The first source of drift—population drift—is who is using the system, and this changes on long-time scales and short-time scales. For example, from 2008 to present the average age of people on social media has increased. In addition to these long-term trends, the people using a system at any moment varies. For example, during the US Presidential election of 2012 the proportion of tweets about politics that were written by women fluctuated from day to day (Diaz et al. 2016). Thus, what might appear to be a change in the mood of the Twitter-verse might actually just be changes in who is talking at any moment.
ပျံ့-လူဦးရေ၏ပထမဦးဆုံးအရင်းအမြစ်စနစ်သုံးပြီးသူပျံ့-ဖြစ်ပါသည်, ဤအချိန်ကြာမြင့်စွာအချိန်အကြေးခွံများနှင့်ရေတိုအချိန်အကြေးခွံပေါ်ပြောင်းလဲလိုက်တယ်။ ဥပမာအားဖြင့် 2008 ခုနှစ်ကနေလူမှုရေးမီဒီယာအပေါ်လူများ၏ပျမ်းမျှအသက်တိုးမြှင့်ခဲ့သည်ကိုတင်ပြရန်။ ကွဲပြားခြားနားသည်မည်သည့်အခိုက်မှာ system ကိုသုံးပြီးသည်ဤရေရှည်ခေတ်ရေစီးကြောင်း, လူများအပြင်၌။ ဥပမာအားဖြင့် 2012 ခုနှစ်အမေရိကန်သမ္မတရွေးကောက်ပွဲတွင်စဉ်အတွင်းအမျိုးသမီးများကရေးသားခဲ့ကြကြောင်းနိုင်ငံရေးနှင့် ပတ်သက်. မှာ tweet ၏အချိုးအစားနေ့ နေ့မှစ. မြန်သည် (Diaz et al. 2016) ။ ထို့ကြောင့်ဘာကို Twitter-ကျမ်းပိုဒ်များ၏စိတ်ဓါတ်များအတွက်အပြောင်းအလဲတစ်ခုဖြစ်ပေါ်လာစေခြင်းငှါ, အမှန်တကယ်ပဲဆိုယခုအချိန်တွင်ပြောနေတာသူအတွက်အပြောင်းအလဲများဖြစ်လိမ့်မယ်။