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pte20221202003 Medien/Kommunikation

Viralität von Content lässt sich vorhersagen

System des Florida Institute of Technology als Chance für Prominente, Unternehmen und Regierungen


Schematische Darstellung von Viralität: erfolgreicher Content ist kein Zufall mehr (Bild: fit.edu)
Schematische Darstellung von Viralität: erfolgreicher Content ist kein Zufall mehr (Bild: fit.edu)

Melbourne/USA (pte003/02.12.2022/06:10) -

Forscher des Florida Institute of Technology haben ein Verfahren entwickelt, mit dem sich vorhersagen lässt, ob ein Bild oder Video in sozialen Medien viral wird. Das neue Instrument basiert auf Hawkes-Prozessen, den mathematischen Prinzipien, die das Timing des Teilens von Inhalten, wie Reposts und Retweets, modellieren. So lässt sich laut den Experten erkennen, ob beliebte Inhalte zumindest für einen bestimmten Zeitraum noch beliebter werden.

Eine Art Schneeballeffekt

Virale Inhalte werden oft geteilt. Die resultierende Aufmerksamkeit zieht weiteres Teilen nach sich - ein Schnellballeffekt entsteht. Dies erklärt den oft beobachteten "Matthäus-Effekt". Innerhalb einer gewissen Zeit wird ein beliebter Beitrag noch beliebter. Der Matthäus-Effekt ist eine These der Soziologie über Erfolge. Wo dieser Effekt auftritt, entstehen aktuelle Erfolge verstärkt durch frühere Erfolge und weniger durch gegenwärtige Leistungen. Ein Grund liegt in den stärkeren Aufmerksamkeiten, die Erfolge erzeugen.

Die Doktoranden Xi Zhang und Akshay Aravamudan haben das System zusammen mit Forschungsleiter Georgios Anagnostopoulos entwickelt. Es bietet eine einfache Möglichkeit, die durchschnittliche Anzahl künftiger Reshares basierend darauf zu berechnen, wie sich der Inhalt bisher in Bezug auf die Popularität entwickelt hat. "Die Vorhersage der Popularität von Inhalten ist eine herausfordernde Aufgabe, besonders wenn sie frühzeitig versucht wird, wenn der Inhalt erst kürzlich veröffentlicht wurde und anfänglich nicht genug Aufmerksamkeit erlangt hat", so Zhang.

Schub für Verbreitung von Ideen

Ein weiterer Vorteil des neuen Ansatzes ist seine Interpretierbarkeit. "Wir können nützliche Vorhersagen erstellen, aber wir können auch genau erklären, warum unser Modell so prognostiziert. Dies zu tun, wirft ein neues Licht auf die Mechanismen, die der Verbreitung populärer Online-Inhalte zugrunde liegen", verdeutlicht Aravamudan.

Das Verfahren könnte vor allem denen helfen, die soziale Medien zur Verbreitung eigener Ideen nutzen, etwa Prominenten, Unternehmen, Organisationen und sogar Regierungen, wie es der einstige US-Präsident Donald Trump vorgemacht hat. Von besonderer Bedeutung für diese Nutzer ist es, ein breites Bewusstsein bei den Online-Nutzern zu schaffen. Daher sei die Vorhersage, ob ein bestimmter Beitrag oder Tweet viral wird, sowohl für intelligente Marketing-Entscheidungen als auch für eine effektive Minderung von Fehlinformationen von entscheidender Bedeutung, sagen die Entwickler.

(Ende)
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