Det anses allmänt att information sprids mellan individer som en patogen, med varje exponering av en informerad vän potentiellt resulterar i en naiv individ blir infekterade. Men empiriska studier av sociala medier tyder på att individuell respons på upprepad exponering för information är betydligt mer komplex än förutsägelsen av patogenmodellen. Som en proxy för interventionsförsök, jämför vi användarens svar på flera exponeringar på två olika sociala medier, Twitter och Digg. Vi visar att positionen för de exponerande meddelandena på användargränssnittet starkt påverkar social smitta. Att redovisa denna synlighet förenklar avsevärt dynamiken i den sociala smittan. Sannolikheten för att en individ kommer att sprida information ökar monotont med exponering, medan explicit feedback om hur många vänner som tidigare har spridit det ökar sannolikheten för ett svar. Vi tillämpar vår modell på realtidsprognoser av användarens beteende. Folk pratar om idéer och information som sprider sig mellan människor som virus och använder fraser som "social smitta", "förorenande idéer" och "viralt innehåll". Denna biologiska metafor tjänar som utgångspunkt för många analyser av informationsspridning [1, 15, 22, 24]. På senare tid har man emellertid observerat att flera exponeringar mot en del av informationen undertrycker en individs reaktion, vilket tyder på att social smitta är mer komplex än man ursprungligen trodde [27, 31]. Vårt arbete rensar förvirringen och visar att det finns viktiga och överraskande skillnader mellan informationsspridning och sjukdomsspridning, som härrör från människans kognitiva begränsningar för att upptäcka information. När vi väl har redogjort för processen för att upptäcka information, är det faktiskt ganska enkelt att smitta människor och deras reaktioner kan förutsägas på ett korrekt sätt. Ur ett teoretiskt perspektiv är den enklaste och mest studerade modellen för social smitta den oberoende kaskadmodellen (ICM), som också ligger till grund för SIS- och SIR-modellerna för biologiska epidemier [16]. ICM antar att varje exponering av en frisk (naiv) person av en infekterad (informerad) vän leder till en oberoende chans till informationsöverföring. Sannolikheten för att en frisk individ blir smittad ökar därför monotont med antalet exponeringar, vilket kan orsaka en global epidemi som omfattar en betydande del av befolkningen [6, 29]. Men studier av information som sprids i sociala medier har identifierat sociala beteenden som kvalitativt skiljer sig från förutsägelser av ICM. Till exempel, när man mäter hur människor svarar på sina vänners användning av vissa memes eller rekommendationer för nyhetsartiklar, ökar upprepad exponering initialt infektionsannolikheten, men så småningom exponering verkar vara hämmande [27, 31]. Ett antal förklaringar har lämnats för denna avvikelse, inklusive komplex smitta [8, 14, 32]. I komplex smitta, sannolikheten att anta ett beteende, eller en idé, varierar med omfattningen av exponering, vilket tyder på att sociala fenomen kan driva respnse och interagera icke-trivialt med nätverksstruktur [7, 13, 26]. Bland andra faktorer som anses påverka den sociala smittan finns nyhet [34] eller ihållande information [27] och konkurrens med annan information [33]. Rollen av kognitiva begränsningar i online sociala interaktioner har inte undersökts i stor utsträckning, även om en studie av Twitter visade att människor begränsar sig till cirka 150 samtalspartner [12], ett antal liknande den bundna på mänsklig social gruppstorlek [10]. I detta brev presenterar vi nya tekniker, som härrör från icke-equilibrium statistisk fysik, för att analysera användarbeteende data från två online sociala nätverk, Digg och Twitter. Vår strategi gör det möjligt för oss att skilja de faktorer av social smitta som beror på synligheten av information (dvs. hur lätt det kan upptäckas i användargränssnittet på varje webbplats) från de faktorer som kan tillskrivas socialt inflytande. Vi avslöjar att, efter redovisning av dessa faktorer, smitta blir ganska enkel: varje exponering ökar sannolikheten för ett svar, och sociala signaler om antalet vänner som tidigare har antagit informationen (när sådana signaler tillhandahålls av webbplatsen) ytterligare öka sannolikheten för ett svar. Detta resultat innebär att människor är mycket mer mottagliga för sociala mediekampanjer än vad man tidigare