IDD - Information Diffusion Detection
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Kontakt: Clemens Deußer
Beschreibung
Hypes, im Sinne dieses Projektes, sind aus sozialen Netzwerken entstandene Geschichten, die innerhalb kürzester Zeit an Popularität gewinnen. Sie können so harmlos sein wie Uneinigkeit über die wahren Farben eines Kleides und sie können Leben ruinieren, sie können enorme weltweite Popularität erreichen oder kleiner als eine Stadt bleiben. Die Gründe für die Entstehung von Hypes sind divers und uneindeutig. Die Uhrzeit, ein kleines Missverständnis, ein zufälliger Besucher sind nur einige der fast willkürlichen Faktoren die den Unterschied zwischen einem internationalen Aufschrei und einigen unbeachteten Bytes ausmachen können. Die Fähigkeit Hypes vorherzusagen, so schwer eine solche Aufgabe auch sein mag, könnte ein wertvolles Werkzeug sein. Beispielsweise könnte die Polizei derartige Informationen nutzen um schnell auf Gruppendynamiken wie Lynchjustiz oder spontane Demonstrationen zu reagieren oder Firmen könnten markenschädigende Trends frühzeitig erkennen und darauf eingehen bevor sie ein weitreichenderes Publikum erreichen.
In diesem Projekt werden wir die Idee erkunden, dass Hypes von bestimmten einflussreichen Individuen ausgehen oder von ihnen vervielfältigt werden. Wir werden Charakteristiken dieser Individuen bestimmen und sie mit Graphmetriken korrelieren, die wir auf große soziale Graphen anwenden können. Neben der Untersuchung von Hype-Eigenschaften werden wir primär zu der effizienten Berechnung von Metriken auf dynamischen Graphen beitragen, da es sich bei sozialen Netzwerken immer um dynamische Netzwerke handelt.
Dieses Projekt ist finanziert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und findet statt in Kooperation mit dem "electronic markets" Lehrstuhl der TU Darmstadt.
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