Identifikation von Social Media Influencern durch Grafiken

Überblick

• Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Diagrammen Social-Media-Influencer identifizieren können
• Wir werden verschiedene Techniken demonstrieren, um diese Social-Media-Influencer zu identifizieren und eine Roadmap für zukünftige Anwendungsfälle aufstellen..

Einführung

Ich bin fasziniert von der Macht der sozialen Medien. Eine scheinbar dunkle Persönlichkeit erhebt sich plötzlich aus dem Boden und hat Tausende und sogar Millionen von Anhängern!! Social Media hat dem durchschnittlichen Menschen eine enorme Plattform gegeben, um mit der Welt zu interagieren..

Die meisten Unternehmen (ja nicht alle) Nutzen Sie soziale Medien, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu vermarkten. Dazu gehört auch das Posten von bezahlten Anzeigen, Entwerfen Sie virale Inhalte oder verlassen Sie sich auf ihre Qualität, um eine Online-Anhängerschaft zu gewinnen.

Einer der faszinierendsten Zweige, die sich daraus ergeben, ist der Einsatz von Influencern in sozialen Medien, um die Markenbekanntheit zu fördern.. Ich zeige Ihnen in diesem Artikel einige Beispiele, wie der Einsatz dieser Influencer in den sozialen Medien das Spiel für viele Unternehmen verändert hat..

Das hat mich zum Nachdenken gebracht: Was genau sind Social Media Influencer? Wie können wir sie formal definieren?? Und gibt es eine Möglichkeit, mein Wissen über die Graphentheorie zu nutzen, um diese Influencer zu identifizieren?? All diese Fragen und mehr beantworten wir in diesem Artikel!!

Bitte beachten Sie, dass ich die Bedingungen verwenden werde “Grafik” Ja “Netzwerke” undeutlich um soziale Netzwerke zu bezeichnen. Auf die gleiche Weise, die Bedingungen “Verknüpfung”, “Verbindung” Ja “sollte” sie meinen das gleiche.

Wenn Sie neu in der Graphentheorie sind, Ich ermutige Sie, auch die folgenden Tutorials zu befolgen:

Inhaltsverzeichnis

1. Wer sind die Social Media Influencer?
2. Warum ist die Identifikation von Influencern wichtig??
3. Anwendungsfälle aus dem wirklichen Leben
4. Auffinden einzelner Influencer
   – Studienzentralität
   – K-Kern-Zentralität
   – Nähe Zentralität
5. Identifizierung mehrerer Influencer
   – Unabhängiges Kaskadenmodell
   – Lineares Schwellenwertmodell

Wer sind die Social Media Influencer?

Wenn wir an einflussreiche Persönlichkeiten in den sozialen Medien denken, Menschen mit Millionen von Followern fallen mir ein. Persönlichkeiten wie Barack Obama, Donald Trump, Lady Gaga, Cristiano Ronaldo, etc., sie entfremden Millionen und Abermillionen von Menschen auf der ganzen Welt.

Aber trotzdem, die Dinge beginnen sich zu ändern. Dank des unglaublichen Aufstiegs von Social-Media-Plattformen wie Twitter, Youtube, Facebook, Reddit, Quora, etc., Wir müssen keine Berühmtheit sein, um in den sozialen Medien einflussreich zu sein. Wenn du etwas richtig gut kannst und die Leute dich dafür bewundern, sich als Social Media Influencer qualifizieren.

Zum Beispiel, Personen außerhalb der Data-Science-Community erkennen den Mann auf dem Bild unten möglicherweise nicht.. Aber ein Pionier im Bereich Machine Learning und Computer Vision zu sein, Er ist ein großartiger Influencer und sein Name ist Yann LeCun.

Dann, Social Media Influencer sind diejenigen, die eine treue Fangemeinde haben und eine hohe Beteiligung an ihren Inhalten erreichen, als Bilder, Blogs, Veröffentlichungen, Videos, etc. Wie gewöhnlich, diese Influencer gelten als Experten in ihrem Bereich, haben eine hohe Überzeugungskraft und können andere leicht überzeugen.

Warum ist die Identifikation von Influencern wichtig??

