Ce diagramme montre les étapes de l'algorithme et décrit la façon dont les données sont utilisées. Crédit :Wang et al
Les informaticiens ont créé un nouvel algorithme pour recommander des balises pour les publications sur les réseaux sociaux, ce qui devrait augmenter la popularité de la publication en question. Cet algorithme prend en compte plus de types d'informations que les algorithmes précédents avec un objectif similaire. Le résultat est un nombre de vues sensiblement amélioré pour les publications qui utilisent les balises recommandées par ce nouvel algorithme. Une telle recherche pourrait être utile commercialement et pour d'autres chercheurs qui étudient le comportement en ligne.
Xueting Wang est chercheur postdoctoral au Laboratoire de Yamasaki. En tant qu'utilisateur passionné des sites de médias sociaux, elle était intriguée par la façon dont différents messages de différentes personnes atteignent la notoriété ou sombrent dans l'obscurité. Poussé par cette curiosité Wang, sa collègue Yiwei Zhang et leur superviseur, Professeur agrégé Toshihiko Yamasaki, a étudié la relation entre le contenu des médias sociaux, les tags attachés au contenu et les personnes qui le publient.
« Il est bien connu dans notre domaine que les balises pour les publications sur les réseaux sociaux sont importantes, " a expliqué Wang. " Il est également connu que la nature de ces balises, et la popularité relative de l'utilisateur en question, peut avoir un impact sur la popularité d'une publication, par exemple le nombre de vues. Ce que je voulais faire, c'était proposer un système pour recommander des balises appropriées pour vos messages, ce qui améliorerait 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, comme la popularité d'un 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.
Graphique pour montrer la popularité des publications qui utilisent des balises recommandées par l'algorithme. Crédit :Wang et al
"Nous en avons eu 60, 000 images accessibles au public avec des tags, nombre de vues et données utilisateur associées du site Web de photographie Flickr à expérimenter, " a poursuivi Wang. " Cela nous a fourni suffisamment de données sources pour créer un système permettant de noter différents détails d'utilisateurs et d'images, et attribuer des valeurs numériques aux choses. 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 spécifique dans la contribution au nombre de vues des images. Essentiellement, Les balises réussies ont été recommandées par ce processus 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 qui a créé le 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 s'appelle le" classement de popularité populaire conscient des utilisateurs " et c'est le premier du genre à l'être, comme le nom le suggère, conscient de l'utilisateur dans la façon dont il recommande les balises, " a déclaré Wang. " Nos résultats montrent que des balises soigneusement sélectionnées qui expriment des impressions émotionnelles plutôt que des représentations littérales du contenu de l'image seront plus efficaces. Mais toutes les balises produites par le système proviennent d'un pool existant et il serait bon de développer notre système afin qu'il puisse générer de nouvelles idées."
Il existe des applications commerciales claires pour le classement de popularité populaire auprès des utilisateurs et l'équipe a déjà des partenaires commerciaux prenant en compte ses recommandations pour aider à promouvoir leurs résultats. Cependant, le travail d'un bon scientifique n'est jamais terminé et Wang a l'intention d'améliorer l'efficacité du système ainsi que de mettre en œuvre une plus grande autonomie afin qu'il puisse générer ses propres balises. Elle espère également que les chercheurs en médias sociaux pourraient utiliser ces idées pour explorer des choses comme ce qui rend quelqu'un populaire en ligne pour commencer.
