Finding Topic-specific Trends and Influential Users in Social Networks

Τα κοινωνικά δίκτυα έχουν γίνει αναπόσπαστο κομμάτι της σύγχρονης ζωής. Κάθε μέρα όλο και περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν αυτά τα δίκτυα για να επικοινωνούν με τους φίλους τους, να μοιράζονται τις απόψεις τους και να μένουν ενημερωμένοι για νέα και τρέχοντα γεγονότα. Η γενική αύξηση της χρήσης και της δημοτικότητας των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης οδήγησε σε μια έκρηξη των διαθέσιμων δεδομένων, γεγονός το οποίο δημιούγησε νέες ευκαιρίες για διάφορα είδη εκμετάλλευσης, όπως η πρόβλεψη, η εύρεση αλλά και η δημιουργία τάσεων. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, ξεκινάμε αναλύοντας την βιβλιογραφία που υπάρχει για τα συστήματα συστάσεων, καθώς και την αξία τους, για τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που υπάρχουν σήμερα, αλλά και γενικότερα για το ίντερνετ. Μετέπειτα αναλύουμε την συνεισφορά των συστημάτων εύρεσης επιρροής, της σημασίας τους αλλά και των χρήσεων τους στην μοντέρνες εφαρμογές διαδικτύου. Στόχος μας είναι να συνδυάσουμε τα δύο προαναφερθέντα συστήματα, προκειμένου να εντοπίσουμε τους πιο σημαντικούς χρήστες, όχι μόνο με βάση την δημότικότητα τους, αλλά και στους τομείς που ασκούν την μεγαλύτερη επιρροή. Ένας χρήστης που ασκεί μεγάλη επιρροή, είναι κάποιος που είναι γνωστός και αξιόπιστος από ένα συγκεκριμένο κοινό και σε συγκεκριμένα θέματα. Με την προσέγγισή μας προσπαθούμε να κάνουμε διάκριση μεταξύ διασημοτήτων και χρηστών κοινωνικών μέσων που πραγματικά γίνονται σεβαστά στους τομείς τους, και άλλοι χρήστες εμπιστεύονται και ακολουθούν ενεργά (αφοσίωση χρηστών). Στη συνέχεια επεκτείνουμε το σύστημά μας, προκειμένου να εντοπίσουμε και τις πιο σημαντικές διευθύνσεις URL, χρησιμοποιώντας τις ίδιες μετρηκές με πριν. Η προσέγγισή μας για την απάντηση στις παραπάνω ερωτήσεις βασίζεται στη λειτουργικότητα των hashtags τα οποία θεωρούμε ότι αντιπροσωπεύουν κάποιο θέμα σε κάθε δημοσίευση και στην υπόθεση ότι υπάρχουν πολλαπλά hashtags που αντιπροσωπεύουν ένα συγκεκριμένο θέμα. Σε αυτή τη διπλωματική, παρουσιάζουμε ένα σύστημα συστάσεων, το οποίο υλοποιούμε χρησιμοποιώντας Collaborative Filtering αλγορίθμους για (α) τον εντοπισμό των hashtags, των Urls και των χρηστών που σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο θέμα, (β) συνδυασμό διαφόρων μετρικών επιλεγμένων από το κοινωνικό δίκτυο μαζί τους και (γ) να αντιμετωπίσει έτσι τις προαναφερθείσες ερωτήσεις στο Twitter. Το σύστημά υλοποιήθηκε με την χρήση του Apache Spark προκειμένου να επιτευχθεί η βέλτιστη κλιμάκωση και να είναι σε θέση να επεξεργάζεται αποτελεσματικά μεγάλους όγκους δεδομένων.Για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων του συστήματός μας χρησιμοποιήσαμε δεδομένα τα οποία αντλήσαμε από το Twitter. Τελικά συγκρίνουμε τα αποτελέσματά μας με τα αποτελέσματα επιρροής που παράγονται από δύο εργαλεία εκτίμησης της επιρροής κοινωνικών δικτύων.Social networks (SNs) have become an integral part of contemporary life, as they are increasingly used as a basic means for communication with friends, sharing of opinions and staying up to date with news and current events. The general increase in the usage and popularity of social media has led to an explosion of available data, which creates opportunities for various kinds of utilization, such as predicting, finding or even creating trends. In this thesis, we first begin with analyzing the current work regarding the recommendation systems and their value on today’s social networks as well as the internet. We review the literature on reputation systems, their importance and the use cases that can be found on modern online applications. Our goal is to combine the two aforementioned systems in order to identify the most influential users, not only based on their followership, but also in their respective fields. An influencer is someone who is known and trusted by a specific audience on specific topics. We try to distinguish between celebrities, and social media users that actually are respected in their fields and that other users trust and follow actively (user engagement). We then extend our system, in order to also identify the most influential URLs, using the same metrics as before. Our approach is based on the functionality of hashtags, which we use as topic indicators for posts, and on the assumption that a specific topic is represented by multiple hashtags. We present a neighborhood-based recommender system, which we have implemented using collaborative filtering algorithms in order to (a) identify hashtags, URLs and users related with a specific topic, and (b) combine them with SN-based metrics in order to address the aforementioned questions in Twitter. The recommender system is built on top of Apache Spark framework in order to achieve optimal scaling and efficiency. For the verification of our system we have used data sets mined from Twitter and tested the extracted results for influential users and URLs concerning specific topics in comparison with the influence scores produced by a state-of-the-art influence estimation tool for SNs. Finally, we present and discuss the results regarding two distinct topics and also discuss the offered and potential utility of our system

