Emergence of Power Laws in Online Communities: The Role Of Social Mechanisms and Preferential Attachment1
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Notice bibliographique
Résumé
Online communities bring together individuals with shared interest in joint action or sustained interaction. Power law distributions of user popularity appear ubiquitous in online communities but their formation mechanisms are not well understood. This study tests for the emergence of power law distributions via the mechanisms of preferential attachment, least efforts, direct reciprocity, and indirect reciprocity. Preferential attachment, where new entrants favor connections with already popular participants, is the predominant explanation suggested by prior literature. Yet, the attribution of preferential attachment or any other mechanism as a single unitary reason for the emergence of power law distributions runs contrary to the social nature of online communities and does not account for diversity of participants’ motivation. Agent-based modeling is used to test if a single social mechanism alone or multiple mechanisms together can generate power law distributions observed in online communities. Data from 28 online communities is used to calibrate, validate, and analyze the simulation. Simulated communication networks are randomly generated according to parameters for each hypothesis. The fit of the power law distribution in the model testing subset is then compared against the fit for these simulated networks. The major finding is that, in contrast to research in more general network settings, neither preferential attachment nor any other single mechanism alone generates a power law distribution. Instead, a blended model of preferential attachment with other social network formation mechanisms was most consistent with power law distributions seen in online communities. This suggests the need to move away from stylized explanations of network emergence that rely on single theories toward more highly socialized and multitheoretic explanations of community development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle