たとえば、次の3つのビジュアル化によって我々はある知識を得た。本紙の3つの異なる記事に対するツイートとリツイートのカスケードを時系列で線と点で表し、これに各記事のクリックスルーのボリュームを同期させ、各カスケードの下に黒いグラフとして表示した。それぞれの図は、記事とユーザーのつながりについて異なる現象を物語っている。

 1つ目の記事では、ツイッター上でかなりの会話が行なわれ、トラフィックの急上昇が数カ所で見られる。だがクリックスルーの数は、ツイッターでの会話とは無関係に見える。トラフィックが最も上昇したのは(水色の部分)、ツイッターの活動が非常に少ない時だ。この場合には、おそらくツイッターでの会話自体よりも、記事に関連したブログのリンク、あるいはこの記事に関する新たなニュース記事のリンクがトラフィックを増加させたのだろう。

 2番目の記事では、ツイッターで激しく会話が行なわれている。記事に関するツイートやリツイートは膨大だが、一方で記事自体へのトラフィックは非常に少ない。つまりツイッターで記事の話をしているが、記事を読むには至っていないということだ。これが起こりうるのは、記事の内容がそれほど重要ではなくても、その主旨が議論や会話を沸騰させる場合だ。たとえば、事実分析や解説がほとんど含まれていない速報が流れた時や、会話や議論が記事から離れて独自のコンテンツへと発展した時などだ。

 3番目の記事では、ツイッターでの激しい会話と記事への関心が連動している。誰かが記事についてツイートやリツイートをすると、フォロワーがクリックスルーによって記事にアクセスしている。ネット上の会話とサイトのトラフィックの緊密な連動が最も顕著になったのは、図中に示された3名の「インフルエンサー」(影響力のあるユーザー)が2つの大きなトラフィックを引き起こした時である。