Sehr interessantes Papier der Computer Science and Electrical Engineering of the University of Maryland über Twitter.

Zwei Monate lang wurde die Public Timeline beobachtet und analysiert, die Ergebnisse zeigen unter anderem die Anstiegsraten der Userzahlen, welche Wörter/Themen wann besprochen wurden, wie Bots ala Wetter angenommen werden, etc.

Hier als Beispiel der Zuwachs der Userzahlen:

Ein weiteres Beispiel ist das Verhältnis Follower/Friends (gibts in dieser Form nicht mehr auf Twitter, ist aber trotzdem interessant da es das Umfeld zeigt):

Wirklich lesenswert diese Studie von Akshay Java, Xiaodan Song, Tim Finin, and Belle Tseng.

Hier gehts direkt zum PDF, gefunden bei Smart Mobs.

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