Yule–Simon過程に基づいたハッシュタグの成長分類

抄録

ハッシュタグとは、インターネット上で共有されるコンテンツに付けられるアノテーション用の短いテキストである。ハッシュタグはその語彙と個々の累積出現回数が増加することが知られており、その集団ダイナミクスは単純な確率過程であるYule-Simon過程によってよく近似される。しかし、タグを短時間スケールで個別に観測した場合、ノイズとは異なるマクロなトレンドが存在し、成長曲線が近似から大きく外れることがある。本研究では、定義された時間間隔ごとに、Yule–Simon過程からの乖離の度合いを定量的に評価することを提案する。この乖離の程度を実データを用いて計測することで、本手法がハッシュタグの成長パターンを特徴付けることができることを確認した。