Network Overlap and Content Sharing on Social Media Platforms

Cải thiện chia sẻ nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội giúp các công ty nâng cao hiệu quả của các chiến dịch marketing của họ. Các tác giả nghiên cứu tác động của network overlap sự chồng chéo trong các kết nối mạng giữa hai người dùng trên chia sẻ nội dung trong các nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp. Các tác giả đề xuất a hazards model nắm bắt được tác động của ba biện pháp chồng chéo mạng khác nhau, bao gồm những người chúng ta theo dõi phổ biến (common followees), những người theo dõi chúng ta phổ biến (common followers) và những người theo dõi lẫn nhau (common mutual followers), về chia sẻ nội dung. Sử dụng dữ liệu về chia sẻ nội dung từ hai nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp (Twitter và Digg),

Network Overlap and Content Sharing on

Social Media Platforms

ABSTRACT

Cải thiện chia sẻ nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội giúp các công ty nâng cao hiệu quả của các chiến dịch marketing của họ Các tác giả nghiên cứu tác động của network overlap - sự chồng chéo trong các kết nối mạng giữa hai người dùng - trên chia sẻ nội dung trong các nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp Các tác giả

đề xuất a hazards model nắm bắt được tác động của ba biện pháp chồng chéo mạng khác nhau, bao gồm những người chúng ta theo dõi phổ biến (common followees), những người theo dõi chúng ta phổ biến (common followers) và những người theo dõi lẫn nhau (common mutual followers), về chia sẻ nội dung Sử dụng dữ liệu về chia sẻ nội dung từ hai nền tảng truyền thông xã hội trực tiếp (Twitter và Digg), các tác giả xác định rằng a receiver is more likely to share content from a sender with whom they share more common followees, common followers, or common mutual followers thậm chí sau khi tính toán các biện pháp khác Ngoài ra, những người theo dõi chúng ta phổ biến có tác động cao hơn so với những người theo dõi lẫn nhau trên xu hướng chia sẻ của người nhận Cuối cùng, tác động của những người theo dõi chúng ta phổ biến và những người theo dõi lẫn nhau là tích cực khi nội dung mới lạ nhưng giảm, và thậm chí có thể trở thành tiêu cực, khi nhiều người khác đã chia sẻ nó

Nói chung, các kết quả này có mang đến cho các marketers nhắm khách hàng mục tiêu hiệu quả hơn để truyền tải nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội

INTRODUCTION

Các nền tảng truyền thông xã hội giữ khả năng định hình lại cách thức mà người tiêu dùng tạo ra, phát tán và tiêu thụ nội dung do their unique capability để kết nối người dùng Do đó, chi tiêu cho quảng cáo truyền thông xã hội trên các nền tảng như Facebook và Twitter đã gia tăng trên toàn thế giới trong vài năm qua Ví dụ: một số thương hiệu (ví dụ: Dell) sử dụng Twitter để offer product promotions, trong khi các thương hiệu khác (ví dụ: WholeFoods) sử dụng nó để educate

customers Các công ty đã chi hơn 30 tỷ đô la trong năm 2016, tăng từ 16 tỷ đô la

trong năm 2014 Chỉ tính riêng ở Hoa Kỳ, chi tiêu truyền thông xã hội dự kiến vượt quá 17 tỷ đô la vào năm 2019

Truyền thông marketing thông qua các nền tảng này có thể cho phép các công ty tiếp cận khách hàng mới thông qua kết nối của người dùng và thúc đẩy nhu cầu cho sản phẩm của họ (ví dụ: Schweidel và Moe 2014; Stephen và Toubia 2010) Ví dụ: người dùng trên Twitter có thể “retweet” bất kỳ nội dung nào họ nhận được để làm cho bạn bè của họ biết về nội dung đó Such content được chia sẻ bởi người dùng đã được tìm thấy là có hiệu quả hơn trong việc có được người dùng mới so với thông tin liên lạc trực tiếp từ một công ty (ví dụ: Gong và cộng sự 2017) Do

đó, việc hiểu các yếu tố tác động đến chia sẻ trên nền tảng truyền thông xã hội là quan trọng cho cả thực tiễn và lý thuyết marketing (ví dụ: Lambrecht, Tucker và Wiertz 2017; Stephen và Lehmann 2016; Zhang, Moe và Schweidel 2017)

