวระยะยาวในการเติบโตของเครือข่ายสังคมออนไลน์ เช่นโกวอลลา สามารถอธิบายได้โดยการสลายตัวลงในกระบวนการเจริญเติบโตชั่ว และ spatially อิสระหลากหลายรายการราคาพิเศษ การวิเคราะห์ของเราดังนั้น แนะนำว่า ลักษณะการทำงานมีความสัมพันธ์ชั่ว หรือ spatially เล่นบทบาทสำคัญในการเติบโตของสังคมออนไลน์เครือข่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทำเครือข่ายทางสังคมออนไลน์ขยายเครือข่ายสังคมออนไลน์เช่น Facebook, Twitter และ Gowalla ช่วยให้คนในการสื่อสารและมีปฏิสัมพันธ์ข้ามพรมแดน ในปีที่ผ่านมาเครือข่ายสังคมออนไลน์ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นสำหรับการศึกษาพฤติกรรมของบุคคลกลุ่มที่ก่อตัวและวิวัฒนาการของสังคมออนไลน์ ที่นี่เรามุ่งเน้นในลักษณะของการเจริญเติบโตเฉลี่ยของออนไลน์เครือข่ายสังคมและพยายามที่จะเข้าใจซึ่งเป็นกระบวนการที่เป็นไปได้อยู่เบื้องหลังดูเหมือนว่าระยะยาวความสัมพันธ์ชั่วพฤติกรรมร่วม ในข้อตกลงกับผลการวิจัยที่ผ่านมา แต่ในทางตรงกันข้ามกับกฎหมาย Gibrat ของการเจริญเติบโตตามสัดส่วนเราพบการปรับในอัตราการเติบโตเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในทางตรงกันข้าม Renren และ Twitter เบี่ยงเบน แต่ในบางแง่มุมที่สำคัญอย่างมีนัยสำคัญจากที่พบในระบบเศรษฐกิจและสังคมจำนวนมาก ในขณะที่วิธีการที่เป็นอิสระแนะนำอย่างมีนัยสำคัญสำหรับพฤติกรรมชั่วคราวระยะยาวความสัมพันธ์สำหรับ Renren และ Twitter ไม่มีการวิเคราะห์การปรับขนาดของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่แนะนำให้ในระยะยาวการเติบโตของความสัมพันธ์ชั่วขณะใน Gowalla แต่เราแสดงให้เห็นว่าในระยะยาวที่ดูเหมือนความสัมพันธ์ชั่วขณะในการเจริญเติบโตของเครือข่ายสังคมออนไลน์เช่นใน Gowalla ที่สามารถอธิบายได้ด้วยการสลายตัวลงชั่วคราวและตำแหน่งกระบวนการเจริญเติบโตอิสระที่มีความหลากหลายของอัตราการเข้า การวิเคราะห์ของเราจึงแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมชั่วคราวหรือมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ไม่ได้มีบทบาทสำคัญในการเจริญเติบโตของสังคมออนไลน์เครือข่าย