In der letzten Zeit, Influencer auf Social Media zu entdecken wird immer wichtiger. Die damit verbundenen Vorteile sind überwältigend. Es ist nützlich für Aufgaben wie virales Marketing, Produktwerbung, Verhaltensweisen annehmen und sogar die Ausbreitung von Epidemien analysieren.

Für eine kleine Marke, Einen Social-Media-Influencer mit Tausenden von treuen Followern zu finden, um Ihre Produkte zu bewerben, ist viel billiger und fruchtbarer, als Ihr Werbebudget für Werbetafeln oder TV-Spots auszugeben..

Es ist einfach, einen beliebten Social-Media-Nutzer zu finden, der keine Berühmtheit ist, como PewDiePie der YouTuber, oder Jamie Oliver, einer der Hauptbeeinflusser von Essen auf Instagram. Aber trotzdem, Wir können auch nicht die Tatsache ignorieren, dass es viele Social-Media-Nutzer mit einem Publikum von ungefähr gibt 1,000 ein 100,000 die in ihrem jeweiligen Bereich Anerkennung gefunden haben. Obwohl seine Followerzahl nicht groß ist, kann kollektiv das Verhalten und die Entscheidungsfindung einer großen Anzahl von Menschen beeinflussen.

Real Life Social Media Influencer Marketing Anwendungsfälle

Hier, Ich liste einige der jüngsten Beispiele dafür auf, wie Social-Media-Influencer zu einer Vielzahl von Kampagnen beitragen.

• Pantene hat sich mit afroamerikanischen Social-Media-Influencern zusammengetan, um für seine Gold Series Collection zu werben:

https://www.youtube.com/watch?v=N4J_6XKPswg

• Coca-Cola startete eine Influencer-Kampagne auf Instagram mit einigen Mikro-Influencern. Sie haben es geschafft, eine durchschnittliche Teilnahmequote von rund 8%:

• Einige der Influencer nutzen ihre Positionen auch, um das Bewusstsein für soziale Themen zu schärfen.. Zum Beispiel, Mike Sherbakov recaudó $ 52,800 Häuser für Obdachlose bauen:

Es gibt viele ähnliche Beispiele aus der ganzen Welt. Ich bin sicher, Sie haben sie auch in Ihren Social-Media-Kreisen gefunden.

Auffinden einzelner Influencer

Der einfachste Weg, Influencer in einem sozialen Netzwerk zu finden, besteht darin, sie nach ihrer Beeinflussungsfähigkeit zu klassifizieren. Lass uns tiefer graben und herausfinden, was das ist “Einflusskapazität” und wie sollen wir es berechnen.

Lassen Sie uns mit Hilfe einer Grafik verstehen:

Diese Grafik hat 13 Knoten. Nehmen wir an, jeder Knoten repräsentiert ein Individuum und die Kanten, die diese Knoten verbinden, bezeichnen eine Beziehung. Dies ist ein Beispiel für ein soziales Netzwerk.

jedoch, Welche Person ist dir wichtig?

Ist der Knoten 6? Hat die maximale Anzahl von Verbindungen (5). Du kannst sofort fünf Personen beeinflussen:

Oder ist der Knoten 4 da der Weg zu den Knoten 9, 2, 1 Ja 11 geht durch den Knoten 4? Wenn dieser Knoten verschwindet, Dieses soziale Netzwerk ist zweigeteilt. Dann, der Knoten 4 könnte aufgrund seiner entscheidenden Position zwei große Gruppen auf dieser Grafik beeinflussen:

Kein Ansatz ist falsch. Aber trotzdem, unter verschiedenen Einstellungen, einer könnte den anderen übertreffen. Es gibt noch viele weitere Methoden, um die Bedeutung oder die Einflussfähigkeit eines Nutzers in einem sozialen Netzwerk zu quantifizieren.

Falls Sie auf das Wort stoßen “Zentralität”, ist im Wesentlichen ein Maß für die Bedeutung eines Knotens in einem Graphen.

Sehen wir uns einige der am häufigsten verwendeten Methoden zur Messung der “Einflusskapazität” der Social-Media-Nutzer.

