Математики выяснили причины успешности популярных мемов
(«Science-News»)
Математики из США и Италии уточнили механизм распространения мемов в социальных сетях. Статья ученых появилась в издании Scientific Reports.
Исследователи моделировали распространение тех или иных идей в социальной сети на компьютере. Пользователи сети считались агентами, способными одновременно следить лишь за конечным набором тем. При этом они стабильно делились сообщениями по этим темам.
В работе была построена сеть с порядка 100 тысячами пользователей и тремя миллионами взаимосвязей между ними. Полученные данные сравнивались с данными о поведении 12,5 миллионов пользователей Twitter в период с октября 2010 года по январь 2011 года.
Ученые установили, что основными факторами, определяющими судьбу того или иного мема (например, его долговечность), являются структура сети и упомянутое выше ограничение на "кругозор" пользователей. При отказе от одного из этих параметров результаты моделирования оказывались не согласованы с экспериментальными данными.
По словам исследователей, главный вывод работы заключается в том, что на выживаемость мема почти никакого воздействия не оказывает ни тема, которую он затрагивает, ни какие-либо внешние факторы, например, новостные события. В прежних работах по этой тематике исследователи пытались ранжировать идеи по важности (предполагалось, что важные распространяются быстрее), а также предполагали зависимость выживаемости идеи от авторитетности запускавших ее пользователей.
В июне 2011 года появилась работа немца Насира Навида (Nasir Naveed) и его коллег по университету Кобленца-Ландау (University of Koblenz-Landau), которые обнаружили пять признаков популярного твита. Например, как оказалось, чаще других пользователи делятся сообщениями, содержащими вопросительные знаки.
(«Science-News»)
Математики из США и Италии уточнили механизм распространения мемов в социальных сетях. Статья ученых появилась в издании Scientific Reports.
Исследователи моделировали распространение тех или иных идей в социальной сети на компьютере. Пользователи сети считались агентами, способными одновременно следить лишь за конечным набором тем. При этом они стабильно делились сообщениями по этим темам.
В работе была построена сеть с порядка 100 тысячами пользователей и тремя миллионами взаимосвязей между ними. Полученные данные сравнивались с данными о поведении 12,5 миллионов пользователей Twitter в период с октября 2010 года по январь 2011 года.
Ученые установили, что основными факторами, определяющими судьбу того или иного мема (например, его долговечность), являются структура сети и упомянутое выше ограничение на "кругозор" пользователей. При отказе от одного из этих параметров результаты моделирования оказывались не согласованы с экспериментальными данными.
По словам исследователей, главный вывод работы заключается в том, что на выживаемость мема почти никакого воздействия не оказывает ни тема, которую он затрагивает, ни какие-либо внешние факторы, например, новостные события. В прежних работах по этой тематике исследователи пытались ранжировать идеи по важности (предполагалось, что важные распространяются быстрее), а также предполагали зависимость выживаемости идеи от авторитетности запускавших ее пользователей.
В июне 2011 года появилась работа немца Насира Навида (Nasir Naveed) и его коллег по университету Кобленца-Ландау (University of Koblenz-Landau), которые обнаружили пять признаков популярного твита. Например, как оказалось, чаще других пользователи делятся сообщениями, содержащими вопросительные знаки.
