HomeNieuws'Online gedrag is te voorspellen'

'Online gedrag is te voorspellen'

Informaticus ontdekt kenmerken met significante voorspellende kracht.

In het online gedrag van mensen blijken regelmatigheden en patronen te zitten die gebruikt kunnen worden voor het voorspellen van dat gedrag. NWO-onderzoeker Manos Tsagkias, verbonden aan het Intelligente Systemen Lab Amsterdam (ISLA) van de Universiteit van Amsterdam, heeft online gedrag en patronen in sociale media bestudeerd waarmee voorkeuren, populariteit en browsegedrag voorspeld kunnen worden.

Inzicht in het online gedrag van mensen is belangrijk voor moderne zoekmachine- en marketingtoepassingen. Aanbieders van online materiaal en eigenaren van websites gebruiken het om hun online aanwezigheid aan te passen en gericht producten aan te bevelen aan gebruikers en klanten. Reputatiemanagement-algoritmes gebruiken inzichten in online gedrag door structuur te ontdekken in wat mensen delen via sociale media en hieruit aanbevelingen te destilleren voor organisaties, bedrijven en producten.

Informaticus Tsagkias onderzocht of het mogelijk is om aan de hand van sociale media het online gedrag van mensen te voorspellen. Hij bestudeerde en modelleerde patronen in een aantal domeinen: de voorkeuren van gebruikers voor bepaalde podcasts in online mediacollecties, het aantal commentaren dat een online nieuwsbericht genereert, en het browsegedrag rondom nieuwsberichten. Hij ontdekte kenmerken met significante voorspellende kracht. Sommige kenmerken hebben te maken met de presentatie van online materiaal: zo hebben podcasts met een logo een aanmerkelijk grotere kans om populair te worden dan podcasts zonder logo. Andere kenmerken hebben vooral te maken met vroege populariteit: nieuwsberichten die meteen na publicatie al becommentarieerd worden, ontvangen waarschijnlijk een groter aantal commentaren in totaal. Nog weer andere kenmerken kunnen teruggevoerd worden op breed gedeelde menselijke interesses, zoals onderwerpen die iedereen raken.

Dergelijke kenmerken kunnen automatisch ontdekt worden door gebruik te maken van grote hoeveelheden openbaar toegankelijke gedragsgegevens. Hiermee kan Tsagkias online menselijk gedrag voorspellen, of dit nu om de populariteit van een podcast of film gaat, het aantal commentaren bij een nieuwsbericht nog voordat het gepubliceerd wordt, of om online browse- en leesgedrag.

De resultaten van het werk van Tsagkias zijn opgenomen in zijn proefschrift Social Media Mining: Tracking Content and Predicting Behavior, dat hij op woensdag 5 december a.s. om 14:00 zal verdedigingen aan de Universiteit van Amsterdam.

Het onderzoek van Tsagkias is uitgevoerd binnen het NWO-gefinancierde project TNT (Tracking news events and their impact), onder begeleiding van Maarten de Rijke.


Reacties

Er is nog niet gereageerd op dit artikel.
Login om te reageren op dit artikel. Klik hier
  Non Prescription ViagraCialis Pills For SaleCialis Professional No PrescriptionBuy Cheap ViagraBuying Online Viagra