Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8140
Main Title: Dynamics of collective attention
Subtitle: competition for ephemeral popularity and the impact of modern communication pathways
Translated Title: Dynamiken kollektiver Aufmerksamkeit
Translated Subtitle: Wettkampf um flüchtige Popularität und der Einfluss moderner Kommunikationswege
Author(s): Lorenz-Spreen, Philipp Gert Josef
Advisor(s): Hövel, Philipp
Referee(s): Hövel, Philipp
Klapp, Sabine
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: This dissertation aims to capture and understand the macroscopic ebbs and flows of public interest and popular topics. Operationalized as e.g. usage volume of hashtags, movie ticket sales or the counts of comments on online forums, we measure the dynamics of `public attention' for various cultural items in large online data sets. These trajectories of public attention became accessible since the onset of social media, which is characterized by a high level of self-organization. We propose new methods for the systematic observation and statistical evaluation of characteristic features in temporal datasets of online content. Broad heterogeneity of attention distributions and the irregular timing of turnover events can be robustly found across all systems under our investigation. A novel observation of the symmetry of relative changes in positive and negative direction initiates the evolution of new models. To account for this, we design interpretable models that rely on the basic mechanisms `imitation', `saturation' and `competition', inspired by the modern attention economy of the internet. We use two different modeling frameworks, stochastic ranking dynamics and Lotka-Volterra equations with distributed-delay, to interconnect these ingredients. We can recover the universal temporal properties from the empirical measurements and precisely meet their statistical properties, by deriving analytic expressions and performing numerical simulations. The higher-level insight is that bursty dynamics and scale-free event sizes are caused by the critical tensions of competition in an interplay with the ephemerality of popularity. Memory effects are the crucial cause for the finite duration of attention for each topic. Rapid and dense communication pathways across the internet are not only interesting as new data sources, but also as the cause of alterations in our collective behavior. In a large-scale data study, we find strong empirical evidence for the systematic acceleration of the public discussion. With the help of the models we develop, quicker adoption of popular topics can be linked to an earlier descent of collective interest. Social media platforms became the stages for the formation of opinions and ever shorter intervals of attention for different topics might reduce the depths and durations of reporting. These findings have the potential to help to understand the dynamics of the public discussion better and to mitigate possible negative developments in modern communication systems.
Diese Dissertation zielt darauf ab, die Dynamiken des öffentlichen Interesses zu erfassen und besser zu verstehen. In großen online Datensätzen messen wir z.B. das Volumen von Hashtags, den Verkauf von Kinokarten oder die Anzahl der Kommentare in Online-Foren. Damit können wir die Dynamiken der "öffentlichen Aufmerksamkeit" für verschiedene kulturelle Themen quantifizieren. Diese Trajektorien des öffentlichen Interesses sind seit Beginn von "Social Media" zugänglich und zeichnen sich durch ein hohes Maß an Selbstorganisation aus.Wir stellen neue Methoden zur statistischen und systematischen Auswertung von Observablen in großen zeitlich aufgelösten online Datensätzen vor. Breite Heterogenität der Aufmerksamkeitsverteilungen und unregelmäßigen Abstände von abrupten Änderungen können als robuste Merkmale menschlischen Verhaltens in allen untersuchten Systeme bestätigt werden. Eine neuartige Beobachtung der Symmetrie relativer Veränderungen in positiver und negativer Richtung leitet die Entwicklung neuer Modelle ein. Für ihre Interpretation stellen wir Modelle vor, die auf den einfachen Mechanismen "Nachahmung", "Sättigung" und "Wettbewerb" beruhen. Sie sind von der modernen Aufmerksamkeitsökonomie im Internet inspiriert. Wir sind in der Lage, diese Bestandteile durch zwei verschiedene Modellierungsansätze miteinander zu verbinden und die universellen Beobachtungen aus den empirischen Messungen zu reproduzieren. Erruptive Dynamik und skalenfreie Eventgrößen können durch die Spannungen des Wettbewerbs in einem Wechselspiel mit vergänglichen Popularität erklärt werden. Schnellere und dichter vernetzte Kommunikationswege über das Internet sind nicht nur als neue Datenquellen interessant, sondern auch als Ursache für Veränderungen in unserem kollektiven Verhalten. In einer groß angelegten empirischen Studie finden wir eindeutige Nachweise für die systematische Beschleunigung der öffentlichen Diskussion. Schnelleres Aufgreifen populärer Themen, kann mit Hilfe der von uns entwickelten Modelle mit einem früheren Abfallen des kollektiven Interesses verknüpft werden. Social Media Plattformen sind zur Bühne der Meinungsbildung geworden und immer kürzere Intervalle der Aufmerksamkeit können die Genauigkeit und die Dauer der Berichterstattung für einzelne Themen reduzieren. Diese Ergebnisse haben das Potenzial, die Dynamik der öffentlichen Diskussion besser zu verstehen und mögliche negative Entwicklungen in modernen Kommunikationssystemen abzumildern.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9030
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8140
Exam Date: 18-Dec-2018
Issue Date: 2019
Date Available: 28-Mar-2019
DDC Class: 530 Physik
Subject(s): computational social science
network science
big data
acceleration
social physics
computergestützte Sozialwissenschaften
Netzwerkwissenschaften
Beschleunigung
Sozialphysik
Sponsor/Funder: DFG, SFB 910, Kontrolle von zeitabhängigen Netzwerken und Anwendungen auf Epidemiologie
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Appears in Collections:FG Empirische Netzwerke und Neurodynamik » Publications

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
lorenz-spreen_philipp.pdf84.25 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons