ABSTRACTTwitter, a microblogging se

ABSTRACT
Twitter, a microblogging service less than three years old, commands
more than 41 million users as of July 2009 and is growing
fast. Twitter users tweet about any topic within the 140-character
limit and follow others to receive their tweets. The goal of this
paper is to study the topological characteristics of Twitter and its
power as a new medium of information sharing.
We have crawled the entire Twitter site and obtained 41:7 million
user profiles, 1:47 billion social relations, 4; 262 trending topics,
and 106 million tweets. In its follower-following topology analysis
we have found a non-power-law follower distribution, a short effective
diameter, and low reciprocity, which all mark a deviation from
known characteristics of human social networks [28]. In order to
identify influentials on Twitter, we have ranked users by the number
of followers and by PageRank and found two rankings to be similar.
Ranking by retweets differs from the previous two rankings,
indicating a gap in influence inferred from the number of followers
and that from the popularity of one’s tweets. We have analyzed the
tweets of top trending topics and reported on their temporal behavior
and user participation. We have classified the trending topics
based on the active period and the tweets and show that the majority
(over 85%) of topics are headline news or persistent news in
nature. A closer look at retweets reveals that any retweeted tweet
is to reach an average of 1; 000 users no matter what the number
of followers is of the original tweet. Once retweeted, a tweet gets
retweeted almost instantly on next hops, signifying fast diffusion
of information after the 1st retweet.
To the best of our knowledge this work is the first quantitative
study on the entire Twittersphere and information diffusion on it.ABSTRACT
Twitter, a microblogging service less than three years old, commands
more than 41 million users as of July 2009 and is growing
fast. Twitter users tweet about any topic within the 140-character
limit and follow others to receive their tweets. The goal of this
paper is to study the topological characteristics of Twitter and its
power as a new medium of information sharing.
We have crawled the entire Twitter site and obtained 41:7 million
user profiles, 1:47 billion social relations, 4; 262 trending topics,
and 106 million tweets. In its follower-following topology analysis
we have found a non-power-law follower distribution, a short effective
diameter, and low reciprocity, which all mark a deviation from
known characteristics of human social networks [28]. In order to
identify influentials on Twitter, we have ranked users by the number
of followers and by PageRank and found two rankings to be similar.
Ranking by retweets differs from the previous two rankings,
indicating a gap in influence inferred from the number of followers
and that from the popularity of one’s tweets. We have analyzed the
tweets of top trending topics and reported on their temporal behavior
and user participation. We have classified the trending topics
based on the active period and the tweets and show that the majority
(over 85%) of topics are headline news or persistent news in
nature. A closer look at retweets reveals that any retweeted tweet
is to reach an average of 1; 000 users no matter what the number
of followers is of the original tweet. Once retweeted, a tweet gets
retweeted almost instantly on next hops, signifying fast diffusion
of information after the 1st retweet.
To the best of our knowledge this work is the first quantitative
study on the entire Twittersphere and information diffusion on it.

結果 (中文) 1:

