Retvītu slepenā zinātne

Ja jūs nosūtāt tvītu svešiniekam, aicinot to retvītīt, jūs, iespējams, nebūtu pārsteigts, ja viņš jūs pilnībā ignorētu. Taču, ja izsūtīsit daudz šādu tvītu, iespējams, daži tiks nodoti tālāk.

Kā tas nākas? Kas liek kādam retvītīt informāciju no svešinieka? Uz šo jautājumu šodien uzdeva Kjumins Lī no Jūtas štata universitātes Loganā un daži draugi no IBM Almaden pētniecības centra Sanhosē.

Šie puiši stāsta, ka, izpētot Twitter lietotāju īpašības, iespējams identificēt svešiniekus, kuri, visticamāk, nodos tavu ziņu tālāk nekā citi. Un, to darot, pētnieki apgalvo, ka viņiem ir izdevies uzlabot svešiniekiem nosūtīto ziņojumu retvītošanas ātrumu līdz pat 680 procentiem.

Tātad, kā viņi to izdarīja? Jaunā tehnika ir balstīta uz domu, ka daži cilvēki biežāk raksta čivināt nekā citi, jo īpaši par noteiktām tēmām un noteiktos diennakts laikos. Tāpēc triks ir atrast šīs personas un mērķēt uz tām, kad tās varētu būt visefektīvākās.

Tātad pieeja bija vienkārša. Ideja ir izpētīt personas pakalpojumā Twitter, aplūkojot viņu profilus un viņu iepriekšējo tvītošanas uzvedību, meklējot norādes, kas varētu liecināt, ka viņi varētu retvītīt noteikta veida informāciju. Kad esat atradis šīs personas, nosūtiet viņiem savus tvītus.

Tāda ir teorija. Praksē tas ir nedaudz vairāk iesaistīts. Lī un kolēģi vēlējās pārbaudīt cilvēku reakciju uz divu veidu informāciju: vietējām ziņām (Sanfrancisko) un tvītiem par putnu gripu, kas viņu izpētes laikā bija nozīmīga problēma. Pēc tam viņi izveidoja vairākus Twitter kontus ar dažiem sekotājiem, lai pārraidītu šāda veida informāciju.

Pēc tam viņi atlasīja cilvēkus, kuri saņems savus tvītus. Vietējām ziņu pārraidēm viņi meklēja Twitter lietotājus, kas atrodas līča apgabalā, atrodot vairāk nekā 34 000 no tiem un nejauši izvēloties 1900.

Pēc tam viņi nosūtīja vienu ziņojumu katram formāta lietotājam:

@ SFtargetuser Apšaudē gāja bojā vīrietis un vēl trīs tika ievainoti… http://bit.ly/KOl2sC Lūdzu RT šīs drošības ziņas

Tātad tviterī bija iekļauts lietotāja vārds, īss virsraksts, saite uz stāstu un lūgums atkārtot tvītu.

No šiem 1900 cilvēkiem 52 retvītoja saņemto ziņojumu. Tas ir 2,8 procenti.

Lai iegūtu informāciju par putnu gripu, Lī un līdzinieki meklēja cilvēkus, kuri jau bija ierakstījuši tviterī par putnu gripu, atrodot 13 000 no tiem un nejauši izvēloties 1900. No tiem 155 retvītoja saņemto ziņojumu, kas ir 8,4 procenti.

Taču Lī un līdzinieki atrada veidu, kā būtiski uzlabot šos retvītīšanas rādītājus. Viņi atgriezās pie sākotnējiem Twitter lietotāju sarakstiem un apkopoja publiski pieejamu informāciju par katru no viņiem, piemēram, viņu personīgo profilu, sekotāju skaitu, cilvēkus, kuriem viņi sekoja, viņu 200 jaunākos tvītus un to, vai viņi retvītoja saņemto ziņojumu.

Pēc tam komanda izmantoja mašīnmācīšanās algoritmu, lai meklētu korelācijas šajos datos, kas varētu paredzēt, vai kāds varētu retvītīt. Piemēram, viņi noskaidroja, vai cilvēki ar vecākiem kontiem biežāk retvīto, vai draugu un sekotāju attiecība ietekmēja retvītīšanas iespējamību, vai pat to, kā negatīvo vai pozitīvo vārdu veidi, ko viņi izmantoja iepriekšējos tvītā, liecināja par kādu saiti. Viņi arī aplūkoja diennakts laiku, kad cilvēki bija visaktīvākie tviterī.

Rezultātā tika izveidots mašīnmācīšanās algoritms, kas spēj atlasīt lietotājus, kuri, visticamāk, retvītos par noteiktu tēmu.

Un rezultāti liecina, ka tas ir pārsteidzoši efektīvs. Kad komanda nosūtīja vietējās informācijas tvītus personām, kuras identificēja algoritms, 13,3 procenti to atkārtoja, salīdzinot ar tikai 2,6 procentiem cilvēku, kas izvēlēti nejauši.

Un viņi ieguva vēl labākus rezultātus, kad pieprasīja laiku, lai tas atbilstu periodiem, kad cilvēki agrāk bija bijuši visaktīvākie. Tādā gadījumā retweet līmenis pieauga līdz 19,3 procentiem. Tas ir uzlabojums par vairāk nekā 600 procentiem.

Līdzīgi, putnu gripas informācijas rādītājs pieauga no 8,3 procentiem nejauši izvēlētiem lietotājiem līdz 19,7 procentiem lietotājiem, kurus izvēlējās algoritms.

Tas ir nozīmīgs rezultāts, uz kuru ar skaudību raudzīsies tirgotāji, politiķi un ziņu organizācijas.

Interesants jautājums ir par to, kā viņi var padarīt šo paņēmienu vispārīgāk piemērojamu. Tas palielina iespēju izveidot lietotni, kas ļauj ikvienam ievadīt interesējošo tēmu un kas pēc tam izveido to cilvēku sarakstu, kuri, visticamāk, turpmāko stundu laikā retvītos par šo tēmu.

Lī un co nemin nekādus šāda veida plānus. Bet, ja viņi to neizmantos, noteikti būs citi, kas to darīs.

Atsauce: arxiv.org/abs/1405.3750 : Kurš šo retvītos? Automātiska svešinieku identificēšana un iesaistīšana pakalpojumā Twitter, lai izplatītu informāciju

paslēpties