Recommending tripleset interlinking through a social network approach

Tripleset interlinking is one of the main principles of Linked Data. However, the discovery of existing triplesets relevant to be linked with a new tripleset is a non-trivial task in the publishing process. Without prior knowledge about the entire Web of Data, a data publisher must perform an exploratory search, which demands substantial effort and may become impracticable, with the growth and dissemination of Linked Data. Aiming at alleviating this problem, this paper proposes a recommendation approach for this scenario, using a Social Network perspective. The experimental results show that the proposed approach obtains high levels of recall and reduces in up to 90% the number of triplesets to be further inspected for establishing appropriate links. The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41230-1_13.CNPq/160326/2012-5CNPq/301497/2006-0CNPq/475717/2011-2CNPq/57128/2009-9FAPERJ/E-26/170028/2008FAPERJ/E-26/103.070/2011CAPES/PROCAD/NF 1128/201

Identification of Influentials in virtual social network: an agent-based simulation model of social influence processes

Die zunehmende Virtualisierung von gesellschaftlichen Sozialstrukturen durch den Social Media Bereich und insbesondere durch die virtuellen sozialen Netzwerke stellt die Marketingforschung vor neue Herausforderungen. Aufgrund der technologischen Entwicklung des Web 2.0 entstehen für Konsumenten schnelle und einfache Kommunikations- und Interaktionsmöglichkeiten zum Erfahrungsaustausch über die Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens. Innerhalb eines virtuellen sozialen Netzwerkes existieren Influentials, die aufgrund ihrer kommunikativen Verhaltensweisen und der netzwerkstrukturellen Einbettung eine einzigartige soziale Beeinflussungsfähigkeit aufweisen. Für das Marketing der Unternehmen stellen das Verständnis über die sozialen Beeinflussungsprozesse und die Identifikation der Influentials die zentralen Erfolgsfaktoren dar, um die Konsumenteninteraktion im Sinne der Unternehmenszielsetzung zu beeinflussen. Bisherige Analyse- bzw. Identifikationsmethoden für diese Influentials vernachlässigen jedoch die bedeutsame interpersonelle Perspektive. Die netzwerkstrukturelle Einbettung der Konsumenten bzw. Individuen sowie deren Kommunikations- und Interaktionsprozesse untereinander führen zu einem dynamischen, nichtlinearen und komplexen Sozialsystem. Bei der Untersuchung dieser Dynamiken stoßen traditionelle Analysemethoden der Marketingforschung an ihre Grenzen. Deshalb entwickelt der Verfasser ein agentenbasiertes Simulationsmodell, um das individuelle Konsumentenhalten als komplexes und dynamisches System abzubilden. Die Simulationsergebnisse deuten darauf hin, dass die Influentials weder über eine strukturell besonders bedeutsame Position innerhalb des Netzwerkes verfügen, noch eine erhöhte soziale Aktivität aufweisen. Die bisher verwendeten Verfahren der strukturellen sozialen Netzwerkanalyse und der sozialen Aktivitätsanalyse sind deshalb nur eingeschränkt zur Identifikation von Influentials geeignet. Aus einer interpersonellen Analyseperspektive zeigt sich, dass die Influentials eine besonders hohe wahrgenommene Glaubwürdigkeit aufweisen und das soziale Umfeld dieser Individuen durch eine hohe Empfänglichkeit für soziale Beeinflussungen gekennzeichnet ist. Die agentenbasierte Simulation erweitert somit das Verständnis über das sozial beeinflusste Konsumentenverhalten und liefert damit wertvolle Hinweise für die praxisnahe Identifikation von Influentials in einem virtuellen sozialen Netzwerk.Virtual social networking sites have become more and more popular over the last few years, attract millions of users worldwide and are growing exponentially. The increasing amount of virtually connected consumers leads to a social-driven information exchange about products, brands or services. Within virtual social networks, influentials can be considered as key users with high influence capabilities, unique communication patterns and important structural network positions. For marketers an understanding of social influence is key to benefit from consumer-to-consumer interaction and to address potential new customers by utilizing these influentials. So far, virtual social network analysis neglects interpersonal factors of influence as well as an individual consumer decision making perspective. The analysis of individual interaction and the lack of empirical data from virtual social networks require a research method, which models individual consumer behaviors as a complex and adaptive system. Therefore, the author develops an agent-based simulation model to explore and to investigate social influence processes by integrating perceived social activity, perceived structural positions and interpersonal relationship characteristics with an individual decision making perspective. Simulation results indicate that important members in virtual social networks are inadequately identified either through structural network or activity analysis respectively. Hence, these methods are less appropriate to identify influentials within a virtual social network. The interpersonal analysis of the social influence processes shows that influentials are characterized by a high perceived credibility. Moreover, the social contacts of the influentials are highly susceptible for social influences. The agent-based simulation model provides a deeper understanding of social influence processes in virtual social networks and serves marketers as a superior opportunity for identifying socially influential network members