L'algorithme peut aider à augmenter la popularité des publications sur les réseaux sociaux

Les informaticiens ont créé un nouvel algorithme pour recommander des tags pour les publications sur les réseaux sociaux, ce qui devrait renforcer la popularité de la publication en question. Cet algorithme prend en compte plus de types d'informations que les algorithmes précédents ayant un objectif similaire. Le résultat est un nombre de vues considérablement amélioré pour les publications qui utilisent les balises recommandées par ce nouvel algorithme. De telles recherches pourraient être utiles commercialement et pour d'autres chercheurs qui étudient le comportement en ligne.

Xueting Wang est chercheur postdoctoral au laboratoire Yamasaki. En tant qu'utilisateur assidue des sites de médias sociaux, elle était intriguée par la façon dont différentes publications de différentes personnes atteignent la notoriété ou disparaissent dans l'obscurité. Poussée par cette curiosité, Wang, son collègue Yiwei Zhang et leur superviseur, le professeur associé Toshihiko Yamasaki, ont enquêté sur la relation entre le contenu des médias sociaux, les balises attachées au contenu et les personnes qui le publient.

"Il est bien connu dans notre domaine que les tags pour les publications sur les réseaux sociaux sont importants", a expliqué Wang. "Il est également connu que la nature de ces balises et la popularité relative de l'utilisateur en question peuvent avoir une incidence sur la popularité d'un message, par exemple le nombre de vues. Ce que je voulais faire était de mettre au point un système permettant de recommander des balises pour vos publications qui amélioreraient manifestement leur popularité. "

C'est beaucoup plus facile à dire qu'à faire. Les ordinateurs sont exceptionnels pour des tâches mathématiques définies avec précision; Cependant, certains des concepts sociaux explorés par les chercheurs, tels que la popularité de l'utilisateur, sont trop vagues pour qu'un ordinateur puisse les traiter directement. Wang et son équipe ont dû définir soigneusement chaque aspect du problème en termes mathématiques pour qu'un algorithme soit possible.

"Nous avions 60 000 images publiquement disponibles avec des tags, le nombre de vues et les données d'utilisateur associées à partir du site Web de photographie Flickr à expérimenter", a poursuivi Wang. "Cela nous a donné suffisamment de données source pour créer un système permettant de marquer différents utilisateurs et images, et d'attribuer des valeurs numériques aux objets. Cela signifiait que nous pouvions exécuter différentes fonctions sur les données."

Wang et son équipe ont utilisé ces données pour classer le succès effectif d'une balise en contribuant au nombre de vues. Ce processus recommandait essentiellement les balises ayant réussi, ce qui a entraîné une augmentation de 20% de la popularité d'un message. Mais ce qui distingue leur approche des autres, c'est qu'elle prend en compte le créateur du poste. Le système imite intelligemment le comportement de marquage des personnes ayant des scores de popularité sociale élevés pour recommander des tags efficaces.

"L'algorithme est appelé" classement populaire de popularité par l'utilisateur "et il est le premier du genre à être, comme son nom l'indique, conscient de l'utilisateur dans la façon dont il recommande les balises", a déclaré Wang. "Nos résultats montrent que des balises soigneusement sélectionnées, exprimant des impressions émotionnelles plutôt que de simples représentations littérales du contenu de l'image, seront plus efficaces. Mais toutes les balises générées par le système proviennent d'un pool existant et il serait bon de développer notre système cela peut générer de nouvelles idées. "

Il existe des applications commerciales claires pour le rang de popularité populaire et l'équipe a déjà quelques partenaires commerciaux qui appliquent ses recommandations pour aider à promouvoir leurs résultats. Cependant, le travail d'un bon scientifique n'est jamais terminé et Wang entend améliorer l'efficacité du système et mettre en place une plus grande autonomie afin qu'il puisse générer ses propres tags. Elle espère également que les chercheurs en médias sociaux pourront utiliser ces idées pour explorer des éléments tels que ce qui rend une personne populaire en ligne pour commencer.