EIN) Studienzentralität

Im Zusammenhang mit Grafiken, der Grad eines Knotens in einem Netzwerk ist die Anzahl der mit ihm einfallenden Kanten. Dann, Wir können diese Eigenschaft verwenden, um den Benutzer eines sozialen Netzwerks zu klassifizieren, beginnend mit dem einflussreichsten Benutzer ganz oben:

Wie Sie im Beispielnetzwerk oben sehen können, der Knoten 6 ist der einflussreichste Benutzer, gefolgt vom Knoten 2 und dann nach Knoten 7.

Die Vorteile der Gradzentralitätsmethode sind, dass sie einfach zu implementieren und hoch skalierbar ist, da es vernachlässigbare Rechenressourcen benötigt.

Auf der Unterseite, Die Anzahl der direkten Verbindungen ist möglicherweise kein zuverlässiger Indikator für soziale Medien in der realen Welt. Dieser Ansatz berücksichtigt nur die unmittelbaren Nachbarn, die direkt verbunden sind, und nicht die gesamte Struktur des Netzwerks.

B) K-Kern-Zentralität

Im Gegensatz zur Gradzentralitätsmethode, die k-core-zentralitätsmethode berücksichtigt das gesamte netz.

Bei dieser Methode, die Knoten, mit Verbindungen kleiner als k (ein Schwellenwert), werden aus dem Netzwerk entfernt. Nach dem Entfernen dieser Knoten, das Netzwerk wird erneut überprüft, ob noch Knoten mit weniger als k Verbindungen vorhanden sind. Wenn ja, werden auch entfernt. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis jeder Knoten einen Grad gleich oder größer als hat k.

Den verbleibenden Knoten wird eine k-Kernnummer gleich k . zugewiesen.

Die Einschränkung der k-Kern-Methode besteht darin, dass sie am Ende vielen Knoten die gleiche Anzahl von k-Kernen zuweist.

C) Nähe Zentralität

Dieses Zentralitätsmaß berücksichtigt die Entfernung von einem Knoten zu allen anderen Knoten in einem Netzwerk. Wir können die Closeness Centrality mit dem folgenden Ausdruck definieren:

• Wobei Ci die Nähezentralität des Knotens i . ist
• N ist die Gesamtzahl der Knoten im Netzwerk
• dij ist die Länge des kürzesten Weges zwischen Knoten i und Knoten j

Die Proximity Centrality eignet sich für solche Probleme, bei denen es darum geht, die kürzesten Wege im Netzwerk zu finden oder zu nutzen.

Es gibt viele andere Zentralitätsmetriken zusätzlich zu den oben besprochenen., wie Betweenness-Zentralität und Eigenvektor-Zentralität. Ich ermutige Sie, sie zu überprüfen, wenn Sie sich in das Thema vertiefen möchten.

Auffinden mehrerer Influencer

Auf Social Media im großen Stil, das kollektive Verhalten großer Populationen kann von einer Handvoll Individuen beeinflusst werden. Nennen wir diese Leute “Superstreuer”. Die Super-Spreader-Identifikation hilft bei der Kontrolle eines gesamten Netzwerks oder eines großen Teils des Netzwerks.

Zum Beispiel, bei Krankheitsausbreitung, wenn wir Supervermehrer finden können, dann haben wir eine viel bessere Chance die Krankheit einzudämmen. Es kann auch für die virale Vermarktung eines Produkts nützlich sein: Steigen Sie einfach in die Superstreuer ein und lassen Sie sie das Produkt bewerben.

Dieses Problem, Superdiffusoren in einem Netzwerk zu finden, ist offiziell bekannt als Maximierung des kollektiven Einflusses. Es mag dem Problem der Identifizierung einzelner Influencer ähnlich erscheinen, aber es gibt einen großen Unterschied zwischen den beiden Problemen.

Bei der Maximierung des kollektiven Einflusses, Wir suchen die Leute, die vielleicht nicht die einflussreichsten Nutzer sind, aber gemeinsam beeinflussen sie das Netzwerk stark.

Es ist kein leichtes Problem und es ist immer noch ein aktives Forschungsgebiet. Hier, Schauen wir uns einige Methoden an, mit denen wir den kollektiven Einfluss maximieren können.

