BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//linuxsoftware.nz//NONSGML Joyous v1.4//EN BEGIN:VEVENT SUMMARY:The diffusion of information in social media – How much complexi ty do we need? DTSTART:20230704T120000Z DTEND:20230704T140000Z DTSTAMP:20260904T172046Z UID:17127ff2-66d9-44cc-a93f-7fef0289667c SEQUENCE:1 CREATED:20230703T081611Z DESCRIPTION:Com o advento da era das redes sociais\, a quantidade de conte údo disponível aumentou radicalmente. A informação tem de competir pel o nosso tempo e nós escolhemos o que preferimos - a difusão da informaç ão é\, portanto\, ditada pela economia da atenção. Como resultado\, en quanto que alguns pedaços de informação são amplamente partilhados\, a maioria deles não é partilhado de todo. A causa desta distribuição é frequentemente atribuída ao fenómeno de Preferential Attachment (ligaç ão preferencial)\, no qual cada novo vértice adicionado à rede tem uma probabilidade maior de estabelecer uma ligação com um vértice já bem l igado. O resultado final é uma distribuição do tipo Power Law: alguns v értices têm muitas ligações\, mas a maioria deles tem um valor muito b aixo. A distribuição observada dos tamanhos de cascata pode surgir desta estrutura subjacente da rede. No entanto\, a popularidade de um determina do pedaço de informação também pode desempenhar um papel importante. C hamamos a esta característica\, "\;fitness"\;. Com o nosso trabal ho\, pretendemos determinar o que descreve melhor a difusão de informaç ão: se o fitness\, a rede ou uma combinação de ambos. Para o fazermos\, vamos usar dados do Twitter\, uma rede social. O Twitter permite estudar o problema de um modo quantitativo\, essencial para o estudo da difusão d e informação no mundo real. LAST-MODIFIED:20230703T081611Z LOCATION:Online URL:http://df.vps.tecnico.ulisboa.pt/pt/eventos/the-diffusion-of-informati on-in-social-media-how-much-complexity-do-we-need/ X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:

Com o advento da er a das redes sociais\, a quantidade de conteúdo disponível aumentou radic almente. A informação tem de competir pelo nosso tempo e nós escolhemos o que preferimos - a difusão da informação é\, portanto\, ditada pela economia da atenção. Como resultado\, enquanto que alguns pedaços de i nformação são amplamente partilhados\, a maioria deles não é partilha do de todo.

A causa desta distribuição é frequentemente atrib uída ao fenómeno de Preferential Attachment (ligação preferencial)\, n o qual cada novo vértice adicionado à rede tem uma probabilidade maior d e estabelecer uma ligação com um vértice já bem ligado. O resultado fi nal é uma distribuição do tipo Power Law: alguns vértices têm muitas ligações\, mas a maioria deles tem um valor muito baixo. A distribuiçã o observada dos tamanhos de cascata pode surgir desta estrutura subjacente da rede.

No entanto\, a popularidade de um determinado pedaço de informação também pode desempenhar um papel importante. Chamamos a e sta característica\, "\;fitness"\;. Com o nosso trabalho\, preten demos determinar o que descreve melhor a difusão de informação: se o fi tness\, a rede ou uma combinação de ambos. Para o fazermos\, vamos usar dados do Twitter\, uma rede social. O Twitter permite estudar o problema d e um modo quantitativo\, essencial para o estudo da difusão de informaç ão no mundo real.

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