Stell dir vor, du könntest vorhersagen, welche Tweets andere teilen werden. Forschende haben herausgefunden, wie das geht.
Hast du dich schon mal gefragt, warum manche Tweets auf X (früher Twitter) geteilt werden und andere nicht? Es ist, als ob es ein geheimes Rezept gäbe, das bestimmt, was viral geht. Forschende haben sich genau das gefragt und sind einer spannenden Spur gefolgt. Sie wollten herausfinden, wie man vorhersagen kann, welche Tweets geteilt werden. Dabei haben sie festgestellt, dass es nicht nur um den Inhalt der Tweets geht, sondern auch um die Menschen, die sie teilen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass es viel einfacher ist, vorherzusagen, welche Tweets geteilt werden, wenn man nicht nur den Text der Tweets betrachtet. Sie haben festgestellt, dass es viel besser funktioniert, wenn man auch die Profile und das Verhalten der Nutzer in der Vergangenheit einbezieht. Zum Beispiel, wenn jemand oft über ein bestimmtes Thema schreibt oder bestimmte Hashtags verwendet. Mit dieser Methode konnten sie die Vorhersagegenauigkeit stark verbessern.
Wie haben sie das gemacht?
Um das herauszufinden, haben die Forschenden viele Tweets gesammelt und in zwei Gruppen geteilt: eine für das Training und eine für den Test. Sie haben verschiedene Algorithmen getestet, die versuchen, das Teilen von Tweets vorherzusagen. Zuerst haben sie nur den Text der Tweets verwendet. Das funktionierte gut, solange die Tweets aus ähnlichen Themen kamen. Doch wenn die Tweets aus neuen, unbekannten Themen kamen, war die Vorhersagegenauigkeit sehr schlecht. Dann haben sie es mit einer neuen Methode versucht. Sie haben nicht nur den Text der Tweets, sondern auch die Profile und das Verhalten der Nutzer in der Vergangenheit betrachtet. Das hat die Vorhersagegenauigkeit stark verbessert.
Warum ist das wichtig?
Diese Entdeckung ist wichtig, weil sie zeigt, dass das Verhalten der Nutzer auf X viel mehr über das Teilen von Tweets verrät als der Text allein. Das kann helfen, besser zu verstehen, wie Informationen im Internet verbreitet werden. Zum Beispiel könnten Nachrichtenportale oder soziale Netzwerke besser vorhersagen, welche Themen bei den Nutzern ankommen. Das könnte auch dabei helfen, Fake News oder unangemessene Inhalte schneller zu erkennen und zu stoppen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden hinter dieser Entdeckung sind Ziming Xu, Shi Zhou, Vasileios Lampos und Ingemar J. Cox. Der Artikel mit dem Titel „Prediction of Reposting on X“ wurde 2025 veröffentlicht.