Resumen

Recientemente, muchas redes sociales en línea, como MySpace, Orkut y Friendster, han enfrentado la decadencia de la inactividad de sus miembros, lo que contribuyó al colapso de estas redes. Las razones, mecanismos y mecanismos de prevención de dicha decadencia de inactividad no se comprenden completamente. En este trabajo, analizamos subwebs de la plataforma Stack Exchange que han decaído y que siguen activas. El análisis se centra principalmente en las interacciones que ocurren entre los miembros de estas comunidades. Proporcionamos medidas para comprender el proceso de decadencia y análisis estadístico para extraer los patrones que acompañan a la decadencia de inactividad. Además, predecimos el tamaño de la cascada y la viralidad de la cascada utilizando aprendizaje automático. Los resultados de este trabajo incluyen una diferencia estadísticamente significativa de los patrones de decadencia entre las subwebs de Stack Exchange que han decaído y las que siguen activas. Estos patrones son principalmente el tamaño de la cascada, la viralidad de la casc

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Redes sociales en línea; Decaimiento por inactividad; Plataforma Stack Exchange; Tamaño de cascada; Viralidad de cascada; Patrones de decaimiento
• Keywords:Online social networks; Inactivity decay; Stack Exchange platform; Cascade size; Cascade virality; Decay patterns