Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The effects of algorithmic content selection on user engagement with news on Twitter

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AILZ9J3RE" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:ILZ9J3RE - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85165058289&doi=10.1080%2f01972243.2023.2230471&partnerID=40&md5=1612d4a759b2b7864fe3207cbcb6e359" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85165058289&doi=10.1080%2f01972243.2023.2230471&partnerID=40&md5=1612d4a759b2b7864fe3207cbcb6e359</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1080/01972243.2023.2230471" target="_blank" >10.1080/01972243.2023.2230471</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The effects of algorithmic content selection on user engagement with news on Twitter

  • Popis výsledku v původním jazyce

    "In this article, we investigate how Twitter’s switch from a reverse-chronological timeline to algorithmic content selection in March 2016 influenced user engagement with tweets published by German newspapers. To mitigate concerns about omitted variables, we use the Facebook postings of these newspapers as a counterfactual. We find that the number of likes increased by 20% and the number of retweets by 15% within a span of 30 days after the switch. Importantly, our results indicate a rich-get-richer effect, implying that initially more popular outlets and news topics benefited the most. User engagement also increased more for sensationalist content than quality news stories. © 2023 The Author(s). Published with license by Taylor & Francis Group, LLC."

  • Název v anglickém jazyce

    The effects of algorithmic content selection on user engagement with news on Twitter

  • Popis výsledku anglicky

    "In this article, we investigate how Twitter’s switch from a reverse-chronological timeline to algorithmic content selection in March 2016 influenced user engagement with tweets published by German newspapers. To mitigate concerns about omitted variables, we use the Facebook postings of these newspapers as a counterfactual. We find that the number of likes increased by 20% and the number of retweets by 15% within a span of 30 days after the switch. Importantly, our results indicate a rich-get-richer effect, implying that initially more popular outlets and news topics benefited the most. User engagement also increased more for sensationalist content than quality news stories. © 2023 The Author(s). Published with license by Taylor & Francis Group, LLC."

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    "Information Society"

  • ISSN

    0197-2243

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    39

  • Číslo periodika v rámci svazku

    5

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

    263-281

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85165058289