trott. Slutligen visar vi att vi kan förutse en individs beteende i realtid på båda platserna. För att jämföra hur synlighet och sociala faktorer bidrar till spridning samlade vi in data från två sociala medier: Digg och Twitter. Mikrobloggningstjänsten Twitter gör det möjligt för registrerade användare att sända korta meddelanden, kallade tweets, till sina följare. Ett meddelande kan innehålla en webbadress till externt webbinnehåll. Förutom att publicera ett nytt meddelande, kan en användare också retweet ett befintligt meddelande, analogt med vidarebefordra ett e-postmeddelande. Twitter-användare skapar sociala länkar genom att följa andra användare. Varje länk är riktad: vi hänvisar till den följande användaren som vän, och följande användare som följare. När du besöker Twitter, en användare presenteras med en ström som innehåller tweets gjorda av vänner, beställd som en första-in sista-ut kön, med 2 senaste tweet (eller retweet) högst upp i kön. Sociala nyheter aggregatator Digg utnyttjar åsikter från sina användare för att hjälpa människor att upptäcka intressanta nyheter. Användare skicka webbadresser till nyheter och rösta på, eller gräva, berättelser in av andra. Användare kan följa andras aktiviteter. Det sociala användargränssnittet på Digg visar en användare en ström av berättelser som hans eller hennes vänner nyligen lämnat in eller röstat för. Strömmen beställs kronologiskt av tiden för tidigaste rekommendation (inlämning eller omröstning) av en vän, med den senaste nyrekommenderade berättelsen på toppen. När en användare röstar för en berättelse sänds rekommendationen till en användares följare. Ytterligare rekommendationer ändrar dock inte berättelsens relativa position i användarens förvalda sociala ström. Istället dyker en bricka upp bredvid berättelsen som berättar för användaren hur många vänner som har rekommenderat den. När historien får tillräckligt med röster, Digg främjar den till förstasidan. Före kampanjen kan den dock hittas genom vänners rekommendationer eller på den nyligen inskickade historielistan, som vid tidpunkten för datainsamlingen fick tiotusentals nya inlagor dagligen. Vi använde Twitter's Gardenhose API för att samla tweets under en period på tre veckor under hösten 2010. Vi behöll tweets som innehöll en URL i innehållet i meddelandet. Vi använde Twitter sök API för att hämta alla tweets som innehåller dessa webbadresser, säkerställa den fullständiga tweeting historia av alla webbadresser, vilket ger oss mer än 3 miljoner tweets totalt. Vi samlade också vän och följare information för alla tweeting användare, vilket resulterade i en social graf med nästan 700K noder och över 36M kanter. Vi filtrerade bort webbadresser vars retweeting beteende uppvisar mönster i samband med spam eller automatisk aktivitet [11], lämnar oss en datauppsättning som innehåller 2K distinkt URL: s retweeted totalt 213K gånger. Vi använder tidsstämplar i tweetmetadata kombinerat med följargrafen för att spåra när användare utsätts för webbadresser av en vän och när de hämtar dem. Vi definierar en retweet att vara när som helst en användare tweets en URL som tidigare hade dykt upp i hennes Twitter-flöde. Efter att ha tagit bort spam URL:er, vi bara överväga händelser där användare fick en viss URL mindre än 20 gånger, för att ytterligare eliminera sannolika spam URL:er. Vi använde Digg API för att samla in data om 3.5K berättelser främjas till förstasidan i juni 2009 och de tider då 140K distinkta användare röstade för dessa berättelser. Vi samlade också in information om väljarnas vänner, vilket gav oss en social graf med 280K-användare och 1,7M-länkar. För den nuvarande analysen, om inte annat anges, anser vi att endast röstdynamiken som sker innan befordran till första sidan, så det primära sättet att sprida information är genom vänner gränssnittet. Båda dataseten delades in i tränings- och testuppsättningar för att utesluta överbestämmande vid fastställandet av korrekt tolkning av data. Med hjälp av webbadresser som markörer studerar vi spridningen av information genom följargraferna av Digg och Twitter. En användare kan utsättas flera gånger av vänner för en URL. Exponeringsresponsfunktionen ger sannolikheten för en infektion som en funktion av antalet sådana exponeringar. En exponering uppstår när ett meddelande som innehåller webbadressen anländer i användarens ström, även om användaren