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PopRank: Ranking pages’ impact and users’ engagement on Facebook

机译：PopRank：对网页的影响力和用户在Facebook上的参与度进行排名

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摘要

The advent of social networks revolutionized the way people access to information sources. Understanding the complex relationship between these sources and users is crucial. We introduce an algorithm, that we call PopRank, to assess both the Impact of Facebook pages as well as users’ Engagement on the basis of their mutual interactions. The ideas behind the PopRank are that i) high impact pages attract many users with a low engagement, which means that they receive comments from users that rarely comment, and ii) high engagement users interact with high impact pages, that is they mostly comment pages with a high popularity. The resulting ranking of pages can predict the number of comments a page will receive and the number of its future posts. Pages’ impact turns out to be slightly dependent on the quality of pages’ informative content (e.g., science vs conspiracy) but independent of users’ polarization.
机译：社交网络的出现彻底改变了人们访问信息源的方式。了解这些来源和用户之间的复杂关系至关重要。我们引入了一种称为PopRank的算法，可以根据用户相互互动来评估Facebook页面的影响以及用户的参与度。 PopRank背后的想法是：i）高影响力的页面吸引了很多参与度较低的用户，这意味着他们收到很少评论的用户的评论，并且ii）高参与度的用户与影响力较大的页面进行了交互，也就是说，他们大多是评论页面具有很高的知名度。页面的最终排名可以预测页面将收到的评论数以及将来发布的帖子数。事实证明，网页的影响在某种程度上取决于网页内容的质量（例如科学与阴谋），而与用户的两极分化无关。

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