摘要Twitter，微博服务少于三岁，命令2009 年 7 月超过 4100 万用户增长快速。Twitter 用户在推特内 140 个字符的任何话题限制，并按照其他人收到他们的推设置。这目标本文旨在研究 Twitter 的拓扑特征及其电力作为一种新媒介的信息共享。我们有整个 Twitter 网站进行爬网并得到细弱万用户配置文件，1:47 亿美元的社会关系，4 ；262 热门话题和 1 亿 600 零万的推文。在其追随者以下拓扑分析我们已经找到一个非幂律的追随者分布，一个有效的短直径和低的互惠，这都标志着偏离人类社会网络 [28] 的已知的特征。为了对确定在 twitter 上有影响力的人，我们有排名的用户的数量追随者和 PageRank 和发现的两个排名类似。排名由 retweet 有别于以往的两个排名，指示在影响推断的追随者人数的差距而从一个人的微博的流行。我们分析了推特的最流行的话题，并汇报他们世俗的行为和用户参与。我们划分的热门话题基于活跃期和推特，表明多数（超过 85%） 的主题是头条新闻或持久性消息性质。仔细看看 retweet 揭示任何转发微博是达到平均水平为 1 ；不管有多少万用户追随者是 tweet 的原始。一旦回复，一条 tweet 获取在下一个跃点，标志着快速扩散几乎立即转发后 1 日转发的信息。据我们所知这项工作是第一次定量整个的推和信息扩散，对它的研究。摘要Twitter，微博服务少于三岁，命令2009 年 7 月超过 4100 万用户增长快速。Twitter 用户在推特内 140 个字符的任何话题限制，并按照其他人收到他们的推设置。这目标本文旨在研究 Twitter 的拓扑特征及其电力作为一种新媒介的信息共享。我们有整个 Twitter 网站进行爬网并得到细弱万用户配置文件，1:47 亿美元的社会关系，4 ；262 热门话题和 1 亿 600 零万的推文。在其追随者以下拓扑分析我们已经找到一个非幂律的追随者分布，一个有效的短直径和低的互惠，这都标志着偏离人类社会网络 [28] 的已知的特征。为了对确定在 twitter 上有影响力的人，我们有排名的用户的数量追随者和 PageRank 和发现的两个排名类似。排名由 retweet 有别于以往的两个排名，指示在影响推断的追随者人数的差距而从一个人的微博的流行。我们分析了推特的最流行的话题，并汇报他们世俗的行为和用户参与。我们划分的热门话题基于活跃期和推特，表明多数（超过 85%） 的主题是头条新闻或持久性消息性质。仔细看看 retweet 揭示任何转发微博是达到平均水平为 1 ；不管有多少万用户追随者是 tweet 的原始。一旦回复，一条 tweet 获取在下一个跃点，标志着快速扩散几乎立即转发后 1 日转发的信息。据我们所知这项工作是第一次定量整个的推和信息扩散，对它的研究。

結果 (中文) 3:

摘要
推特，一个不到三岁的微博服务，命令
用户超过41000000截至七月2009和
快速增长。推特用户谈论在140个字符
限制任何话题，按照收到他们的鸣叫。这
论文的目的是研究推特及其
电源的拓扑特征作为一个新的信息共享
介质。我们爬了整个推特网站获得
41:7百万用户配置文件，47亿美元的社会关系，4；262的热门话题，
和106000000条。在跟随下面的拓扑分析
我们已经发现了一个非幂律分布
追随者，短的有效直径，和较低的互惠，所有标记从
已知的人类社会网络特征[ 28 ]一个偏差。为了
识别影响对推特，我们排在用户数的追随者
和PageRank和发现两个排名是相似的。
排名的转发不同，从以前的两个排名，
指示从追随者
数量和普及的鸣叫差距推断的影响。我们分析了
热门话题的鸣叫和报告他们的时间行为
和用户参与。我们的热门话题进行了分类，
基于活跃的时期，大多数
微博显示（超过85%）的主题是自然
头条新闻或持续性的新闻。仔细一看，发现任何转发微博转发
是达到平均1；000的用户，无论是数量
追随者是原来的鸣叫。一旦被转发，微博转发得
几乎立即对下一跳，意符的快速扩散
信息第一转推后。
据我们所知，这是第一
定量研究整个Twitter和信息扩散了。摘要
推特，一个不到三岁的微博服务，命令
超过41000000的用户，截至七月2009和
快速增长。推特用户谈论在140个字符
限制任何话题，按照收到他们的鸣叫。这
论文的目的是研究推特及其
电源的拓扑特征作为一个新的信息共享介质。
我们爬了整个推特网站获得
41:7百万用户配置文件，1：47000000000社会关系，4；262的热门话题，
和106000000条。在跟随下面的拓扑分析
我们已经发现了一个非幂律分布
追随者，短的有效直径，和较低的互惠，所有标记从
已知的人类社会网络特征[ 28 ]一个偏差。为了
识别影响对推特，我们已经排在用户数量
追随者和PageRank和发现两个排名是相似的。
排名的转发不同，从以前的两个排名，
指示从追随者
数量和普及的鸣叫差距推断的影响。我们已经分析了热门话题
tweets和报告他们的时间行为
和用户参与。我们的热门话题进行了分类，
基于活跃的时期，大多数
微博显示（超过85%）的主题是自然
头条新闻或持续性的新闻。仔细一看，发现任何转发微博转发
是达到平均1；000的用户，无论是追随者的数量
是原来的鸣叫。一旦被转发，微博转发得
几乎立即对下一跳，意符的快速扩散
第一转推后的信息。
据我们所知，这是第一
定量研究和信息扩散在整个Twitter。