تُعتبر وسائل التواصل الاجتماعي منصة فعالة للتعبير عن الرأي الجماعي، حيث تُنتج الأحداث العامة كميات ضخمة من المناقشات التي تحمل قيمة كبيرة لتنبؤ الآراء واستجابة الأزمات. ومع ذلك، كانت البيانات المتاحة عادةً ما تغطي عددًا محدودًا من الأحداث ضمن فئة معينة، وغالبًا ما يتم تجاهل الهيكل التفاعلي بين المشاركات عند بناء السلاسل الزمنية.

في هذا السياق، يُقَدِّم الباحثون معيار سيرج (SURGE)، والذي يُعدّ بمثابة إطار عمل متكامل لتحليل الأحداث على وسائل التواصل الاجتماعي، حيث يجمع بين السلاسل الزمنية على مستوى الأحداث والنصوص المتزامنة وهيكل التفاعل الذي يربط المشاركات داخل كل حدث.

طُوِّر معيار سيرج من خلال آلية تلقائية تُنتج سلاسل زمنية متوافقة مع التقويم، تغطي 67 حدثًا وأكثر من 800,000 مشاركة موزعة على خمس فئات رئيسية. وتم تعيين كل فترة زمنية مع عناصر سلبية وهيكلية للنصوص المستمدة من المشاركات ذاتها، مما يمكّن من تقييم تأثير هيكل التفاعل الاجتماعي على سلوك التنبؤ.

بالإضافة إلى ذلك، عرّف الباحثون بروتوكولات معيارية للتنبؤ الرقمي فقط، والتنبؤ المعزَّز بالنصوص، والتقييم المرتبط بالتفاعلات العالية، والتعميم عند حذف واحدة من الفئات.

أظهرت التجارب مع نماذج التنبؤ الزمنية والوسائط المتعددة ثلاث خصائص رئيسية لمعيار سيرج: وجود نظام محلي قوي للاستمرارية حيث يصعب على الأساليب البسيطة منافسة النتائج في حالة الخطأ المطلق، انتقال محدود للنماذج المعززة بالنصوص إلى بيانات وسائل التواصل الاجتماعي المدفوعة بالأحداث، وزيادة صعوبة في فترات كثيفة الردود حيث تميل المقاييس المجمعة إلى إخفاء التفاصيل الدقيقة.

كما تم تضمين نموذج خفيف الوزن يستشعر الهيكل كسلسلة مرجعية، مما يُظهر كيف يمكن لمعيار سيرج دعم الأبحاث المتعلقة بالتنبؤات المدفوعة بالتفاعل.