Tài liệu mở rộng đã xác định một số yếu tố ảnh hưởng đến việc chia sẻ Các đặc điểm của nội dung (ví dụ:valence) tác động đến how much it is shared (ví dụ: Berger và Milkman 2012) Nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào “cái gì” đang được chia sẻ Other work đã kiểm tra "ai" đang làm việc chia sẻ Một số nhà

nghiên cứu đã xem xét tác động của đặc điểm hành vi của người gửi và người nhận khi chia sẻ (ví dụ: Arndt 1967), trong khi những người khác tập trung vào mạng xã hội của họ (Bampo et al 2008) Luồng nghiên cứu thứ hai chủ yếu tập trung vào vai trò của các đặc điểm mạng đơn nhất của người gửi và người nhận (ví dụ: số lượng kết nối) một cách riêng biệt trên chia sẻ nội dung (ví dụ: Hinz et al 2011) Phân tích như vậy bỏ qua any common connections giữa người gửi và người nhận,

đó là "chồng chéo mạng" trong the sender-receiver dyad Do mức độ kết nối chung giữa người gửi và người nhận có thể represent cho sở thích hoặc audience chung của họ, điều đó cũng có thể ảnh hưởng đến việc chia sẻ nội dung Ví dụ: nếu Jim chia sẻ nội dung với Mary, the number of connections cô ấy có chung với Jim có thể ảnh hưởng đến how likely she is, đến lượt mình, để chia sẻ nội dung đó với người khác Rõ ràng, sự chồng chéo mạng có thể khác nhau giữa các cặp gửi- nhận Theo hiểu biết của chúng tôi, không có nghiên cứu nào về cách chồng chéo mạng trong số những người dùng sẽ tác động đến việc chia sẻ nội dung

Từ quan điểm quản trị, liệu xu hướng chia sẻ của người gửi có liên kết với chồng chéo mạng của họ với người khác có thể là dữ liệu đầu vào có giá trị để cải thiện việc lựa chọn người dùng để truyền tải nội dung (Trusov, Bodapati và Bucklin

2010) Vì vậy, mục đích của bài viết này là để đánh giá tác động của chồng chéo mạng across dyads về mức độ chia sẻ nội dung trong các nền tảng truyền thông xã hội và ý nghĩa của nó đối với truyền thông marketing

Loại chồng chéo mạng giữa những người dùng phụ thuộc vào định hướng của sự kết nối Định hướng nắm bắt được sức mạnh của mối quan hệ và mức độ hiểu biết của người dùng đối với audience của họ, từ đó, có thể xác định xu hướng chia sẻ Trong undirected networks (ví dụ: Facebook), các kết nối là hai chiều và bất kỳ cặp người dùng nào cũng có thể chia sẻ nội dung với nhau Trong trường hợp này, chồng chéo mạng chỉ đơn giản là số lượng bạn bè chung giữa hai người dùng Trong directed networks (ví dụ, Twitter), bằng interpreting a connection as a

followee (outgoing connection), follower (incoming connection) or mutual

follower (bidirectional connection), chồng chéo mạng có thể được mô tả bằng ba

metric khác nhau:the numbers of common followees, common followers, and common mutual followers Mỗi metric nắm bắt một khía cạnh khác nhau của mối quan hệ giữa những người dùng như được thảo luận bên dưới và họ cung cấp một cái nhìn sắc thái về liên kết giữa chồng chéo mạng và sự chia sẻ Bảng 1 tóm tắt các định nghĩa của các thuật ngữ này Trên nền tảng truyền thông xã hội, người dùng thường có thể có được thông tin về another user’s followees and followers, cũng như những người được theo dõi / theo dõi chung mà họ chia sẻ Hình 1 cho thấy thông tin mạng chi tiết của một người dùng được theo dõi bởi một người dùng trọng tâm (focal user) trên Twitter Một người dùng trọng tâm có thể xem cách người dùng khác kết nối với những người cô ấy theo dõi và người theo dõi cô ấy

và xác định mức độ chồng chéo mạng của họ Vì vậy, người dùng có thể nhận thức được mức độ của các loại chồng chéo mạng khác nhau với các kết nối của

họ.Trong bài báo này, chúng tôi kiểm tra xem xu hướng chia sẻ của người gửi có được liên kết với các loại mạng chồng chéo khác nhau của họ với những người khác in the context of directed networks

