Bislang lässt sich nur schwer vorhersagen, wie sich aktuelle Neuigkeiten im Social-Media-Bereich verbreiten. Manche Nachricht wird lange in Blogs, auf Twitter oder bei Facebook diskutiert, manche ist bereits nach wenigen Stunden passé.

Jure Leskovec, Juniorprofessor für Computerwissenschaften an der Stanford University, arbeitet derzeit an einer Methode, mit der bestimmt werden kann, welche Inhalte sich auf längere Sicht verbreiten, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Dabei spielen diverse Faktoren eine Rolle, die zunächst logisch erscheinen: Besonders wichtig ist demnach die Nachricht selbst und die Beliebtheit des Angebots, auf dem das Originalmaterial erschien. Außerdem kommt es aber auch stark darauf an, welche Nutzergemeinschaft mit dem Inhalt angesprochen wird.

Aktuelle Paper, die von Leskovec und dem Stanford-Doktoranden Jaewon Yang stammen, legen Muster offen, wie sich Nachrichtengeschichten online verbreiten. Sie könnten ein erster Ansatz für Vorhersagemodelle sein, was populär ist und was nicht. Für ihre Studie analysierten die Forscher 170 Millionen Nachrichtenartikel und Blog-Postings über den Zeitraum eines Jahres sowie weitere 580 Millionen Twitter-Nachrichten innerhalb von acht Monaten. Dabei wurde die Aufmerksamkeit gemessen, die jeder dieser Inhalte im weiteren Web erhielt – gemessen an Erwähnungen in anderen Blog-Postings, Nachrichtenbeiträgen und Tweets.

Quelle: Heise.de