Bots increase exposure to negative and inflammatory content in online social systems

Societies are complex systems which tend to polarize into sub-groups of individuals with dramatically opposite perspectives. This phenomenon is reflected -- and often amplified -- in online social networks where, however, humans are no more the only players, and co-exist alongside with social bots, i.e., software-controlled accounts. Analyzing large-scale social data collected during the Catalan referendum for independence on October 1, 2017, consisting of nearly 4 millions Twitter posts generated by almost 1 million users, we identify the two polarized groups of Independentists and Constitutionalists and quantify the structural and emotional roles played by social bots. We show that bots act from peripheral areas of the social system to target influential humans of both groups, bombarding Independentists with violent contents, increasing their exposure to negative and inflammatory narratives and exacerbating social conflict online. Our findings stress the importance of developing countermeasures to unmask these forms of automated social manipulation.Comment: 8 pages, 5 figure

Detection of Trending Topic Communities: Bridging Content Creators and Distributors

The rise of a trending topic on Twitter or Facebook leads to the temporal emergence of a set of users currently interested in that topic. Given the temporary nature of the links between these users, being able to dynamically identify communities of users related to this trending topic would allow for a rapid spread of information. Indeed, individual users inside a community might receive recommendations of content generated by the other users, or the community as a whole could receive group recommendations, with new content related to that trending topic. In this paper, we tackle this challenge, by identifying coherent topic-dependent user groups, linking those who generate the content (creators) and those who spread this content, e.g., by retweeting/reposting it (distributors). This is a novel problem on group-to-group interactions in the context of recommender systems. Analysis on real-world Twitter data compare our proposal with a baseline approach that considers the retweeting activity, and validate it with standard metrics. Results show the effectiveness of our approach to identify communities interested in a topic where each includes content creators and content distributors, facilitating users' interactions and the spread of new information.Comment: 9 pages, 4 figures, 2 tables, Hypertext 2017 conferenc

Popularity Evolution of Professional Users on Facebook

Popularity in social media is an important objective for professional users (e.g. companies, celebrities, and public figures, etc). A simple yet prominent metric utilized to measure the popularity of a user is the number of fans or followers she succeed to attract to her page. Popularity is influenced by several factors which identifying them is an interesting research topic. This paper aims to understand this phenomenon in social media by exploring the popularity evolution for professional users in Facebook. To this end, we implemented a crawler and monitor the popularity evolution trend of 8k most popular professional users on Facebook over a period of 14 months. The collected dataset includes around 20 million popularity values and 43 million posts. We characterized different popularity evolution patterns by clustering the users temporal number of fans and study them from various perspectives including their categories and level of activities. Our observations show that being active and famous correlate positively with the popularity trend