Chúng tôi cho rằng sự chồng chéo trong kết nối mạng giữa hai người dùng có thể ảnh hưởng đến xu hướng chia sẻ theo ba cách khác nhau Đầu tiên, số lượng lớn

common followees cho thấy người gửi và người nhận có sở thích giống nhau và in turn, có thể có cùng xu hướng chia sẻ một phần nội dung cụ thể Tương tự, more common followers and common mutual followers giữa người gửi và người nhận có thể cho rằng những người theo dõi của họ có chung sở thích hoặc sở thích tương

tự /Trong trường hợp này, người nhận có thể xem xét nội dung phù hợp hơn với

khán giả của mình và có xu hướng chia sẻ nó cao hơn Thứ hai, người nhận có thể phản ứng khác với khẩu vị đối tượng của cô ấy phụ thuộc vào việc cô ấy có chia sẻ yếu kém (ví dụ: người theo dõi) hay không (như người theo dõi phổ biến) với khán giả của mình, điều này có thể dẫn đến ảnh hưởng khác biệt của người theo dõi phổ biến và người theo cùng chung trên chia sẻ nội dung (Dubois, Bonezzi và De Angelis 2016) Cuối cùng, đối tượng chung lớn hơn về người theo dõi phổ biến và người theo cùng chung có thể đề xuất sự thừa cao hơn trong thông tin mà khán giả nhận được và ngăn chặn người dung chia sẻ nội dung để thỏa mãn mong muốn độc đáo của cô (Cheema và Kaikati 2010; Ho và Dempsey 2010; Lovett, Peres và Shachar 2013) Kết quả là, người dùng có thể ít có khả năng chia sẻ nội dung phổ biến như nhiều người khác đã chia sẻ nội dung đó

Chúng tôi đánh giá tác động của ba loại chồng chéo mạng khác nhau được ghi nhận trước đó (số lượng common followees, common followers, and common mutual followers) để chia sẻ nội dung bên trong các cặp người gửi-người nhận Mô hình cấp vi mô của chúng tôi để chia sẻ tài khoản cho thông tin tiểu sử của người dùng và mạng xã hội của họ Chúng tôi ước tính mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu có chứa chia sẻ các tweet được đăng bởi Fortune 500 công ty trên Twitter Chúng tôi thể hiện kết quả của chúng tôi bằng cách sử dụng tập dữ liệu thứ hai chứa chia sẻ quảng cáo được tài trợ do các công ty trên Digg đăng Tại thời điểm thu thập dữ liệu, cả hai trang web (Twitter và Digg) đều duy trì một mạng xã hội trực tiếp Chúng tôi phân tích dữ liệu của mình bằng cách sử dụng a novel

proportional hazards model cho phép quyết định của người nhận bị ảnh hưởng bởi nhiều người gửi

Chúng tôi emerge từ các phân tích với ba phát hiện chính Đầu tiên, chồng chéo mạng đóng một vai trò quan trọng trong việc chia sẻ nội dung trên các mạng xã hội trực tuyến Thứ hai, xu hướng của người nhận để chia sẻ nội dung phụ thuộc vào

cả ba biện pháp chồng chéo mạng (tức là,common followees, common followers, and common mutual followers), cho thấy rằng mỗi thước đo đều đóng góp độc lập vào xu hướng chia sẻ Thật thú vị, xu hướng chia sẻ tăng nhiều hơn với common followers so với common mutual followers Thứ ba, tác động của common

followers and common mutual followers được kiểm duyệt bởi tính mới của nội dung Hiệu ứng của chúng chỉ tích cực khi nội dung tương đối mới (tức là, không được nhiều người khác chia sẻ) Khi nhiều người khác đã chia sẻ nội dung, hiệu ứng tích cực giảm và thậm chí có thể trở thành tiêu cực, cho thấy rằng nhu cầu của

người dùng về tính độc nhất là a likely mechanism at work Chúng tôi sử dụng nghiên cứu mô phỏng để cho biết cách lựa chọn người dùng để truyền tải nội dung

có thể được cải thiện dựa trên mạng chồng chéo với người theo dõi của họ [Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng người gửi nhắm mục tiêu trong khi tính đến chồng chéo mạng của họ tiết kiệm khoảng 35 ~ 70% thời gian để truyền nội dung đến một

tỷ lệ phần trăm cố định người dùng so với nhắm mục tiêu những người gửi khác không có mạng chồng chéo với những người theo dõi của họ Hơn nữa, tập hợp người dùng tối ưu để nhắm mục tiêu tùy thuộc vào mức độ phổ biến của nội dung Nói chung, kết quả của chúng tôi mang đến cho các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu người dùng hiệu quả hơn để truyền bá nội dung trên nền tảng truyền thông xã hội]