EIN) Unabhängiges Kaskadenmodell (ICM)

In einem separaten Wasserfallmodell, eine Wahrscheinlichkeit Seite_ich im Voraus für jede Kante eines Netzwerks festgelegt. Ein Knoten wird von seinen Nachbarknoten mit der vordefinierten Wahrscheinlichkeit beeinflusst, auf unabhängige Weise. Bei diesem Modell, Knoten können zwei Zustände haben: aktiv (beeinflusst) und inaktiv (nicht beeinflusst).

Nehmen wir an, wir verfolgen den Informationsfluss in einem sozialen Online-Netzwerk.. Dann, niedriger ICM. Unser Ziel ist es, eine Gruppe von k Nutzern zu identifizieren, die den größten Einfluss generieren können. Die Schritte des ICM sind unten aufgeführt:

• Zu der Zeit t, k die Knoten tragen die Informationen. Mit anderen Worten, wir können sagen, dass diese Knoten aktiviert sind. Diese Knoten werden Seed-Knoten genannt
• Wenn irgendein Knoten Ihre wird zum ersten Mal aktiviert, Du hast nur eine Chance, jeden deiner Nachbarn zu aktivieren v. Der Erfolg hängt von der Wahrscheinlichkeit ab Seite_uv der Anschlusskante zugeordnet Ihre Ja v. Das passiert im Moment T + 1
  
• Wenn der Knoten v sieh dich beeinflusst, dann der Knoten v wird deine Nachbarn aktivieren. Und v nicht aktiviert durch Knoten u, dann Ihre werde nie versuchen zu aktivieren v nochmal

B) Lineares Schwellenwertmodell (LTM)

Niedriger LTM, der Zustand eines Knotens (beeinflusste das Nein) wird kollektiv durch den Status Ihrer Nachbarn bestimmt. Es unterscheidet sich von ICM in der Art und Weise, wie es die Knoten in einem Netzwerk beeinflusst. Jedem Knoten im Netzwerk wird ein Schwellenwert zugewiesen θ_ich und jeder Kante wird ein Gewicht zugewiesen w (du, v). Wie ICM, k Saatgutstreuer haben die Informationen zunächst.

Während des Informationsflusses, ein Knoten Ihre sie wird nur beeinflusst, wenn die Summe der Gewichte der auf sie einfallenden Kanten größer oder gleich dem Schwellwert der Knoten ist θ_Ihre.

Abschließende Anmerkungen

Dies war eine kurze Einführung in die Identifizierung von Social-Media-Influencern mithilfe von Diagrammen. Wie ich bereits erwähnte, Dies ist ein aktives Forschungsgebiet und ich hoffe, dass in diesem Jahr viele Entwicklungen stattfinden werden..

Dann, Ich liste eine Liste von Referenzen auf, mit denen Sie tiefer in dieses Thema einsteigen können. Zögern Sie nicht, mich zu kontaktieren, wenn Sie Fragen haben oder Ihre Kommentare zu diesem Artikel teilen möchten..

Verweise

1. Maximierung der Kaskadenausbreitung durch Netzwerkdesign (https://arxiv.org/pdf/1203.3514.pdf)
2. Maximieren Sie die Verbreitung von Einfluss durch ein soziales Netzwerk (https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/kdd03-inf.pdf)
3. Effiziente Maximierung des kollektiven Einflusses bei kaskadierenden Prozessen mit Übergängen erster Ordnung (https://arxiv.org/pdf/1606.02739.pdf)
4. Netzwerkzentralität: Einleitung (https://arxiv.org/pdf/1901.07901.pdf)
5. Machine-Learning-Techniken zum Matchen von Markeninfluencern im sozialen Netzwerk Instagram (https://arxiv.org/pdf/1901.05949.pdf)
6. Finden Sie einflussreiche Nutzer in sozialen Medien, indem Sie die Assoziationsregeln lernen (https://arxiv.org/pdf/1604.08075.pdf)
7. Theorien zur Identifikation von Influencern in komplexen Netzwerken (https://arxiv.org/abs/1707.01594)
8. Einfluss und Passivität in sozialen Netzwerken (https://www.hpl.hp.com/research/scl/papers/influence/influence.pdf)

Verwandt