Augmenter les retweets sur Twitter : comment tirer parti des mentions ?

Soumajit Pramanik (1) , Qinna Wang (2) , Maximilien Danisch (2) , Mohit Sharma (1) , Sumanth Bandi (1) , Jean-Loup Guillaume (3) , Stéphane Raux (4) , Bivas Mitra (1)

1 IIT Kharagpur - Indian Institute of Technology Kharagpur
2 ComplexNetworks
3 L3I - Laboratoire Informatique, Image et Interaction - EA 2118
4 Linkfluence

While Twitter has become one of the most influential micro-blogging systems, the propagation of tweets or hashtags is still widely misunderstood. Information propagation in Twitter is mainly due to 'retweets' and 'mentions' but, while retweets only reach the circle of a source, mentions allows to spread an information far beyond its neighborhood in just one step. Studies show that mentions are not only widely used by Twitter users, but are fundamental in the popularity of tweets or hashtags. Solutions to help in mentioning the proper users could therefore give maximal exposure to a given tweet. In this paper, we propose a real time mention recommendation system to enhance the popularity of tweets by a strategic use of the mention utility. This system is based on a model of tweet propagation in a multiplex network whose basic bricks are supported by the study of a real dataset and that allows to make a clear difference between retweets due to mentions and other factors. Simulations of the model show a nice agreement with the empirical tweet popularity observed in the dataset and are further supported by analytical results. Using all these results, we propose an effective mention recommendation strategy and implement it in a Twitter Application.

Alors que Twitter est devenu incontournable, la propagation des tweets et hashtags est toujours largement incomprise. Le propagation d'information sur Twitter est principalement due aux retweets et aux mentions mais, alors que les retweets ne permettent d'atteindre que les abonnés d'un individu, les mentions permettent d'atteindre n'importe qui directement. De nombreuses études ont montré que les mentions sont largement utilisées sur Twitter, mais surtout qu'elles sont fondamentales pour augmenter la popularité des tweets et hashtags. Des méthodes automatiques pour choisir les bons utilisateurs à mentionner pourraient donc permettre d'augmenter la visibilité des tweets. Dans cet article nous proposons un système de recommandation de mentions en temps réel pour augmenter la popularité d'un tweet. Ce système est basé sur un modèle de propagation de tweet dans un graphe multiplexe construit à partir d'une étude de données réelles. Il permet de clairement faire la différence entre les propagations dues aux mentions et celles dues aux abonnements. Les simulations du modèle donnent des résultats similaires aux observations empiriques et sont également fondées sur des résultats analytiques. En utilisant ces différents résultats nous proposons une stratégie de recom-mandation effective et une application Twitter associée.

Mots clés: Twitter; diffusion; cascades; mention; modèle épidémiologique

Domaines: Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]; Réseaux et télécommunications [cs.NI]

Soumajit Pramanik, Qinna Wang, Maximilien Danisch, Mohit Sharma, Sumanth Bandi, et al.. Augmenter les retweets sur Twitter : comment tirer parti des mentions ?. Sixième conférence Modèles et Analyses Réseau : Approches Mathématiques et Informatique (MARAMI 2015), Oct 2015, Nîmes, France. ⟨10.3166/RIA.na.1-13⟩. ⟨hal-01345815⟩