inte medvetet ser det. När aggregerad över alla användare, både Twitter och Digg exponering respons funktioner tyder på komplex smitta [27] : medan initiala exponeringar ökar infektionsannolikheten, ytterligare exponeringar verkar mätta (Twitter) eller undertrycka (Digg) ytterligare infektion (Fig. 1).................................................................. Aggregerad exponering svar skymmer heterogent beteende, eftersom det conflate svar av användare med olika kognitiva belastningar, dvs. olika mängder av information i deras ström. En stor mängd inkommande information, som skalar med antalet vänner en användare följer som n 1.14 f, minskar användarens förmåga att hitta någon specifik meddelande [17, 19]. Sannolikheten en användare kommer att hitta ett meddelande som innehåller URL, därför har en normaliseringsfaktor som beror på antalet vänner, betecknade P(n f ) [18]. För att bli smittad måste en användare först upptäcka minst ett meddelande som innehåller webbadressen. Sannolikheten för att användaren ser ett specifikt meddelande beror på dess position i användarens ström. Vi använder termen "synlighet" för att hänvisa till denna kvantitet. Ett nytt meddelande börjar högst upp i kön, där det är mycket sannolikt att ses, eftersom användare vanligtvis börjar surfa från toppen av en sida [5]. Med tiden trycker nyare meddelanden ner det i kön, där en användare är mindre benägna att se det innan han eller hon blir uttråkad, distraherad, eller lämnar webbplatsen av någon annan anledning [20, 23]. Vi mäter ett meddelandes dynamiska synlighet med hjälp av tidsresponsfunktionen, T (t, n f ), sannolikheten för att en användare med n f vänner retweets eller röster vid en tidpunkt efter exponeringen [18]. Vi ritar T ( ska t, n f ) för Twitter och Digg i bild. 2 a respektive 2 b som visar att synligheten av ett nytt meddelande sönderfaller snabbt i tiden. Grävhistorier följdes endast fram till befordran, vilket inträffar högst 24 timmar efter att visas på Digg. Uppgifterna jämnas ut med hjälp av gradvis bredare utjämningsfönster, som i [18]. En modell som beskriver användarens respons på flera exponeringar måste beakta varje exponerings synlighet. Dessutom, en webbplats användning av alla sociala signaler - till exempel, visar antalet vänner som rekommenderade URL - kan ändra användarens svar, med tanke på att de har hittat webbadressen. Sannolikheten att en användare med n f vänner kommer att smittas efter n e exponeringar är P (t; n e, n f ) = ne n=1 F (n)V n (t, {t 1,. ., t ne }; n f ), där V n () är sannolikheten att hitta n av n e exponeringar som inträffar vid tidpunkterna t 1,. .., t ne, och F (n) är den sociala förbättringsfaktor som svarar för användarobservationen att n e av deras fiends har rekommenderat historien. Observera att denna formalism i genomsnitt ut innehållsspecifika faktorer och variabla vikter som en användare kan tillskriva olika vänner. Den särskilda funktionella formen för V n beror på detaljerna i webbplatsens användargränssnitt. På Twitter startar alla meddelanden högst upp i strömmen. Genom att skanna strömmen, en användare kan upptäcka varje meddelande oberoende, så någon av exponeringarna kan resultera i en infektion. Detta beteende är väl approximativt av sannolikheten för att bli smittad av minst en exponering (se tillägg), ges av var v min är den effektiva minsta synligheten av ett meddelande i Twitter-gränssnittet, är proportionalitetsprincipen P 0 monteras genom att minimera viktade absoluta procent (WMAP), som beskrivs i de kompletterande metoderna, och n e är antalet exponeringar mot webbadressen vid tidpunkten t. Underliggande aktivitetsgrad och kulturella normer varierar från plats till plats, så proportionalitetsprincipen P 0 kan tolkas som en uppgiftsspecifik skalfaktor. Den effektiva minsta synligheten finns på grund av en användares förmåga att upptäcka webbadressen utanför webbplatsen för sociala medier eller via andra gränssnitt. Vi beräknar P(n f ) genom att mäta den genomsnittliga sannolikheten för att repweeting URL för användare som exponerades en gång och bara en gång för det. Genomsnittet tas över alla användare med n f vänner, som beskrivs i [18, 19]. Den tid respons funktion T ( skat i, n f ) beskriver synligheten av ett meddelande eftersom exponering vid t i. Detta anges med sannolikhet, som visas i bild. 2, att en användare med n f vänner kommer att