Rescaled range analysis for the social networks

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3330431.3330456
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article is devoted to the problems of the analysis of computer social networks. The article describes an algorithm for a relatively new statistical method - rescaled range analysis, described by Harold Hearst. This time series analysis method allows you to determine if a time series is random or persistent, that is, it has a long-term memory. Describes data that can be used as temporary data. A program with data extraction and analysis modules was developed for the experiments. The rescaled range analysis algorithm is applied to the time data obtained from computer social networks and the conclusion is made about their persistent nature.