メッセージ伝播に対する言葉の影響：トピックおよび著者制御の自然実験に関するTwitterの研究

重要なメッセージをソーシャルネットワークで広めようとする人を考えてみてください。彼/彼女はメッセージを作成するために何時間も費やすことができます。実際、それは重要なのでしょうか？ソーシャルメディアのコンテンツの人気を予測するための前例の多い研究がある一方で、言葉そのものの効果は、しばしば著者やトピックの人気と混同されるため、ほとんど研究されていません。これらの混乱要因を制御するために、同じURLを含む同じユーザーによって書かれた異なる言葉遣いのツイートの組が多く存在するという驚くべき事実を利用します。そのようなペアを考慮して、どのバージョンがより多くのリツイートを引き付けるのかを問います。これは人気のあるトピックを予測するよりも難しい作業であることがわかります。それでも、人間はこの質問に対して偶然よりもよい答えを出すことができ（ただし完璧ではありません）、我々が開発した計算手法は、平均的な人間や無制御データで訓練された強力な競合方法よりも優れた性能を示すことができます。