retweet en tid efter exponeringen, med tanke på att retweeting inträffade. Time response-funktionen, T ( skat, n f ) produceras genom att beräkna sannolikheten för att en användare retweets/röster i det angivna intervallet efter en URL: s ankomst, med tanke på att användaren röstar på den URL:en. Digg-användargränssnittet skiljer sig från Twitter i att meddelanden normalt beställs vid tidpunkten för deras första utseende i användarens ström. Eventuella ytterligare röster ändrar inte dess position, men återspeglas i en bricka bredvid webbadressen som visar antalet vänner, n e, som röstade på webbadressen. Märket ger en social signal, som kan ändra användarens svar. På grund av användargränssnittet, Eq. (1) minskar till där det är tiden som förflutit från den första omröstningen av en vän, och primer anger Digg specifika värden för varje kvantitet. Vi bestämde empiriskt F ′ (n e ) med hjälp av en uppskattning av maximal sannolikhet, beskriven i de kompletterande metoderna. Social feedback i Digg resulterar i en stor förstärkning av infektionsrisken, som visas i bild. 3 c.................................................................. Detta kan ha flera ursprung, inklusive godkännande av vänner [4], eller från den ökade synligheten av webbadressen via alternativa sätt att upptäcka den på Digg, såsom sortering URL:er av popularitet. För att validera den föreslagna modellen för social smitta förutser vi användaraktivitet och jämför den med observerad aktivitet. Specifikt beräknar vi den observerade frekvensen som en användare med n f vänner retweeted en URL i vår Twitter dataset eller röstade på en i Digg dataset i de följande 30 sekunderna. Använd sedan Eq. (2) eller Eq. (3) Vi beräknar den teoretiska sannolikheten att en användare med så många vänner skulle agera under dessa 30 sekunder, med tanke på samma exponering. Genom att rita ut de förutsagda kontra observerade sannolikheterna kan vi grafiskt bedöma exaktheten hos smittspridningsmodellen. Objektiva prognoser ligger längs grafens linje. Den föreslagna modellen förutsäger exakt respons på flera exponeringar på Twitter (Fig. 4 b) och Digg (Fig. 4 d), indikerat med ett WMAP-fel på 0,5 % respektive 1,5 %. Ignorera social förbättring, och därmed använda en modell som liknar en ICM, producerar systematiskt partiska resultat, visas i Figs. 4 a och 4 c. Därför kunde ingen ICM-baserad modell, såsom en traditionell SIR, uppnå en opartisk prognos utan att redovisa för social förbättring. På samma sätt kunde en modell som inte tar hänsyn till synbarhetsförsämring inte redogöra för variationer i användargränssnittet, vilket framgår av skillnaden mellan EKG. (2) och (3). Snabbt förfall av synlighet, i kombination med minskad känslighet hos högt uppkopplade användare, förklarar varför information i sociala medier inte sprids lika brett som vad som förutspås av den generiska ICM [31]. Vi kan utesluta nyhet förfall, åtminstone på Twitter, eftersom efter att ha tagit hänsyn till synlighet, infektionsannolikhet inte beror på ålder av informationen [18] Vi kan inte utvärdera nyhet förfall för Digg, eftersom vi undersöker endast rösterna URL:er får inom 24 timmar efter inlämning (innan det marknadsförs till första sidan), vilket är för kort en tidsperiod för att se nyhet förfall. Även om olika typer av information kan spridas enligt något olika mönster [35, 36] vår analys är innehåll agnostic, så de rapporterade resultaten är befolkningen genomsnitt, med förbehållet att vi har tagit bort mest skräppost. Uttrycklig social feedback kan avsevärt förstora användarens svar, även om det gör det mindre användbart för att popularisera högkvalitativt innehåll [28]. Till skillnad från Digg erbjöd Twitter-användargränssnittet ingen uttrycklig social feedback (bortom trendiga ämnen). Användare kan komma ihåg att se en kompis rekommendation av URL, en faktor som kan förklara den lilla sociala förbättring som ses i Twitter svar i Bild. 3 a............................................................... När uttrycklig social feedback finns, som i Digg, Bild. 3 d) visar att användare verkar väga sina åtgärder baserat på fraktionen av vänner som stöder en URL istället för att överväga det absoluta antalet. Denna effekt skulle kunna förklara komplex spridning, där "nätverkseffekter" tycks spela en betydande roll i spridningsprocessen [7]. De nuvarande resultaten visar att det finns viktiga och överraskande skillnader mellan spridningen av information och en sjukdom som härrör från människans kognitiva begränsningar för att bearbeta information. Vid patogen smitta förstärker starkt förbundna människor sjukdomsspridningen, men i social smitta hämmar de spridningen. Detta beror på att dessa människor är så överbelastade med annan information deras vänner post, de är mindre benägna att märka och agera på en viss del av information, och de kräver starkare social signal att agera (Fig. 3 d ), i genomsnitt. Eftersom synligheten av ett meddelande sönderfaller, är det mindre troligt att användarna använder den ansträngning som krävs för att hitta det. Eftersom volymen av information skalor med antalet vänner en användare följer, minskar synligheten snabbare för användare med fler vänner, vilket gör mycket anslutna användare mycket mindre mottagliga för någon enskild exponering än dåligt anslutna användare [18, 19]. Användare med många vänner är mindre benägna att svara, och de dominerar den höga exponering delen av den genomsnittliga exponering respons funktion (Fig. 1), vilket ger intryck av att fler exponeringar kan vara kontraproduktiva. Tvärtom tyder det nuvarande arbetet på att människor är mer mottagliga för upprepad exponering än vad befolkningsgenomsnittet antyder. Genom att jämföra två olika webbplatser med mycket olika användargränssnitt har vi visat att det är möjligt att isolera faktorerna i social smitta på grund av social feedback och användargränssnittet, utan att direkt manipulera det underliggande sociala nätverket eller användargränssnittet [3, 4, 7]. Dessutom tyder den objektiva troheten hos den föreslagna modellen på att när man väl har tagit hänsyn till exponeringens synlighet fungerar den sociala smittan som en enkel smitta, dvs. infektionssannolikheten ökar monotont med antalet exponeringar, vilket kan kvantifieras genom att man använder korrekt normaliserade tidsresponsfunktioner. Vårt arbete belyser hur kognitiva begränsningar påverkar informationshanteringen i den dagliga verksamheten. Medan människor har utvecklat stora hjärnor, delvis för att hantera de mentala kraven i det sociala livet [9, 30], kognitiva begränsningar som införts av vår hjärnas finita kapacitet att bearbeta information påverkar socialt beteende, till exempel genom att begränsa maximal gruppstorlek [10]. Kognitiva begränsningar påverkar också hur individer utnyttjar sina dynamiska informationsströmmar i sociala medier. Uppmärksamma handlingar, som att bläddra en webbplats och läsa tweets, kräver mental ansträngning, och eftersom hjärnans kapacitet för mental ansträngning begränsas av dess energibehov, så det uppmärksamhet [21]. Detta kommer att minska sannolikheten för respons under förhållanden med hög informationsbelastning. På så sätt kommer den sociala smittan att vara starkt beroende av uttrycklig social återkoppling och användargränssnittet. Oberoende av de sociala synergieffekter som det sociala nätverket önskar, förefaller webbadressens synlighet vara en väsentlig faktor för att fastställa exaktheten i aktivitetsprognoserna. Eftersom användarna endast ägnar en begränsad mängd tid och ansträngning åt att interagera med någon webbplats, kommer webbplatsens synlighetspolicy till stor del att avgöra kvaliteten på användarupplevelsen när det gäller upptäckt och spridning av information. Därför, eftersom Digg inte uppdatera positionen för en URL efter varje rekommendation, de sociala signaler som används kompenserar inte för förlust av synlighet URL:en lider över tid. Varje webbplats design val kan bredda eller begränsa användarbasens uppmärksamhet, men oavsett vilken information intar en position med hög synlighet kommer att dominera social smitta från den webbplatsen. Även om det nuvarande arbetet ger tekniker för realtidsprognoser av det genomsnittliga användarbeteendet på en viss webbplats, förstår uppkomsten av global-spridande virusinnehåll kommer att kräva redovisning för samspelet mellan den dynamiska synligheten och sociala synergier på en mängd webbplatser och medier.
När data är disaggregerad baserat på volymen av information individer får, ett tydligare mönster av svar uppstår, en som är mer förutsägande av beteende REF.
The Simple Rules of Social Contagion
{'venue': 'Scientific Reports 4, Article number: 4343, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Physics', 'Psychology']}